Uma onda de ofertas públicas de capital que pode redefinir a escala de Wall Street está se formando no setor de inteligência artificial, mas sua premissa carrega uma tensão fundamental. De um lado, investidores como Brad Gerstner, da Altimeter Capital, projetam um crescimento de receita “incompreensível” para laboratórios como Anthropic e OpenAI. Do outro, céticos como Chamath Palihapitiya alertam para um iminente “acerto de contas” sobre o retorno real do investimento (ROI) que essa tecnologia entrega. Em episódio do podcast All-In de 10 de julho de 2026, os investidores debateram se a euforia atual é sustentável ou apenas o prelúdio de uma correção. O IPO da SpaceX, descrito como “didático” por levantar US$ 75 bilhões, serve de referência para as aberturas de capital da Anthropic — que segundo projeções de mercado poderia atingir um valor de US$ 3 trilhões — e da OpenAI. Palihapitiya, no entanto, sugere que as empresas deveriam ir a público agora, “antes que tudo comece a vazar para o lençol freático”.
A Tese do Hiper-Crescimento
A visão otimista se ancora em um mercado endereçável sem precedentes e na criação de um fosso competitivo. Gerstner argumenta que a inteligência é o maior TAM (Total Addressable Market) da história e que, nesta fase inicial, a preocupação com o ROI é secundária. O crescimento da receita dos laboratórios de fronteira seria a prova. A Anthropic, segundo rumores citados na discussão, estaria a caminho de superar US$ 100 bilhões em receita em 2026. A OpenAI, US$ 70 bilhões. Para Gerstner, tais empresas poderiam triplicar ou quintuplicar essa base no ano seguinte. A lógica é que vantagens de inteligência, mesmo que marginais, são indispensáveis em cenários competitivos, como no caso da Nvidia, que, segundo Jensen Huang, já usa IA para projetar a próxima geração de chips — “a máquina construindo a máquina”.
Essa dinâmica, segundo David Sacks, cria um duopólio de fato. Embora empresas tecnicamente sofisticadas como DoorDash e Coinbase estejam construindo sistemas de roteamento para usar modelos de código aberto mais baratos, a maioria das corporações não possui essa capacidade. A conveniência e o poder dos modelos de fronteira os tornam a escolha padrão. O resultado, segundo dados mencionados no debate, é que a participação do open-source nos gastos corporativos com IA teria caído de 19% para 11% no último ano. A hipótese de Gerstner é que a lacuna de inteligência entre os modelos de fronteira e os demais pode, na verdade, estar se ampliando, criando um ciclo recursivo: um modelo mais inteligente gera mais receita, que financia mais computação, que leva a um modelo ainda melhor.
O Acerto de Contas do Custo
A contrapartida a essa tese é pragmática e foca nos custos. Palihapitiya revelou que em sua própria empresa os custos com tokens de IA dobram a cada 45 dias, com um aumento de produtividade de no máximo 5%. Ele expande a anedota para uma análise macro: um estudo que realizou no modelo Fable 5, da Anthropic, indicou que o crescimento do lucro por ação do S&P 500 atribuível à IA seria de apenas 0% a 2%, com o restante vindo de poder de preço e recompras de ações. Para ele, a demanda corporativa pode se provar “frágil” quando os CFOs começarem a exigir provas de retorno, tornando o mercado consumidor um “porto seguro” mais estável.
Essa pressão por eficiência já gera respostas. O CTO do Uber detalhou como a empresa está implantando engenheiros em departamentos como jurídico e marketing para garantir o uso estratégico da IA, após o gasto com tokens ter saído de controle. A Meta, de Mark Zuckerberg, iniciou uma aparente guerra de preços ao lançar seu modelo Muse Spark 1.1, prometendo alta performance a um custo muito baixo. Em paralelo, emerge uma forte tendência de soberania em IA. Palihapitiya, após participar de uma comissão da ONU, afirmou que “não há um único país no mundo que não esteja tentando descobrir sua própria estratégia soberana de IA”, citando que eles preferem usar modelos open-source a se submeterem ao “risco técnico” de depender de uma plataforma fechada americana.
O mercado se encontra, portanto, em uma encruzilhada. A receita dos laboratórios de fronteira cresce a um ritmo que desafia precedentes históricos, validando a tese de que a inteligência é um produto premium indispensável. Contudo, as forças da comoditização, otimização de custos e geopolítica atuam em sentido contrário. A questão não é se o debate sobre o ROI ocorrerá, mas quando, e se até lá o duopólio de OpenAI e Anthropic terá construído uma vantagem intransponível. A complexidade de replicar esses modelos de fronteira é hoje seu maior ativo, mas a história da tecnologia sugere que nenhum fosso é permanente.
Fonte · Brazil Valley | Technology
