All-In最新精华：Anthropic IPO对决OpenAI，揭秘AI真实ROI、中国模型出口限制与全民持股

整理 & 編譯：深潮 TechFlow

**嘉賓：**Chamath Palihapitiya（Social Capital 創始人）、Brad Gerstner（Altimeter Capital 創始人兼 CEO）、David Sacks（Craft Ventures 合夥人）

**主持人：**Jason Calacanis，All-In Podcast

**播客源：**All-In Podcast

**原標題：**OpenAI vs Anthropic IPOs， Anthropic $3T， Zuck's Price War， China Ends Open Source？， Trump Accounts

**播出日期：**2026 年 7 月 11 日

要點摘要

Nesta edição do All-In, o episódio 280: Friedberg em pausa, Brad Gerstner a substituir. O programa começa com uma corrida de IPOs à escala de biliões: a SpaceX já estreou com uma avaliação de 1,75 biliões de dólares, a Anthropic já tinha apresentado secretamente o pedido a 1 de junho, e a OpenAI segue logo atrás. Gavin Baker prevê que as receitas da Anthropic possam ultrapassar 100 mil milhões de dólares este ano, com uma avaliação de IPO de até 3 biliões. Brad não hesita: a Altimeter vai comprar em grande escala os IPOs das duas empresas.

Mas Chamath lançou um balde de água fria. Descobriu que o custo de tokens da sua empresa duplica a cada 45 dias, enquanto a produtividade a jusante melhora, no máximo, 5%. Ele colocou uma questão ao Claude 5: quanto crescimento de EPS a IA trouxe ao S&P 500? A resposta foi 50%. Mas, ao retirar a parte das vendas de chips da Nvidia para a Amazon, o crescimento efetivo de EPS do S&P 493 é apenas 9%; a maior parte vem de poder de fixação de preços acima da inflação e de recompras, e o verdadeiro ROI da IA fica entre 0% e 2%. A conclusão de Chamath é: se der para fazer IPO agora, faça já, enquanto esses números ainda não se infiltraram na linha de água do mercado.

A segunda parte muda o foco para a China. A Reuters informou que o CCP está a considerar limitar o acesso ao estrangeiro aos principais modelos de IA chineses, classificando a fuga de investigação de IA como crime de segurança nacional. Sacks já discutiu este tema em Washington e na Casa Branca e no Departamento do Tesouro; a sua leitura é que a estratégia da China é igual à de Sam Altman na altura: acompanhar primeiro com open source, e depois fechar quando se aproxima. Ele também revelou que no GLM-5.2 há marcas d'água de destilação de modelos de ponta dos EUA, e que o governo dos EUA provavelmente vai atuar para reprimir a destilação. No final, Brad passou quase uma hora a falar sobre Trump Accounts: um plano que atribui 1000 dólares a cada recém-nascido nos EUA e investe no S&P 500. A app foi lançada e, em 24 horas, abriu 1,5 milhões de contas, captando mais de 1 mil milhões de dólares em depósitos.

Destaques e opiniões

Sobre a oportunidade do IPO

• Chamath："Se der para estrear agora, estreie agora, enquanto estes números ainda não se infiltraram na linha de água do mercado. Porque é nessa janela que consegue vender caro e angariar muito dinheiro."
• Brad："Hoje, a Altimeter vai comprar estes dois IPOs em grande escala, pelo tamanho e pela dimensão."
• Brad："As receitas anuais anualizadas da Anthropic podem ultrapassar 100 mil milhões de dólares, enquanto as receitas prospectivas da SpaceX são apenas 35 mil milhões. Com base no sucesso da SpaceX, isto será um IPO de dimensão fenomenal."

Sobre ROI da IA

• Chamath："O custo dos meus tokens duplica a cada 45 dias; a produtividade a jusante pode melhorar, no máximo, 5%. O meu custo duplica, e o retorno fica praticamente igual."
• Chamath："O crescimento de EPS do S&P 493 é 9%; a maior parte vem de poder de fixação de preços acima da inflação, e mais 3% de recompras. O verdadeiro ROI da IA está entre 0% e 2%."
• Brad："Nunca vimos um crescimento de receitas assim, porque nunca vimos um TAM tão grande. A inteligência é o maior mercado endereçável de toda a história da humanidade."

