Nem a OpenAI, nem a Amazon: o verdadeiro vencedor do acordo de 38 bilhões de dólares é a Nvidia.
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Publicado em: 6 de novembro de 2025 / Atualizado em: 6 de novembro de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Nem a OpenAI, nem a Amazon: o verdadeiro vencedor do acordo de 38 bilhões de dólares é a Nvidia – Imagem: Xpert.Digital
Maior que a bolha da internet? O hype em torno da IA está atingindo um novo nível de irracionalidade.
Queimando dinheiro para o futuro: por que a OpenAI está perdendo ainda mais bilhões, apesar dos bilhões em receita?
O acordo de US$ 38 bilhões entre a OpenAI e a Amazon Web Services é muito mais do que uma gigantesca aquisição de infraestrutura – é um ponto de virada estratégico que expõe impiedosamente as mudanças tectônicas e as profundas contradições da revolução global da IA. Por trás da enorme soma, está a história de uma empresa que, apesar de uma avaliação astronômica de até US$ 500 bilhões, está presa em um paradoxo econômico: valor de mercado máximo com lucratividade operacional mínima. Este acordo é a tentativa calculada da OpenAI de se libertar de sua dependência precária de seu principal parceiro, a Microsoft, e, simultaneamente, um esforço desesperado para satisfazer a demanda exponencialmente crescente por poder computacional que ameaça engolir todo o seu modelo de negócios.
O acordo revela uma complexa estrutura de poder na qual cada participante persegue sua própria agenda: a Amazon está lançando uma investida estratégica para alcançar a liderança na corrida da computação em nuvem, enquanto a verdadeira beneficiária dessa corrida armamentista parece ser a gigante dos chips, Nvidia, cuja tecnologia forma a base de tudo. No cerne da questão, porém, reside uma pergunta fundamental que remete aos excessos das bolhas tecnológicas do passado: esses investimentos gigantescos — somente a OpenAI planeja gastos de US$ 1,4 trilhão — poderão algum dia ser recuperados por meio de receitas reais? Analisar esse acordo é, portanto, vislumbrar o funcionamento interno da economia da IA, um mundo dividido entre apostas visionárias no futuro, riscos existenciais e uma lógica de financiamento que parece estar testando os limites da racionalidade.
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A reorganização estratégica da economia da infraestrutura em nuvem – Quando a dependência se torna estratégia: A aposta de 38 bilhões de dólares no futuro da inteligência artificial.
O acordo de US$ 38 bilhões entre a OpenAI e a Amazon Web Services representa muito mais do que um contrato de fornecimento típico. Ele marca uma mudança fundamental na arquitetura de poder da indústria global de tecnologia e revela as dependências precárias sobre as quais se baseia toda a revolução da inteligência artificial. Embora à primeira vista a OpenAI pareça estar apenas garantindo acesso a centenas de milhares de processadores gráficos da Nvidia, uma análise mais aprofundada revela uma complexa rede de cálculos estratégicos, riscos existenciais e uma lógica de financiamento que lembra os excessos das bolhas tecnológicas do passado.
O acordo revela a posição frágil de uma empresa que, apesar de sua avaliação entre US$ 300 e US$ 500 bilhões e receita anualizada de aproximadamente US$ 12 bilhões, opera com prejuízo estrutural. Com uma queima de capital projetada de US$ 8 bilhões somente em 2025 e perdas acumuladas que podem chegar a cerca de US$ 44 bilhões até 2028, a OpenAI se encontra em um paradoxo: máxima valorização de mercado com mínima rentabilidade operacional.
A anatomia econômica de uma crise de infraestrutura
O problema fundamental da inteligência artificial moderna se manifesta em um desequilíbrio simples, porém crucial: os requisitos de recursos para treinar e operar grandes modelos de linguagem estão crescendo exponencialmente, enquanto as oportunidades de monetização são lineares ou até mesmo estagnadas. A OpenAI precisa de poder computacional para suas gerações de modelos atuais e planejadas em uma escala que desafia qualquer analogia histórica. A administração da empresa planeja investir um total de US$ 1,4 trilhão em processadores e infraestrutura de data centers nos próximos anos.
Para contextualizar essa escala: os investimentos planejados superam o produto interno bruto de diversas economias desenvolvidas. O setor estima o custo de um único data center de um gigawatt em cerca de US$ 50 bilhões, com 60% a 70% desse valor atribuído a semicondutores especializados. Com uma meta de dez gigawatts de capacidade total, a OpenAI opera em uma escala que supera até mesmo os investimentos em infraestrutura de gigantes da computação em nuvem já consolidados, como Microsoft e Google.
A estrutura de custos revela o calcanhar de Aquiles estrutural do modelo de negócios: estima-se que a OpenAI gaste de 60% a 80% de sua receita apenas com poder computacional. Com uma receita de US$ 13 bilhões, isso se traduz em custos de infraestrutura de US$ 10 bilhões, além de despesas substanciais com pessoal, pesquisa, desenvolvimento e processos operacionais. Mesmo com previsões de crescimento otimistas, permanece questionável se e quando essa estrutura de custos permitirá uma lucratividade sustentável.
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A estratégia de diversificação como uma necessidade existencial
Nesse contexto, a parceria com a Amazon Web Services surge não como uma expansão, mas como uma estratégia de sobrevivência. Até recentemente, a OpenAI estava presa a uma dependência sem precedentes da Microsoft. A gigante de software sediada em Redmond investiu um total de 13 bilhões de dólares na OpenAI desde 2019 e, em troca, recebeu não apenas participações substanciais na receita, mas também direitos exclusivos de fato sobre a infraestrutura em nuvem.
