OpenAI conclui a maior rodada de financiamento da história. Anthropic está mais ansiosa para abrir o capital do que ela

Autora: Lin Wanwan

Em 31 de março de 2026, a OpenAI anunciou a conclusão de um financiamento de 122 mil milhões de dólares, com uma avaliação de 852 mil milhões — o maior financiamento privado da história do comércio humano.

A Amazon investiu 50 mil milhões de dólares na OpenAI. Desses, 15 mil milhões entraram de imediato, e os restantes 35 mil milhões só serão pagos quando uma condição for cumprida.

Essa condição é a OpenAI concluir um IPO, ou alcançar AGI.

Um é a cotação em bolsa; o outro é criar uma inteligência geral que ultrapasse os seres humanos. A maior empresa de comércio eletrónico do planeta, com uma quantia superior ao gasto anual com defesa da maioria dos países, aposta tudo num “ou”.

Vamos desmontar toda a estrutura de financiamento da OpenAI para ver como está organizada.

A Nvidia contribuiu 30 mil milhões, e a OpenAI é precisamente um dos maiores clientes de GPUs da Nvidia.

O CFO da OpenAI, Sarah Friar, já o disse ela própria: a maior parte do dinheiro acabará por voltar para a Nvidia.

Os 50 mil milhões da Amazon entram, a OpenAI coloca os modelos a correr inferência na AWS, a receita da AWS aumenta e a apresentação de resultados da Amazon fica mais bonita. A Microsoft já investiu acumuladamente mais de 13 mil milhões; a OpenAI comprometeu-se a comprar serviços cloud no valor de 250 mil milhões de dólares na Azure.

O dinheiro circula num ciclo fechado, dá uma volta e regressa. Wall Street chama-lhe circular financing, financiamento circular.

O analista da Bernstein, Stacy Rasgon, disse que cada uma destas transações aprofunda a preocupação do mercado com o financiamento circular. Os dados do CFA Institute ainda são mais inquietantes: o total de compromissos na área de IA, de investimentos e compras recíprocas, já está perto de 1 bilião de dólares.

Mas o tema do financiamento circular já foi discutido durante um ano inteiro. Tudo o que havia para dizer já foi dito.

O que esta ronda de 122 mil milhões tem realmente de interessante não é como o dinheiro circula. É uma questão mais direta: que é que, afinal, estes valores estão a comprar?

O que é que os 8520 mil milhões compram

A resposta é: tempo. Mais precisamente, tempo até antes do IPO.

A OpenAI tem agora uma receita mensal de 2 mil milhões; em base anual, cerca de 24 mil milhões de dólares. A avaliação de 8520 mil milhões corresponde a aproximadamente 35 vezes a relação preço-vendas (PS). Este múltiplo significa que o mercado está a pagar a OpenAI por três ou quatro anos de avanço.

Vejamos alguns pontos de comparação para ter noção. A Nvidia, apesar de estar a ganhar de forma desenfreada, tem PS de cerca de 20x. A Snowflake, no auge, chegou a 100x, mas caiu rapidamente de volta para abaixo de 30x. Na altura do IPO da Salesforce, andava por volta de 10x.

Colocar 35x numa empresa ainda em prejuízo já é bastante agressivo.

O próprio plano da OpenAI é ter 100 mil milhões de receita em 2029 e 14 mil milhões de lucro. De 24 mil milhões para 100 mil milhões, a taxa de crescimento anual composta teria de exceder continuamente 40%, sustentada durante quatro anos. Pensei com seriedade e, na história, não encontrei nenhuma empresa de software que tenha conseguido manter esta velocidade numa base de receitas na ordem das centenas de milhões de dólares — não encontrei nenhuma.

Só há uma condição para a avaliação de 8520 mil milhões fazer sentido: alguém está disposto a pegar nesse valor no mercado público. Ou seja, o IPO tem de ser bem-sucedido.

Assim que se percebe esse nível, toda a estrutura do financiamento fica legível.