Sobre open source vs closed source

• Sacks："O espírito das empresas é bem-vindo, mas a capacidade é fraca. Querem transferir para modelos closed source, mas não conseguem."
• Sacks："A quota do open source nas despesas das empresas está, na realidade, a diminuir: de 19% no ano passado para 11% este ano."
• Brad："Trocar um modelo barato de 3 dólares por um modelo de ponta de 15 dólares para substituir um consultor de 200 dólares por hora: a diferença de preço é, simplesmente, irrelevante."

Sobre a viragem da China para open source

• Sacks："A estratégia da China é: quando está a correr atrás, faz open source; quando se aproxima, fecha. Sam Altman fez isto há três anos no caso da OpenAI."
• Sacks："No GLM-5.2 existe uma marca d'água de destilação do Mythos. O governo dos EUA vai certamente atuar para combater a destilação."
• Chamath："Para os EUA, a melhor coisa é que a China também invente uma comunidade de adeptos do 'fim do mundo'."

Sobre Trump Accounts

• Brad："Se, quando nasce, uma criança recebe 1000 dólares e alguém fizer um emparelhamento, e se ela poupar 10 por semana, aos 18 anos são 50 mil dólares. Investido tudo no S&P 500."
• Sacks："Se a conta Trump estivesse logo cheia desde o início, pela taxa de retorno do mercado dos últimos 30 anos, aos 28 anos essa criança seria milionária."
• Jason："Isto pode substituir a segurança social. Substitui o juramento de doação."

Texto principal

Capítulo 1: A corrida de IPOs à escala de biliões — a SpaceX deu o exemplo, e a OpenAI e a Anthropic preparam-se para entrar em cena

**Jason：**Vamos começar com as atualizações sobre o IPO. Está a decorrer uma corrida para IPOs ao nível de biliões de dólares. A SpaceX já abriu capital, e o preço das ações está basicamente a rondar o preço de emissão. A precificação foi, por assim dizer, perfeita; teoricamente, ainda há mais duas: OpenAI e Anthropic. O preço da ação da SpaceX chegou a disparar para 200 dólares, mas agora recuou para 150 dólares, precisamente perto do preço de emissão. Com isto, a capitalização de mercado está em dois biliões de dólares, a sétima maior do mundo. A Anthropic já submeteu secretamente o pedido a 1 de junho, e no Polymarket a probabilidade de estrear este ano é de 65%. Gavin Baker disse há duas semanas que acredita que as receitas da Anthropic até ao fim do ano vão ultrapassar 100 mil milhões de dólares e atingir rentabilidade; e se entrar agora, a avaliação pode chegar a 3 biliões. Chamath, antes disseste que a entrada antecipada da Elon era um bom jogo. Qual é a probabilidade de estas duas saírem ainda este ano ou no primeiro trimestre do próximo ano?

Chamath considera que as duas empresas são negócios excelentes, mas o problema central é onde está exatamente o preço de equilíbrio do mercado. Isto depende mais do apetite do mercado pela emissão de novas ações e do preço a que consegue absorver.

A OpenAI e a Anthropic estão em fases diferentes. As últimas informações divulgadas pela OpenAI mostram que o consumo de caixa continua elevado, porque o negócio é mais diversificado e depende mais do lado do consumo. Brad já tinha mencionado antes que a Anthropic pode já ter tido lucro de forma inesperada. Chamath partilhou um detalhe: perguntou ao seu CTO sobre os gastos com tokens; e o outro disse: "Neste momento, duplica a cada 45 dias." Ele insistiu em saber quanto melhora a produtividade a jusante, e o CTO respondeu: "No máximo 5%." Os custos duplicam, e o ganho fica praticamente igual. O CTO explicou que para a próxima iteração trazer melhorias, é preciso consumir muitos mais tokens, porque o efeito já começa a sofrer rendimentos marginais decrescentes.