Essa situação apresentou à OpenAI uma dupla vulnerabilidade: tecnologicamente, a empresa dependia de uma única fonte de infraestrutura, causando gargalos na escalabilidade. Economicamente, uma parcela significativa da receita retornava diretamente para a Microsoft — inicialmente 75%, até que o investimento fosse totalmente recuperado, e posteriormente 49% dos lucros. Esse arranjo mostrou-se cada vez mais insustentável à medida que os planos de crescimento da OpenAI se tornavam mais ambiciosos.
A renegociação da parceria com a Microsoft em outubro de 2025 eliminou a exclusividade na nuvem, mas também evidencia a relação tensa entre as duas empresas. Reportagens na mídia sobre queixas antitruste e divergências relativas à propriedade intelectual, poder computacional e estruturas de governança ressaltam a fragilidade dessa relação simbiótica.
A nova estratégia se baseia em uma diversificação radical. Além da Amazon como nova parceira, a OpenAI agora possui acordos com a Microsoft no valor de US$ 250 bilhões, com a Oracle no valor de US$ 300 bilhões, com a provedora especializada CoreWeave no valor de US$ 22,4 bilhões, além de colaborações com o Google Cloud, Nvidia, AMD e Broadcom. Embora essa diversificação reduza as dependências individuais, ela também cria novas complexidades na orquestração de diferentes infraestruturas e conjuntos de tecnologias.
A Perspectiva da Amazon: Recuperação Estratégica na Competição em Nuvem
Para a Amazon Web Services, o acordo representa um avanço estratégico em um mercado cada vez mais competitivo. Embora a AWS continue sendo líder global em computação em nuvem, com uma participação de mercado entre 29% e 32%, sua dinâmica de crescimento nos últimos anos tem apresentado tendências preocupantes. Enquanto a AWS cresceu 17% no segundo trimestre de 2025, o Microsoft Azure aumentou 39% e o Google Cloud, 34%. Os principais contratos de IA nos últimos anos foram fechados principalmente com concorrentes.
A participação de mercado da AWS caiu de 50% em 2018 para menos de 30% atualmente. Esse declínio gradual em importância resultou, paradoxalmente, do domínio inicial da Amazon: como provedora de infraestrutura consolidada, a AWS não possuía a integração estreita com os principais desenvolvedores de IA que a Microsoft detinha por meio de seu investimento bilionário na OpenAI e o Google por meio de seus próprios modelos de linguagem. A parceria com a Anthropic, menos bem posicionada, compensou apenas parcialmente essa desvantagem, mesmo que a Amazon já tivesse investido oito bilhões de dólares nela.
O anúncio do acordo com a OpenAI impulsionou a capitalização de mercado da Amazon em mais de US$ 100 bilhões, ressaltando sua importância para os investidores. Para a AWS, o acordo significa não apenas receita substancial, mas, mais importante, um sinal poderoso: a maior provedora de nuvem do mundo agora também é uma parceira de infraestrutura importante da empresa líder em IA. Os US$ 38 bilhões podem parecer modestos em comparação com os compromissos totais da OpenAI, de US$ 1,4 trilhão, mas marcam o início de um relacionamento potencialmente de longo prazo, com significativas opções de expansão até 2027 e além.
A Amazon promete fornecer toda a capacidade computacional acordada no contrato até o final de 2026, dando à OpenAI acesso imediato a centenas de milhares de chips da Nvidia em seus data centers. Essa disponibilidade rápida resolve um problema crucial para a OpenAI: o prazo extremamente longo necessário para construir sua própria infraestrutura. Enquanto o projeto Stargate, em parceria com a SoftBank e a Oracle, visa construir dez gigawatts de capacidade a longo prazo, a OpenAI precisa de recursos disponíveis a curto prazo para treinar novos modelos e expandir os serviços existentes.
A dimensão tecnológica: a Nvidia como a verdadeira beneficiária.
Após uma análise mais detalhada, uma terceira parte emerge como talvez a maior vencedora nesta situação: a Nvidia. A empresa de semicondutores domina o mercado de aceleradores de IA com uma participação estimada em 80% e estabeleceu uma posição quase monopolista. Os chips GB200 e GB300 que a Amazon fornece para a OpenAI representam a mais recente geração Blackwell da Nvidia e oferecem um aumento drástico no desempenho para treinamento e inferência de IA.
A plataforma GB300 NVL72 combina 72 GPUs Blackwell Ultra e 36 CPUs Grace baseadas em ARM em um design de rack com refrigeração líquida que opera como uma única GPU de grande porte. Comparada à geração anterior, Hopper, a Nvidia promete um aumento de desempenho de 50 vezes para tarefas de raciocínio de IA e uma melhoria de dez vezes na capacidade de resposta do usuário. Esses avanços tecnológicos são cruciais para os planos ambiciosos da OpenAI para os chamados sistemas de IA "agentes", que visam possibilitar a resolução autônoma de problemas em múltiplos estágios.
As cargas de trabalho de IA com agentes diferem fundamentalmente das tarefas de inferência clássicas. Enquanto os modelos de linguagem convencionais respondem a consultas individuais com respostas individuais, os sistemas com agentes são projetados para decompor tarefas complexas em subetapas, tomar decisões independentes e buscar soluções de forma iterativa. Essas capacidades exigem poder computacional significativamente maior e tempos de processamento mais longos, impulsionando ainda mais a demanda por processadores mais potentes.
