OpenAI नई फंडिंग और उद्यम कारोबार के विस्तार से राजस्व वृद्धि की उम्मीद कर रहा है, लेकिन IPO योजना को लेकर सतर्क है

9 अक्टूबर 2026 की एक रिपोर्ट के मुताबिक, OpenAI कम से कम 30 अरब डॉलर की नई फंडिंग जुटाने के लिए बातचीत कर रहा है। सितंबर के अंत में वार्षिकीकृत राजस्व लगभग 50 अरब डॉलर था और उद्यम कारोबार के विस्तार के दम पर कंपनी साल के अंत तक कम से कम 70 अरब डॉलर का लक्ष्य रख रही है।

50 अरब और 70 अरब डॉलर के अंतर को समझना

इन आंकड़ों को समझने के लिए सबसे पहले यह ध्यान रखना जरूरी है कि वार्षिकीकृत राजस्व और एक साल में वास्तव में अर्जित राजस्व अलग-अलग चीजें हैं। वार्षिकीकृत राजस्व कारोबार का पैमाना बताने वाला ऐसा माप है, जिसमें माना जाता है कि मौजूदा मासिक राजस्व 12 महीने तक जारी रहेगा। लगभग 50 अरब डॉलर का आंकड़ा सालाना वित्तीय नतीजों में दर्ज अंतिम राजस्व नहीं है।

पहले बताई गई लगभग 70 अरब डॉलर की राशि को लेकर एक और बात ध्यान में रखनी चाहिए। कहा गया है कि यह Anthropic से तुलना आसान बनाने के लिए राजस्व दर्ज करने के तरीके को समायोजित करके निकाला गया आंकड़ा है। इसका मतलब यह नहीं है कि सितंबर के अंत में OpenAI का वास्तविक वार्षिकीकृत राजस्व लगभग 70 अरब डॉलर था।

यह अंतर क्लाउड कंपनियों आदि के जरिए होने वाली बिक्री में सामने आता है। Anthropic ग्राहक द्वारा चुकाई गई पूरी राशि को राजस्व के रूप में दर्ज करता है और क्लाउड कंपनी के हिस्से को खर्च मानता है। दूसरी ओर, OpenAI कुछ साझेदारी वाले लेन-देन में केवल अपने हिस्से को राजस्व के रूप में दर्ज करता है। बताया जाता है कि दोनों तरीके अमेरिकी लेखा मानकों के अनुरूप हैं; तरीका इस बात पर निर्भर करता है कि लेन-देन में ग्राहक से संपर्क और सेवा देने की जिम्मेदारी किसकी है।

इसलिए, केवल राजस्व के आंकड़ों को साथ रख देने से कारोबार के आकार की समान आधार पर तुलना नहीं हो जाती। साल के अंत तक कम से कम 70 अरब डॉलर तक पहुंचने के लक्ष्य को भी तुलना के लिए समायोजित किए गए पुराने आंकड़े से अलग समझना जरूरी है।

उद्यम कारोबार से मिल रही वृद्धि को रफ्तार

रिपोर्ट के मुताबिक, तीसरी तिमाही में कुल वार्षिकीकृत राजस्व 77% बढ़ा, जबकि उद्यम राजस्व में 107% की वृद्धि हुई। उपलब्ध सामग्री में तुलना की अवधि स्पष्ट नहीं है, इसलिए इसे साल-दर-साल वृद्धि नहीं कहा जा सकता; हालांकि, आंकड़े बताते हैं कि उद्यम कारोबार की वृद्धि कुल वृद्धि से तेज थी।

उपयोग के पैमाने के आंकड़े भी बड़े हैं। बताया गया है कि OpenAI ने डेवलपर-केंद्रित कार्यक्रम में कहा कि ChatGPT के साप्ताहिक उपयोगकर्ता 1.2 अरब से अधिक हैं; ChatGPT Work और प्रोग्रामिंग सहायता देने वाले Codex के साप्ताहिक उपयोगकर्ता मिलाकर 3.5 करोड़ से अधिक हैं; और कंपनी के उत्पादों का इस्तेमाल करने वाली कंपनियों की संख्या 25 लाख है।