A leitura de Chamath é: se der para fazer IPO agora, faça já, enquanto estes números ainda não se infiltraram nas perceções do mercado. Esta será, aproximadamente, a janela para conseguir angariar muito dinheiro a um preço elevado.

Como investidor nas duas empresas, Brad deu uma avaliação mais otimista. O IPO da SpaceX foi quase um caso exemplar: angariou 75 mil milhões de dólares, com avaliação de 1,75 biliões; as receitas prospectivas rondam 35 mil milhões; e o preço atual já subiu 25%. As receitas da Anthropic, segundo se diz, podem ultrapassar 100 mil milhões de dólares este ano; se isso se confirmar, as receitas GAAP do próximo ano podem exceder muito esse valor. Com base no sucesso da SpaceX, Brad acredita que será um IPO de escala fenomenal. A SpaceX fez um trabalho pioneiro em volume do IPO, precificação, liquidez, inclusão em índices e organização dos períodos de lock-up; a Anthropic e a OpenAI estão a aprender com ela.

Sobre as controvérsias de inclusão em índices, Brad explica que as regras anteriores tinham razão, porque a maioria das empresas recém-emitidas é mais jovem, com menos receitas e menor capacidade de gerar lucros. Mas a SpaceX é demasiado grande e demasiado importante para não ser incluída. A bolsa e a empresa de índices fizeram ajustes: não a colocaram no pico, evitando um problema comum após o IPO — uma retração de 30% combinada com o impacto nos investidores passivos.

Brad também revelou as novidades mais recentes da OpenAI: as receitas já voltaram a cerca de 70 mil milhões de dólares este ano, e o GPT-6 poderá ser lançado em 30 dias. Embora seja apenas o dobro das receitas da SpaceX e inferior aos 100 mil milhões de dólares que circulam como rumor para a Anthropic, ainda assim, por ser um dos dois grandes laboratórios de ponta, faz sentido que com esta taxa de crescimento entre no mercado com avaliação superior a 1 bilião. Ele não acredita que exista uma corrida direta entre as duas; ambas agirão quando chegar o momento certo. A reestruturação da OpenAI tem uma estrutura corporativa mais complexa, por isso poderá avançar depois da Anthropic.

Capítulo 2: O custo dos tokens duplica a cada 45 dias — o ROI de investimentos em IA aproxima-se de zero?

**Jason：**Nas últimas semanas, temos discutido o problema do ROI do gasto em tokens. CTOs e CEOs do setor começaram a responder publicamente na X. O CTO da Uber, Pinen, partilhou como o fazem: 99% dos engenheiros usam ferramentas de IA; mais de 70% dos pull request vêm de agentes locais ou em nuvem; e os engenheiros já construíram 200 skills agentic. Eles destacam engenheiros para diferentes departamentos como "engenheiros de implementação na linha da frente", trabalhando com os líderes dos departamentos para destrinçar os processos. Brad, o que achas desta abordagem da Uber?

Brad acha que Chamath está certo, mas o que muda é o horizonte temporal. Neste momento há, de facto, muito dinheiro a ser gasto em buckets experimentais, talvez sem ROI direto. Mas as empresas ainda adotam IA cedo demais. O mercado endereçável é cada empresa no planeta — maior do que alguma vez houve. E a distribuição de receitas não está concentrada: milhões de clientes tomam decisões racionais de forma independente todos os dias.

Brad avançou uma previsão ousada: se as receitas da Anthropic ultrapassarem 100 mil milhões no fim do ano, as receitas do próximo ano podem voltar a multiplicar-se por 3 a 5. De 100 mil milhões para 300 mil milhões, o aumento incremental de 200 mil milhões de receitas é algo impensável na história do Vale do Silício.