O custo dessa tecnologia de ponta é astronômico. Estima-se que um único superchip GB300 custe entre US$ 60.000 e US$ 70.000. Com a necessidade de centenas de milhares de chips, os custos de aquisição chegam a dezenas de bilhões de dólares. A Nvidia se beneficia de um ciclo de retroalimentação positiva: quanto mais se investe em infraestrutura de IA, maior a demanda por chips da Nvidia, o que, por sua vez, aumenta o valor de mercado e a solidez financeira da empresa, possibilitando novos investimentos em startups de IA que, consequentemente, necessitam de ainda mais chips da Nvidia.
Essa dinâmica se manifesta no recente anúncio da Nvidia de um investimento de US$ 100 bilhões na OpenAI. O acordo segue uma lógica notável: a Nvidia fornece capital que a OpenAI utiliza para construir data centers, os quais são então equipados com chips da Nvidia. O dinheiro essencialmente passa de um bolso para o outro, com a Nvidia financiando simultaneamente a demanda por seus próprios produtos. Analistas do Bank of America apontam algumas questões contábeis, mas a estratégia está dando certo: a Nvidia alcançou uma capitalização de mercado de mais de US$ 5 trilhões e está entre as empresas mais valiosas do mundo.
A arquitetura do financiamento: entre a inovação e a irracionalidade
A onda de investimentos em infraestrutura de IA é de uma magnitude que deixa até mesmo observadores experientes do mercado perplexos. Somente as grandes empresas de tecnologia Meta, Microsoft, Google e Amazon planejam investimentos de capital estimados em US$ 320 bilhões para 2025, principalmente em data centers de IA. Essa quantia supera o Produto Interno Bruto (PIB) da Finlândia e é quase equivalente à receita total da ExxonMobil em 2024.
Analistas da Bain & Company preveem que o setor de IA precisará gerar US$ 2 trilhões em receita anual até 2030 para justificar os investimentos planejados em infraestrutura. Seus cálculos identificam uma lacuna de financiamento de US$ 800 bilhões entre a receita necessária e as expectativas realistas. O Morgan Stanley prevê uma lacuna de financiamento de US$ 15 trilhões nos próximos três anos. Esses números levantam questões fundamentais sobre a sustentabilidade do atual ciclo de investimentos.
O problema é agravado pela velocidade com que o capital está sendo consumido. A OpenAI gerou US$ 4,3 bilhões em receita no primeiro semestre de 2025, enquanto consumiu US$ 2,5 bilhões em caixa em seis meses. Isso equivale a uma taxa de consumo de caixa de mais de US$ 8 bilhões anualmente, que deve aumentar ainda mais até 2028. Mesmo com projeções otimistas de receita de US$ 29,4 bilhões para 2026 e US$ 125 bilhões para 2029, a OpenAI prevê perdas elevadas contínuas e necessidades significativas de capital.
Esses déficits são financiados por meio de rodadas contínuas de financiamento com avaliações cada vez maiores. Uma rodada de financiamento em março de 2025 avaliou a OpenAI em US$ 300 bilhões; apenas sete meses depois, uma venda secundária de ações elevou a avaliação para US$ 500 bilhões. Essa avaliação implica uma relação preço/vendas de aproximadamente 38, com base na receita projetada de US$ 13 bilhões para 2025, enquanto empresas de software típicas são avaliadas em duas a quatro vezes sua receita anual.
A OpenAI está deliberadamente trabalhando para contornar as métricas tradicionais de lucratividade. A empresa comunica aos investidores uma métrica criativa chamada "lucro ajustado por IA", que exclui blocos de custos significativos, como os bilhões gastos no treinamento de grandes modelos de linguagem. De acordo com essa métrica fictícia, a OpenAI deveria se tornar lucrativa em 2026, enquanto os números reais preveem prejuízos de US$ 14 bilhões para 2026, que devem se acumular em US$ 44 bilhões até 2028.
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Estresse da monetização: por que investimentos bilionários ameaçam os lucros
O Projeto Stargate: Uma empreitada monumental entre visão e arrogância.
A manifestação mais ambiciosa dessa lógica de investimento é o projeto Stargate, uma joint venture entre a OpenAI, o SoftBank e a Oracle, com investimentos planejados de até US$ 500 bilhões ao longo de quatro anos. O projeto prevê a construção de até 20 data centers de última geração com capacidade total de dez gigawatts, o equivalente ao consumo de energia de aproximadamente dez usinas nucleares ou ao fornecimento de energia de quatro milhões de residências.
A estrutura de parceria revela a complexidade do financiamento: o SoftBank atua como principal investidor com uma participação de aproximadamente 40%, a OpenAI também contribui com 40%, e a Oracle e a investidora em tecnologia dos Emirados Árabes Unidos, MGX, fornecem conjuntamente os 20% restantes. Os primeiros US$ 100 bilhões para o primeiro ano já foram em grande parte comprometidos; para os US$ 400 bilhões restantes, os parceiros buscam investidores externos específicos para cada projeto, como a Apollo Global Management e a Brookfield Asset Management.
Os primeiros data centers já estão em construção. A Oracle instalou os primeiros racks GB200 em seu campus principal em Abilene, Texas. Outras localizações foram identificadas em Lordstown, Ohio; no Condado de Milam e em Shackelford, Texas; e no Condado de Doña Ana, Novo México. A SoftBank planeja estabelecer instalações de 1,5 gigawatts em Ohio e no Texas, que devem estar operacionais dentro de 18 meses.