Dos 50 mil milhões da Amazon, 35 mil milhões ficam pendentes da condição de IPO: se não houver IPO, o dinheiro não chega. O SoftBank distribui os 30 mil milhões em três fases: a primeira entra quando o fecho do financiamento acontece; as duas seguintes chegam em julho e em outubro, de forma precisa, colocadas nos momentos-chave do período de preparação para o IPO.

A OpenAI fez a primeira venda de ações a retalho através de bancos, no valor de 3 mil milhões, e ainda precisa de entrar no ETF da ARK Invest. Os retalhistas compram as ações e entram no ETF; quando o IPO abrir, aquilo torna-se naturalmente uma base de procura compradora.

A formulação no comunicado do financiamento já não tem sequer um aspeto tão parecido com um relatório para investidores privados. “Somos a plataforma que atinge 10 milhões de utilizadores mais rapidamente, que atinge 100 milhões de utilizadores mais rapidamente; muito em breve seremos a que atinge 1 bilião de utilizadores ativos semanais mais rapidamente.” “A nossa taxa de crescimento de receitas é quatro vezes a dos períodos em simultâneo do Google e da Meta.” Esta linguagem de apresentação pode ser copiada diretamente para a primeira página do prospeto sem precisar de ser alterada.

A PitchBook tem um estudo que indica que, entre os três maiores candidatos a IPOs de IA — OpenAI, Anthropic e Databricks — o OpenAI tem, em termos de pontuação da qualidade dos fundamentos do negócio, a pontuação mais baixa, mas a avaliação é a mais alta.

Cada detalhe de conceção do financiamento de 122 mil milhões aponta na mesma direção: fazer esta empresa abrir capital e deixar o mercado público “segurar” essa avaliação.

Duas empresas a disputarem a mesma torneira de água

A OpenAI precisa de IPO, mas não é a única que precisa. É aqui que está a grande peça de 2026.

Comecemos pela lista de espera. A CoreWeave já tinha subido em março do ano passado: o preço de emissão era 40 dólares, agora está a 130; a sua capitalização ultrapassa 46 mil milhões, dando um exemplo para as empresas seguintes. A avaliação da Databricks de 134 mil milhões está em roadshow, com receita anualizada de quase 5 mil milhões. A Cerebras resolveu a revisão do CFIUS e voltou a submeter um pedido de IPO.

O verdadeiro peso pesado é a Anthropic e a OpenAI. A Anthropic tem uma avaliação de 38 mil milhões e já contratou a Wilson Sonsini para preparar o enquadramento legal do IPO. A Kalshi, num mercado preditivo, estima a probabilidade de a Anthropic se cotar antes da OpenAI em 72%.

Este “odds” é mortal para a OpenAI. Os fundos-pool no mercado que querem comprar ativos de IA são limitados. Se a Anthropic consumir primeiro essa fatia de capital e a atenção, a fixação do preço do IPO da OpenAI será comprimida.

E, de facto, a Anthropic está a devorar o território da OpenAI. A quota de mercado do API para empresas: a OpenAI caiu de 50% em 2023 para 25% em meados de 2025; no mesmo período, a Anthropic subiu de 12% para 32%. O crescimento da receita da Anthropic é cerca do triplo do da OpenAI. Há analistas que extrapolaram com base na curva atual: a Anthropic poderá ultrapassar, em meados de 2026, a receita anualizada da OpenAI.

Há dois anos, a OpenAI dominava sozinha o mercado empresarial; agora, a Anthropic já é líder no mercado de API para empresas. O produto “Claude Code”, com uma receita anualizada de 2,5 mil milhões de dólares, contribui com 4% das submissões públicas do GitHub a nível global. Esta velocidade de inversão é raríssima no setor tecnológico.

A OpenAI, claro, também tem cartas na manga. Tem 90 milhões de utilizadores ativos semanais, 50 milhões de assinaturas pagas e, ao experimentar o negócio de publicidade, já conseguiu ultrapassar 100 milhões de receita anualizada ao completar seis anos. A notoriedade da marca do ChatGPT e os hábitos dos utilizadores continuam a ser o maior fosso defensivo na indústria de IA. Mas o abrandamento no lado empresarial é real e concreto.

