SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – OpenAI soll laut Branchenkennern einen Börsengang vorbereiten und dabei eine Bewertung von fast 1 Billion Euro anstreben. Während der Umsatz 2025 kräftig auf 12,1 Milliarden Euro kletterte, bleibt die Ergebnislage durch Restrukturierung und KI-Infrastruktur extrem belastet. Parallel entwickelt das Unternehmen einen eigenen ASIC-Chip namens „Jalapeño“, um Rechenkosten langfristig zu senken. Der genaue Zeitpunkt hängt von den Marktbedingungen ab, zugleich laufen Vorbereitungen für weitere Mitarbeiterverkäufe.
OpenAI treibt den Weg an die Börse offenbar deutlich voran. Branchenberichte zufolge sollen Banken wie Goldman Sachs und Morgan Stanley die Emission begleiten, während eine Bewertung nahe an der Schwelle von fast 1 Billion Euro diskutiert wird. Entscheidend ist dabei nicht nur das Kapitalmarktfenster, sondern auch die Frage, ob sich das derzeitige Wachstum in eine nachhaltigere Profitabilität übersetzt. Die Vorbereitung fällt in eine Phase massiver interner Umstellungen: Ende 2025 wechselte OpenAI in eine Public Benefit Corporation, ein Modell, das neben Gewinn auch gesellschaftliche Zielsetzungen in die Unternehmenslogik integriert.
Im Zentrum steht die widersprüchliche Bilanz aus Tempo und Kosten. Für 2025 nennt die Quelle einen Umsatzsprung auf 12,1 Milliarden Euro nach 3,4 Milliarden Euro im Vorjahr; aktuell komme OpenAI demnach auf etwa 1,85 Milliarden Euro Umsatz pro Monat. Gleichzeitig weist die Darstellung einen Nettoverlust von 35,6 Milliarden Euro für 2025 aus. Ein großer Teil davon wird mit einmaligen Restrukturierungskosten in Verbindung gebracht, die durch die Rechtsform-Umstellung entstanden sein sollen. Operativ lag die Marge im ersten Quartal 2026 sogar bei minus 122 Prozent – rechnerisch ein Hinweis darauf, dass für jeden verdienten Euro deutlich mehr ausgegeben wurde.
Technisch wird das Bild noch konkreter, wenn man die Ausgaben für Forschung und Entwicklung betrachtet. Die Quelle nennt 17,7 Milliarden Euro für R&D in 2025, davon 15,9 Milliarden Euro an Microsoft für Rechenkapazitäten. Damit bleibt das Ökosystem rund um große Cloud- und Compute-Partner ein zentraler Engpass und ein zentraler Hebel – gerade weil KI-Systeme in der Praxis nicht nur Trainings-, sondern vor allem Inferenzkosten verursachen. Hinzu kommt, dass Microsoft mit 27 Prozent weiterhin als größter einzelner Investor bzw. Beteiligter genannt wird. Für Unternehmen, die solche Modelle später integrieren, ist das relevant, weil Kostenstrukturen direkt darüber entscheiden, ob ein Use Case langfristig wirtschaftlich skaliert.
Auch der Wettbewerb um Marktanteile und Nutzerbindung dürfte den Takt der Kapitalmarktstory bestimmen. Die Quelle verweist auf Anthropic als unmittelbaren Rivalen: Für Claude soll bereits eine Woche vor OpenAIs Börsenantrag der Weg an den Kapitalmarkt begonnen haben, bei einer diskutierten Bewertung von knapp 893 Milliarden Euro. Bei den Umsatzanteilen liegt Anthropic in dieser Darstellung mit 31,4 Prozent vorne, OpenAI folgt mit 29 Prozent. Das ist nicht nur ein Ranking-Thema. Es zeigt, wie stark der Markt bereits jetzt in „Modellqualität plus Produktisierung“ trennt – und wie wichtig es ist, gleichzeitig an der Modellarchitektur und am Distributionserfolg zu arbeiten.
Strategisch setzt OpenAI dabei auf eigene Hardware-Kompetenz. Für die nächste Wachstumsphase rüstet das Unternehmen offenbar um und entwickelt gemeinsam mit Broadcom und Celestica einen eigenen ASIC-Chip mit dem Codenamen „Jalapeño“. Als Ziel wird die Optimierung für die Ausführung großer Sprachmodelle beschrieben; die Entwicklung habe laut Quelle nur neun Monate gedauert. Erste Muster sollen bereits mit fortgeschrittenen Code-Generierungsmodellen laufen, die vollständige Auslieferung für Rechenzentren sei für Ende 2026 geplant. Im Enterprise-Kontext ist das ein wichtiger Vergleich zu herkömmlichen GPU-Workloads: Ein ASIC kann bei hoher Auslastung und passendem Software-Stack deutlich bessere Effizienz liefern, setzt aber auf enge Abstimmung zwischen Hardware, Laufzeit und Modellprofil.
