#Anthropic30TTAM
About Anthropic30TTAM
WSJ sources say Anthropic may pitch IPO investors a TAM above $30T, topping SpaceX's $28.5T estimate. TAM assumes all potential demand is captured, not a revenue forecast. Anthropic expects 2028 revenue of about $190B-$200B, only ~0.6% of that market. Can enterprise software and knowledge work justify the TAM, and can model differentiation, retention and pricing win real share? With compute and R&D costs high, can this scale deliver profit and cash flow rather than just lift the IPO valuation?
Popular
Más recientes
Anthropic30TTAM Publicaciones populares
Anthropic cuenta a los inversores una historia de 30 billones de dólares, superando los 28,5 billones de SpaceX — ¿cuánto del "narrativa del tamaño del mercado" de la IA puede realizarse?
Tres preguntas que el mercado necesita verificar a medida que se acerca la presentación pública de la OPI, los inversores deben juzgar:
1. ¿Es razonable el TAM?: ¿Cubre los 30 billones la demanda real de software empresarial y trabajo del conocimiento?
2. ¿Se puede capturar la cuota?: ¿Puede la diferenciación del modelo, la retención de clientes #BTC80KHoldOrFold #WarshAtJacksonHole #IranSanctionsAndTalks
Un TAM de $30T hace un titular increíble para una OPV. Capturarlo es otra historia. Los ingresos proyectados de Anthropic de $190B-$200B en 2028 equivaldrían solo a aproximadamente el 0,6% de esa oportunidad. Por eso ignoraría el enorme TAM y observaría la retención, el poder de fijación de precios y los costos de computación en su lugar. La IA puede transformar el trabajo del conocimiento y aún así producir rendimientos decepcionantes si la economía no escala. La OPV no debería valorarse por lo grande que podría llegar a ser la IA, sino por cuánto valor puede realmente conservar Anthropic. #Anthropic30TTAM
ÚLTIMA HORA: Se espera que Anthropic informe a los inversores que ve más de 30 billones de dólares en ingresos potenciales.
$ANTHROPIC
Ese es el mercado potencial que Anthropic supuestamente cree que la IA podría eventualmente abordar y, honestamente, ese número es difícil de ignorar.
Pero creo que hay una distinción importante aquí: $30T TAM no significa que Anthropic espere ganar $30T. Representa el tamaño teórico de la oportunidad si la IA llega a ser capaz de manejar una parte mucho mayor del trabajo en software, investigación, finanzas, servicio al cliente y otras industrias.
Personalmente, me parece una idea emocionante, pero también soy un poco escéptico con números tan grandes. La IA claramente se está volviendo más útil, pero todavía hay una gran brecha entre “la IA potencialmente puede hacer este trabajo” y “los clientes realmente pagarán lo suficiente a las empresas de IA para capturar ese valor.”
Eso es lo que estaré observando. No cuán grande dicen las empresas que podría ser la oportunidad de la IA, sino qué tan rápido la adopción real, los ingresos y la productividad realmente alcanzan esas expectativas.
#Anthropic30TTAM $BTC
Me uní al Tech Report para hablar sobre los rituales trimestrales de financiación circular de NVIDIA, la absurda historia de Anthropic sobre un TAM de 30 billones de dólares, y cómo el futuro de la burbuja de la IA está completamente dictado por la capacidad de cinco a diez empresas para recaudar más de un billón en deuda.
Anthropic apunta a una OPV de 2 billones de dólares, diciendo a los inversores que su mercado vale más de 30 billones de dólares, más de lo que producen la mayoría de los continentes en un año. El producto que está vendiendo es una máquina. La máquina escribió el número en su propia etiqueta de precio y luego levantó la mano para respaldarlo.
🦔Thomson Reuters acaba de construir su propio modelo de IA por unos 40 millones de dólares durante dos años. La última ejecución de entrenamiento costó 450.000 dólares. Comenzaron con Qwen, un modelo de código abierto de Alibaba en China, y lo entrenaron con su propio contenido legal y de noticias de Westlaw, Practical Law y Reuters. La empresa dijo que el movimiento busca reducir su dependencia de Anthropic. Su CTO comparó pagar por IA externa con ser un inquilino permanente frente a ser dueño del edificio. Los clientes empresariales en general han estado recortando gastos en OpenAI y Anthropic y cambiando a alternativas más baratas.
Mi opinión
Cubrí el colapso de precios de DeepSeek hace unos meses y dije que los laboratorios de frontera tendrían dificultades para defender precios premium de API una vez que el código abierto fuera lo suficientemente bueno. Thomson Reuters acaba de hacer exactamente lo que esperaba que alguien hiciera. Tomaron un modelo gratuito, lo entrenaron con su propio material y ahora se están retirando de Anthropic. 40 millones de dólares, hecho. Anthropic cobra eso en tarifas de API de un puñado de grandes clientes en un año.
