Em menos de 24 horas, o céu de Ultraman desabou duas vezes.

Sam Altman provavelmente terá mais uma noite em claro.

Esta manhã, a revista The New Yorker publicou uma longa reportagem investigativa acusando a OpenAI de ser uma "fraudadora antissocial", e em seguida a receita anualizada da OpenAI foi ultrapassada por sua maior concorrente, a Anthropic.

No início de 2024, a receita anualizada da Anthropic era de apenas US$ 1 bilhão. Dezesseis meses depois, esse valor chegou a US$ 30 bilhões, ultrapassando os US$ 25 bilhões da OpenAI .

É importante notar que a Taxa de Receita Anualizada (ARR) é uma estimativa, não a receita real já obtida. O algoritmo da Anthropic multiplica a receita da API por 13 e a receita de assinaturas por 12 nas últimas quatro semanas e, em seguida, soma os valores. O cálculo da OpenAI é semelhante, multiplicando a receita total das últimas quatro semanas por 13. Os métodos de cálculo são relativamente consistentes, mas isso também significa que, se a demanda aumentar repentinamente em um determinado mês, o número será amplificado e vice-versa.

Por trás dos números, existem duas lógicas de negócios completamente diferentes.

Um protótipo de cinco dias, um negócio de 2,5 bilhões de dólares

Entre 70% e 75% da receita da Anthropic provém do uso da API por empresas e desenvolvedores. Os clientes incorporam o Claude em seus próprios produtos e fluxos de trabalho, pagando apenas pelo que usam. O restante vem de assinaturas para consumidores, como o Claude Pro e o Claude Max, bem como de contratos corporativos com o Claude Code.

O Código Claude merece uma menção à parte.

Em setembro de 2024, um engenheiro interno de TypeScript da Anthropic escreveu um AppleScript para melhorar sua eficiência e, em cinco dias, metade da equipe de engenharia já o utilizava. Esse protótipo acidental mais tarde se tornou o Claude Code, um agente de programação inteligente que roda no terminal, capaz de entender bases de código, planejar etapas de operação e realizar edição, testes e submissão de forma autônoma.

Atualmente, a receita anualizada da Claude Code atingiu US$ 2,5 bilhões. Ela gera 4% de todos os commits de código públicos no GitHub globalmente, um número que dobrou em um mês e que deve chegar a 20% até o final do ano. Nesse ponto, um em cada cinco commits de código no mundo terá origem no mesmo modelo.
Este protótipo, desenvolvido em apenas cinco dias, transformou-se em um negócio de 2,5 bilhões de dólares.

Procure diretamente alguém que esteja disposto a pagar.

A OpenAI se orgulha de ter 900 milhões de usuários ativos semanais, e o ChatGPT é um dos aplicativos de consumo que mais crescem na história da humanidade.

Desses 900 milhões de usuários, apenas cerca de 5% a 6% são clientes pagantes, enquanto os 94% restantes usam o serviço gratuitamente.

Anteriormente, escrevemos um artigo destacando que a OpenAI precisa arcar com custos extremamente altos de poder computacional para manter o ChatGPT, um produto que é "em grande parte gratuito", o que equivale essencialmente a um "subsídio". (Considerando o anúncio anterior da OpenAI de adicionar anúncios às suas ofertas gratuitas, isso ocorre sem dúvida porque o custo de subsidiar poder computacional em uma escala de 700 a 800 milhões de usuários ativos semanais é simplesmente inaceitável.)

Segundo o The Information, a OpenAI prevê um prejuízo de US$ 14 bilhões em 2026, com perdas acumuladas chegando a US$ 44 bilhões até o final de 2028. A expectativa é de que a empresa não volte a dar lucro antes de 2029 — até mesmo a assinatura do ChatGPT Pro está dando prejuízo, fato que o próprio Ultraman reconheceu.

No ano passado, a HSBC Global Investment Research analisou o modelo de receita da OpenAI e apontou que a empresa precisa atingir pelo menos 3 bilhões de usuários ativos semanais até 2030, sendo 10% deles usuários pagantes, para evitar "gastar mais do que ganha".

Em comparação com a situação atual, o número de usuários ativos semanais precisa mais que dobrar; no entanto, o número de usuários pagantes precisa aumentar 6,5 vezes .

A antropologia seguiu um caminho diferente.