A dúvida de Chamath está concentrada na sustentabilidade do ROI. Ele colocou ao Claude 5 duas perguntas. A primeira: quanto crescimento de EPS a IA trouxe ao S&P 500? A resposta foi 50%. Mas ele descobriu que esse número também contabiliza a receita de chips da Nvidia vendida para a Amazon. Então colocou a segunda pergunta: qual é o crescimento de EPS do S&P 493 (excluindo Mag7)? A resposta foi 9%. Ao decompor: a esmagadora maioria vem de poder de fixação de preços acima da inflação, e mais 3% de recompras. O ROI da IA, atribuído de forma real, fica entre 0% e 2%.

Chamath acha que, embora as empresas pareçam muito promissoras do lado dos relatos, o problema é que os investidores inteligentes como Brad e Gavin acabarão por perguntar às empresas: qual é o vosso ROI? Onde é que está o aumento real de EPS? Se a resposta for "não tenho a certeza", e vocês não tiverem poder de fixação de preços contínuo, o lado corporativo torna-se frágil. O lado do consumo vira abrigo, porque tens dezenas de milhões de compradores, e os pontos de preço são muito mais baixos; a diferença entre compradores em dois níveis de grandeza poupa-te a escrutínio de ROI.

Jason acrescentou uma perspetiva: a singularidade desta tecnologia é que ela toca toda a gente numa organização. Quando o Excel surgiu, o departamento de contabilidade ficou entusiasmado; mas HR e marketing sentiram menos. A IA é diferente: numa organização de mil pessoas, todos a usam; cada pessoa gasta 200 por mês; quando dobra para 400, face a um salário anual de 150 mil, é só mais 3% a 4%. A questão-chave é: torna estas pessoas 3 a 5 vezes mais eficientes? Se sim, explica por que é que o gasto em tokens dispara.

Capítulo 3: Open source vs closed source — receitas a convergir para a ponta, mas as empresas querem fugir

**Jason：**Sacks, os CTOs começaram a discutir na X a "inteligência de roteamento": primeiro enviam as tarefas para modelos open source e, se não funcionar, fazem fallback para o Claude. O que achas desta tendência? E se fosses investidor, quando o CFO dos modelos de ponta começa a perguntar "dá para ficar mais barato?", o que achas do crescimento dos modelos de ponta?

Sacks acredita que os CTOs empresariais querem, de facto, transferir o consumo de tokens para modelos mais baratos. Estão a ver o custo dos tokens disparar e estão a tentar travar o carro ou pelo menos controlar. Além disso, com o tema de soberania da IA discutido na semana passada, as empresas receiam entregar a sua alpha central a um laboratório de ponta que no futuro pode tornar-se concorrente.

A avaliação central de Sacks é: as empresas querem migrar dos modelos closed source, mas a maioria não tem capacidade técnica para o fazer. O espírito existe, mas o corpo é fraco.

A Coinbase e a DoorDash conseguiram: criaram middleware de routing de tokens, enviando as tarefas de ponta para modelos de ponta e as tarefas não-ponta para modelos comuns. Mas, em geral, as empresas não têm esta capacidade. É por isso que a quota de wallets dos modelos closed source está, ironicamente, a aumentar. A percentagem do open source nas despesas empresariais caiu de 19% no ano passado para 11% este ano. Claro que isto não significa que o volume de uso esteja a cair; pode ser apenas que, ao usar modelos open source, pagas só a taxa de hosting, sem pagar ao laboratório, o que dificulta a contabilização.

Sacks também citou uma perspetiva do fundador da Decagon: quando sabes exatamente o que tens de fazer, usar um modelo open source pequeno e barato faz sentido, mas precisas de dados e de post-training. Se ainda não sabes o que queres fazer, queres o modelo mais forte de inteligência geral. Casos de uso maduros: open source. Casos de uso imaturos: modelos de ponta.

Jason referiu uma descoberta do fundador da Databricks, Ali: com o mesmo modelo, ao trocar o harness (framework de orquestração de tarefas), o custo pode ser cortado para metade. O GLM-5.2 combinado com harnesses específicos tem desempenho excelente, reduzindo diretamente o volume de tarefas para metade. Jason também tem experiência própria: montou um agent de descoberta de tendências que roda por hora; depois de otimizar, reduziu o consumo de tokens em 80%. Quando os tokens ficaram mais baratos, mudou o agent de execução diária para execução horária e ainda quebrou um único agent em três tarefas paralelas. Ao acordar, viu 14 tarefas já concluídas — foi uma experiência completamente diferente.