La proyección de ingresos de 190 a 200 mil millones de dólares que Anthropic está vendiendo a los inversores para la salida a bolsa asume que empresas como Thomson Reuters seguirán pagando. Acaban de parar. Y Thomson Reuters puso su modelo en Hugging Face para que los académicos lo usen, lo que significa que el manual ahora es público. Creo que el negocio de API de frontera tiene tal vez dos o tres años antes de que la mayoría de las grandes empresas con buenos datos descubran que pueden hacer esto por sí mismas, y los que se muevan primero presionarán a los que aún pagan el precio completo para que pregunten por qué.
Hedgie🤗
⚡️Una valoración de Anthropic de 2 billones de dólares significaría que los inversores ya no la valoran como una empresa de software de rápido crecimiento.
La valoran como un posible propietario de una capa fundamental de la producción económica futura.
Eso es una afirmación gigantesca.
La tesis subyacente sería algo así:
Si la cognición de máquinas se convierte en un insumo básico para el software, la investigación, las finanzas, el derecho, la medicina, la ingeniería, las operaciones y, eventualmente, el trabajo autónomo, entonces las empresas que controlan la inteligencia de vanguardia capturan una parte de un enorme mercado laboral futuro.
Eso puede racionalizar números que parecen una locura bajo la lógica ordinaria de valoración SaaS.
Pero también hay un bucle reflexivo peligroso aquí.
El capital ve que la IA mejora.
El capital extrapola enormes rentas futuras.
Las valoraciones explotan.
Esas valoraciones justifican un gasto enorme en computación.
El gasto en computación produce mejores modelos.
Los mejores modelos refuerzan la narrativa original.
Ese bucle puede seguir siendo fundamentalmente real mientras se adelanta grotescamente a la economía realizada.
Anthropic podría convertirse genuinamente en una de las empresas más importantes del mundo y una valoración de 2 billones de dólares aún podría llegar demasiado pronto en relación con los flujos de caja, márgenes, durabilidad competitiva, costos de inferencia y economía de agentes necesarios para sostenerla.
La señal más profunda sigue siendo enorme:
El capital está empezando a tratar la inteligencia de vanguardia como infraestructura antes de que alguien sepa cómo son realmente las economías maduras de la inteligencia.
Ahí es donde residen tanto la oportunidad como el peligro.
The Kobeissi Letter
ÚLTIMA HORA: Se espera que la valoración de Anthropic supere los 2 billones de dólares para el 31 de diciembre.
Los mercados ahora ven una nueva probabilidad máxima del 71% de que Anthropic alcance los 2 billones este año y un 47% de que la empresa alcance los 2,5 billones.
La Revolución AI se está acelerando.
Anthropic acaba de poner silenciosamente un precio al trabajo humano.
30 billones de dólares al año.
Ese es el número que se espera que la empresa muestre a los inversores en su OPV como el tamaño del mercado que persigue. No sus ingresos. El mercado.
Para entenderlo, tienes que saber qué es.
TAM es un techo. Es lo que ganas si posees el 100% de cada mercado que reclamas.
No es una previsión y no es dinero en el banco.
Así que la verdadera pregunta no es si Anthropic recauda 30 billones. Es qué caja dibujaron para llegar ahí.
No eligieron software. No eligieron la nube. No eligieron chatbots.
Eligieron el trabajo en sí.
Legal, contabilidad, ingeniería, operaciones de atención al cliente, programación. La economía del conocimiento valorada como trabajo que un modelo podría absorber.
Aquí está lo grande que es esa caja.
191 de las mayores empresas tecnológicas de EE. UU. registraron 2,4 billones en ingresos el año pasado combinados.
30 billones es más de doce veces todas ellas.
Está cerca del tamaño de toda la economía estadounidense y aproximadamente una cuarta parte del PIB global.
Uber presentó 6 billones en 2019. WeWork presentó 3 billones y nunca lo hizo público.
Un número gigante nunca ha garantizado que una empresa entregue resultados.
Así que lee esta siguiente parte con atención, porque la mayoría la saltará.
Los 30 billones son un dispositivo de señalización. Está construido para sonar imposible. Existe para hacer que una valoración de 2 billones y una recaudación de 100 mil millones se sientan como una oferta inicial sobre el futuro del trabajo.
Esa es la propuesta. Nada de esto está aún en un documento público.
Aquí están los números reportados debajo de la diapositiva.
Aproximadamente 11,6 mil millones en ingresos en un solo trimestre.
Una tasa anualizada superior a 65 mil millones para julio.
Esa misma tasa estaba cerca de 1 mil millones hace dos años.
Los inversores esperan entre 100 y 120 mil millones para fin de año.
Las proyecciones internas apuntan a alrededor de 200 mil millones en ingresos para 2028.
Esta no es una empresa sin negocio. Esta es una de las curvas de ingresos más pronunciadas jamás registradas.
Así que todo el debate se reduce a una brecha.
No si el mercado es de 30 billones. Sino si el trabajo que un modelo puede teóricamente reemplazar se convierte en ingresos recurrentes que sobreviven al coste del cómputo.
Ese único número decide si la diapositiva fue visión o vapor.
Los cohetes valoraron el cielo en 28 billones. Anthropic acaba de valorar tu escritorio más alto.
Si eso te aterroriza o te financia depende completamente de en qué lado del modelo estés.