Aproximadamente 80% de sua receita provém de clientes corporativos. Há dois anos, 12 empresas pagavam à Anthropic mais de US$ 1 milhão anualmente; agora esse número ultrapassa 1.000, mais que dobrando em relação às 500 anteriores em menos de dois meses. Oito das empresas da lista Fortune 100 estão entre seus clientes.

A receita média da Anthropic por usuário ativo mensal é de US$ 211, enquanto a receita média da OpenAI por usuário ativo semanal é de US$ 25. Embora as métricas sejam diferentes, mesmo usando o mesmo método, a capacidade de monetização da Anthropic é significativamente maior do que a da OpenAI.

Em março deste ano, 73% das empresas que compraram ferramentas de IA pela primeira vez escolheram a Anthropic. Dez semanas atrás, essa proporção era de 50/50 e, em dezembro do ano passado, pendia ainda mais para a OpenAI, com 60:40. A Axios destacou em seu relatório que o foco da corrida da IA ​​está mudando de "quem tem o melhor modelo" para "quem consegue monetizar mais rápido", e a Anthropic está ampliando sua vantagem no campo de batalha mais importante: clientes corporativos.

Existe uma diferença fundamental entre a mentalidade da internet voltada para o tráfego, típica do consumidor final, e a mentalidade do software empresarial, focada em valor: a OpenAI optou pela primeira, utilizando produtos gratuitos para atrair centenas de milhões de usuários e, em seguida, descobrindo como convertê-los em clientes. A Anthropic, por sua vez, escolheu a segunda, buscando diretamente aqueles dispostos a pagar.

Com os custos de inferência dos modelos de IA ainda elevados, esta última opção parece ser o caminho mais saudável. No entanto, isso não significa que a OpenAI tenha cometido um erro. O número de 900 milhões de usuários ainda é considerável; apenas converter a base de usuários da OpenAI (especialmente a já mencionada porcentagem de usuários pagantes) em receita real levará mais tempo e acarretará maiores riscos do que a estratégia de software empresarial.

Talvez seja por isso que a OpenAI esteja considerando reduzir a escala de seus produtos voltados para o consumidor e mudar o foco para o mercado corporativo.

No entanto, isso pode ter caído na armadilha que mencionamos no artigo anterior: a OpenAI frequentemente oscila em questões-chave da causa da IA, e há um ciclo de ênfase-ignorância-ênfase-ignorância.

Ninguém pode afirmar com certeza se a OpenAI, que hoje valoriza o mercado corporativo, mudará de ideia daqui a dois anos.

(Mudando de ideia constantemente, mas sempre se dedicando totalmente — isso é bem típico de uma certa empresa…)

Além disso, dar a volta por cima leva tempo, enquanto a Anthropic já estava na linha de chegada desde o início.

Uma receita de US$ 30 bilhões exige uma infraestrutura correspondente para suportá-la, e é por isso que a Anthropic anunciou hoje um acordo tripartite com o Google e a Broadcom.

De acordo com documentos arquivados na Comissão de Valores Mobiliários dos EUA (SEC), a Broadcom assumirá uma parcela maior do negócio de fabricação de TPUs para o Google, e a Anthropic receberá aproximadamente 3,5 gigawatts de poder computacional de TPU por meio da empresa a partir de 2027.

Os analistas da Mizuho estimam que a Broadcom arrecadará US$ 21 bilhões em receita de IA somente com a Anthropic em 2026 e US$ 42 bilhões em 2027.

A estratégia de poder computacional da Anthropic também merece destaque. Ela utiliza três plataformas de chips simultaneamente: AWS Trainium, TPU do Google e GPU da NVIDIA. Além disso, é a única empresa de IA que oferece modelos de ponta em três grandes plataformas de nuvem: AWS Bedrock, Google Cloud Vertex AI e Microsoft Azure Foundry.

Essa estratégia multiplataforma permite que clientes corporativos acessem a API de modelos grandes do Claude sem precisar trocar de plataforma, independentemente da plataforma de nuvem que utilizavam anteriormente, além de permitir que a Anthropic evite a dependência de um único fornecedor .

O mercado secundário começou a reajustar os preços.

A demanda pelas ações da Anthropic está atualmente em torno de US$ 2 bilhões, com praticamente nenhum vendedor disposto a participar. A avaliação implícita subiu de US$ 380 bilhões durante sua rodada de financiamento Série G, há dois meses, para aproximadamente US$ 600 bilhões. O Goldman Sachs receberá uma taxa de desempenho de 15% a 20% sobre sua participação na Anthropic.