A visão de Brad para isto é: o debate central é se a inteligência vai convergir. No momento do DeepSeek há 18 meses, o mercado caiu 40%. Muita gente achava que os modelos de ponta tinham chegado ao fim e que o open source os iria matar. Mas 18 meses depois, acontece precisamente o contrário: a quota das carteiras dos laboratórios de ponta está, na verdade, a aumentar, embora a utilização de tokens esteja a subir nos dois lados.

Brad avançou uma hipótese contraintuitiva: talvez a inteligência nem sequer converja. Se a superinteligência puder recursivamente autoalimentar-se, quanto mais inteligente se torna o modelo, mais dinheiro gera; quanto mais dinheiro gera, mais computação compra; e quanto mais computação compra, constrói modelos ainda melhores. A distância talvez não se esteja a reduzir nos próximos 2 a 3 anos, mas sim a alargar.

Jason também mencionou que entrevistou o CEO da Lovable, Anton: com cerca de 30 meses de vida, o produto foi lançado, as receitas cresceram de zero até 600 milhões de dólares. Ele também perguntou ao CEO da 11Labs, Matti: vocês são um grande cliente de modelos de ponta, gastam dezenas de milhões de dólares por ano; estão preocupados com fuga de dados e concorrência? Ambos disseram que estão a desenvolver os seus próprios modelos. Estes são clientes de valores de oito ou nove algarismos. Se todos começarem a construir modelos verticais, os laboratórios de ponta vão sentir pressão. Mas Chamath contra-argumentou: se a 11Labs quer fazer o melhor agente de voz do mundo, e se a melhor capacidade de voz vier do laboratório de ponta, consegue sustentar, num mercado concorrencial, o custo de usar um modelo self-built inferior?

Capítulo 4: A guerra de preços de Zuck — mesma qualidade, 1% do custo

**Jason：**A Meta divulgou esta semana o Spark 1.1, um modelo de encoding agentic muito forte, com preços extremamente baixos. Zuck tem estado extraordinariamente ativo na X e fez o maior número de tweets de sempre. Basicamente, ele diz: dou-vos a mesma qualidade, mas o custo é só 1% . Brad, o que achas desta estratégia de Zuck?

Brad acha que a Meta errou na sua abordagem ao open source no passado, mas agora Zuck escolheu claramente o rumo de uma guerra de preços. A Meta também lançou novas APIs de modelos: não é apenas "fazer modelos", é também fornecer token. A concorrência é boa para os EUA.

Brad usou uma analogia para explicar por que os modelos de ponta não são facilmente substituíveis: se o teu agente de IA substitui um consultor de 200 dólares por hora, usar um modelo barato de 3 dólares ou um modelo de ponta de 15 dólares — a diferença de preços é insignificante. O que importa é se os 15 dólares conseguem executar a tarefa sem falhar. Se a tarefa colapsar a meio do caminho, não só pagas os tokens como também perdes tempo.

Chamath tem uma visão diferente. Diz que é como com o iPhone quando saiu: toda a gente insiste em atualizar porque o novo preço vale a pena. Mas chega um dia em que as pessoas dizem "o telemóvel antigo já chega". Quando ele testou o Claude 5, descobriu que alguns caminhos de investigação ficam restringidos; ele não responde. Toda a gente chega ao seu próprio ponto crítico de "já chega".

Chamath também partilhou uma experiência na comissão da ONU sobre IA. Ele esteve com Benioff, Jensen e Brad Smith na comissão presidida por Benioff. A sua observação foi: não há nenhum país no mundo que não esteja a definir a sua própria estratégia soberana de IA, e nenhum país quer usar modelos closed source dos EUA como resposta. Muitos países preferem pegar num modelo open source, como o da Nvidia, e montar toda a infraestrutura.

