#GateEventPointsSystemLaunched #OpenAI二季度亏损扩大 A receita da OpenAI cresceu 18%, mas foi ultrapassada — O que está exatamente errado com o modelo de negócio da IA?

A OpenAI divulgou os seus dados do segundo trimestre: a receita atingiu 6,7 mil milhões de dólares, mais 18%, mas foi ultrapassada pela Anthropic, enquanto as perdas continuaram a aumentar.
Isto não é apenas uma questão de saber qual empresa está à frente; o modelo de negócio de toda a indústria dos modelos fundacionais de IA está a atravessar uma crise profunda.
A Corrida Feroz na IA e o Equilíbrio entre Lucros e Perdas
Os dados são brutais. A receita da OpenAI foi de 5,6 mil milhões de dólares no primeiro trimestre e de 6,7 mil milhões de dólares no segundo trimestre, com um crescimento trimestral de 18%, o que parece positivo. Mas a receita da Anthropic durante o mesmo período foi de 8,5 mil milhões de dólares — não só ultrapassando a OpenAI, como liderando por 1,8 mil milhões de dólares. Mais importante ainda, as perdas da OpenAI estão a aumentar — este é o sinal mais perigoso.
Muitas pessoas continuam a debater qual modelo é mais inteligente e qual tecnologia é mais avançada. Quero dizer o seguinte: não se deixem enganar pela aura da tecnologia. Quando as perdas de uma empresa estão a aumentar e esta é ultrapassada por um concorrente em termos de receita, isso já aponta para um problema fundamental: o atual modelo de negócio da IA pode estar a seguir na direção errada.
O “Dilema da Central Elétrica” da IA: Quanto Mais Forte a Tecnologia, Maior o Custo
Vejamos primeiro uma realidade: gerar uma única imagem com a OpenAI custa aproximadamente 2,12 cêntimos. Processar 1 000 tokens custa entre 0,03 e 12 cêntimos. Quanto pagam os utilizadores? O ChatGPT Plus custa 20 dólares por mês, o que não parece caro.
Os Modelos Fundacionais São Como Centrais Elétricas de Elevado Consumo Energético
Mas é precisamente aí que reside o problema. Os modelos fundacionais de IA são como centrais elétricas com um consumo energético enorme: quanto mais eletricidade geram, mais carvão queimam. Quanto mais frequentemente os utilizadores os utilizam, mais dinheiro a empresa perde.
A minha observação é que as empresas de modelos fundacionais caíram num ciclo vicioso: para provar que a sua tecnologia está na liderança, têm de tornar os seus modelos maiores e mais inteligentes; quanto maior o modelo, maior o custo de inferência; quanto maior o custo, mais difícil é ganhar dinheiro. É um ciclo sem saída.
Porque é que a Anthropic conseguiu ultrapassar a OpenAI em receita? A minha análise é que poderá ter encontrado uma base de clientes mais eficaz. Os clientes empresariais e os programadores — grupos dispostos a pagar por previsibilidade — são o ponto de entrada para a comercialização da IA. A OpenAI, entretanto, continua a depender fortemente dos utilizadores particulares, que constituem precisamente o mercado mais difícil de rentabilizar.
Falta de Pensamento de Produto: Um Modelo Fundacional Não é Igual a um Bom Produto
Aqui quero salientar um facto que muitas pessoas não estão dispostas a admitir: a liderança tecnológica não é sinónimo de sucesso do produto. A OpenAI tem o GPT-4o, o Sora e os modelos fundacionais mais avançados do mundo. Mas e depois? Os utilizadores não querem especificações técnicas; querem produtos capazes de resolver problemas.
Por exemplo, o que preocupa o proprietário de uma pequena ou média empresa quando utiliza o ChatGPT para escrever textos de marketing? Preocupa-o o incómodo de ter de reajustar o prompt de cada vez, a imprevisibilidade dos resultados, que por vezes são bons e por vezes maus, e as preocupações com a segurança dos dados. A OpenAI resolveu estes problemas?
Não me parece. As empresas de modelos fundacionais sofrem geralmente de “narcisismo tecnológico” — acreditam que os seus modelos são suficientemente inteligentes e que os utilizadores se devem adaptar a eles. Isto é uma visão de produto completamente equivocada.