Entretanto, as ações da OpenAI, avaliadas em 600 milhões de dólares, não teriam sido vendidas.

O tema de um IPO está se tornando cada vez mais concreto. Segundo o The Information, executivos da Anthropic, incluindo o CEO Dario Amodei, já estão discutindo uma listagem na bolsa já em outubro de 2026. A empresa contratou o escritório de advocacia Wilson Sonsini e está trabalhando com uma equipe bancária composta por representantes do Goldman Sachs e do JPMorgan Chase para preparar o formulário S-1.

Os bancos de investimento esperam que o IPO arrecade mais de US$ 60 bilhões, o que, se bem-sucedido, seria o segundo maior IPO de tecnologia da história, depois da SpaceX. A avaliação inicial prevista era de US$ 500 bilhões, com as expectativas do mercado sugerindo que poderia ultrapassar os US$ 800 bilhões.

O Wall Street Journal obteve documentos financeiros confidenciais da OpenAI e da Anthropic antes de seus IPOs previstos para o final deste ano. Ambas as empresas estão queimando caixa a uma taxa alarmante nessa corrida, embora os índices contábeis da Anthropic pareçam um pouco melhores.

A OpenAI prevê gastar US$ 121 bilhões em poder computacional até 2028 e, apesar de quase dobrar sua receita, terá um prejuízo de US$ 85 bilhões somente nesse ano.

Excluindo os custos de treinamento, ambas as empresas estão próximas da lucratividade; adicionando esses custos novamente, a meta de equilíbrio financeiro da OpenAI é adiada para 2030. A Anthropic espera atingi-la antes, planejando alcançar fluxo de caixa livre positivo até 2027.

Uma desaceleração no crescimento é quase inevitável. A Epoch AI também observou em sua modelagem que a taxa de crescimento da Anthropic caiu de 10 vezes ao ano para cerca de 7 vezes ao ano desde julho de 2025. Este ainda é um número impressionante, mas a tendência já está mudando.

Uma escala maior significa que cada ponto percentual de crescimento exige um aumento absoluto maior, o mercado começará a saturar em algum momento e a concorrência se intensificará.

Ambos os métodos de queima de tokens visam resolver o mesmo problema.

Como mencionado anteriormente, a estratégia da OpenAI é primeiro adquirir usuários e depois encontrar maneiras de monetizá-los. Este é um caminho clássico na indústria da internet voltada ao consumidor; Facebook, Google e TikTok seguiram essa abordagem. O risco reside no fato de que o custo de inferência dos modelos de IA é muito maior do que o dos produtos tradicionais da internet. Usuários gratuitos não são ativos; é preciso encontrar um caminho de conversão antes de esgotar as reservas de caixa.

A Anthropic, por outro lado, foi diretamente para aqueles dispostos a pagar. Este é o caminho clássico para software empresarial; Salesforce, Oracle e SAP seguiram essa abordagem. O risco aqui é que o mercado empresarial tem um teto muito mais baixo do que o mercado consumidor e, uma vez que o crescimento desacelere, as avaliações serão reavaliadas.

A OpenAI aposta no tempo, na rápida queda dos custos de inferência e no fato de que uma parcela de seus 900 milhões de usuários eventualmente se tornará cliente pagante. A Anthropic aposta na certeza, na forte disposição dos clientes corporativos em pagar e na construção de uma vantagem competitiva suficientemente sólida antes que seu crescimento desacelere.

A questão agora é: cuja janela de oportunidade se fechará primeiro?

A janela de tempo da OpenAI é a taxa na qual os custos de inferência diminuem. Se os custos não diminuírem rápido o suficiente, os usuários gratuitos se tornarão um poço sem fundo. A janela de tempo da Anthropic é a taxa na qual o mercado corporativo se satura. Se o crescimento desacelerar muito rapidamente, o mercado secundário começará a reajustar os preços.

Ambas as empresas estão numa corrida contra o tempo, mas em pistas diferentes. Uma corre na longa pista do mercado consumidor, enquanto a outra disputa a curta distância do mercado empresarial. Quem cruzará a linha de chegada primeiro e quem baterá na parede primeiro, só o tempo dirá.

Mas uma coisa é certa: a competição na indústria de IA mudou de "quem tem o melhor modelo" para "quem consegue sobreviver até o fim". E o pré-requisito para sobreviver até o fim é primeiro encontrar uma maneira de se sustentar.

O Anthropic foi encontrado, mas a OpenAI ainda está pesquisando.

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