Exemplos de soberania de IA incluem: o modelo Falcon dos Emirados Árabes Unidos, LLMs do árabe da Arábia Saudita, e a aliança Neoterra no Japão, com 6 mil milhões de dólares de investimento, que saltou diretamente para IA física e robótica. Chamath acredita que quando os modelos atingem 95% a 99% do nível de ponta, muitos países dirão "já chega". Por outro lado, algumas empresas não têm crescimento de lucros suficiente para sustentar este tipo de despesa, nem têm coragem de cortar custos em grande escala. Como a famosa carta que ele escreveu a Zuck: Zuck só executou no fim porque estava sob pressão. A maioria das empresas vai apenas acumulando o problema.

Capítulo 5: A China considera limitar exportações de modelos de IA — alcançar e depois fechar a porta

**Jason：**A Reuters noticiou que o CCP está a considerar limitar o acesso ao estrangeiro aos principais modelos de IA da China. Dois órgãos reguladores chamaram à conversa a Alibaba, a ByteDance e a Z.AI (a empresa por trás do GLM-5.2) para discutir a limitação do acesso externo aos principais modelos open source e closed source. Além disso, querem enquadrar a fuga da investigação em IA como crime de segurança nacional e controlar quem pode investir nos laboratórios de IA da China. Sacks, na semana passada eu levantei uma questão inversa: os EUA deveriam proibir modelos chineses? Agora é ao contrário: a China diz que quer limitar. Como vês este jogo?

Sacks acha que a notícia pode ter sido exagerada em parte. O modelo número um da China é o da ByteDance, e já era, por natureza, closed source. A Qwen da Alibaba era open source antes e agora pode estar a mudar para closed source. A Z.AI, com o GLM-5.2, também era open source antes e agora também pode estar a mudar para closed source.

A leitura de Sacks é: a estratégia é óbvia. Quando estás a correr atrás, fazes open source; quando te aproximas da fronteira, passas a fechar. Sam Altman fez exatamente isto há três anos na OpenAI: saiu de uma estrutura sem fins lucrativos para uma com fins lucrativos, e saiu de open source para closed source.

A vantagem do open source é atrair a comunidade de desenvolvedores e, no campo da IA, ainda te dá uma roda de aprendizagem por reforço com dados. Mas assim que te aproximas, o closed source consegue capturar todo o valor.

Sacks falou sobre este tema em Washington, na Casa Branca e no Departamento do Tesouro. Disse que, em todas as controvérsias regulatórias, há um ponto que é consenso absoluto: estar à frente da China a qualquer custo. De cima, do Presidente, para baixo, toda a gente pergunta "a que distância estamos" e "o que precisamos de fazer para manter a liderança". A ideia de fazer com que os laboratórios de ponta dos EUA saiam do jogo e, ao mesmo tempo, permitir que os modelos open source da China circulem livremente em Washington não existe. Ele também revelou que o GLM-5.2 tem marcas de destilação do Mythos e que o governo dos EUA provavelmente vai agir para combater a destilação.

Sacks acha que, para os EUA, a ação da China não terá grande impacto. Os EUA têm capacidade para criar modelos open source, a Nvidia está a fazer isso e a Reflection também. Ele falou com os laboratórios de ponta sobre por que não fazem open source; a resposta foi: "A procura não é grande; se a procura for grande, fazemos." Para a China, limitar a exportação pode magoar-se mais.

Chamath abriu uma piada: para os EUA, a melhor coisa é a China também criar uma comunidade de adeptos do fim do mundo, preocupados o tempo todo com o desemprego causado pela IA e com riscos existenciais. Se os laboratórios chineses também começarem a ficar presos por regulação, isso seria o maior benefício para os EUA.

Capítulo 6: Trump Accounts — abrir uma conta de S&P 500 para cada criança americana ao nascer

**Jason：**Brad foi a Washington esta semana. A app Trump Accounts já é a aplicação número um no mundo em downloads. Parabéns, Brad — são quatro anos do teu trabalho. Conta-nos o que aconteceu.

