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#OneGateWitnessProgram
Quando olho para trás e vejo minha jornada com a Gate, não me lembro dela como uma lista de trades, publicações ou números. Lembro-me dela como um período da minha vida em que lentamente me tornei um trader diferente, um criador diferente e, honestamente, uma pessoa diferente.
Entrei na Gate em 2022. Naquela época, eu ainda estava aprendendo sobre o mercado e tentando entender o que realmente movimenta as criptomoedas. Lembro que minha primeira ideia de trade na Gate foi DOGE. Foi um começo simples, mas eu não fazia ideia de que esse pequeno passo acabaria se transformando em anos de trading, pesquisa, escrita, transmissões ao vivo e criação de conteúdo.
No começo, eu estava principalmente focado no próprio trade. Queria entender as entradas, as saídas e se minha ideia estava certa ou errada. Mas quanto mais tempo passei na Gate, mais percebi que fazer trading não se resume a prever o próximo candle. É preciso entender a estrutura do mercado, a liquidez, o suporte e a resistência, a volatilidade, as notícias e, o mais importante, as próprias emoções.
Isso mudou a forma como eu fazia trading.
Comecei a prestar mais atenção ao gerenciamento de risco. Aprendi que proteger o capital é mais importante do que tentar capturar cada movimento. Aprendi a controlar o FOMO quando uma moeda começava a disparar de repente. Aprendi que, às vezes, ficar sem operar é uma decisão melhor do que forçar um trade. Cada erro se tornou parte da minha educação, e cada boa decisão me deu um pouco mais de confiança.
Então algo inesperado aconteceu.
Minha jornada na Gate lentamente foi além do trading. Comecei a escrever minhas próprias análises de mercado e a compartilhar o que estava observando. No início, era simplesmente outra forma de registrar meus pensamentos. Mas, com o tempo, a criação de conteúdo se tornou parte da minha rotina diária. Comecei a pesquisar os mercados com mais profundidade porque sabia que, se fosse escrever algo, queria que aquilo realmente tivesse meu próprio raciocínio por trás.
As transmissões ao vivo se tornaram outra parte importante dessa jornada.
Entrar ao vivo e discutir o mercado em tempo real é completamente diferente de escrever uma publicação. Você não pode se esconder atrás de um parágrafo editado. Precisa explicar o que está vendo, responder a perguntas e manter o foco enquanto o mercado se movimenta. Essas sessões me incentivaram a ter mais confiança nas minhas análises e a ser muito mais claro na forma como me comunico.
Um dos momentos na Gate de que mais me lembro foi perceber que minha atividade havia começado a gerar uma interação real. As pessoas estavam lendo minhas análises, respondendo às minhas ideias, participando das minhas transmissões ao vivo e discutindo o mercado comigo. Essa sensação era diferente de ver um trade no lucro. Ela me fez perceber que o que eu estava construindo já não se resumia ao trading.
Eu estava construindo minha própria voz.
Essa provavelmente é uma das coisas que mais valorizo na Gate. A plataforma me proporcionou um ambiente em que trading, aprendizado e criação de conteúdo podiam existir juntos. Eu podia estudar BTC pela manhã, pesquisar uma altcoin, escrever uma análise, observar o desenvolvimento do mercado e depois discutir a mesma ideia com as pessoas por meio de uma transmissão ao vivo. Com o tempo, isso se tornou parte do meu estilo de vida.
É claro que a jornada não foi perfeita.
Tive trades perdedores. Entrei cedo demais. Perdi movimentos. Passei por momentos de FOMO. Tive momentos em que o mercado invalidou completamente o que eu esperava. Mas esses momentos também estão entre as memórias mais valiosas, porque me obrigaram a melhorar. O trading me ensinou que o objetivo não é acertar todas as vezes. O objetivo é sobreviver, aprender, adaptar-se e se tornar mais disciplinado a cada decisão.
