Corrida da IA chega à era da eficiência

OpenAI e Anthropic precisam crescer rapidamente para justificar avaliações bilionárias que receberam do mercado privado e financiar expansão

25 de setembro de 2026, às 15:01

Por Aramis Merki II

A indústria de inteligência artificial começa a enfrentar um problema curioso: quanto mais caro fica disputar a liderança tecnológica, maior é a pressão para desacelerar essa corrida. OpenAI e Anthropic estão no centro desse dilema. A primeira decidiu não fazer uma oferta pública de ações (IPO, na sigla em inglês) em 2026. A segunda adiou seu lançamento por algumas semanas.

As duas empresas continuam precisando crescer rapidamente para justificar as avaliações bilionárias que receberam no mercado privado e financiar a expansão de chips, data centers e capacidade de computação. Mas seus executivos passaram a defender mais cautela no desenvolvimento dos modelos de fronteira. O presidente-executivo da Anthropic, Dario Amodei, pediu uma redução no ritmo dessa evolução, citando riscos de segurança. Sam Altman, da OpenAI, apoiou a discussão. Ao mesmo tempo, as duas empresas seguem sob pressão para ampliar receitas, conquistar usuários e justificar o enorme volume de capital necessário para financiar chips, data centers e capacidade de computação.

O dilema é particularmente relevante porque o mercado privado já atribuiu às duas companhias avaliações superiores a US$ 1 trilhão. A dimensão dessa conta aparece com mais clareza nas projeções da OpenAI. Segundo informações apresentadas a investidores, a empresa espera sair de uma receita de US$ 36 bilhões em 2026 para US$ 350 bilhões em 2030. Mesmo assim, prevê fluxo de caixa livre negativo de quase US$ 280 bilhões no período. Os gastos com computação e infraestrutura chegariam a US$ 856 bilhões.

Motores das IAs

A questão, portanto, não é apenas o que acontecerá com a evolução tecnológica se a corrida desacelerar. Para os investidores, é preciso entender como uma mudança no ritmo de desenvolvimento pode alterar as projeções dessas empresas. Os grandes laboratórios de IA trabalham com dois motores de crescimento: desenvolvimento de modelos cada vez mais poderosos e o uso comercial daqueles que já existem. Uma desaceleração no primeiro não significa necessariamente uma queda no segundo.

Em relatório do JPMorgan, as estrategistas Gabriela Santos e Stephanie Aliaga apontam que a maior parte da capacidade computacional de IA já é usada para executar modelos, e não para treiná-los. A inferência, etapa em que os sistemas já desenvolvidos são executados para atender aos usuários, deve representar cerca de dois terços do consumo de computação em 2026, ante aproximadamente um terço em 2023. Uma desaceleração na corrida pelos modelos de fronteira poderia acelerar essa mudança e reduzir o ritmo dos investimentos em infraestrutura.

Os efeito, porém, não seria igual para toda a cadeia. O treinamento continua sendo o principal comprador dos chips mais avançados, enquanto a inferência tende a melhorar a economia dos próprios laboratórios. “Historicamente, a inferência oferece benefícios econômicos mais claros do que o treinamento”, escrevem as analistas.

A consequência é que uma desaceleração tecnológica não precisa significar necessariamente uma desaceleração do negócio. OpenAI e Anthropic podem investir menos na produção de modelos cada vez maiores e concentrar mais recursos na redução do custo de uso, na expansão da base de clientes e no desenvolvimento de aplicações práticas.

A Anthropic oferece um exemplo dessa mudança. A empresa lançou o Claude Opus 5.5, que, segundo a própria companhia, custa 40% menos para operar do que a geração anterior. O movimento mostra que a competição pode ocorrer não apenas pela capacidade dos modelos, mas também pela eficiência com que eles são utilizados.

Em relatório, o PitchBook chega a uma conclusão semelhante por outro caminho. Em análise assinada pelo especialista Harrison Rolfes, a consultoria afirma que o crescimento da Anthropic já é expressivo, mas que o futuro valuation dependerá de quanto desse crescimento poderá ser convertido em caixa. A receita anualizada da empresa superou US$ 65 bilhões em julho, contra US$ 9 bilhões no fim de 2025. No segundo trimestre, a receita preliminar passou de US$ 11,5 bilhões.

O problema é o custo para sustentar essa expansão. A Anthropic já levantou US$ 126,8 bilhões e ainda não apresentou fluxo de caixa livre positivo recorrente, segundo Rolfes. Ainda assim, ele não considera que a proposta de Amodei para desacelerar a evolução dos modelos seja, por si só, motivo para reduzir as projeções de receita da companhia.

O impacto dependerá de como a mudança será implementada. Se a receita continuar crescendo pela adoção dos modelos já existentes, principalmente em empresas que valorizam segurança e confiabilidade, o efeito pode ser limitado. Se o crescimento depender de lançamentos frequentes de novos modelos e de ganhos de capacidade, o efeito negativo pode ser maior.

Nova direção

Isso muda a natureza da corrida. Até agora, boa parte do mercado tratou a liderança em IA como uma disputa para desenvolver o modelo mais poderoso. A próxima etapa pode ser diferente. A vantagem pode estar em quem consegue transformar esses modelos em produtos usados diariamente, reduzir o custo de cada tarefa e capturar uma parcela maior do valor gerado.

A Anthropic também tem um exemplo nessa direção, com o Claude Code. Segundo o PitchBook, o produto superou US$ 2,5 bilhões em receita anualizada em fevereiro, com clientes empresariais respondendo por mais da metade do negócio.

Paralelamente, a disputa centrada em novos produtos altera a dinâmica dos concorrentes. A Meta avançou com agentes voltados ao consumidor, enquanto OpenAI e Anthropic atuam em diferentes frentes de aplicações empresariais e desenvolvimento. Na Anthropic, mesmo após o alerta de Amodei, a empresa avalia novos modelos para responder ao avanço da OpenAI entre clientes corporativos.

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