#Gate直通IPO第三期Anthropic O que justifica a avaliação de um bilião de dólares da Anthropic?

A Anthropic lançou oficialmente a sua corrida aos mercados de capitais. A sua entrada em bolsa irá proporcionar uma referência de avaliação importante para o setor dos grandes modelos. Neste artigo, vamos analisar a sua capacidade de gerar lucros, a estrutura da sua base de clientes e as suas barreiras tecnológicas para perceber por que motivo vale tanto.

01 Receitas em rápido crescimento e lucros a concretizarem-se

«Investir fortunas em capacidade computacional sem ver retorno» é um problema incontornável para todos os fabricantes de grandes modelos. A Anthropic é uma das poucas empresas do setor a conseguir ultrapassá-lo. Atualmente, o crescimento das suas receitas já atingiu uma escala impressionante. Os documentos da IPO revelam que, em 2023, as receitas da Anthropic foram de apenas 4100 × 10 mil dólares; em 2024, aumentaram para 3.86 × 100 milhões de dólares, uma subida homóloga de 841%; em 2025, cresceram ainda mais, para 45.85 × 100 milhões de dólares, uma subida homóloga de 1088%.

Em 2026, o ritmo de crescimento acelerou ainda mais. No segundo trimestre deste ano, as receitas da empresa atingiram 115.55 × 100 milhões de dólares, ultrapassando pela primeira vez as receitas de cerca de 67 × 100 milhões de dólares da OpenAI no mesmo período. Ao mesmo tempo que as receitas disparavam, a Anthropic chegou também a um ponto de viragem na rentabilidade. No segundo trimestre deste ano, a Anthropic alcançou pela primeira vez um lucro operacional trimestral, de 9.74 mil milhões de dólares.

Embora não tenha conseguido manter a rentabilidade no terceiro trimestre, pelo menos mostrou ao mercado que esta é possível. Em contrapartida, a OpenAI, outra das principais empresas mundiais de IA, continua a registar um crescimento constante das receitas, mas permanece em situação de prejuízos avultados. No primeiro e no segundo trimestres de 2026, os prejuízos operacionais da empresa atingiram, respetivamente, 9.3 mil milhões e 12.3 mil milhões de dólares, sobretudo porque investe enormes quantias na formação de modelos e na investigação e desenvolvimento. Nem mesmo a Anthropic, que já conseguiu ser rentável, escapou por completo a este tipo de pressão. Isto mostra que a rentabilidade das empresas de grandes modelos depende sempre de ultrapassar o obstáculo dos custos de capacidade computacional. Quer se trate de treinar novos modelos, quer de satisfazer a procura crescente dos utilizadores por inferência, é necessário consumir continuamente enormes recursos computacionais.

Por isso, a capacidade de fazer crescer as receitas mais depressa do que o investimento em capacidade computacional é essencial para determinar se o negócio consegue ser rentável. Um dos motivos importantes para a Anthropic ter sido rentável no segundo trimestre de 2026 foi o crescimento das receitas ter superado o dos custos de capacidade computacional. No primeiro semestre, a empresa investiu 6.2 mil milhões de dólares em capacidade computacional relacionada com o treino, mas a proporção das despesas com capacidade computacional face às receitas já tinha descido para 55%, quando, dois anos antes, ainda chegava aos 653%.

No entanto, esta estrutura de custos não é imutável. Se a procura dos clientes aumentar de repente ou se um novo modelo exigir atualizações e iterações, as despesas com capacidade computacional poderão voltar a aumentar. A rentabilidade num único trimestre não significa que as empresas de grandes modelos tenham saído definitivamente do ciclo de queima de capital. A possibilidade de manter lucros terá de ser confirmada ao longo de mais tempo.

02 Aposta no B2B e aprofundamento do mercado empresarial pago

Depois do investimento em hardware, passemos ao modelo de negócio. Desde o início, a Anthropic concentrou-se firmemente nos serviços empresariais B2B e no ecossistema de programadores. Isso contribuiu para que a fidelização dos seus utilizadores e a taxa de repetição de compras dos seus produtos fossem muito superiores às dos produtos de IA orientados sobretudo para o consumidor final. Em termos de estrutura de receitas, a empresa estabeleceu um modelo de cobrança assente sobretudo na utilização dos modelos, complementada por receitas de subscrições.

Segundo os documentos da IPO, nos primeiros três trimestres de 2026, cerca de 75% a 85% das receitas da Anthropic vieram de API empresariais e de faturação baseada na utilização, enquanto as subscrições de consumidores representaram apenas cerca de 15%.

Qual é o contributo concreto dos clientes empresariais para as receitas?

