Gavin Baker, Anthropic'ın OpenAI üzerindeki maliyet verimliliğini vurguluyor

AI'de hakimiyet için yarışta, en önemli metrik en akıllı modeli kimin inşa ettiği olmayabilir. En ucuz modeli kimin inşa ettiği olabilir.

Atreides Management'ın ortak ortağı ve CIO'su Gavin Baker, Anthropic'ın AI rekabetindeki en önemli boyutlardan birinde, token başına maliyet konusunda OpenAI üzerinde kararlı bir üstünlüğe sahip olduğunu savunuyor. Invest Like the Best podcast'inde konuşan Baker, yatırımcıların AI laboratuvarlarını nasıl değerlendirmesi gerektiğini yeniden tanımlayan bir tez ortaya koydu ve sayılar çarpıcı.

Baker’in temel iddiası, Anthropic’ın benzer bir gelir hızına ulaşmak için OpenAI’den yaklaşık %80 daha az sermaye harcadığıdır.

Baker'e göre, bu verimlilik avantajının kaynağı iki yönlüdür. Anthropic'in modelleri, her hesaplama biriminden daha fazla faydalı çıktı çıkararak daha yüksek bir “token başına zeka yoğunluğu” sağlar. Ve işi yapmak için basitçe daha az token kullanırlar.

Claude Opus, Anthropic'ın öncü modeli, önceki sürümlere kıyasla her sorguda yaklaşık %70 daha az token üretiyor. Pratikte, Anthropic, rakiplerine kıyasla yaklaşık yarısı kadar token tüketerek benzer cevaplar sunabiliyor.

Baker, bu kavramı “paro sınırı” olarak adlandırdığı, önde gelen AI geliştiricileri arasında akıl ve maliyet arasındaki optimal dengeyi tanımlayan bir çerçevede sunuyor. Baker’in analizine göre şu anda bu sınırda yer alan şirketler: Anthropic, OpenAI ve Grok 4.3.

Baker, Anthropic'ın tek bir ay içinde yıllık tekrarlanan gelir olarak 11 milyar dolar eklediğini belirtti.

Baker, Anthropic'ı OpenAI'den yaklaşık dört kat daha sermaye verimli olarak tanımlıyor. Şirketlerin sıradan olarak milyarlarca dolarlık finansman turu gerçekleştirdiği bir endüstride, daha az sermayeyi eşdeğer veya daha üstü ticari sonuçlara dönüştürme yeteneği, potansiyel olarak aşılmasız bir yapısal avantaj temsil ediyor.

Temmuz 2026 sonunda LinkedIn'deki yorumlar, yatırımcı topluluğundan birçok sesin Anthropic'in verimlilik ölçümlerinin boşluğu genişlettiğine dair tezini desteklemesiyle Baker'ın gözlemlerini pekiştirdi.

OpenAI, Anthropic ile rekabet etmek için ciddi fiyat kesimleri düşünüyor.

Baker’in daha geniş tezi, token üretimi verimliliğini, uzun vadeli AI kazanıcılarını belirleyen tek en önemli değişken olarak konumlandırır. Dolar başına en çok akıl sağlayabilen laboratuvar, tasarrufları daha fazla model iyileştirmelerine yeniden yatırarak avantajını zamanla artırır, rakipler ise hızını korumak için çaba sarf eder.