OpenAI è orientata a rinviare la sua attesa offerta pubblica iniziale fino al 2027, poiché la volatilità dei mercati, le spese elevate e le preoccupazioni degli investitori complicano il suo tentativo di raggiungere una valutazione di 1.000 miliardi di dollari.
Punti chiave:
- Secondo quanto riferito, OpenAI sta valutando di rinviare la sua IPO fino al prossimo anno o addirittura al 2027, nonostante in precedenza puntasse a una quotazione a fine 2026.
- Sam Altman resta fermo sull’obiettivo di una valutazione da 1.000 miliardi di dollari, respingendo le proposte di abbassare il target per un debutto anticipato.
- L’azienda continua a investire pesantemente in infrastrutture, talenti e nuove fonti di ricavi, mentre affronta una concorrenza sempre più forte da parte di Anthropic e Google.
IPO di OpenAI
Secondo le indiscrezioni, OpenAI starebbe riconsiderando i tempi del suo debutto nei mercati pubblici, e i dirigenti sarebbero ora inclini a rinviare l’offerta pubblica iniziale dell’azienda al prossimo anno, dopo che i consulenti hanno avvertito che le attuali condizioni di mercato potrebbero compromettere il suo ambizioso obiettivo di valutazione.
Secondo quanto riportato dal New York Times, l’azienda aveva ingaggiato banker d’investimento e consulenti legali per prepararsi a una possibile IPO già nel terzo o quarto trimestre del 2026. L’amministratore delegato Sam Altman avrebbe voluto che la quotazione valutasse la società 1.000 miliardi di dollari, un aumento netto rispetto alla sua più recente valutazione privata di 730 miliardi di dollari.
Questa strategia è diventata più difficile da giustificare dopo una serie di sviluppi che hanno scosso il mercato. La preoccupazione principale è stata il debole andamento post-IPO di SpaceX, le cui azioni sono scese in modo significativo dopo il debutto in borsa da record all’inizio del mese. Anche i titoli tecnologici in generale si sono indeboliti, mentre gli investitori si chiedono se le aziende di intelligenza artificiale possano generare ricavi sufficienti a sostenere valutazioni così elevate.
Secondo persone a conoscenza delle discussioni, i consulenti hanno suggerito a OpenAI di rinviare l’IPO al 2027 per preservare l’obiettivo di valutazione di 1.000 miliardi di dollari, oppure di accettare una valutazione inferiore in cambio di una quotazione più rapida. Altman avrebbe respinto l’idea di ridurre il target, definendola inaccettabile.
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La strategia di Altman
Il dibattito sui tempi arriva mentre OpenAI continua a spendere in modo aggressivo in quasi ogni area del suo business. L’azienda sta investendo miliardi in nuovi data center e infrastrutture di calcolo, mentre amplia le assunzioni, in particolare reclutando i migliori ricercatori dai concorrenti, tra cui Meta e Google.
OpenAI sta inoltre testando ulteriori fonti di ricavi oltre agli abbonamenti. I progetti interni includono esperimenti con la pubblicità all’interno di ChatGPT e partnership di e-commerce con Shopify e Stripe, che consentono agli utenti di completare acquisti direttamente tramite il chatbot. Secondo i dipendenti citati nel report, queste iniziative sono ancora in una fase iniziale.
Le pressioni finanziarie hanno alimentato anche un dibattito interno. L’azienda avrebbe generato circa 13 miliardi di dollari di ricavi nel 2025 e punta a circa triplicare questa cifra quest’anno, ma continua a operare senza una redditività dichiarata mentre finanzia una rapida espansione.
Alcuni dipendenti sono rimasti sorpresi quando i piani per l’IPO sono riemersi, dopo che la direttrice finanziaria Sarah Friar aveva in precedenza indicato che rafforzare la posizione finanziaria dell’azienda rimaneva la priorità.
Nonostante queste sfide, OpenAI continua a espandere il proprio business. L’azienda ha recentemente dichiarato di avere più di due milioni di clienti enterprise e oltre cinque milioni di utenti settimanali della sua piattaforma di coding Codex. Ha inoltre intensificato la concorrenza con Anthropic e Google rafforzando le attività di vendita enterprise e assumendo di recente il noto ricercatore di AI Noam Shazeer, uno dei coautori dell’articolo del 2017 sull’architettura transformer che ha gettato le basi dei moderni sistemi di AI generativa.
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