O "jogo dos números digitais" por trás das avaliações trilionárias: receitas da OpenAI e da Anthropic não podem ser comparadas diretamente
A Anthropic contabiliza as vendas em nuvem pelo "valor bruto", enquanto a OpenAI considera apenas a participação pelo "valor líquido". Essa diferença de critérios já causou queda nas ações de empresas de tecnologia. Mais surpreendente ainda, o tão comentado "receita anualizada" está significativamente inflado; a receita real da OpenAI prevista é apenas metade desse indicador. A receita real da Anthropic também apresenta uma discrepância de quase 50% em relação ao número divulgado.
Quando os principais indicadores financeiros dos dois gigantes da indústria de IA não podem ser comparados diretamente, os investidores enfrentam um verdadeiro nevoeiro de informações.
A OpenAI prevê que sua receita anualizada atinja ou ultrapasse US$ 70 bilhões até o final do ano, enquanto a Anthropic anunciou, em julho deste ano, que sua receita anualizada já chegou a US$ 65 bilhões. No entanto, de acordo com uma reportagem da Bloomberg de 10 de outubro, esses dois números não podem ser comparados diretamente — as duas empresas adotam critérios completamente diferentes para o mesmo indicador.
A Anthropic inclui na receita o valor total das vendas geradas através de parceiros em nuvem como a Amazon, enquanto a OpenAI contabiliza apenas a parte líquida do faturamento recebida de parceiras como a Microsoft. Isso significa que o número da OpenAI pode parecer significativamente menor que o da Anthropic, mas isso não reflete, necessariamente, uma escala de negócios real inferior.
Essa divergência de critérios já causou impactos reais no mercado. As ações de tecnologia caíram nesta quinta-feira, em parte porque investidores, ao tentar ajustar os números da OpenAI para torná-los diretamente comparáveis aos da Anthropic, chegaram a estimativas mais baixas, o que gerou preocupações sobre o ritmo de crescimento da receita da OpenAI.
Segundo reportagem anterior da Bloomberg, a receita anualizada atual da OpenAI é de cerca de US$ 50 bilhões, abaixo dos US$ 70 bilhões citados por alguns veículos, mas a empresa espera aproximar-se desse valor até o final do ano. Em meio à falta de relatórios financeiros padronizados das duas empresas, a receita anualizada tornou-se um critério-chave para o mercado avaliar se a onda trilionária da IA se confirmará — mas é também um indicador com graves limitações.
Divergência de critérios: o mesmo indicador, dois métodos de cálculo
A impossibilidade de comparar diretamente os números de receita das duas empresas origina-se em diferenças fundamentais na forma de reconhecer as receitas.
Anthropic trata plataformas em nuvem como a Amazon como canais de distribuição de seus produtos, incluindo o valor total das vendas por esses canais em sua receita. Já a OpenAI utiliza o método de valor líquido, contabilizando apenas a fatia real que recebe de parceiras como a Microsoft.
Segundo relatos, investidores já tentaram recálculos para comparar os números das duas empresas, mas concluíram que: as informações disponíveis são insuficientes para uma equivalência precisa. O professor de Finanças da Stern School of Business da Universidade de Nova York, Aswath Damodaran, afirma que, desde que as empresas mantenham consistência interna nos critérios, usar cifras líquidas ou brutas é aceitável, desde que proporcione o máximo de transparência aos investidores.
Limitações do ARR: um "storytelling" de crescimento não padronizado
Receita anualizada (ARR) em si já é um indicador flexível e facilmente distorcido.
ARR, ou taxa de execução de receita anual, baseia-se em projetar para o ano inteiro a performance de um período curto (mês ou trimestre), ou somar o valor de contratos válidos nos próximos 12 meses. Segundo reportagens, empresas têm amplo espaço para definir esse número, e, caso as vendas futuras não se concretizem, ele rapidamente se torna irrealista.
Damodaran compara a excessiva atenção ao ARR com "olhar para o boletim de uma criança do jardim de infância", e afirma: "A partir do momento em que focamos no ARR, já nos desviamos do essencial."
Ainda mais relevante é o fato de que a receita anualizada pode diferir consideravelmente da receita anual efetivamente reconhecida pela empresa.
Segundo relatos, fontes indicam que a OpenAI atualmente projeta uma receita anual efetiva de cerca de US$ 35 bilhões para 2026, apenas metade da previsão de receita anualizada para o final do ano. A Anthropic enfrenta um gap semelhante: documentos acessados pela Bloomberg mostram que a receita efetiva da empresa em 2025 deve ser de cerca de US$ 4,6 bilhões, enquanto a receita anualizada anunciada externamente já ultrapassava US$ 9 bilhões.
