Anthropic supererà OpenAI

La tesi favorevole più solida non sostiene che Anthropic abbia già superato OpenAI in senso assoluto. Piuttosto, evidenzia come Anthropic stia emergendo come il candidato più credibile a guidare il segmento oggi più rilevante per i ricavi ad alto margine: quello enterprise. In particolare, si tratta degli ambiti in cui l’intelligenza artificiale non è utilizzata come semplice chatbot, ma come strumento operativo per coding, lavoro agentico e automazione di processi professionali complessi.
I dati più recenti supportano questa lettura. Secondo il Ramp AI Index, il 30,6% delle imprese clienti di Ramp paga prodotti Anthropic, contro il 35,2% che paga OpenAI. Il divario si è ridotto rapidamente: da 11 punti percentuali a febbraio a 4,6 punti in soli due mesi. Anche il “Financial Times” conferma questo trend, sottolineando come Anthropic stia guadagnando terreno tra i clienti business paganti, trainata soprattutto dal successo di Claude Code e da un ritmo di crescita superiore a quello del rivale. Non si tratta ancora di un sorpasso, ma il cambiamento è significativo: Anthropic è passata da outsider promettente a concorrente diretto nel breve periodo.
Questa dinamica recente si inserisce in una traiettoria già visibile nel medio periodo. Il report di Menlo Ventures per il 2025 stimava che Anthropic detenesse il 40% della spesa enterprise in API LLM, contro il 27% di OpenAI, con una quota ancora più elevata – pari al 54% – nel segmento del coding. Questo dato è centrale perché indica dove si concentra il valore economico: non nella popolarità generale, ma nel lavoro software, considerato il primo “killer use case” su larga scala.
In questo contesto, Anthropic ha rafforzato il proprio posizionamento tecnico. Claude Opus 4.6 è stato presentato come un modello di riferimento per coding, agenti e lavoro professionale, con vantaggi dichiarati in diverse valutazioni orientate all’uso reale. Se il mercato enterprise tende a premiare le soluzioni che riducono in modo concreto tempi e costi, ad esempio nelle attività di sviluppo, test, manutenzione e analisi documentale, allora il vantaggio di Anthropic in questi ambiti può tradursi direttamente in maggiore domanda.
A ciò si aggiunge un cambiamento di scala che rende questa crescita più credibile. Nel febbraio 2026 Anthropic ha raccolto 30 miliardi di dollari, raggiungendo una valutazione di 380 miliardi. Pochi mesi dopo ha dichiarato un run-rate superiore a 30 miliardi, oltre 1.000 clienti enterprise con spesa annua superiore al milione di dollari e un nuovo accordo con Google e Broadcom per l’accesso a grandi capacità di calcolo basate su TPU. Parallelamente, l’azienda sottolinea la propria presenza sulle tre principali piattaforme cloud globali: AWS, Google Cloud e Microsoft Azure.
In sintesi, non si afferma che Anthropic abbia già superato OpenAI su tutte le dimensioni. Si sostiene però che, se il mercato dell’IA si sta spostando dal “modello più diffuso” al “modello che entra realmente nei processi produttivi”, Anthropic appare oggi il concorrente con la traiettoria più coerente per trasformare il proprio vantaggio nel coding in una leadership più ampia nel mercato enterprise.

