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OpenAI assinou contratos de nuvem no valor de $288B e agora precisa captar $207B até 2030

PorJai HamidJai Hamid 3 min de leitura
OpenAI assinou contratos de nuvem no valor de $288B e agora precisa captar $207B até 2030
  • A OpenAI assinou contratos de nuvem no valor de US$ 288 bilhões com a Microsoft e a Amazon, garantindo 36 GW de capacidade de computação.
  • O HSBC projeta um déficit de financiamento de US$ 207 bilhões até 2030, mesmo após considerar todas as receitas e opções de financiamento.
  • Apenas um terço da capacidade de computação alugada deve estar online até 2030, mas os pagamentos integrais já são devidos.

A OpenAI travou contratos de computação em nuvem no valor de $288 bilhões e agora precisa captar mais $207 bilhões até o final de 2030 para permanecer no jogo, de acordo com a equipe de software e serviços dos EUA do HSBC.

A cifra impressionante surge após a divulgação de dois grandes acordos de aluguel de computação; $250 bilhões da Microsoft no final de outubro e $38 bilhões da Amazon apenas alguns dias depois.

Os negócios elevaram a capacidade total de computação contratada da OpenAI para 36 gigawatts, adicionando quatro gigawatts a mais sobre o que ela já havia se comprometido.

Essa capacidade nem mesmo entrará em operação plena antes de 2030. Apenas um terço desses 36 GW deve ser implantado até o final da década. Mas a OpenAI ainda terá que pagar. O HSBC estima uma conta anual de aluguel de data centers de cerca de $620 bilhões, com o valor total desses negócios subindo em direção a $1,8 trilhão.

OpenAI assinou contratos de nuvem no valor de $288B e agora precisa captar $207B até 2030

Isso é apenas a parte da nuvem. E apesar da natureza privada das finanças da OpenAI, está ficando claro por que o CEO Sam Altman continua evitando perguntas detalhadas sobre financiamento. Esta não é uma máquina de receita. É um poço de caixa.

O HSBC modela 3B de usuários, conversão de 10% para pago

Para determinar se a OpenAI pode até mesmo sobreviver a seus próprios contratos, o HSBC construiu um modelo de previsão. Ele começa com uma meta de 3 bilhões de usuários até 2030, o que seria cerca de 44% de todos os adultos fora da China.

Por enquanto, a OpenAI tem cerca de 800 milhões de usuários. A maioria não paga nada. O plano de curto prazo da empresa é convencer mais usuários a assinar assinaturas enquanto continua expandindo outras linhas de receita.

Isso inclui IA agente, publicidade e qualquer projeto de hardware do Jony Ive que venha a se concretizar. Mas o núcleo do modelo assume que as assinaturas da OpenAI para modelos de linguagem grande se tornarão “tão onipresentes e úteis quanto o Microsoft 365”, com 10% dos usuários pagando até 2030, ante cerca de 5% atualmente. O modelo também inclui uma fatia de 2% do mercado global de anúncios digitais como receita potencial.

Tudo isso gera um crescimento sólido de receita, mas o HSBC diz que os custos estão subindo tão rápido. Então, mesmo em um cenário de melhor caso, a OpenAI ainda estará subsidiando a maioria de seus usuários bem na próxima década.

Isso significa que cada rodada de captação de recursos entre agora e então irá diretamente para os proprietários de data centers.

O HSBC também compartilhou suas suposições. A receita de IA do consumidor deve atingir $129 bilhões até 2030, dividida entre $87 bilhões de pesquisa e $24 bilhões de anúncios. A participação de mercado do consumidor da OpenAI cai de 71% para 56% até então, à medida que Anthropic e xAI comem fatias do bolo e um grupo misterioso de “outros” assume 22%.

O Google nem sequer é contado. No lado empresarial, a participação de mercado da OpenAI cai de cerca de 50% para 37%, enquanto a receita geral de IA empresarial atinge $386 bilhões anualmente.

Buraco de $207B, Altman cansado de explicar

Apesar de toda essa modelagem de receita, o HSBC diz que a matemática ainda não funciona. A firma projeta custos cumulativos de aluguel de $792 bilhões entre agora e 2030. Isso salta para $1,4 trilhão até 2033.

Enquanto isso, o fluxo de caixa livre total da OpenAI até 2030 pode atingir $282 bilhões, e os aportes de capital da Nvidia mais a venda de ações da AMD podem trazer mais $26 bilhões.

Há também $24 bilhões em facilidades de dívida e capital não utilizadas, e $17,5 bilhões em liquidez disponível até meados de 2025.

Isso ainda deixa uma lacuna de financiamento de $207 bilhões. O HSBC adiciona uma reserva de caixa de $10 bilhões, apenas por precaução. E isso é com o que eles chamam de suposições “cautelosas”.

Por exemplo, cada 500 milhões de usuários adicionais poderiam adicionar $36 bilhões em receita até 2030. Converter 20% dos usuários em assinantes poderia gerar mais $194 bilhões. O modelo nem sequer considera a OpenAI tropeçando na Inteligência Artificial Geral.

Mas se o crescimento da receita desacelerar, ou os investidores pararem de comprar o hype, a OpenAI pode ter que tomar decisões que não deseja. A Oracle já deixou os mercados de títulos nervosos. O apoio da Microsoft tem sido “um pouco instável ultimamente”, e a SoftBank é o segundo maior acionista.

O relatório diz que abandonar parte da capacidade da nuvem antecipadamente, antes do prazo usual de 4 a 5 anos, não está fora de cogitação. O HSBC escreveu:

“Dadas as relações entrelaçadas entre empresas de LLM de IA, nuvem e chips, vemos um caso para algum grau de flexibilidade, pelo menos dos maiores jogadores… menos capacidade seria sempre melhor do que uma crise de liquidez.”

E aqui está o quão otimista o HSBC ainda é sobre a IA em geral: “Esperamos que a IA penetre em todos os processos de produção e em todos os setores, com grande potencial para ganhos de produtividade em nível global… Alguns pontos base incrementais de crescimento econômico (impulsionados pela produtividade) em um PIB mundial de mais de USD110 trilhão podem superar o que muitas vezes é visto como gastos de capital irrazoáveis no presente.”

Quando eles dizem assim; qual é mais $207 bilhões entre amigos?

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Jai Hamid

Jai Hamid

Jai Hamid cobre criptomoedas, mercados de ações, tecnologia, economia global e eventos geopolíticos que afetam os mercados há 6 anos. Ela trabalhou com publicações focadas em blockchain, incluindo AMB Crypto, Coin Edition e CryptoTale, em análises de mercado, grandes empresas, regulamentação e tendências macroeconômicas. Formada na London School of Journalism, ela compartilhou insights sobre o mercado de criptomoedas três vezes em uma das principais redes de TV da África.

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