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

Artigo | Lin Wanwan

Em 31 de março de 2026, a OpenAI anunciou a conclusão de uma ronda de financiamento de 122 mil milhões de dólares, com uma avaliação de 8520 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 imediatamente em conta, e os restantes 35 mil milhões só seriam pagos quando se cumprisse uma condição.

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

Um é a entrada em bolsa, o outro é a criação de uma inteligência geral que ultrapasse os seres humanos. A maior empresa de e-commerce da Terra colocou uma quantia maior do que a maioria dos orçamentos anuais de defesa de muitos países, em cima de um “ou”.

Vamos desmontar toda a estrutura de financiamento da OpenAI para ver o seu desenho.

A Nvidia aportou 30 mil milhões, e a própria OpenAI é, ao mesmo tempo, um dos maiores clientes de GPU da Nvidia.

O CFO da OpenAI, Sarah Friar, já disse por conta própria que a maior parte do dinheiro voltará para a Nvidia.

Os 50 mil milhões da Amazon entram, a OpenAI executa o modelo na AWS para fazer inferência, a receita da AWS aumenta e as contas da Amazon ficam com melhor aspeto. A Microsoft já investiu mais de 13 mil milhões acumulados; a OpenAI comprometeu-se a adquirir 250 mil milhões de dólares em serviços de cloud na Azure.

O dinheiro circulou dentro de um ciclo e voltou ao ponto de partida. Wall Street chama isto de circular financing, financiamento circular.

A analista da Bernstein, Stacy Rasgon, disse que cada uma destas transações aprofunda as preocupações do mercado com o financiamento circular. Os dados do CFA Institute ainda deixam tudo mais inquietante: o montante total de compromissos de investimentos cruzados e compras cruzadas na área de IA já está perto de 1 bilião de dólares.

Mas este tema do financiamento circular já foi debatido ao longo de um ano inteiro; o que tinha de ser dito, já foi dito.

Os 122 mil milhões de financiamento que verdadeiramente merecem atenção não são a forma como o dinheiro circula. A questão está num ponto mais direto: que é, afinal, que este dinheiro está a comprar?

O que compra 8520 mil milhões

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

Neste momento, a OpenAI tem uma receita mensal de 2 mil milhões, o que anualizado dá cerca de 24 mil milhões de dólares. Uma avaliação de 8520 mil milhões corresponde a aproximadamente 35 vezes a relação preço/vendas. Este múltiplo significa que o mercado está a pagar a OpenAI por daqui a três a quatro anos.

Para sentir a ordem de grandeza, compare-se alguns referenciais. A Nvidia, num período em que está a ganhar freneticamente, tem PS de cerca de 20 vezes. A Snowflake chegou a atingir 100 vezes no pico, mas caiu rapidamente para abaixo de 30. Quando a Salesforce abriu capital, estava por volta de 10 vezes.

35 vezes, numa empresa que ainda está a dar prejuízo, é já bastante agressivo.

O próprio planeamento da OpenAI é ter uma receita de 100 mil milhões em 2029 e um lucro de 14 mil milhões. De 24 mil milhões para 100 mil milhões, a taxa de crescimento anual composta teria de manter continuamente acima de 40% durante quatro anos. Eu pensei com seriedade na história de empresas de software que tenham sustentado este ritmo numa base de receita de cem mil milhões; não encontrei nenhuma.

Para uma avaliação de 8520 mil milhões fazer sentido, só há uma condição: alguém estar disposto a assumir, no mercado público, este preço. Ou seja, o IPO tem de ser bem-sucedido.

Assim que se percebe esta camada, toda a estrutura do financiamento começa a fazer sentido.

Dos 50 mil milhões da Amazon, 35 mil milhões ficam atrelados à condição de IPO: se não houver listagem, o dinheiro não chega. A SoftBank colocou 30 mil milhões em três tranches: no fecho do financiamento é paga a primeira, e as duas seguintes chegam em julho e em outubro, desenhadas com precisão para os pontos-chave do período de preparação para o IPO.

A OpenAI, pela primeira vez, vendeu 3 mil milhões de ações a retalhistas através de bancos e ainda tinha de entrar num ETF da ARK Invest. Os retalhistas compraram ações e entraram no ETF; quando o IPO abrisse, seria um fluxo de compras de base “natural”.

A redação do comunicado do financiamento também já não parece muito um relatório a investidores privados. “Somos a plataforma que atinge 10 milhões de utilizadores mais rapidamente, a que atinge 100 milhões de utilizadores mais rapidamente, e em breve seremos a que atinge 1 bilião de utilizadores ativos semanais com maior rapidez.” “O nosso ritmo de crescimento da receita é quatro vezes o da Google e da Meta no mesmo período.” Esta retórica pode ser levada diretamente para a primeira página do prospeto sem sequer mudar.

A PitchBook tem um estudo que aponta que, entre os três maiores candidatos a IPO de IA — OpenAI, Anthropic e Databricks — a OpenAI tem a pontuação fundamental mais baixa na qualidade do negócio, mas a avaliação mais alta.

Cada detalhe do desenho dos 122 mil milhões de financiamento aponta na mesma direção: fazer com que esta empresa faça IPO e que o mercado público “agarr e” esta avaliação.

Duas empresas disputam a mesma torneira

A OpenAI precisa de IPO, mas não é a única que precisa. E é isto que é o grande espetáculo de 2026.