A estrutura de financiamento combina capital próprio, financiamento de dívida relacionado ao projeto e modelos inovadores de leasing. Segundo relatos da mídia, a OpenAI e seus parceiros estão negociando contratos de leasing para os chips necessários, o que reduziria a necessidade de capital, mas reforçaria o vínculo da OpenAI com a Nvidia. Espera-se que os futuros usuários dos data centers contribuam com aproximadamente dez por cento dos custos do projeto.
Críticos como Elon Musk, CEO da Tesla, duvidam da viabilidade desses planos, argumentando que o SoftBank poderia realisticamente levantar "bem menos de US$ 10 bilhões". Até agora, os compromissos assumidos refutaram esse ceticismo, mas a questão fundamental permanece: como esses investimentos gigantescos serão recuperados se nem mesmo as projeções de receita mais otimistas cobrem o custo do capital?
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Implicações macroeconômicas: leis de escala no limite de sua capacidade
Toda a lógica de investimento se baseia em uma premissa fundamental: as chamadas leis de escala da inteligência artificial. Essas leis afirmam que modelos maiores, com mais parâmetros, treinados com mais dados e maior poder computacional, levam a melhores resultados. Essa relação tem se mostrado notavelmente estável nos últimos anos, possibilitando melhorias de desempenho previsíveis simplesmente com o aumento da escala de recursos.
No entanto, há sinais crescentes de que essa abordagem linear está chegando aos seus limites. O modelo mais recente da OpenAI, o Orion, decepcionou as expectativas e não conseguiu entregar os saltos de desempenho esperados, apesar do aumento significativo no gasto de recursos. Gary Marcus, professor de Psicologia e Neurociência da Universidade de Nova York e crítico proeminente da abordagem do Vale do Silício, argumenta que a teoria fundamental por trás da estratégia "quanto maior, melhor" é falha.
Abordagens alternativas, como as técnicas demonstradas pelo DeepSeek, mostram que ganhos de eficiência expressivos são possíveis por meio de algoritmos aprimorados, sem a necessidade de escalonamento massivo. Caso essas abordagens prevaleçam, os enormes investimentos em escalonamento tradicional perderiam valor considerável. A OpenAI e outras empresas teriam que repensar fundamentalmente suas estratégias e poderiam perder suas vantagens atuais nesse processo.
A demanda por energia representa outra restrição fundamental. A Agência Internacional de Energia estima que os data centers foram responsáveis por aproximadamente dois por cento do consumo global de energia em 2022. Essa participação pode mais que dobrar, chegando a 4,6 por cento até 2026. Os dez gigawatts planejados apenas para o projeto Stargate da OpenAI equivalem a cerca de cinco milhões de chips especializados ou à produção de dez usinas nucleares. Essas magnitudes levantam questões existenciais sobre sustentabilidade e aceitação social.
Os gargalos de capacidade já estão se manifestando. Por exemplo, segundo previsões, a Alemanha só conseguirá aumentar a capacidade de conexão de TI dos data centers de 2,4 para 3,7 gigawatts até 2030, enquanto a demanda empresarial é estimada em pelo menos doze gigawatts. Os EUA já possuem 20 vezes a capacidade da Alemanha, mas mesmo lá, os gargalos estão se tornando evidentes.
A Brookfield Asset Management prevê que a capacidade global de data centers de IA aumentará de aproximadamente sete gigawatts no final de 2024 para 15 gigawatts no final de 2025 e para 82 gigawatts em 2034. Esse aumento de mais de dez vezes em uma década exigirá investimentos superiores a sete trilhões de dólares americanos, dos quais dois trilhões são especificamente destinados à construção de data centers de IA. O financiamento dessas somas transformaria fundamentalmente os mercados de capitais e poderia potencialmente excluir outras áreas de investimento.
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A dimensão geopolítica: a soberania tecnológica como fator competitivo
As estruturas de dependência na infraestrutura de nuvem estão assumindo dimensões geopolíticas cada vez maiores. Na Alemanha e na Europa, crescem as preocupações com a dependência excessiva de provedores de nuvem dos EUA. De acordo com uma pesquisa da Bitkom, 78% das empresas alemãs acreditam que a Alemanha depende demais de provedores de nuvem dos EUA, enquanto 82% desejam hiperescaladores europeus que possam competir com os líderes de mercado não europeus.
Os três maiores hiperescaladores dos EUA, Amazon, Microsoft e Google, controlam 65% do mercado global de nuvem. Na área de computação em nuvem, quase 40% das empresas alemãs relatam alta dependência de provedores de nuvem não europeus, enquanto menos de um quarto utiliza serviços de nuvem europeus. No campo da inteligência artificial, embora um quinto das empresas tenha conhecimento das ofertas europeias de IA, apenas cerca de 10% as utilizam de fato.
Essa dependência é cada vez mais percebida como um risco estratégico. Metade de todas as empresas que utilizam computação em nuvem se sente compelida a repensar sua estratégia de nuvem devido às políticas do governo dos EUA. A Deutsche Telekom está respondendo a isso construindo uma “Nuvem de IA Industrial” em Munique, um projeto multibilionário em cooperação com a Nvidia, que contará com mais de 10.000 chips de alto desempenho e deverá aumentar a capacidade de computação de IA da Alemanha em 50%.
