#OpenAIAnnualRecurringRevenueNears$70B

A aproximação da OpenAI a uma taxa de receita anualizada de 70 mil milhões de dólares é um daqueles números que, à primeira vista, parece quase irreal.

Mas o número em si não é a parte mais interessante.

O que me importa é a velocidade por detrás dele.

De acordo com as informações mais recentes da Axios, a taxa de receita anualizada da OpenAI subiu para quase 70 mil milhões de dólares, um aumento superior a 70% desde o início do terceiro trimestre. Ainda mais impressionante, as vendas empresariais mais do que duplicaram desde julho. Segundo as informações disponíveis, a OpenAI também gerou mais receita junto dos consumidores durante o terceiro trimestre do que tinha gerado ao longo de todo o ano anterior.

Isto diz-nos algo importante sobre a direção que o negócio da IA está a tomar.

A primeira vaga da IA generativa foi fortemente impulsionada pela curiosidade. As pessoas queriam testar aquilo que estes modelos conseguiam fazer, utilizando-os para escrever, programar, investigar, criar imagens, responder a perguntas e realizar tarefas do dia a dia.

Agora, a conversa está a mudar.

As empresas estão a pagar pela IA e a integrá-la em fluxos de trabalho reais.

Essa é uma transição muito mais importante do que simplesmente fazer milhões de pessoas experimentarem um chatbot.

Quando um sistema de IA se torna parte do desenvolvimento de software, do apoio ao cliente, da investigação, da análise de dados ou das operações internas, começa a tornar-se parte da infraestrutura da empresa. O valor já não é apenas "esta ferramenta é impressionante". A questão passa a ser saber se a ferramenta está a poupar tempo aos funcionários, a reduzir custos ou a ajudar a empresa a produzir mais.

É aí que as receitas empresariais recorrentes podem tornar-se extremamente poderosas.

Mas há uma distinção que penso que os investidores devem ter em mente.

Uma receita anualizada de 70 mil milhões de dólares não significa que a OpenAI já tenha gerado 70 mil milhões de dólares este ano.

Uma taxa anualizada pega no ritmo atual das receitas e projeta-o para um ano completo. É útil para medir o dinamismo, mas não é o mesmo que receita anual reconhecida. A Reuters também destacou esta limitação, observando que as receitas anualizadas podem, por vezes, dar uma imagem enganadora quando o crescimento está a mudar rapidamente.

E o crescimento da OpenAI está a mudar muito rapidamente.

Isso torna a próxima parte da história muito mais difícil.

A receita é apenas um dos lados da equação.

As empresas de IA têm uma estrutura de custos invulgarmente elevada, porque cada aumento na utilização cria uma procura adicional de capacidade computacional. Mais utilizadores significam mais inferência. Mais cargas de trabalho empresariais significam mais computação. Modelos melhores e mais capazes podem exigir quantidades ainda maiores de infraestrutura.

Por isso, penso que a maior questão já não é saber se a OpenAI consegue gerar receitas enormes.

O mercado já está a obter provas de que consegue.

A questão mais difícil é:

Que parte dessas receitas poderá eventualmente transformar-se em lucros sustentáveis e fluxo de caixa livre?

É aqui que a economia da IA se torna muito mais interessante.

Se a eficiência dos modelos melhorar, a utilização do hardware aumentar, a inferência ficar mais barata e as receitas continuarem a crescer mais depressa do que o custo subjacente de servir os clientes, as margens poderão melhorar drasticamente ao longo do tempo.

Mas se o crescimento das receitas exigir um aumento contínuo das despesas com infraestrutura, então um número de receitas elevado, por si só, não nos diz o suficiente.

E as próprias ambições de infraestrutura comunicadas pela OpenAI mostram quão intensivo em capital este setor poderá tornar-se. A Reuters noticiou no início deste ano que a OpenAI tinha como objetivo gastar aproximadamente 600 mil milhões de dólares em computação até 2030, enquanto as suas receitas em 2025 rondavam os 13 mil milhões de dólares. Estes valores não são diretamente comparáveis enquanto valores anuais, mas ilustram a enorme escala do investimento que está a ser discutido em torno da infraestrutura de IA.

É também por isso que a discussão sobre a avaliação está a tornar-se tão interessante.

A Reuters noticiou que a OpenAI estava a discutir uma potencial ronda de financiamento de pelo menos 30 mil milhões de dólares, com uma avaliação de cerca de 1,4 biliões de dólares, embora as discussões ainda estivessem numa fase inicial e os termos pudessem mudar. A empresa tinha anteriormente concluído uma ronda de financiamento em março, com 122 mil milhões de dólares de capital comprometido, a uma avaliação de 852 mil milhões de dólares.

Com uma avaliação desse nível, os investidores não estão simplesmente a pagar pelas receitas atuais.

Estão, na prática, a pagar pelas expectativas sobre aquilo em que este negócio poderá tornar-se nos próximos anos.

E expectativas dessa dimensão têm de ser sustentadas por mais do que um crescimento rápido do número de utilizadores.

A verdadeira base tem de ser constituída por receitas recorrentes, retenção empresarial, poder de fixação de preços, melhoria da economia unitária e, eventualmente, uma forte geração de caixa.

É por isso que, a partir de agora, acompanharia especialmente de perto a adoção empresarial.

O crescimento junto dos consumidores pode acontecer extremamente depressa quando uma nova tecnologia capta a atenção das pessoas.

A adoção empresarial é diferente.

As empresas têm orçamentos, contratos, requisitos de segurança, custos de integração e expectativas de desempenho. Se continuarem a pagar pela IA ano após ano porque a tecnologia se tornou integrada nas suas operações, isso cria uma forma de procura muito mais profunda.

Por isso, o valor de quase 70 mil milhões de dólares é importante.

Mas não o vejo como a resposta final para o debate sobre a avaliação da IA.

Vejo-o como uma prova de que a fase de comercialização está a acelerar.

A primeira questão era saber se as pessoas utilizariam a IA.

Depois veio a questão de saber se as empresas pagariam por ela.

Agora surge a questão muito mais difícil:

Conseguirão as empresas de IA transformar esta enorme procura numa economia sustentável?

Para a OpenAI, o próximo capítulo não se resume a chegar aos 70 mil milhões de dólares.

Trata-se do que acontece aos próximos 70 mil milhões de dólares.

Quanto custa gerá-los?

Quanto resta depois das despesas de computação?

Quanto se transforma em lucro operacional?

E, eventualmente, quanto se transforma em fluxo de caixa livre?

É aí que penso que o verdadeiro valor desta história será decidido.

O número da manchete é impressionante.

É a economia por detrás do número que importa a seguir.