E há também toda a quantidade de trabalho investida nessa jornada.
Passei incontáveis horas pesquisando, escrevendo e analisando. Criei uma grande quantidade de conteúdo original, compartilhei visões de mercado e continuei aparecendo mesmo quando o mercado estava difícil ou o engajamento não era o que eu esperava. Para mim, a consistência se tornou mais importante do que esperar pela oportunidade perfeita.
Quando comparo quem sou hoje com a pessoa que fez aquele primeiro trade de DOGE na Gate em 2022, a diferença é óbvia. Naquela época, eu estava tentando entender o trading. Hoje, consigo estudar um mercado, construir uma tese, identificar os níveis importantes, explicar o risco e comunicar a ideia tanto por meio de conteúdo escrito quanto de discussões ao vivo.
Essa é a evolução da qual mais me orgulho.
Não um lucro específico.
Não uma publicação específica.
Não um número específico.
A verdadeira conquista é a jornada de simplesmente ser um trader até me tornar alguém capaz de fazer trading, analisar, pesquisar, escrever e se comunicar.
A Gate fez parte de todo esse processo.
Ela me deu um lugar para começar, um lugar para continuar aprendendo e um lugar onde eu poderia transformar meu interesse em criptomoedas em algo que realmente construí ao redor da minha vida diária. E, quando olho para trás e vejo aquela primeira ideia de DOGE em 2022, percebo que não foi apenas mais um trade.
Foi o começo de uma jornada que eu não sabia que estava iniciando.
É por isso que minha história com a Gate é tão memorável para mim.
Porque eu não apenas usei a Gate.
Eu cresci junto com ela.

#OpenAIAnnualRecurringRevenueNears$70B
A aproximação da OpenAI de uma receita anualizada de US$ 70 bilhões é um daqueles números que imediatamente chamam atenção, mas a parte que considero mais interessante é a rapidez com que o negócio está chegando lá. Segundo relatos recentes, o run rate de receita anualizada da OpenAI está se aproximando de US$ 70 bilhões, alta de mais de 70% desde o início do terceiro trimestre, enquanto as vendas para empresas supostamente mais do que dobraram desde julho. O negócio voltado ao consumidor também está acelerando, com a OpenAI supostamente gerando mais receita adicional durante o terceiro trimestre do que havia acrescentado ao longo de todo o ano de 2025. Nessa escala, a IA não é mais apenas um produto com o qual as pessoas estão experimentando. Ela está se tornando um mercado comercial relevante.
Mas eu teria cuidado ao tratar uma receita anualizada de US$ 70 bilhões como se a OpenAI já tivesse gerado US$ 70 bilhões em receita anual efetiva. Um run rate simplesmente pega o ritmo atual da receita e o anualiza. Ele nos diz qual poderia ser o tamanho do negócio se o nível atual continuasse, mas não garante que a mesma taxa de crescimento permanecerá. Essa é uma distinção importante quando as avaliações estão sendo discutidas na casa das centenas de bilhões ou até acima de um trilhão de dólares.
A aceleração no segmento empresarial é provavelmente a parte que eu observaria com mais atenção. A adoção por consumidores criou a explosão inicial em torno da IA generativa, mas a adoção empresarial pode determinar o quanto esses negócios ficarão incorporados à economia. As empresas estão usando cada vez mais a IA para programação, pesquisa, atendimento ao cliente, produtividade e fluxos de trabalho internos. Quando um modelo de IA se torna parte das operações diárias de uma empresa, a relação é muito diferente daquela em que um indivíduo paga ocasionalmente por uma assinatura. A receita potencial se torna maior, recorrente e muito mais conectada aos processos empresariais.