Brad explicou que foi uma jornada de quatro anos. No ano passado, o Invest America Act foi assinado como parte da legislação, e este ano, a 4 de julho, a app foi oficialmente lançada. Cada recém-nascido nos EUA recebe 1000 dólares, depositados numa conta de investimento privada, e tudo é investido no S&P 500. A conta é gratuita para toda a vida. Nas primeiras 24 horas, abriram 1,5 milhões de contas, captando mais de 1 mil milhões de dólares em depósitos. Montaram o toque de abertura — uma cerimónia histórica conjunta entre a NYSE e a Nasdaq — no Ellipse da Casa Branca, com centenas de CEO presentes. O Presidente propôs criar automaticamente contas para 50 milhões a 70 milhões de menores de 18 anos.

Sacks analisou a mecânica do ponto de vista de planeamento financeiro. Todos os anos, pode ser depositado 5000 dólares na conta da criança (por familiares e amigos). O empregador pode contribuir com 2500 dólares sem impostos. Até aos 18 anos, usufrui de juros compostos isentos de impostos. Depois dos 18, é possível levantar até 25% para comprar uma casa, abrir um negócio ou ir para a universidade; o restante continua a ser aplicado numa conta IRA. Se esperar até a criança deixar de ser dependente (por exemplo, logo ao sair da universidade num escalão de 0% de imposto) para fazer conversão de IRA para Roth IRA, quase sem impostos, transforma o dinheiro num investimento vitalício isento.

Sacks fez uma conta: se a conta Trump fosse financiada logo desde o início, pela taxa média de retorno de mercado dos últimos 30 anos, aos 28 anos esta criança seria milionária. Se aos 18 anos tiver 200 mil a 300 mil dólares, ao fim de 60 anos, com capitalização composta, chegará a mais de 10 milhões.

Também houve uma série de anúncios relevantes em doações. Michael e Susan Dell doaram mais de 6 mil milhões de dólares: 250 dólares para cada uma das crianças de 25 milhões de famílias de baixos e médios rendimentos. O presidente da SpaceX, Gwen Shotwell, doou 350 milhões em ações da SpaceX, direcionadas às crianças das comunidades com baixos rendimentos. A Micron doou 250 milhões de dólares, com um limite de até 1000 dólares por criança de cada empregado. Brad doou ele próprio 100 milhões de dólares, cobrindo todas as crianças do estado de Indiana.

Brad disse que informou o Presidente de que esperavam angariar 100 mil milhões em 12 meses. Isto tornar-se-á o maior portal de caridade direta da história dos EUA: sem intermediários, entrando diretamente nas contas das crianças e sem permitir levantamentos antes dos 18 anos. Seguindo esta trajetória, nos próximos 10 anos haverá mais de 100 milhões de contas de investimento privadas; e nos próximos 15 anos, pode haver entre 2 e 4 biliões de dólares em contas de famílias que, de outra forma, não teriam nada.

Jason fechou com uma perspetiva mais macro. Disse que este projeto pode substituir a segurança social e substituir os juramentos de doação. Hoje, apenas 50% das pessoas nos EUA detêm ações; se a conta Trump for bem implementada, isso pode subir para 70% a 75%. A Austrália está entre os países mais felizes do mundo, em parte porque o sistema de superannuation obriga cada pessoa a guardar 12% a 14% do rendimento num tipo de conta semelhante ao 401k. A conta Trump faz algo parecido, mas num nível mais fundamental.

Jason também agradeceu especialmente a Joe Gebbia (cofundador da Airbnb) por ter-se juntado à equipa para o design de software do projeto sob responsabilidade do governo. Ele disse que o governo dos EUA fez um trabalho excelente a nível de software para consumo — algo raro na história. Brad acrescentou que a equipa inclui Michael Dell, Vlad Tenev (CEO da Robinhood), Joe Gebbia e Luke Pettit do Departamento do Tesouro, com o objetivo de criar não apenas um dos melhores produtos do governo, mas um dos melhores produtos de consumo.