Primeiro, veja-se a lista de espera. A CoreWeave já tinha sido listada em março do ano passado; o preço de emissão eram 40 dólares, agora está em 130, e a sua capitalização ultrapassa 46 mil milhões, servindo de referência para as empresas seguintes. A Databricks, com uma avaliação de 1340 mil milhões, está em roadshow com uma receita anualizada próxima de 5 mil milhões. A Cerebras resolveu a revisão do CFIUS ao submeter novamente o pedido de IPO.

O peso real são a Anthropic e a OpenAI. A Anthropic está avaliada em 3800 mil milhões, e já contratou a Wilson Sonsini para preparar a parte legal do IPO. No mercado de previsão Kalshi, a probabilidade de a Anthropic listar antes da OpenAI é de 72%.

Este “odds” é fatal para a OpenAI. A quantidade de dinheiro em bolsa que quer comprar ativos de IA é limitada; se a Anthropic consumir primeiro esta reserva de capital e a atenção do mercado, o preço de IPO da OpenAI acabará comprimido.

E a Anthropic, de facto, está a carcomer o território da OpenAI. A quota de mercado no segmento de APIs 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 ritmo de crescimento da receita da Anthropic é cerca de três vezes o da OpenAI. Um analista, ao extrapolar a curva atual, estima que a Anthropic ultrapasse a receita anualizada da OpenAI em meados de 2026.

Há dois anos, a OpenAI dominava sozinha o mercado empresarial. Agora, a Anthropic já é líder no mercado de APIs para empresas. O produto Claude Code, só por si, tem uma receita anualizada de 2,5 mil milhões de dólares, contribuindo com 4% das submissões públicas do GitHub a nível global. Esta velocidade de inversão é rara até na indústria tecnológica.

A OpenAI, claro, tem os seus trunfos. 90 milhões de utilizadores ativos semanais, 50 milhões de subscrições pagas; o negócio de anúncios, depois de seis anos a testar, já ultrapassou 100 milhões. O reconhecimento da marca e os hábitos de utilizador do ChatGPT continuam a ser a maior “vala” defensiva na indústria de IA. Mas a desaceleração no segmento empresarial é, de facto, uma realidade.

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

A OpenAI prevê perder 14 mil milhões em 2026; até 2027, a velocidade anualizada de queimar dinheiro poderá chegar a 57 mil milhões. O financiamento de 122 mil milhões parece astronómico, mas dá para suportar aproximadamente 18 a 24 meses. A Anthropic prevê gastar 19 mil milhões em 2026: 12 mil milhões para treinar modelos e 7 mil milhões para executar inferência.

Quem fizer IPO primeiro, prolonga a sobrevivência primeiro. O dinheiro do mercado de private equity já quase não chega para alimentar estas empresas; o mercado público é a última torneira ainda não aberta. A Renaissance Capital prevê que possa haver entre 200 e 230 IPO em 2026. Só somando estas quatro empresas — OpenAI, Anthropic, Databricks e Cerebras — o tamanho do financiamento via IPO poderá exceder 2000 mil milhões de dólares.

Este é a maior janela de IPO em tecnologia desde 2000. E a última vez que apareceu uma maré de IPO deste nível também foi em 2000.

A velocidade de ganhar dinheiro consegue ultrapassar a velocidade de gastar

Todas as avaliações, todas as estruturas de financiamento, todos os planos de IPO, no fim, assentam numa mesma conclusão: a velocidade com que a IA consegue ganhar dinheiro tem de conseguir ultrapassar a velocidade com que se gasta dinheiro.

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

Se não conseguir, também há modelos a construir cenários para isso. Os analistas chamam-lhe CapEx Cliff, despenhadeiro de despesas de capital. Já se construíram vários milhares de mil milhões de dólares em centros de dados; o dinheiro que os softwares aí executados geram não é suficiente para cobrir os custos. A revolução de eficiência vai substituir a corrida por escala — e aquelas empresas que apostaram tudo em “quanto maior, melhor” acabam por se ver sentadas em hardware caro, mas com utilização insuficiente.

Os avanços em eficiência estão a acontecer mais depressa do que a maioria das pessoas imagina. Treinar um modelo com nível equivalente ao GPT-4 custou cerca de 79 milhões de dólares em 2023; em 2026, com hardware da nova geração e técnicas como destilação e quantificação, o custo já baixou para entre 5 e 10 milhões de dólares.

No ano passado, o DeepSeek R1 foi treinado com menos de 300 mil dólares para produzir um modelo de inferência próximo do estado da arte. Este ano, em janeiro, publicou um novo artigo sobre arquitetura de treino, continuando a trabalhar na eficiência. O Gemini 3.1 Flash-Lite mais recente da Google baixou o preço de inferência para 0,25 dólares por milhão de tokens. Investigadores da IBM disseram em contexto público que 2026 será um ano de separação entre a via dos modelos avançados e a via de modelos pequenos e eficientes.

Se a rota da eficiência continuar a correr mais depressa do que a rota da escala, o império de capacidade computacional que a OpenAI constrói com a avaliação de 8520 mil milhões pode nem sequer estar concluído antes de enfrentar uma desvalorização.

Após a rutura da bolha de 2000, a Internet não desapareceu; a Google cresceu a partir das ruínas. O que morreu foram as empresas que, no auge da bolha, juntaram mais dinheiro, construíram mais infraestruturas e nunca conseguiram tocar num modelo de negócio sustentável.

A IA também não vai desaparecer. Mas a questão de saber se os 122 mil milhões de dólares e a avaliação de 8520 mil milhões conseguem chegar ao dia em que se torne lucrativa não está nada tão certo como parece.

O tambor continua a ser batido, e os golpes do tambor tornam-se cada vez mais rápidos.

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