#OpenAI二季度亏损扩大 O crescimento de 18% das receitas da OpenAI foi ultrapassado. O que está afinal errado no modelo de negócio da IA?

A OpenAI divulgou os dados do segundo trimestre: receitas de 67 mil milhões de dólares, um crescimento de 18%, mas foi ultrapassada pela Anthropic e as perdas continuam a aumentar.
Isto não é apenas uma questão de saber qual empresa está na liderança. O modelo de negócio de todo o sector dos grandes modelos de IA está a atravessar uma crise profunda.

A intensa corrida no sector da IA e o equilíbrio entre lucros e perdas

Os dados são cruéis. A OpenAI registou receitas de 56 mil milhões no primeiro trimestre e de 67 mil milhões no segundo, o que representa um crescimento trimestral de 18% e parece positivo. Mas as receitas da Anthropic no mesmo período foram de 85 mil milhões de dólares. Não só ultrapassou a OpenAI, como ficou 18 mil milhões à frente. Mais importante ainda, as perdas da OpenAI estão a aumentar — este é o sinal mais perigoso.

Muitas pessoas continuam a discutir qual modelo é mais inteligente ou qual tecnologia é mais avançada. Mas não se deixem deslumbrar pelo brilho da tecnologia. Quando as perdas de uma empresa aumentam e esta é ultrapassada por um concorrente em termos de receitas, isso já revela um problema fundamental: o actual modelo de negócio da IA pode estar a seguir uma direcção errada.

O “dilema da central eléctrica” da IA: quanto mais poderosa a tecnologia, maiores os custos

Vejamos uma realidade: cada vez que a OpenAI gera uma imagem, o custo é de aproximadamente 2,12 cêntimos. O custo do processamento de 1000 tokens varia entre 0,03 e 12 cêntimos. Quanto pagam os utilizadores? O ChatGPT Plus custa 20 dólares por mês, o que parece barato.

Os grandes modelos são como centrais eléctricas de elevado consumo energético

Mas é precisamente aí que está o problema. Um grande modelo de IA é como uma central eléctrica que consome enormes quantidades de energia: quanto mais electricidade produz, mais carvão queima. Quanto mais os utilizadores recorrem ao serviço, maiores são as perdas da empresa.

A minha observação é que as empresas de grandes modelos ficaram presas num círculo vicioso: para provar que a sua tecnologia é líder, têm de tornar os modelos maiores e mais inteligentes; quanto maior o modelo, maior o custo de inferência; quanto maiores os custos, mais difícil é gerar lucros. É um ciclo sem saída.

Porque conseguiu a Anthropic ultrapassar a OpenAI em receitas? A minha análise é que poderá ter encontrado grupos de clientes mais eficazes. Clientes empresariais e programadores — grupos dispostos a pagar por resultados previsíveis — são a verdadeira porta de entrada para a comercialização da IA. A OpenAI ainda depende, em grande medida, dos utilizadores particulares, precisamente o mercado mais difícil de rentabilizar.

Ausência de pensamento de produto: um grande modelo não é sinónimo de um bom produto

Aqui tenho de referir um facto que muitas pessoas não querem admitir: estar na vanguarda tecnológica não é o mesmo que ter sucesso com um produto. A OpenAI tem o GPT-4o, o Sora e alguns dos grandes modelos mais avançados do mundo. Mas e depois? Os utilizadores não querem parâmetros técnicos; querem produtos capazes de resolver problemas.

Vejamos um exemplo. Um proprietário de uma pequena ou média empresa usa o ChatGPT para escrever textos de marketing. O que lhe interessa? O incómodo de ter de ajustar novamente o prompt sempre que gera um texto, a imprevisibilidade de os resultados serem bons numa ocasião e maus noutra, e as preocupações com a segurança dos dados. A OpenAI resolveu estes problemas?

Considero que não. As empresas de grandes modelos sofrem, de forma generalizada, de “narcisismo tecnológico” — acreditam que os seus modelos são suficientemente inteligentes e que os utilizadores se devem adaptar a eles. Este é um pensamento de produto totalmente errado.

O que é, então, o verdadeiro pensamento de produto? É pensar a partir da perspectiva do utilizador: que problemas precisa de resolver todos os dias? Por que está disposto a pagar? Qual é o seu maior ponto de dor?