A União Europeia está planejando um programa de € 200 bilhões com até cinco gigafábricas de IA, cada uma capaz de produzir mais de 100.000 chips. A UE cobrirá até 35% dos custos estimados de € 3 a € 5 bilhões por fábrica. Essas iniciativas representam tentativas de recuperar a soberania tecnológica, mas sua escala ainda está muito aquém dos investimentos dos EUA.
Os desafios para as soluções alternativas europeias são imensos. Os hiperescaladores como AWS, Azure e Google Cloud oferecem soluções simples e escaláveis com ecossistemas maduros que os provedores europeus não conseguem replicar a curto prazo. As pequenas e médias empresas (PMEs) são particularmente afetadas pela dependência e pelo aprisionamento a fornecedores específicos, uma vez que muitas vezes estão vinculadas a formatos específicos e sistemas proprietários.
Dinâmica de mercado: a concentração como risco sistêmico
A análise das estruturas de mercado revela uma crescente concentração em poucos players dominantes, criando riscos sistêmicos. No mercado de nuvem, os "Três Grandes" — AWS, Azure e Google Cloud — detêm mais de 60% do mercado, com o restante distribuído entre inúmeros provedores menores. A Nvidia domina o mercado de chips de IA com uma participação estimada em 80%.
Essa concentração é amplificada por efeitos de rede e ciclos de auto-reforço. Empresas com data centers maiores podem negociar melhores condições com fornecedores de hardware, aumentando ainda mais suas vantagens de custo. Desenvolvedores tendem a desenvolver para as plataformas com a maior base instalada, aumentando ainda mais sua atratividade. Investidores preferem empresas consolidadas com modelos de negócios comprovados, facilitando seu acesso a capital.
A integração vertical intensifica essa dinâmica. O Google está desenvolvendo seus próprios aceleradores de IA com TPUs, o que lhe permite construir infraestrutura de IA a um terço do custo dos sistemas baseados em Nvidia. A Amazon está desenvolvendo seus próprios chips com o Trainium, que já estão sendo usados pela Anthropic e podem se tornar relevantes também para a OpenAI. A Microsoft está investindo pesadamente no desenvolvimento de seus próprios semicondutores. Essa integração vertical aumenta drasticamente as barreiras de entrada para novos concorrentes.
As avaliações das empresas envolvidas refletem a expectativa de domínio contínuo. A Nvidia alcançou uma capitalização de mercado superior a cinco trilhões de dólares americanos, e a Microsoft e o Google estão entre as empresas mais valiosas do mundo. A Amazon viu seu valor aumentar em 100 bilhões de dólares americanos após o anúncio do acordo com a OpenAI. Essas avaliações se baseiam na premissa de que os atuais líderes de mercado não apenas manterão suas posições, mas também as expandirão.
A questão da governança: estruturas presas entre a inovação e o controle.
A estrutura corporativa da OpenAI reflete as tensões inerentes entre os objetivos de uma organização sem fins lucrativos e as necessidades comerciais. Originalmente fundada como uma organização sem fins lucrativos com a missão de desenvolver inteligência artificial para o benefício da humanidade, a OpenAI gradualmente se transformou em uma estrutura híbrida com uma subsidiária com fins lucrativos que possibilitou a entrada significativa de capital.
Os planos de reestruturação atuais visam uma transformação completa em uma organização com fins lucrativos, o que é um pré-requisito para as rodadas de financiamento planejadas. Os órgãos reguladores da Califórnia e de Delaware aprovaram essas medidas, mas elas levantam questões fundamentais: como a missão original se alinha às expectativas de retorno dos investidores que estão colocando centenas de bilhões de dólares em risco?
A participação da Microsoft ilustra essa complexidade. Inicialmente, a Microsoft recebe 75% das receitas até que seu investimento seja totalmente recuperado e, posteriormente, 49% dos lucros. Ao mesmo tempo, a Microsoft detém direitos exclusivos de propriedade intelectual sobre certas tecnologias e acesso preferencial a novos modelos até que a inteligência artificial geral seja alcançada. Essa estrutura vincula fortemente a OpenAI à Microsoft, mesmo após o fim da exclusividade na nuvem.
A estrutura de governança também precisa gerenciar as crescentes tensões entre parceiros estratégicos. Microsoft e Amazon competem diretamente no mercado de computação em nuvem, enquanto a OpenAI transita entre os dois. Oracle, Google e outros parceiros buscam seus próprios interesses estratégicos. Coordenar essas demandas diversas exige habilidade diplomática e pode levar a conflitos de interesse que prejudicam a eficiência operacional.
A dinâmica competitiva: a antropologia como contrapeso estratégico
A parceria entre a Amazon e a Anthropic forma um contraponto interessante à constelação Microsoft-OpenAI. A Amazon já investiu oito bilhões de dólares na Anthropic, concorrente fundada por ex-funcionários da OpenAI. Esse investimento posiciona a Amazon com um pé em cada campo: parceira de infraestrutura da OpenAI e principal investidora da Anthropic.
A Anthropic utiliza principalmente os chips Trainium da própria Amazon, enquanto a OpenAI depende do hardware da Nvidia. Essa diferenciação tecnológica permite que a Amazon busque abordagens distintas em paralelo e obtenha insights sobre a eficiência e o desempenho de diferentes arquiteturas. Caso os chips da Amazon ofereçam desempenho comparável a custos mais baixos, isso poderá reduzir sua dependência da Nvidia a longo prazo.
