OpenAI fica para trás da Anthropic em crescimento, remodelando o mercado global de IA

As receitas da OpenAI aumentaram 18% no segundo trimestre para atingir US$ 6,7 bilhões, enquanto a receita da Anthropic dobrou para mais de US$ 11,6 bilhões, de acordo com o relatório do Wall Street Journal de 18 de agosto.

As taxas de execução de receita anualizadas demonstram uma diferença ainda maior nas receitas entre a OpenAI e a Anthropic. O crescimento da receita da OpenAI aumentou de cerca de US$ 20 bilhões no final de 2025 para mais de US$ 40 bilhões, enquanto a Anthropic saltou de cerca de US$ 9 bilhões em receita para mais de US$ 65 bilhões no final de julho.

A taxa de crescimento anual não é a mesma que a receita anual auditada, e as empresas privadas não publicam seus dados financeiros de maneira semelhante às empresas públicas. No entanto, os investidores ainda interpretam essa disparidade como um indicativo do movimento da demanda por IA empresarial.

As implicações vão além das duas empresas. A oferta pública inicial (IPO) antecipada da Anthropic pode ocorrer até mesmo antes da da OpenAI, com banqueiros de investimento dizendo que o primeiro grande IPO de IA ajudará a estabelecer um precedente para toda a indústria, de acordo com a Cryptopolitan. Isso significa que a taxa mais lenta de desenvolvimento da OpenAI dá relevância a cada empresa de IA tentando justificar sua avaliação muito alta.

Para onde o dinheiro do negócio está realmente indo

A mudança na natureza da demanda de negócios pode ser claramente vista nas avaliações das duas empresas pelos investidores, com a última rodada de financiamento da Anthropic resultando em um valor de US$ 965 bilhões, em comparação com a última valor da OpenAI de US$ 852 bilhões.

A lacuna poderia aumentar ainda mais, quando essas empresas se tornarem públicas, já que os investidores da Anthropic estão relatadamente considerando o futuro da empresa em US$ 2 trilhões, que é uma figura muito maior do que a meta da OpenAI de até US$ 1 trilhão. Isso permite concluir que o valor pelo qual as empresas estão sendo negociadas demonstra não apenas o crescimento recente da Anthropic, mas também a importância crescente da lacuna de demanda empresarial.

A lacuna de avaliação pode ser melhor compreendida através do Índice de IA da Ramp para 12 de agosto. A Anthropic conseguiu fazer com que 43,5% das empresas americanas se inscrevessem em serviços de IA, um aumento de 1,1%. A OpenAI cresceu apenas 0,23 pontos para chegar a 39,7%, enquanto a xAI subiu 0,94 pontos para 4%.

No entanto, o mais recente modelo da Anthropic complica o cenário. O economista da Ramp, Ara Kharazian, classificou o Fable 5 como o melhor modelo a chegar ao mercado, mas ele representou apenas 6% dos tokens da Anthropic comprados por empresas em seu primeiro mês e 11,4% dos gastos. O GPT-5.6 Sol da OpenAI representou 25% de seus tokens e 23% dos gastos.

O custo do Fable 5 é de cerca de US$ 10 por cada milhão de tokens utilizados; portanto, o Fable 5 é duas vezes mais caro que a concorrência. Isso significa que um desempenho eficaz e superior não garante automaticamente que as empresas optem por seu uso intensivo, dado o custo.

Também deve ser mencionado que a Ramp aponta que os dados dos modelos usados neste caso são muito mais focados em tecnologia do que o Índice de IA geral, portanto, os resultados obtidos pela Ramp devem ser interpretados mais como uma ilustração parcial do desejo das corporações do que como uma visão completa da situação.

O teto de gastos que todos estão observando agora

Os dados fornecidos pela Ramp indicam que o valor gasto em IA corporativa ainda não é o mesmo para todos. De acordo com eles, em julho, o 1% superior das empresas gastou, em média, US$ 7.400 por funcionário em IA, o 10% superior gastou US$ 650, enquanto a empresa mediana gastou apenas US$ 11,95 por funcionário.

De acordo com Kharazian, o crescimento futuro dependerá das empresas que já estão gastando uma boa quantia em dinheiro. As empresas que pertencem a esse grupo também tentam explorar a possibilidade de alternativas de código aberto ou de baixo preço e correm o risco de forçar os laboratórios de ponta a provar que seu alto preço realmente oferece valor suficiente aos clientes.

Em 11 de maio, o Goldman Sachs também expressou as mesmas preocupações. James Covello, que lidera a Pesquisa Global de Ações, afirmou que, mesmo que as empresas de semicondutores tivessem relatado suas maiores vendas e lucros, a maioria das empresas de IA ainda não alcançou lucro significativo no setor. Ele considerou a situação como “sem precedentes e insustentável.”

Em 17 de agosto, a Gartner levantou outro alerta, projetando que os custos de inferência de IA associados ao fluxo de trabalho agente aumentarão mais de cinco vezes até 2028. Seu “Paradoxo da Inferência” explica que, embora os tokens estejam ficando mais baratos, os custos totais estão aumentando devido ao consumo de tokens por agentes de IA mais sofisticados.

A OpenAI continua a desfrutar de sua vantagem existente de escala. Em abril, a empresa indicou que o ChatGPT tinha 900 milhões de usuários por semana, enquanto, conforme relatado pela Reuters em junho, cerca de 2 milhões de clientes empresariais da OpenAI estavam contribuindo com 40% de suas receitas.

No entanto, o tamanho por si só pode não desencadear a próxima etapa da competição em IA. O foco principal é qual corporação será capaz de converter a capacidade do modelo em sucesso empresarial quantificável a preços que os clientes estejam dispostos a pagar. Caso a disciplina de preços desempenhe um papel importante na indústria, modelos e plataformas mais baratos usados para a alocação de cargas de trabalho entre provedores ganharão junto com os laboratórios de ponta.