#OpenAIAnnualRevenueSurpasses40B
Minha visão é esta: sim, uma alta taxa de crescimento pode justificar uma avaliação de IPO muito elevada; no entanto, uma avaliação superior a US$ 1 trilhão exige que os investidores acreditem que o atual ritmo anualizado de receita de US$ 40 bilhões representa o início de uma trajetória sustentada de crescimento da receita, e não o pico de um ciclo de gastos com IA.
A manchete é realmente impressionante. Relatórios indicam que a receita anualizada da OpenAI ultrapassou a marca de US$ 40 bilhões — aproximadamente o dobro do nível registrado no fim de 2025 — impulsionada pelo momento favorável em programação, agentes de IA empresariais e publicidade.
A matemática da avaliação apresenta alguns números impressionantes:
A rodada de investimentos da OpenAI em março de 2026 avaliou a empresa em US$ 852 bilhões (post-money).
Com base no ritmo anualizado de receita de US$ 40 bilhões:
Avaliação de US$ 852 bilhões / receita de US$ 40 bilhões = ~21x (relação preço/receita)
Avaliação de US$ 1 trilhão / US$ 40 bilhões = 25x
US$ 1,5 trilhão / US$ 40 bilhões = 37,5x
US$ 2 trilhões / US$ 40 bilhões = 50x
São múltiplos extraordinários para uma empresa que ainda gasta intensamente com capacidade computacional e infraestrutura.
No entanto, há uma nuance importante aqui: o mercado não está necessariamente avaliando a OpenAI com base em sua receita atual de US$ 40 bilhões; ele está avaliando a empresa com base no potencial de receita que ela poderia alcançar entre 2027 e 2030.
Vemos exatamente esse cenário também com a Anthropic. Os investidores estão levando em conta projeções de que a Anthropic poderia alcançar uma receita de US$ 190–200 bilhões até 2028, embora seu ritmo anualizado de receita atual esteja em aproximadamente US$ 47 bilhões. A rodada mais recente de financiamento privado da Anthropic avaliou a empresa em US$ 965 bilhões.
Consequentemente, a corrida pelas avaliações está se afastando cada vez mais dos múltiplos tradicionais de Software-as-a-Service (SaaS) e se transformando em uma aposta na futura economia da IA.
Por que estou otimista em relação à trajetória de crescimento da receita da OpenAI?
1. Programação e agentes de IA representam um mercado potencialmente muito maior do que o de assinaturas de chatbots.
Este é o desenvolvimento mais significativo. Se as empresas começarem a pagar à OpenAI não apenas por “assistentes de IA”, mas por “agentes” que realmente executam tarefas — como engenharia de software, pesquisa, atendimento ao cliente e análise — então as receitas poderão crescer com base no volume de trabalho econômico realizado, em vez de apenas no número de usuários (assentos/licenças). A própria OpenAI observou no início do ano que os usuários empresariais respondiam por mais de 40% de sua receita e estavam a caminho de igualar a receita de consumidores até o fim do ano.
Isso proporciona uma narrativa de IPO muito mais convincente do que a simples história de que o “ChatGPT tem uma enorme base de usuários”.
2. A publicidade oferece à OpenAI outra enorme fonte de receita.
A OpenAI informou que seu piloto de publicidade gerou mais de US$ 100 milhões em receita anualizada em menos de seis semanas no início deste ano.
Embora seja pequeno em comparação com o valor de US$ 40 bilhões, isso é estrategicamente significativo. Se o ChatGPT evoluir para uma importante interface de descoberta e pesquisa, a publicidade poderá se tornar um negócio de vários bilhões de dólares.
3. A vantagem de distribuição é imensa.
A distribuição da OpenAI flui dos consumidores para os desenvolvedores, depois para as empresas e, finalmente, para os agentes.
É provável que seja por esse ciclo que os investidores estejam pagando.
Mas há um enorme problema
Crescimento da receita não é a mesma coisa que lucro econômico.
A IA de fronteira exige um volume extraordinário de capital. A própria OpenAI enfatizou que a capacidade computacional é uma restrição estratégica, enquanto os gastos dos hyperscalers com infraestrutura de IA explodiram.
Por isso, eu observaria quatro números muito mais de perto do que a $40B manchete:
Crescimento da receita + margem bruta + custo de inferência por unidade de inteligência + fluxo de caixa livre
Se a receita for:
$40B → $70B → $110B
mas os custos computacionais aumentarem quase proporcionalmente, o IPO poderá decepcionar.
Se a receita for:
$40B → $70B → $120B
enquanto os custos de inferência despencarem e as margens brutas se expandirem, então uma avaliação de $1T poderá eventualmente parecer surpreendentemente razoável.
E a Anthropic torna isso muito mais interessante
A situação competitiva é, discutivelmente, o maior risco do IPO.
A Anthropic já informa um ritmo anualizado de aproximadamente $47B , à frente dos US$ 40 bilhões da OpenAI, e vem ganhando força, especialmente no segmento empresarial.
Isso significa que os investidores não vão perguntar:
“A OpenAI está crescendo?”