Os modelos Claude da Anthropic estão entre os chatbots mais poderosos disponíveis e competem diretamente com os modelos GPT da OpenAI. A Anthropic já é utilizada por dezenas de milhares de empresas através do serviço de nuvem de IA da Amazon, o Bedrock. O valor de mercado atual da Anthropic é de US$ 61,5 bilhões, significativamente menor que os US$ 500 bilhões da OpenAI, mas ainda assim uma avaliação considerável para uma empresa fundada em 2021.
O cenário competitivo apresenta riscos para todos os envolvidos. A Amazon está desenvolvendo seus próprios modelos de IA e pode se tornar uma concorrente de longo prazo para a Anthropic, da qual depende para conquistar clientes corporativos. A OpenAI compete com a Anthropic por talentos de desenvolvimento, clientes corporativos e atenção da mídia. A Microsoft está navegando entre seu investimento na OpenAI e a expansão de suas próprias capacidades em IA. Essas relações competitivas multilaterais criam incerteza estratégica.
O problema da rentabilidade: déficits estruturais apesar do crescimento da receita.
O principal desafio para todas as empresas de IA continua sendo a monetização. A OpenAI gerou US$ 4,3 bilhões em receita no primeiro semestre de 2025, 16% a mais do que sua receita total no ano anterior. A receita anualizada atingiu aproximadamente US$ 12 bilhões, com 700 milhões de usuários semanais. No entanto, cerca de 75% da receita provém de produtos para o consumidor final, principalmente assinaturas do ChatGPT, enquanto o segmento de clientes corporativos ainda é relativamente pequeno.
A conversão de usuários continua problemática. Com 700 milhões de usuários semanais, apenas cerca de 5% pagam por assinaturas premium. As taxas de crescimento do ChatGPT mostram sinais de saturação de mercado, criando pressão para encontrar novos métodos de monetização. A OpenAI está testando a publicidade e a monetização de seu aplicativo de geração de vídeos Sora, mas permanece incerto se essas medidas serão suficientes para cobrir os enormes custos.
Apesar dos avanços tecnológicos, a estrutura de custos continua sendo um desafio. O custo marginal por milhão de tokens de IA que a OpenAI cobra dos desenvolvedores caiu 99% em apenas 18 meses. No entanto, essa drástica redução de custos paradoxalmente leva a uma maior demanda geral por poder computacional, um fenômeno conhecido como Paradoxo de Jevons. À medida que os modelos de IA se tornam mais eficientes e baratos, seu uso aumenta desproporcionalmente, elevando os custos gerais em vez de reduzi-los.
Os prazos de retorno dos investimentos em infraestrutura são incertos. A McKinsey alerta que tanto o investimento excessivo quanto o insuficiente em infraestrutura acarretam riscos significativos. O investimento excessivo leva à perda de ativos caso a demanda fique aquém das expectativas. O investimento insuficiente significa ficar para trás da concorrência e perder participação de mercado. Otimizar esse equilíbrio exige previsões precisas em um ambiente extremamente volátil.
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Nossa experiência nos EUA em desenvolvimento de negócios, vendas e marketing - Imagem: Xpert.Digital
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Quão realistas são as previsões de receita? Quem ganha e quem perde? As disputas de poder em torno da infraestrutura de IA.
Expectativas dos investidores: entre a análise racional e o excesso especulativo
As avaliações das empresas de IA refletem expectativas extremas de crescimento futuro. A avaliação da OpenAI em US$ 500 bilhões implica que a empresa se tornará uma das mais valiosas do mundo, comparável à Apple ou à Saudi Aramco. Essa avaliação se baseia na premissa de que a OpenAI aumentará sua receita de US$ 13 bilhões em 2025 para US$ 100 bilhões em 2028 e, posteriormente, operará de forma lucrativa e sustentável.
Para atingir US$ 100 bilhões em receita, a OpenAI teria que cumprir diversas condições: o número de usuários pagantes teria que aumentar para 200 a 300 milhões, em comparação com os atuais 35 milhões. Novas fontes de receita, como publicidade, comércio eletrônico e produtos corporativos de alto valor agregado, teriam que ser desenvolvidas com sucesso. Os custos de inferência teriam que diminuir significativamente por meio de avanços tecnológicos e escalabilidade. Cada uma dessas premissas é altamente incerta.
Analistas da Epoch AI são críticos quanto à probabilidade da OpenAI atingir suas metas de receita. Em um cenário moderado, a OpenAI poderia alcançar uma receita entre US$ 40 bilhões e US$ 60 bilhões até 2028, em vez de US$ 100 bilhões, o que ainda representaria um crescimento excepcional. No entanto, a lucratividade continuaria difícil de alcançar, já que os custos acompanhariam o crescimento. Nesse cenário, a atual avaliação de US$ 500 bilhões estaria significativamente inflada.
Num cenário pessimista, o crescimento estagna mais cedo do que o esperado, novos concorrentes corroem as margens de lucro e os avanços tecnológicos não se concretizam. A OpenAI teria que rever significativamente sua avaliação, o que poderia desencadear uma reação em cadeia entre os investidores. O elevado endividamento e a dependência de fluxos constantes de capital tornariam a empresa vulnerável.
O índice Nasdaq, com forte presença de empresas de tecnologia, subiu 19% em 2025, a Nvidia valorizou-se mais de 25% e a Oracle, 75%. Essas avaliações refletem a esperança de que a revolução da IA realmente trará os ganhos de produtividade e os novos modelos de negócios prometidos. Mas também remetem a bolhas tecnológicas do passado, em que expectativas infladas levaram à destruição massiva de valor quando a realidade ficou aquém das previsões.