É também por isso que a discussão sobre a avaliação da OpenAI se torna complicada. Relatos sugerem que a empresa está explorando um financiamento que poderia avaliá-la em cerca de US$ 1,4 trilhão, embora as discussões e os termos possam mudar. A Reuters informou que a OpenAI estava considerando captar pelo menos US$ 30 bilhões, enquanto sua rodada de financiamento relevante anterior avaliou a empresa em aproximadamente US$ 852 bilhões. Uma avaliação nesse nível exige que os investidores acreditem que o crescimento extraordinário de hoje poderá, no futuro, se transformar em uma economia muito maior e mais duradoura. O crescimento da receita, por si só, não pode responder a essa pergunta.
O lado dos custos é onde essa história fica realmente interessante. A IA não é um software tradicional, em que atender um cliente adicional pode ser relativamente barato depois que o produto é criado. Cada carga de trabalho adicional de IA exige recursos computacionais. Mais usuários significam mais inferência. Mais clientes empresariais significam mais cargas de trabalho. Isso cria demanda por GPUs, memória, redes, data centers e eletricidade. A OpenAI pode aumentar a receita extremamente rápido, mas, se o custo de atender essa receita aumentar quase na mesma velocidade, a taxa de crescimento destacada se torna muito menos significativa do ponto de vista da lucratividade.
É por isso que acredito que a próxima fase da indústria de IA será muito diferente da primeira. A primeira pergunta era se as pessoas realmente usariam a IA generativa. Essa pergunta foi, em grande parte, respondida. A segunda era se as empresas pagariam por ela. A demanda empresarial em rápido crescimento sugere que a resposta também está ficando mais clara. Agora vem a pergunta muito mais difícil: essas empresas conseguem fazer a economia do negócio funcionar em uma escala gigantesca?
Para a OpenAI, isso significa que eu observaria de perto a relação entre o crescimento da receita e os gastos com infraestrutura. Se a receita continuar subindo enquanto os custos de inferência caem por meio de modelos melhores, maior eficiência de hardware e melhor utilização, a economia do negócio poderia se fortalecer dramaticamente. Mas, se cada dólar de receita adicional exigir outro grande dólar de investimento computacional, o caminho para uma lucratividade sustentável se torna muito mais difícil.
Há outro motivo pelo qual os números empresariais importam. Os clientes corporativos não se preocupam apenas em ter o modelo mais impressionante. Eles se preocupam com confiabilidade, segurança, integração, latência, custo e com o fato de a tecnologia realmente economizar tempo dos funcionários ou gerar receita adicional. Isso significa que a competição em IA está gradualmente se afastando de demonstrações puramente relacionadas aos modelos e caminhando para algo muito mais comercial: quem consegue transformar inteligência em um produto pelo qual as empresas continuem pagando ano após ano.
E é aí que o debate sobre a avaliação se torna muito mais interessante para mim. Não acho que o valor de quase US$ 70 bilhões prove que a avaliação da OpenAI seja barata, cara ou automaticamente justificável. Ele prova algo mais simples, mas potencialmente mais importante: a demanda comercial por IA está se expandindo a uma velocidade extraordinária.
Agora o mercado precisa descobrir quanto dessa receita pode se transformar em fluxo de caixa duradouro.
Se a adoção empresarial continuar acelerando, o uso de IA continuar se expandindo e o custo de inferência cair mais rapidamente do que o custo da infraestrutura subir, a OpenAI poderá construir um negócio de tecnologia extremamente grande com base nessa demanda. Mas, se as necessidades computacionais continuarem explodindo junto com a receita, os investidores eventualmente terão de se concentrar muito mais nas margens e na intensidade de capital.
Por isso, quando olho para o número de quase US$ 70 bilhões em receita anualizada, não vejo o fim do debate sobre a avaliação.
Vejo o início da parte mais difícil.
A IA já demonstrou que pessoas e empresas estão dispostas a pagar por inteligência. Agora, o verdadeiro teste é saber se essa enorme demanda pode ser convertida em margens sustentáveis e fluxo de caixa livre.
Esse é o número que, em última análise, quero ver por trás do crescimento destacado da receita.