Impacto no mercado: efeito caixa preta pressiona investidores
Na ausência de divulgação financeira padronizada, os números de receita das duas empresas tornaram-se o termômetro da narrativa de investimento em IA, e sua incerteza está repercutindo em todo o mercado.
Mark Luschini, estrategista-chefe de investimentos da Janney Montgomery Scott, diz: "Quando um player de mercado tão relevante opera, em certo grau, como uma caixa preta, investir torna-se muito mais difícil." Ele observa que qualquer incerteza sobre a perspectiva de negócios de OpenAI e Anthropic "apenas adiciona uma camada de dúvida sobre as incertezas já existentes e persistentes no mercado."
O relatório aponta que, com o avanço das ações de tecnologia mantendo os índices próximos das máximas históricas, qualquer sinal de desaceleração nas vendas dessas duas empresas pode repercutir em todo o mercado, impactando as expectativas de fornecedores de chips e empresas beneficiadas pela onda de investimentos em IA.
OpenAI e Anthropic não são as únicas empresas de IA a enfatizar receita anualizada. Nesta onda atual, um número crescente de startups de destaque utiliza esse indicador para exibir crescimento e sustentar altos valuations no mercado privado. Para Damodaran, a discussão sobre detalhes técnicos do ARR, na prática, evita uma questão mais fundamental: qual será o volume real de vendas que essas empresas precisarão gerar para cobrir sua enorme estrutura de custos e justificar uma avaliação acima de US$ 1 trilhão.
A reportagem pontua ainda que, com a Anthropic prestes a abrir capital em Wall Street, esse cenário de assimetria de informações pode estar próximo de um ponto de virada.
Assim que as duas empresas fizerem IPO, investidores terão acesso a relatórios financeiros em conformidade com os princípios contábeis geralmente aceitos (GAAP), diminuindo drasticamente a utilidade do ARR, e permitindo que o mercado avalie sua real situação financeira com muito mais precisão.
Aviso Legal: o conteúdo deste artigo reflete exclusivamente a opinião do autor e não representa a plataforma. Este artigo não deve servir como referência para a tomada de decisões de investimento.
Talvez também goste
Deutsche Bank: A “quinta rodada de recuperação das ações de tecnologia” nas bolsas americanas desde o final de julho chegou ao topo; prepare-se para uma “reversão em V invertido”
O Deutsche Bank reduziu a classificação das ações de tecnologia dos EUA de "outperform" para "neutro", apontando que a quinta rodada de alta dessas ações, iniciada em 29 de julho, está próxima do limite superior do canal de tendência de longo prazo. O espaço atual para valorização é de apenas cerca de 4 pontos percentuais, enquanto dados históricos sugerem que o risco de queda pode chegar a 16 pontos percentuais. Espera-se que os recursos migrem para outros setores; o mercado europeu, devido à baixa exposição ao setor de tecnologia, tende a se beneficiar relativamente. No entanto, destaca-se que a tendência de longo prazo de desempenho superior das ações de tecnologia permanece inalterada.
Quão caro é o aluguel de poder computacional de IA nos Estados Unidos? O “preço à vista” é duas vezes maior que o de contratos de longo prazo e quatro vezes a barreira de retorno das empresas de nuvem.
O preço de aluguel de capacidade de computação de IA no mercado à vista de curto prazo chega a US$ 40 a 50 bilhões por gigawatt/ano, enquanto o preço em contratos de longo prazo é de apenas US$ 20 bilhões/ano. O ponto de equilíbrio dos operadores de supernuvem é cerca de US$ 12 bilhões/ano. No entanto, segundo análise do Goldman Sachs, grandes fornecedores de nuvem como o Google alugam capacidade com altos prêmios, cuja razão principal é que a capacidade construída internamente não acompanha a demanda; quando a capacidade interna for suficiente, o prêmio do mercado à vista desaparecerá.
Nomura alerta: Índices de ações dos EUA estão "gravemente distorcidos", dez ações respondem por 70% da alta do S&P e atenção para novos impactos do diesel
McElligott acredita que o S&P 500 está passando por uma "prosperidade ilusória": 85% dos componentes já sofreram uma correção (com 1/6 caindo pela metade). O mais perigoso é que a atual baixa correlação do mercado só foi vista historicamente na véspera da crise financeira de 2007 e no "apocalipse da volatilidade" de 2018. O mercado enfrenta dois grandes riscos ocultos: o primeiro é que a receita da OpenAI ficou muito abaixo do esperado (apenas 30% do previsto), abalando a base da narrativa de IA; o segundo é que a escassez estrutural de refino faz com que a "diferença de preço do diesel = volatilidade das taxas de juros", tornando-se uma bomba invisível.
Preços de criptomoedas
Mais