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Transformação Industrial: Casos de Uso entre a Promessa e a Realidade
A justificativa para esses investimentos maciços depende, em última análise, de casos de uso concretos e ganhos de produtividade mensuráveis. Os sistemas de IA com agentes prometem automatizar fluxos de trabalho complexos que antes exigiam conhecimento humano especializado. Em plataformas de logística, os agentes poderiam detectar atrasos nas entregas, redirecionar rotas, notificar clientes e atualizar automaticamente os níveis de estoque. Em softwares corporativos, eles poderiam compreender consultas, tomar decisões e executar planos de múltiplas etapas.
As aplicações atuais apresentam resultados mistos. A Microsoft relata mais de um milhão de agentes de IA criados por clientes usando os serviços do Azure AI Foundry Agent. Mais de 14.000 clientes usam o Azure AI Foundry para tarefas complexas de automação. Esses números demonstram uma adoção crescente, mas os ganhos reais de produtividade e a redução de custos muitas vezes permanecem anedóticos.
O Commerzbank, com a ajuda da Microsoft, desenvolveu a assistente virtual de clientes Ava ao longo de dois anos e elogia a colaboração. Esses casos de sucesso ilustram o potencial, mas representam implementações complexas que exigem tempo, recursos e conhecimento especializado consideráveis. A escalabilidade dessas soluções para diferentes setores e portes de empresas ainda é uma questão em aberto.
Os críticos apontam para a discrepância entre a expectativa e a realidade. A Bain & Company argumenta que os investimentos planejados podem não gerar a receita esperada. A consultoria estima que os fornecedores de IA precisarão atingir uma receita anual de dois trilhões de dólares até 2030, mas prevê uma lacuna de 800 bilhões de dólares em comparação com as expectativas realistas. Essa discrepância significa que quantias significativas de capital foram mal alocadas e que os investidores estão sofrendo perdas substanciais.
Riscos de bolhas: Paralelos com ciclos tecnológicos históricos
Os desenvolvimentos atuais mostram paralelos notáveis com bolhas tecnológicas anteriores. No final da década de 1990, as expectativas infladas em torno da internet impulsionaram as avaliações das empresas ponto-com a patamares astronômicos, antes que a realidade impusesse uma correção brutal. Muitos investidores perderam todo o seu capital; empresas consolidadas sobreviveram, mas com perdas significativas de valor.
A mania ferroviária do século XIX oferece outra analogia histórica. Investimentos maciços em infraestrutura ferroviária levaram à supercapacidade, falências e crises financeiras. Embora a ferrovia tenha transformado a economia e a sociedade a longo prazo, os primeiros investidores frequentemente sofreram perdas devastadoras. O paralelo é óbvio: investimentos em infraestrutura podem ser socialmente valiosos sem que os investidores lucrem.
Diversos sinais de alerta apontam para uma dinâmica de bolha. Os fluxos circulares de dinheiro, nos quais a Nvidia financia a OpenAI, que por sua vez compra chips da Nvidia, lembram estruturas semelhantes a um esquema Ponzi. As métricas de avaliação criativas, como os "lucros ajustados por IA", assemelham-se aos lucros pro forma da era ponto-com. As avaliações em constante ascensão, apesar das perdas estruturais, replicam padrões de bolhas anteriores.
A questão não é se, mas quando ocorrerá uma correção. Os gatilhos podem incluir: o fracasso notório de um projeto de IA, avanços tecnológicos em abordagens alternativas, intervenções regulatórias, escassez de energia ou simplesmente a incapacidade de alcançar os ganhos de produtividade prometidos. Tal correção provavelmente envolveria uma destruição significativa de valor, mas também poderia dar origem a modelos de negócios mais saudáveis e sustentáveis.
Implicações estratégicas: Posicionamento em um ambiente volátil
Isso levanta questões estratégicas complexas para empresas, investidores e formuladores de políticas. As empresas precisam decidir quanto investir em infraestrutura de IA e de quais provedores desejam se tornar dependentes. Os efeitos de dependência de plataformas de nuvem proprietárias dificultam a mudança posterior e criam compromissos de longo prazo.
As abordagens híbridas, que combinam infraestrutura local com serviços em nuvem, oferecem maior flexibilidade, porém com o custo de maior complexidade. As organizações mantêm o controle sobre as cargas de trabalho críticas, ao mesmo tempo que aproveitam a escalabilidade da nuvem para cargas variáveis. Otimizar esse equilíbrio exige análises minuciosas das características das cargas de trabalho, custos, requisitos de segurança e prioridades estratégicas.
Os investidores devem escolher entre diferentes exposições na cadeia de valor da IA. Provedores de infraestrutura como AWS, Azure e Google Cloud oferecem modelos de negócios relativamente estáveis com fluxos de caixa consolidados. Fabricantes de semicondutores como a Nvidia se beneficiam do ciclo de investimento independentemente do sucesso final de empresas específicas de IA. Startups de IA como OpenAI ou Anthropic oferecem maior potencial de crescimento, mas também um risco significativamente maior.
Os formuladores de políticas devem criar estruturas que permitam a inovação sem gerar riscos sistêmicos. As questões antitruste tornam-se cada vez mais importantes quando poucos atores dominantes controlam infraestruturas críticas. A política energética deve abordar a crescente demanda de eletricidade dos centros de dados de IA. As questões de soberania digital exigem investimentos estratégicos em alternativas europeias, sem gerar ineficiências protecionistas.