Finanzmarktlich ist die Story deshalb mehr als eine Zahlensammlung. Die Quelle nennt eine eigene Reichweitenbasis von 900 Millionen aktiven Nutzern pro Woche und 50 Millionen zahlenden Abonnenten für ChatGPT. Zudem wird berichtet, dass Codex inzwischen den Großteil der wöchentlich generierten Tokens ausmache. Solche Kennzahlen sind für Investoren ein Proxy für „Produkt-Magnetismus“ und „Compute-Intensität“ zugleich. Gleichzeitig soll OpenAI intern an einem vollautomatischen KI-Forscher arbeiten, der bis 2028 einsatzbereit sein soll. Aus Marktsicht stellt sich dann die Gretchenfrage: Wird der in Tokens messbare Nutzen in IP, Plattform-Ökosystem und wiederkehrende Einnahmen überführt – oder bleibt es bei großem Traffic und hohen Kosten je Anfrage?
Regulatorisch und datenschutztechnisch wächst mit dem Börsengang auch der Druck auf Transparenz und Governance. Auch ohne konkrete SEC- oder europäische Aufsichtsschritte zu nennen, lässt sich ablesen, dass die Umstellung zur Public Benefit Corporation sowie die Kapitalmarktkommunikation typischerweise detailliertere Angaben zu Risiken, Compliance-Prozessen und Datenflüssen erfordert. Gerade KI-Services mit umfangreicher Nutzerinteraktion müssen Datenschutzanforderungen aus EU-Umfeldern, Aufbewahrungsfristen, Zugriffsregeln für Trainingsdaten und Sicherheitsmaßnahmen konsistent abbilden. Für Unternehmen, die OpenAI-Modelle künftig über APIs nutzen, bedeutet das: Security-by-Design und Nachweisbarkeit werden zur Einkaufsfrage, nicht zur Nebensache.
Der Zeitplan bleibt laut Darstellung marktabhängig. Parallel bereitet OpenAI offenbar einen sekundären Aktienverkauf für Mitarbeiter vor, um die Bewertung von 788 Milliarden Euro auch über interne Kapitaltransaktionen abzusichern. Ende Mai 2026 soll zudem ein Rechtsstreit mit früheren Geldgebern beigelegt worden sein – als letztes Hindernis auf dem Weg an die Börse. Für den Markt ist das relevant, weil solche Ereignisse Unsicherheit reduzieren und die Bewertungslogik glätten. Dennoch bleibt die größte Schwachstelle die Kostenbasis: Wenn Restrukturierung und Compute-Ausgaben kurzfristig dominieren, kann der Kurs weniger die Innovation als die Cash-Burn-Rate widerspiegeln.
In den kommenden Quartalen dürfte sich daher alles daran entscheiden, ob OpenAIs Hardware-Strategie (Jalapeño) und sein Inferenz-Engineering messbar Kosten senken können, ohne die Modellqualität zu verschlechtern. Für Entwickler und IT-Abteilungen entsteht daraus eine klare Handlungsrichtung: Architekturfragen rund um Latenz, Skalierung und Kostenkontrolle werden zum Wettbewerbsvorteil. Wer KI-Workflows bereits heute mit geeigneten Monitoring-, Caching- und Routing-Mechanismen aufsetzt, kann später schneller von effizienterer Hardware profitieren. Gleichzeitig sollten Unternehmen ihre KI-Policies so gestalten, dass Governance-Anforderungen mitwachsen – insbesondere bei produktivem Einsatz, automatisierter Code-Generierung und datenintensiven Workloads.
Unterm Strich ist der mögliche Börsengang weniger ein „Exit“-Moment als ein Testlauf für eine KI-Ökonomie, die sich zwischen Modellinnovation, Rechenkosten und regulatorischer Rechenschaftlichkeit balancieren muss. OpenAIs Bewertungsvorstoß signalisiert Vertrauen in das Produktwachstum; die Zahlen zu Umsatz und Verlust zeigen aber, wie teuer Skalierung derzeit bleibt. Wenn Anthropic am anderen Ende der Messlatte vorangeht, wird OpenAI im Kapitalmarkttempo mithalten müssen – und zugleich die technische Grundlage so ausbauen, dass aus beeindruckenden Token-Zahlen belastbare Marge werden kann.
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