Os dados financeiros mostram que a OpenAI claramente não avançou o suficiente nesta direcção. O crescimento das receitas acompanhado pelo aumento das perdas indica que os custos estão fora de controlo. O facto de ter sido ultrapassada pela Anthropic mostra que está um passo atrás na concretização comercial.

Os três erros fatais do modelo de negócio

Na minha opinião, o modelo de negócio dos grandes modelos de IA contém três erros fatais.

Primeiro, a dependência excessiva da economia das API. Muitas empresas de grandes modelos acreditam que, ao disponibilizarem uma API para utilização pelos programadores, conseguirão criar um ecossistema. Mas a realidade é que uma API é apenas uma ferramenta, não uma solução. Os programadores querem capacidades de IA estáveis, baratas e fiáveis, não um serviço que fica mais caro de vez em quando.

Segundo, a negligência dos cenários verticais. Um grande modelo consegue fazer tudo, mas não faz nada com profundidade suficiente. Medicina, direito, educação, finanças — cada sector vertical tem necessidades e barreiras específicas. Nestes domínios, os grandes modelos generalistas revelam frequentemente as suas limitações.

Terceiro, a subestimação das necessidades empresariais. As empresas não querem demonstrações de IA vistosas; querem ferramentas de IA que possam ser integradas nos fluxos de trabalho, sejam seguras e controláveis e ofereçam resultados previsíveis. Este mercado tem barreiras elevadas, mas também um grande valor. A ultrapassagem da OpenAI pela Anthropic poderá muito bem dever-se a um avanço neste mercado.

A minha conclusão é a seguinte: os vencedores da IA no futuro não serão necessariamente as empresas com a tecnologia mais forte, mas sim as que melhor souberem transformar a tecnologia de IA em valor comercial.

O caminho para o futuro: da competição tecnológica à criação de valor

A situação da OpenAI fez soar o alarme para todo o sector da IA. A velocidade a que a competição tecnológica consome dinheiro já ultrapassou a velocidade de monetização comercial.

Então, onde está a saída?

Primeiro, passar do generalista ao vertical. Os grandes modelos precisam de “descer ao terreno” e aprofundar-se em sectores e cenários específicos. Um modelo especializado em diagnóstico médico poderá ter mais valor comercial do que um modelo generalista que sabe fazer um pouco de tudo.

Segundo, passar do modelo à aplicação. Os utilizadores não compram modelos; compram soluções. Saber empacotar as capacidades de IA em produtos pelos quais as empresas estejam dispostas a pagar será a chave da competição na próxima fase.

Terceiro, passar do consumo de capital à geração de receitas. As empresas de IA têm de encontrar modelos de rentabilidade sustentáveis, em vez de dependerem eternamente do financiamento dos investidores. Isto significa controlar rigorosamente os custos, identificar com precisão os utilizadores pagantes e criar verdadeiras barreiras comerciais.

Os dados do segundo trimestre da OpenAI parecem, à primeira vista, mostrar um crescimento das receitas acompanhado pela ultrapassagem por parte de um concorrente. Numa análise mais profunda, revelam a ansiedade colectiva em torno do modelo de negócio de todo o sector da IA.

O período de entusiasmo com os avanços tecnológicos já passou. Chegou o momento de enfrentar a dura realidade comercial. A IA não é magia: tem de resolver problemas do mundo real, criar valor no mundo real e gerar lucros no mundo real.

Nos próximos dois anos, assistiremos à primeira grande reestruturação do sector da IA. As empresas que apenas souberem criar modelos, mas não souberem criar produtos, ficarão gradualmente para trás. Já as empresas que compreenderem verdadeiramente os utilizadores, se aprofundarem nos cenários de aplicação e criarem modelos de negócio sustentáveis tornar-se-ão os novos vencedores.

A OpenAI ainda tem uma oportunidade, mas o tempo está a esgotar-se. Todos os empreendedores de IA devem retirar desta série de dados uma mensagem clara: a tecnologia é importante, mas o negócio é ainda mais importante. Sem sustentação comercial, um avanço tecnológico acaba por ser apenas um brinquedo de laboratório.

A segunda metade do jogo da IA está apenas a começar$OPENAI