Eles vão perguntar:
“A OpenAI está crescendo mais rápido e com mais lucratividade do que Anthropic, Google, Meta, xAI e o ecossistema de modelos abertos?”
Essa é uma pergunta muito mais difícil.
Minha estrutura de avaliação
Eu pensaria, de forma aproximada, da seguinte maneira:
Cenário Receita futura Lógica de avaliação plausível
Pessimista US$ 60–80 bilhões US$ 600–900 bilhões
Base US$ 100–130 bilhões US$ 1,2–1,6 trilhão
Otimista US$ 150–200 bilhões+ US$ 1,8–2,5 trilhões+
Meu cenário-base seria de aproximadamente US$ 1,2–1,6 trilhão se a OpenAI entrar no mercado público com uma receita anualizada de US$ 40 bilhões+ e demonstrar uma aceleração contínua.
Eu não classificaria automaticamente $2T como irracional — mas, nesse nível, o IPO se torna uma aposta de que os agentes de IA transformarão fundamentalmente a economia do trabalho do conhecimento. Você está pagando hoje por vários anos de crescimento futuro extraordinário.
O principal sinal que eu observaria
Ironicamente, a abertura de capital da Anthropic antes da OpenAI poderia ajudar a OpenAI, em vez de prejudicá-la.
Se a Anthropic for listada com sucesso a algo próximo de US$ 1,5–2 trilhões e suas ações tiverem bom desempenho, isso estabelecerá uma estrutura de avaliação no mercado público para a IA de fronteira.
Então, a OpenAI poderá efetivamente dizer:
“Temos uma receita de US$ 40 bilhões+, estamos crescendo rapidamente, temos a maior distribuição entre consumidores e esta é nossa oportunidade empresarial/de agentes.”
Se o IPO da Anthropic for duramente punido, porque os investidores descobrirem que projeções de receita de US$ 100 bilhões+ não se traduzem em um fluxo de caixa livre atraente, o argumento de avaliação da OpenAI ficará muito mais difícil.
Portanto, minha conclusão:
A receita de $40B torna defensável um IPO da OpenAI a $1T . Ela, por si só, não justifica US$ 2 trilhões.
Para US$ 2 trilhões, eu gostaria de ver evidências de que os agentes de IA estão se tornando uma nova categoria de software/infraestrutura, com uma economia unitária em rápida melhoria, e não simplesmente de que as empresas estão gastando mais com IA durante o boom atual.
E é por isso que acredito que os próximos 12–18 meses poderão ser um dos períodos mais importantes da história da indústria de tecnologia.
Minha visão é esta: sim, uma alta taxa de crescimento pode justificar uma avaliação de IPO muito elevada; no entanto, uma avaliação superior a US$ 1 trilhão exige que os investidores acreditem que o atual ritmo anualizado de receita de US$ 40 bilhões representa o início de uma trajetória sustentada de crescimento da receita, e não o pico de um ciclo de gastos com IA.
A manchete é realmente impressionante. Relatórios indicam que a receita anualizada da OpenAI ultrapassou a marca de US$ 40 bilhões — aproximadamente o dobro do nível registrado no fim de 2025 — impulsionada pelo momento favorável em programação, agentes de IA empresariais e publicidade.
A matemática da avaliação apresenta alguns números impressionantes:
A rodada de investimentos da OpenAI em março de 2026 avaliou a empresa em US$ 852 bilhões (post-money).
Com base no ritmo anualizado de receita de US$ 40 bilhões:
Avaliação de US$ 852 bilhões / receita de US$ 40 bilhões = ~21x (relação preço/receita)
Avaliação de US$ 1 trilhão / US$ 40 bilhões = 25x
US$ 1,5 trilhão / US$ 40 bilhões = 37,5x
US$ 2 trilhões / US$ 40 bilhões = 50x
São múltiplos extraordinários para uma empresa que ainda gasta intensamente com capacidade computacional e infraestrutura.
No entanto, há uma nuance importante aqui: o mercado não está necessariamente avaliando a OpenAI com base em sua receita atual de US$ 40 bilhões; ele está avaliando a empresa com base no potencial de receita que ela poderia alcançar entre 2027 e 2030.
Vemos exatamente esse cenário também com a Anthropic. Os investidores estão levando em conta projeções de que a Anthropic poderia alcançar uma receita de US$ 190–200 bilhões até 2028, embora seu ritmo anualizado de receita atual esteja em aproximadamente US$ 47 bilhões. A rodada mais recente de financiamento privado da Anthropic avaliou a empresa em US$ 965 bilhões.
Consequentemente, a corrida pelas avaliações está se afastando cada vez mais dos múltiplos tradicionais de Software-as-a-Service (SaaS) e se transformando em uma aposta na futura economia da IA.
Por que estou otimista em relação à trajetória de crescimento da receita da OpenAI?