Evolução tecnológica: a eficiência como um potencial fator de mudança
Uma incerteza crucial permanece em relação ao desenvolvimento tecnológico. Caso ganhos drásticos de eficiência sejam alcançados, toda a lógica de investimento poderá mudar fundamentalmente. O Google demonstra que a infraestrutura de IA pode ser construída com seus próprios chips TPU a um terço do custo dos sistemas da Nvidia. Se essas abordagens prevalecerem, as estruturas de custos cairão consideravelmente e a rentabilidade será alcançada mais rapidamente.
A transição de cargas de trabalho de treinamento baseadas em GPU para cargas de trabalho de inferência baseadas em CPU também pode ser transformadora. As GPUs são valorizadas por suas capacidades de treinamento em IA, mas não são ideais para inferência. A mudança para CPUs para inferência pode reduzir o consumo de energia, melhorar o desempenho e oferecer uma solução mais econômica. A previsão da Brookfield de que a inferência representará aproximadamente 75% das necessidades de computação de IA até 2030 reforça essa mudança.
Novas arquiteturas de semicondutores projetadas especificamente para cargas de trabalho de IA podem possibilitar avanços ainda maiores em eficiência. A OpenAI está desenvolvendo seus próprios chips com a Broadcom e espera uma redução de custos de 20% a 30% em comparação com a tecnologia da Nvidia. Amazon, Google e outras gigantes da tecnologia estão adotando estratégias semelhantes. Caso esses esforços sejam bem-sucedidos, o domínio da Nvidia diminuirá e as estruturas de dependência sofrerão mudanças fundamentais.
Inovações algorítmicas poderiam ter um efeito disruptivo semelhante. As técnicas demonstradas pela DeepSeek mostram que arquiteturas mais inteligentes permitem uma economia drástica de recursos. Modelos de aprendizado de máquina que aprendem representações mais eficientes ou filtram melhor informações irrelevantes poderiam alcançar desempenho comparável com uma fração do poder computacional. Tais avanços tornariam os investimentos maciços em infraestrutura parcialmente obsoletos.
Cenários futuros: entre consolidação e disrupção
O desenvolvimento futuro pode seguir vários caminhos. No cenário de consolidação, os atuais líderes de mercado prevalecem e expandem seu domínio. AWS, Azure e Google Cloud controlam a infraestrutura de nuvem, a Nvidia domina o setor de semicondutores, e a OpenAI e alguns concorrentes dividem o mercado de aplicações de IA. Os investimentos maciços se pagam ao longo de longos períodos, e a lucratividade é alcançada, embora mais tarde do que o inicialmente previsto.
Nesse cenário, estruturas oligopolistas se estabeleceriam com altas barreiras de entrada para novos concorrentes. Os benefícios sociais da IA se materializariam, mas a criação de valor estaria concentrada nas mãos de poucas empresas. A intervenção regulatória provavelmente aumentaria para evitar o abuso do poder de mercado. Os investidores iniciais obteriam retornos substanciais, embora talvez não os esperados.
No cenário de disrupção, tecnologias ou modelos de negócios alternativos emergem, tornando as abordagens atuais obsoletas. Modelos de código aberto poderiam oferecer desempenho suficiente e minar a monetização de sistemas proprietários. Arquiteturas mais eficientes poderiam desvalorizar investimentos maciços em infraestrutura. Novos paradigmas de aplicação, além de grandes modelos de linguagem, poderiam surgir. Nesse cenário, muitos investimentos atuais sofreriam perdas, mas a democratização da IA se aceleraria.
Um cenário intermediário provável combina elementos de ambos os extremos. Os líderes de mercado atuais mantêm posições substanciais, mas as margens se reduzem devido à concorrência. Novos fornecedores especializados conquistam nichos de mercado. Os avanços tecnológicos reduzem os custos, mas não tão drasticamente quanto o esperado. A lucratividade é adiada, mas o negócio se torna sustentável. Os benefícios sociais se materializam gradualmente em indicadores de produtividade aprimorados e novas aplicações.
Adequado para:
Apostar no futuro em tempos de incerteza.
O acordo de US$ 38 bilhões entre a OpenAI e a Amazon Web Services personifica as ambivalências da atual revolução da IA. Por um lado, documenta o impressionante dinamismo de uma indústria disposta a investir centenas de bilhões de dólares em uma visão tecnológica. Os participantes estão adotando estratégias aparentemente racionais para diversificar dependências, garantir posições competitivas e participar de tecnologias potencialmente transformadoras.
Por outro lado, o acordo revela as bases precárias sobre as quais esses investimentos se apoiam. A discrepância entre avaliações gigantescas e perdas estruturais, os fluxos circulares de dinheiro entre investidores e beneficiários, as métricas de avaliação criativas e a enorme escala da alocação de capital remetem a bolhas históricas. A questão fundamental permanece sem resposta: as aplicações prometidas e os ganhos de produtividade poderão algum dia justificar os investimentos maciços?
Os próximos anos mostrarão se a atual onda de investimentos em infraestrutura entrará para a história como um posicionamento visionário para a era da IA ou como um desperdício irracional de capital. Independentemente do resultado, o acordo marca um ponto de virada na arquitetura de poder da indústria de tecnologia e ilustra que o futuro da inteligência artificial será determinado não apenas por avanços algorítmicos, mas também por realidades econômicas, parcerias estratégicas e, em última análise, pela disposição dos mercados em apostar em um futuro incerto.
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