As duas empresas também estão a gastar dinheiro a uma velocidade impressionante.

A OpenAI prevê ter prejuízo de 14 mil milhões em 2026; até 2027, a velocidade anualizada de queima de caixa poderá chegar a 57 mil milhões. O financiamento de 122 mil milhões parece um valor astronómico, mas consegue sustentar cerca de 18 a 24 meses. A Anthropic prevê gastar 19 mil milhões em 2026: 12 mil milhões em treino de modelos e 7 mil milhões em correr inferência.

Quem abrir capital primeiro, prolonga a sobrevivência primeiro. O dinheiro do mercado privado já quase não chega para alimentar estas empresas; o mercado público é a última torneira de água que ainda não foi aberta. A Renaissance Capital prevê que em 2026 poderá haver 200 a 230 IPOs; só somando OpenAI, Anthropic, Databricks e Cerebras, o volume de financiamento via IPO poderá exceder 200 mil milhões de dólares.

Este é o maior “janela” de IPOs em tecnologia desde 2000. E a última vez que houve uma vaga deste nível de IPOs foi também em 2000.

A velocidade de ganhar dinheiro consegue ultrapassar a velocidade de gastar dinheiro

Todas as avaliações, todas as estruturas de financiamento, todos os planos de IPO — no fundo, tudo depende de um único juízo: a velocidade com que a IA consegue ganhar dinheiro consegue ultrapassar a velocidade com que gasta dinheiro.

Se conseguir ultrapassar: então o financiamento de 122 mil milhões é visão estratégica, e a avaliação de 8520 mil milhões é um preço com desconto.

Há também cenários a serem modelados para quando não ultrapassa. Os analistas chamam-lhe CapEx Cliff, um “penhasco” de despesas de capital. Construíram-se centros de dados de vários milhares de milhões de dólares; o software executado por cima não gera dinheiro suficiente para cobrir os custos. A revolução de eficiência acabará por substituir a corrida à escala. E aquelas empresas que apostaram tudo na ideia de “quanto maior melhor” acabam por se descobrir sentadas em pilhas de hardware caro, mas com utilização insuficiente.

O progresso em eficiência é mais rápido do que a maioria das pessoas imagina. Treinar um modelo equivalente ao GPT-4 custou em 2023 aproximadamente 79 milhões de dólares. Em 2026, com hardware de nova geração e técnicas como distilação e quantização, o custo já desceu para 5 a 10 milhões de dólares.

No ano passado, o DeepSeek R1 treinou, com menos de 300 mil dólares, um modelo de inferência próximo do nível de ponta. E este ano, em janeiro, publicou também um novo artigo de arquitetura de treino, continuando a fazer avanços em eficiência. O mais recente Gemini 3.1 Flash-Lite da Google baixou o preço de inferência para 0,25 dólares por cada milhão de tokens. Investigadores da IBM disseram em contexto público que 2026 será um ano de separação entre a via dos modelos grandes de ponta e a via dos modelos pequenos eficientes.

Se a rota de eficiência continuar a ultrapassar a rota da escala, o império de computação que a OpenAI constrói com a avaliação de 8520 mil milhões poderá ainda nem estar totalmente construído quando começar a enfrentar desvalorização.

Depois do estouro da bolha em 2000, a internet não desapareceu. A Google cresceu em cima das ruínas. As que morreram foram aquelas que, nos pontos mais altos da bolha, meteram o máximo de dinheiro, construíram o máximo de infraestrutura e nunca conseguiram chegar a um modelo de negócio sustentável.

A IA também não vai desaparecer. Mas se os 122 mil milhões e a avaliação de 8520 mil milhões conseguem aguentar até o dia em que haja rentabilidade — isso ainda está longe de estar tão assegurado como parece.

Os tambores continuam a soar, e o ritmo fica cada vez mais rápido.