No final de setembro de 2026, havia 1.19万 organizações que tinham gerado mais de 100 mil dólares de receitas para a Anthropic nos 12 meses anteriores, contra apenas 950 um ano antes. Entre elas, mais de 1900 clientes contribuíram com mais de 1 milhão de dólares em receitas anuais, e cerca de 250 ultrapassaram os 10 milhões de dólares. Estes clientes de elevado valor tornaram-se o principal sustentáculo das receitas da Anthropic. Nos 12 meses anteriores, os clientes que geraram mais de 100 mil dólares de receitas anuais contribuíram, no seu conjunto, com 26.1 mil milhões de dólares, ou seja, 74% das receitas totais do mesmo período. O crescimento do número de clientes é apenas o primeiro passo; a capacidade dos clientes existentes para continuar a aumentar as compras é um indicador ainda mais importante da qualidade das receitas.

A taxa de retenção líquida de receitas mais recentemente divulgada pela Anthropic é de cerca de 900%. Segundo o método de cálculo da empresa, depois de excluir os novos clientes, o total pago pelos clientes existentes ao longo de um ano chegou a 9 vezes o valor do período homólogo. Isto reflete uma integração cada vez mais profunda dos modelos nos processos de trabalho das empresas e um aumento contínuo do volume de utilização.

Em contrapartida, a disposição dos consumidores para pagar é volátil e o custo marginal dos serviços é elevado. Com o forte aumento dos custos de inferência dos modelos, um volume enorme de tráfego poderá tornar-se um fardo para os lucros. Por isso, a OpenAI, que numa fase inicial investiu em grande escala no mercado de consumo, também começou a acelerar os esforços para conquistar o mercado empresarial.

Em abril deste ano, o diretor de receitas da OpenAI revelou que as receitas da atividade empresarial já representavam mais de 40% das receitas totais da empresa e previu que, até ao final do ano, atingiriam uma dimensão semelhante à da atividade dirigida aos consumidores. Em contrapartida, a proporção da Anthropic no mesmo período já rondava os 80%. É por isso que o negócio B2B atrai a atenção dos mercados de capitais. Para as empresas de SaaS, a disposição dos clientes existentes para continuarem a pagar e aumentarem as compras demonstra que os produtos criam efetivamente valor e que os fluxos de caixa futuros serão mais estáveis. Naturalmente, os mercados de capitais estão dispostos a atribuir-lhes uma avaliação mais elevada.

03 A liderança tecnológica é essencial para manter uma avaliação elevada

No entanto, o crescimento das receitas e as vantagens junto dos clientes B2B referidos acima não significam que a Anthropic possa manter sempre a liderança.

O setor da IA está a mudar muito rapidamente e a tecnologia evolui a um ritmo vertiginoso. Uma única iteração de um modelo pode alterar o cenário competitivo e até pôr em causa a lógica de avaliação existente. Em última análise, é a capacidade tecnológica que determina se os clientes ficam ou partem.

Os documentos da IPO revelam que as novas versões de modelos lançadas nos seis meses anteriores contribuíram com mais de 80% das receitas do terceiro trimestre de 2026. Por outras palavras, à medida que os modelos melhoram, os clientes passam voluntariamente para as novas versões; a melhoria das capacidades impulsiona diretamente o crescimento das receitas pagas. Mesmo depois de a Anthropic ter aumentado os preços da API em 2.3–4.5 vezes em 2026, a retenção de clientes empresariais não sofreu uma quebra significativa. A aceitação dos aumentos de preços por parte dos clientes mostra, indiretamente, que o Claude é difícil de substituir em áreas como agentes de programação e tarefas complexas de longa duração.

Naturalmente, a liderança tecnológica também tem custos. A iteração contínua dos modelos exige investimentos constantes em capacidade computacional e talento, custos que também poderão pressionar a rentabilidade futura. Ainda assim, isso não impede que a Anthropic seja um exemplo de referência raro no setor da IA.

Atualmente, é difícil encontrar no mercado empresas que possam ser comparadas diretamente com a Anthropic. A empresa não só dispõe de capacidades de modelação de ponta, como também já comprovou o seu modelo de cobrança empresarial e de comercialização. Os métodos de avaliação tradicionais das empresas de Internet e de SaaS são difíceis de aplicar na íntegra. Além disso, a concorrência no mercado global da IA está longe de ter atingido a saturação. A Anthropic ainda tem muitos clientes potenciais e as suas receitas futuras têm uma ampla margem de crescimento.

Os mercados de capitais estão dispostos a pagar um prémio por esta escassez e potencial de crescimento.

Então, achas que a Anthropic vale um bilião de dólares? Vamos conversar~