#美股财报季 #Gate广场万圣节 #每周来晒 A pergunta incómoda finalmente surgiu: será possível vencer a corrida da IA para queimar dinheiro?

A 22 de outubro, hora de Pequim, a Meta divulgou os resultados do terceiro trimestre de 2026: as receitas cresceram 26% em termos homólogos, para 646.01 centenas de milhões de dólares; as despesas de capital do trimestre ascenderam a 349.1 centenas de milhões de dólares e o fluxo de caixa livre tornou-se negativo. O crescimento das receitas e a expansão do investimento estão a ocorrer em simultâneo, e a comercialização da IA está a ser posta à prova de forma mais concreta: será que a procura paga se pode traduzir em lucros sustentáveis? O dinheiro gerado pelas operações conseguirá acompanhar o investimento em capacidade computacional?

Neste trimestre, a publicidade continuou a ser o principal motor do crescimento das receitas da Meta. As receitas publicitárias ascenderam a 630.61 centenas de milhões de dólares, mais 26% em termos homólogos; as impressões de anúncios aumentaram 10% e o preço médio dos anúncios subiu 14%. A empresa afirmou que a IA está a gerar receitas publicitárias adicionais ao melhorar as recomendações, a participação dos utilizadores e a eficiência da monetização.

Com a expansão do negócio, há também uma fatura cada vez maior à vista. A Meta reviu em alta a previsão das despesas de capital totais para o ano, de 1300 a 1450 centenas de milhões de dólares para 1350 a 1450 centenas de milhões de dólares.

Susan Li, responsável financeira da empresa, afirmou que as despesas de capital da Meta continuarão a aumentar nos próximos anos, sobretudo para apoiar o negócio principal e as novas iniciativas de IA. O agente pessoal Muse é o novo produto de IA em que estão depositadas grandes expectativas. Embora não tenha divulgado separadamente as receitas e os lucros do Muse, Zuckerberg afirmou, na teleconferência sobre os resultados, que, cerca de mês e meio após o seu lançamento, o agente pessoal Muse já tinha mais de 10 milhões de utilizadores nos Estados Unidos e no Canadá. Reconheceu também que os custos de funcionamento do Muse são superiores aos de muitos produtos novos lançados anteriormente e que a empresa avançará com a monetização mais cedo do que no passado. Segundo afirmou, as três prioridades da próxima fase são expandir o produto, aumentar as receitas e otimizar os custos computacionais. Espera que, no próximo ano, a eficiência dos custos computacionais do Muse melhore mais de dez vezes. Os progressos na IA também estão a influenciar as expectativas externas. O Morgan Stanley reviu em alta as suas previsões de lucros da Meta para 2027 e 2028, invocando, entre outros fatores, o crescimento da publicidade impulsionado pela IA e o potencial de receitas do Muse.

De forma semelhante, a Anthropic, criadora do modelo Claude, apresenta uma tendência parecida. Segundo informações divulgadas anteriormente, a Anthropic registou um prejuízo líquido de 807 centenas de milhões de dólares no primeiro semestre, dos quais 720 centenas de milhões corresponderam a encargos contabilísticos não monetários decorrentes de alterações no justo valor das obrigações convertíveis. No terceiro trimestre, as receitas da Anthropic ascenderam a 168 centenas de milhões de dólares, um aumento de cerca de 45% face ao trimestre anterior, e a empresa alcançou rentabilidade no trimestre numa base ajustada. Segundo consta, no primeiro semestre a Anthropic investiu perto de 90 centenas de milhões de dólares em capacidade computacional e infraestruturas, ultrapassando o valor total de cerca de 73 centenas de milhões gasto nessa categoria ao longo de 2025. Além disso, comprometeu-se a investir pelo menos 5180 centenas de milhões de dólares em serviços de cloud, computação e infraestruturas durante os próximos dez anos.

A corrida da IA para queimar dinheiro está a intensificar-se. Tanto a Meta, com as suas enormes receitas publicitárias, como a Anthropic, que se prepara para avançar com uma das maiores IPO de sempre, enfrentam o mesmo desafio: o capital aposta na capacidade das empresas de IA para gerarem receitas suficientes no futuro. Treinar modelos mais potentes e aumentar a base de utilizadores exige garantir antecipadamente o fornecimento de capacidade computacional. Saber aproveitar as oportunidades de mercado e, ao mesmo tempo, equilibrar as pressões financeiras e as expectativas de retorno é uma questão a que as empresas de IA terão de continuar a responder.