हालांकि, उपयोगकर्ताओं की संख्या और राजस्व एक ही माप नहीं हैं। मुफ्त इस्तेमाल समेत व्यापक लोकप्रियता और कंपनियों द्वारा काम के लिए किए जाने वाले भुगतान को अलग-अलग देखने पर इस वृद्धि का केंद्र स्पष्ट होता है। रिपोर्ट के मुताबिक, AI को अपने कामकाज में शामिल करने और उसके लिए लगातार भुगतान करने वाले उद्यमों के साथ कारोबार का विस्तार राजस्व बढ़ा रहा है।

30 अरब डॉलर की फंडिंग और IPO को लेकर सतर्कता

नई फंडिंग पर बातचीत में कंपनी का मूल्यांकन फंडिंग मिलने से पहले 1.4 ट्रिलियन डॉलर रखने का लक्ष्य बताया गया है। कम से कम 30 अरब डॉलर की फंडिंग और पूरी कंपनी के मूल्यांकन के आंकड़े अलग-अलग हैं।

मार्च 2026 में खबर आई थी कि OpenAI ने 122 अरब डॉलर तक की फंडिंग जुटाई और फंडिंग के बाद उसका मूल्यांकन 852 अरब डॉलर हो गया। मौजूदा लक्ष्य इससे अधिक है, लेकिन फंडिंग से पहले और बाद के मूल्यांकन की शर्तें अलग होती हैं, इसलिए दोनों की सीधे एक ही पैमाने पर तुलना नहीं की जा सकती। उपलब्ध सामग्री से नई बातचीत में निवेशकों या अंतिम शर्तों की पुष्टि भी नहीं होती।

दूसरी ओर, शुरुआती सार्वजनिक निर्गम (IPO) को अगले साल तक टाल दिया गया है। रिपोर्ट के मुताबिक, CEO सैम ऑल्टमैन ने सुरक्षा जोखिमों का हवाला दिया था, लेकिन यह भी कहा गया है कि IPO टालने पर विचार हाल की साइबर सुरक्षा समस्या से पहले ही शुरू हो गया था। इसलिए यह तय नहीं कहा जा सकता कि सुरक्षा ही देरी की एकमात्र वजह थी।

निवेश की लाभप्रदता केवल राजस्व वृद्धि से नहीं मापी जा सकती

लगभग 50 अरब डॉलर के वार्षिकीकृत राजस्व की खबर के बाद टेक्नोलॉजी शेयरों में बिकवाली देखी गई और सेमीकंडक्टर कंपनियों के शेयरों में कुछ प्रतिशत की गिरावट आई। हालांकि, शेयरों की कीमतें कई कारणों से बदलती हैं, इसलिए यह निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता कि गिरावट की वजह सिर्फ यही खबर थी।

AI कंपनियों की वृद्धि को समझने के लिए राजस्व में बढ़ोतरी के साथ-साथ उस राजस्व को पैदा करने का खर्च भी देखना जरूरी है। उपयोग बढ़ने से कमाई के अवसर बढ़ते हैं, लेकिन AI को प्रशिक्षित करने और जवाब तैयार करने के लिए कंप्यूटिंग संसाधनों की जरूरत होती है। डेटा सेंटर पर भारी खर्च करने वाली कंपनियों के लिए राजस्व में वृद्धि का मतलब अपने-आप मुनाफे में वृद्धि नहीं होता।

कंपनियों के लिए लगातार भुगतान करने का आधार यह है कि वे काम में लगने वाले समय में कमी या नतीजों में सुधार को परख सकें। उपलब्ध सामग्री में उद्यम राजस्व की वृद्धि तो दिखाई गई है, लेकिन ग्राहकों को हुई उत्पादकता में सुधार के ठोस आंकड़े या OpenAI के कंप्यूटिंग ढांचे पर खर्च घटाने के बाद की लाभप्रदता नहीं बताई गई है।