Madeleine Maresca, 17 aprile 2026

Una seconda tesi favorevole sposta l’attenzione dai benchmark tecnici alla fiducia istituzionale. Secondo questa prospettiva, Anthropic sta cercando di costruire un vantaggio competitivo non solo sulle prestazioni dei modelli, ma sulla propria credibilità come attore responsabile nella gestione dei rischi. L’idea centrale è che la capacità di limitare volontariamente la diffusione di tecnologie avanzate, quando ritenute potenzialmente pericolose, possa diventare un elemento distintivo sul mercato.
Questo approccio è emerso chiaramente con Project Glasswing e con il dossier tecnico su Claude Mythos Preview. In queste iniziative, Anthropic ha descritto l’attuale fase come un possibile “punto di svolta” nella cybersecurity, evidenziando come modelli avanzati possano individuare e sfruttare vulnerabilità in software critico. Di conseguenza, l’azienda ha scelto una distribuzione iniziale limitata a partner selezionati, accompagnata da meccanismi di coordinamento difensivo. Nella lettura favorevole, questa strategia può rafforzare la reputazione di Anthropic presso soggetti ad alta sensibilità al rischio, come banche, grandi imprese, infrastrutture critiche e autorità pubbliche, dai quali dipendono i contratti enterprise più stabili e duraturi.
La dimensione regolatoria rafforza ulteriormente questa interpretazione. Un’analisi di “Wired” mostra come il confronto tra Anthropic e OpenAI si sia esteso al tema della responsabilità legale. In Illinois, OpenAI ha sostenuto una proposta di legge volta a limitare la responsabilità dei laboratori in alcuni scenari di danno grave, mentre Anthropic si è opposta, giudicandola troppo favorevole alle imprese. Per i sostenitori di questa tesi, non si tratta di un dettaglio tecnico, ma di un segnale politico: due aziende che operano nello stesso settore propongono visioni diverse su come distribuire i rischi e le responsabilità.
In un contesto in cui l’International AI Safety Report 2026 evidenzia che le capacità dei sistemi stanno evolvendo più rapidamente della capacità di valutarle e governarle, il posizionamento “più orientato all’accountability” può assumere un valore concreto. Non solo come elemento etico o reputazionale, ma come fattore che incide direttamente sulle scelte di acquisto, soprattutto nei settori più regolati e sensibili.
Questa tesi non ignora le critiche. Il “Guardian” ha osservato che l’enfasi sulla sicurezza può anche funzionare come strumento di posizionamento e costruzione della fiducia e che parte della comunità chiede verifiche indipendenti più solide. Tuttavia, proprio il fatto che il dibattito si sia spostato su questi temi è considerato significativo. Per i sostenitori della tesi favorevole, Anthropic non è più soltanto un produttore di modelli competitivi, ma un attore che tenta di trasformare prudenza, distribuzione controllata e accountability in un vantaggio commerciale.
In questa prospettiva, se regolazione e rischio cyber diventeranno fattori centrali nelle decisioni di appalti, la strategia di Anthropic potrebbe consentirle di superare OpenAI almeno nei mercati più sensibili, caratterizzati da elevati requisiti di fiducia istituzionale.

Madeleine Maresca, 17 aprile 2026

Per molti mesi, l’obiezione principale alla possibilità di un sorpasso di Anthropic è stata chiara: anche con modelli competitivi, l’azienda non avrebbe avuto capitale, capacità di calcolo e distribuzione sufficienti per superare OpenAI. Proprio questo ostacolo si sta ridimensionando più rapidamente del previsto.
Sul piano finanziario, la raccolta da 30 miliardi di dollari e la valutazione di 380 miliardi non pongono ancora Anthropic allo stesso livello di OpenAI, ma segnano un cambio di fase. L’azienda non è più percepita come un attore in cerca di risorse per sostenersi, bensì come una realtà che può allocare capitali su strategie di crescita definite. Il dato comunicato il 6 aprile 2026 – un run-rate superiore a 30 miliardi di dollari e oltre 1.000 clienti enterprise con spesa annua superiore al milione – rafforza l’idea che la crescita non sia più soltanto una scommessa finanziaria, ma una dinamica supportata da una base operativa concreta.
Anche sul fronte del calcolo, la posizione di Anthropic appare oggi più solida rispetto al passato. Oltre alla collaborazione storica con AWS, l’azienda ha consolidato la propria presenza su Google Cloud e Microsoft Azure, affermando di essere l’unico fornitore di modelli di frontiera disponibile su tutte e tre le principali piattaforme cloud globali. L’accordo con Google e Broadcom per l’accesso a capacità TPU su larga scala, insieme alle partnership precedenti con Microsoft e NVIDIA, suggerisce un passaggio da una condizione di dipendenza a una strategia “multicloud”. In un contesto in cui il compute (ossia, la capacità di calcolo disponibile) rappresenta una leva strategica tanto quanto gli algoritmi, questa diversificazione riduce uno dei principali limiti strutturali che potevano frenare la crescita di Anthropic.
Esiste, inoltre, un elemento economico legato al modello di crescita. A differenza di OpenAI, fortemente esposta anche al segmento consumer, Anthropic sembra meno vincolata ai costi di gestione di una base utenti ampia e spesso a basso margine. La sua espansione appare invece più concentrata su clienti enterprise che investono direttamente in capacità produttive. Questo non implica automaticamente fondamentali migliori, ma suggerisce una possibile maggiore efficienza nella conversione delle prestazioni tecniche in ricavi.
I segnali provenienti dal mercato – come l’accelerazione rilevata dal Ramp AI Index e riportata dal “Financial Times” – indicano che una parte delle imprese sta già orientando le proprie scelte in questa direzione. In questo scenario, il “sorpasso” non coinciderebbe con la replica del modello di crescita consumer di ChatGPT, ma con l’affermazione di un paradigma diverso: un leader focalizzato sulla qualità dell’implementazione, sull’integrazione nei flussi di lavoro e sulla spesa enterprise ad alta intensità.

Madeleine Maresca, 17 aprile 2026