1. Programação e agentes de IA representam um mercado potencialmente muito maior do que o de assinaturas de chatbots.
Este é o desenvolvimento mais significativo. Se as empresas começarem a pagar à OpenAI não apenas por “assistentes de IA”, mas por “agentes” que realmente executam tarefas — como engenharia de software, pesquisa, atendimento ao cliente e análise — então as receitas poderão crescer com base no volume de trabalho econômico realizado, em vez de apenas no número de usuários (assentos/licenças). A própria OpenAI observou no início do ano que os usuários empresariais respondiam por mais de 40% de sua receita e estavam a caminho de igualar a receita de consumidores até o fim do ano.
Isso proporciona uma narrativa de IPO muito mais convincente do que a simples história de que o “ChatGPT tem uma enorme base de usuários”.
2. A publicidade oferece à OpenAI outra enorme fonte de receita.
A OpenAI informou que seu piloto de publicidade gerou mais de US$ 100 milhões em receita anualizada em menos de seis semanas no início deste ano.
Embora seja pequeno em comparação com o valor de US$ 40 bilhões, isso é estrategicamente significativo. Se o ChatGPT evoluir para uma importante interface de descoberta e pesquisa, a publicidade poderá se tornar um negócio de vários bilhões de dólares.
3. A vantagem de distribuição é imensa.
A distribuição da OpenAI flui dos consumidores para os desenvolvedores, depois para as empresas e, finalmente, para os agentes.
É provável que seja por esse ciclo que os investidores estejam pagando.
Mas há um enorme problema
Crescimento da receita não é a mesma coisa que lucro econômico.
A IA de fronteira exige um volume extraordinário de capital. A própria OpenAI enfatizou que a capacidade computacional é uma restrição estratégica, enquanto os gastos dos hyperscalers com infraestrutura de IA explodiram.
Por isso, eu observaria quatro números muito mais de perto do que a $40B manchete:
Crescimento da receita + margem bruta + custo de inferência por unidade de inteligência + fluxo de caixa livre
Se a receita for:
$40B → $70B → $110B
mas os custos computacionais aumentarem quase proporcionalmente, o IPO poderá decepcionar.
Se a receita for:
$40B → $70B → $120B
enquanto os custos de inferência despencarem e as margens brutas se expandirem, então uma avaliação de $1T poderá eventualmente parecer surpreendentemente razoável.
E a Anthropic torna isso muito mais interessante
A situação competitiva é, discutivelmente, o maior risco do IPO.
A Anthropic já informa um ritmo anualizado de aproximadamente $47B , à frente dos US$ 40 bilhões da OpenAI, e vem ganhando força, especialmente no segmento empresarial.
Isso significa que os investidores não vão perguntar:
“A OpenAI está crescendo?”
Eles vão perguntar:
“A OpenAI está crescendo mais rápido e com mais lucratividade do que Anthropic, Google, Meta, xAI e o ecossistema de modelos abertos?”
Essa é uma pergunta muito mais difícil.
Minha estrutura de avaliação
Eu pensaria, de forma aproximada, da seguinte maneira:
Cenário Receita futura Lógica de avaliação plausível
Pessimista US$ 60–80 bilhões US$ 600–900 bilhões
Base US$ 100–130 bilhões US$ 1,2–1,6 trilhão
Otimista US$ 150–200 bilhões+ US$ 1,8–2,5 trilhões+
Meu cenário-base seria de aproximadamente US$ 1,2–1,6 trilhão se a OpenAI entrar no mercado público com uma receita anualizada de US$ 40 bilhões+ e demonstrar uma aceleração contínua.
Eu não classificaria automaticamente $2T como irracional — mas, nesse nível, o IPO se torna uma aposta de que os agentes de IA transformarão fundamentalmente a economia do trabalho do conhecimento. Você está pagando hoje por vários anos de crescimento futuro extraordinário.
O principal sinal que eu observaria
Ironicamente, a abertura de capital da Anthropic antes da OpenAI poderia ajudar a OpenAI, em vez de prejudicá-la.
Se a Anthropic for listada com sucesso a algo próximo de US$ 1,5–2 trilhões e suas ações tiverem bom desempenho, isso estabelecerá uma estrutura de avaliação no mercado público para a IA de fronteira.
Então, a OpenAI poderá efetivamente dizer:
“Temos uma receita de US$ 40 bilhões+, estamos crescendo rapidamente, temos a maior distribuição entre consumidores e esta é nossa oportunidade empresarial/de agentes.”
Se o IPO da Anthropic for duramente punido, porque os investidores descobrirem que projeções de receita de US$ 100 bilhões+ não se traduzem em um fluxo de caixa livre atraente, o argumento de avaliação da OpenAI ficará muito mais difícil.
Portanto, minha conclusão:
A receita de $40B torna defensável um IPO da OpenAI a $1T . Ela, por si só, não justifica US$ 2 trilhões.
Para US$ 2 trilhões, eu gostaria de ver evidências de que os agentes de IA estão se tornando uma nova categoria de software/infraestrutura, com uma economia unitária em rápida melhoria, e não simplesmente de que as empresas estão gastando mais com IA durante o boom atual.
E é por isso que acredito que os próximos 12–18 meses poderão ser um dos períodos mais importantes da história da indústria de tecnologia.