Como é o verdadeiro pensamento de produto? Significa pensar a partir da perspetiva do utilizador: Que problemas precisa de resolver todos os dias? Por que está disposto a pagar? Qual é o seu maior ponto de dor?
A julgar pelos seus dados financeiros, a OpenAI claramente não avançou o suficiente neste caminho. O crescimento da receita acompanhado pelo aumento das perdas indica que os custos estão fora de controlo. Ser ultrapassada pela Anthropic indica que está meio passo atrás na implementação comercial.
Três Conceções Erradas Fatais sobre o Modelo de Negócio
Na minha opinião, o modelo de negócio dos modelos fundacionais de IA contém três conceções erradas fatais.
Em primeiro lugar, a dependência excessiva da economia das API. Muitas empresas de modelos fundacionais pensam que disponibilizar APIs para utilização pelos programadores lhes permitirá construir um ecossistema. Mas, na realidade, uma API é apenas uma ferramenta, não uma solução. Os programadores querem capacidades de IA estáveis, acessíveis e fiáveis — não serviços que se tornam ocasionalmente mais caros.
Em segundo lugar, a negligência das aplicações verticais. Os modelos fundacionais conseguem fazer tudo, mas não fazem nada suficientemente bem. Saúde, direito, educação e finanças — cada setor tem necessidades únicas e barreiras à entrada. Os modelos fundacionais de uso geral enfrentam frequentemente dificuldades nestas áreas.
Em terceiro lugar, 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 produzam resultados previsíveis. Este mercado tem barreiras à entrada elevadas, mas também um grande valor. A ultrapassagem da OpenAI pela Anthropic pode muito bem ser o resultado de um avanço neste mercado.
A minha conclusão é que os futuros vencedores da IA não serão necessariamente as empresas com a tecnologia mais forte, mas sim as que melhor compreenderem como transformar a tecnologia de IA em valor comercial.
O Caminho a Seguir: Da Corrida Tecnológica à Criação de Valor
A situação da OpenAI fez soar um alarme para toda a indústria da IA. A velocidade a que a corrida tecnológica está a consumir dinheiro já ultrapassou a velocidade da rentabilização comercial.
Então, qual é a saída?
Em primeiro lugar, passar das aplicações de uso geral para as aplicações verticais. Os modelos fundacionais precisam de “aprofundar-se”, penetrando em setores e cenários específicos. Um modelo especializado e competente no diagnóstico médico poderá ter maior valor comercial do que um modelo de uso geral capaz de fazer um pouco de tudo.
Em segundo lugar, passar dos modelos para as aplicações. Os utilizadores não compram modelos; compram soluções. A forma de transformar as capacidades de IA em produtos pelos quais as empresas estejam dispostas a pagar será a chave da competição na próxima fase.
Em terceiro lugar, passar da queima de dinheiro para a geração de fluxo de caixa. As empresas de IA têm de encontrar modelos de lucro sustentáveis, em vez de dependerem eternamente de investidores para obter financiamento. Isto significa controlar rigorosamente os custos, identificar com precisão os utilizadores pagantes e estabelecer verdadeiras barreiras comerciais.
Os dados do segundo trimestre da OpenAI parecem, à superfície, mostrar um crescimento da receita acompanhado pela ultrapassagem por parte de um concorrente. A um nível mais profundo, refletem a ansiedade coletiva em torno do modelo de negócio de toda a indústria da IA.
O entusiasmo em torno dos avanços tecnológicos já passou. Chegou agora o momento de enfrentar a dura realidade comercial. A IA não é magia; precisa de resolver problemas do mundo real, criar valor real e gerar lucros reais.
Nos próximos dois anos, assistiremos à primeira grande vaga de consolidação na indústria da IA. As empresas que apenas sabem construir modelos, mas não compreendem como construir produtos, ficarão gradualmente para trás. As que compreenderem verdadeiramente os utilizadores, desenvolverem aplicações de forma aprofundada e estabelecerem modelos de negócio sustentáveis tornar-se-ão as novas vencedoras.
A OpenAI ainda tem uma oportunidade, mas o tempo está a esgotar-se. Todos os empreendedores de IA deveriam retirar um sinal claro deste conjunto de dados: a tecnologia é importante, mas o negócio é mais importante. Os avanços tecnológicos sem suporte comercial acabarão por não passar de brinquedos num laboratório.
A segunda metade da IA está apenas a começar$OPENAI ‌