O projeto "Código Vermelho" da OpenAI: Será que o projeto Shallotpeat surge como resposta ao Gemini 3 do Google? Supostamente já na próxima semana…

OpenAI versus Google na corrida da IA: uma análise econômica aprofundada da batalha de mercado.

O equilíbrio de poder no Vale do Silício mudou drasticamente. Há três anos, foi a gigante dos mecanismos de busca, Google, que foi pega de surpresa pelo sucesso repentino do ChatGPT; agora, a antiga pioneira OpenAI se encontra na defensiva. Relatórios internos pintam um retrato de uma empresa sob imensa pressão: o CEO Sam Altman iniciou um realinhamento estratégico sob o lema interno de “Código Vermelho”. O gatilho é a enorme recuperação tecnológica da concorrente Alphabet, cujo modelo mais recente, Gemini 3, está liderando os benchmarks e cujo novo modelo de imagem, Nano Banana Pro, está redefinindo os padrões.

Para manter sua dominância tecnológica, a OpenAI está se preparando para o lançamento acelerado no mercado de um novo modelo de raciocínio, que rumores apontam ser o misterioso Shallotpeat. Essa jogada decisiva está até mesmo colocando em espera projetos geradores de receita, como assistentes de compras e integrações de publicidade. Mas a corrida não é mais puramente tecnológica; é uma questão de resistência econômica. Enquanto a Alphabet registra lucros recordes na casa das centenas de bilhões graças à sua infraestrutura em nuvem, a OpenAI, apesar de seu rápido crescimento, luta contra custos exorbitantes e prejuízos consideráveis. A análise a seguir lança luz sobre o abismo financeiro, os sacrifícios estratégicos do "Código Vermelho" e a questão de se a OpenAI conseguirá resistir à pressão da máquina do Google.

O nome oficial do novo modelo de raciocínio da OpenAI ainda não foi confirmado publicamente. Internamente, o modelo está sendo desenvolvido sob o codinome Shallotpeat, de acordo com diversas fontes confiáveis. Esse nome aparece em documentos internos e memorandos do CEO Sam Altman, que descreve o modelo como uma resposta direcionada às vantagens de desempenho do Gemini 3 do Google. A escolha do nome Shallotpeat é programática e indica que a OpenAI identificou as fragilidades de seus modelos existentes durante o pré-treinamento e pretende abordá-las especificamente.

Além do codinome principal Shallotpeat, outros nomes estão circulando entre os desenvolvedores e em plataformas de benchmark. Por exemplo, um modelo chamado Robin foi encontrado no LM Arena, que pode representar uma versão de teste ou variante. Além disso, algumas análises técnicas mencionam um modelo relacionado chamado Garlic, descrito como um desenvolvimento independente do Shallotpeat, que supostamente implementa melhorias específicas em programação e raciocínio lógico.

Especula-se que o nome final do produto a ser lançado na próxima semana seja algo como "Red GPT", sendo este último uma referência à iniciativa interna Code Red. O nome oficial deverá ser anunciado pouco antes do lançamento, visto que a OpenAI tradicionalmente distingue entre nomes de código internos e nomes de produtos públicos.

Como um antigo monopolista se tornou um desafiante e está colocando o líder de mercado na defensiva.

A OpenAI está se preparando para lançar um novo modelo de raciocínio. Testes internos indicam que ele está superando o Gemini 3, do Google, que será lançado em breve. O lançamento faz parte de um realinhamento estratégico que exige que outros projetos sejam deixados de lado. A OpenAI planeja lançar o novo modelo de raciocínio já na próxima semana, de acordo com um memorando interno do CEO Sam Altman, divulgado pelo The Information. Altman afirmou que o novo modelo está apresentando desempenho superior ao do produto concorrente do Google, o Gemini 3, em avaliações internas. Não está claro se este é o modelo Shallotpeat. O lançamento acelerado é a ponta de lança de uma iniciativa internamente apelidada de Código Vermelho. A OpenAI está respondendo à crescente pressão do Google. A gigante das buscas aumentou o número de usuários ativos mensais de seu chatbot Gemini de 450 milhões em julho para 650 milhões em outubro, e o Gemini 3 superou a concorrência em diversos benchmarks. Altman alertou internamente sobre possíveis dificuldades econômicas temporárias devido ao ressurgimento do concorrente.

Para se concentrar totalmente no aprimoramento do ChatGPT e seu novo modelo, a OpenAI está suspendendo outros projetos comerciais, segundo o The Information. A introdução de publicidade e o desenvolvimento de agentes de IA autônomos para compras e tarefas de saúde estão sendo adiados. O desenvolvimento do Pulse, um serviço de briefings personalizados, também deixou de ser prioridade. Em vez disso, os recursos serão direcionados para aprimorar o comportamento do modelo no ChatGPT, especialmente na geração de imagens. A solução da OpenAI está sob crescente pressão após o lançamento do novo e extremamente poderoso modelo de imagem Nano Banana Pro pelo Google, juntamente com o Gemini 3. Três anos atrás, a situação era exatamente oposta: o próprio Google emitiu um alerta vermelho para responder à ameaça repentina ao seu mecanismo de busca representada pelo lançamento do ChatGPT. Naquela época, a gigante das buscas reestruturou diversas equipes para acelerar o desenvolvimento de seus próprios modelos de IA, o que culminou no lançamento da série Gemini.

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Comparação entre gigantes do setor financeiro: turbulência nas vendas e desafios de rentabilidade

O desempenho financeiro de ambos os concorrentes revela diferenças fundamentais em suas posições econômicas iniciais. A OpenAI registrou receita de US$ 4,3 bilhões no primeiro semestre de 2025, um aumento de 16% em relação a todo o ano de 2024. Sua receita anualizada já havia atingido US$ 10 bilhões em junho de 2025, enquanto a empresa almeja pelo menos US$ 12,7 bilhões para o ano completo de 2025. Apesar desse crescimento impressionante, a OpenAI permanece com prejuízos significativos. Os custos de pesquisa e desenvolvimento totalizaram US$ 6,7 bilhões no primeiro semestre de 2025, enquanto as despesas operacionais com inferência foram estimadas em US$ 3,8 bilhões em 2024 e já haviam atingido US$ 8,65 bilhões no primeiro semestre de 2025. Os prejuízos em 2024 totalizaram aproximadamente US$ 5 bilhões, e a taxa de consumo de caixa para 2025 é estimada em US$ 8,5 bilhões. A OpenAI gastou aproximadamente US$ 3,8 bilhões em inferência em 2024, enquanto a maior parte de seus US$ 5 bilhões em despesas com pesquisa e desenvolvimento foi destinada a experimentos, testes e modelos que nunca serão publicados. Os custos de P&D aumentaram de US$ 2,5 bilhões em 2024 para US$ 6,7 bilhões no primeiro semestre de 2025, evidenciando os enormes investimentos em desenvolvimento de modelos e escalonamento de infraestrutura.

A Alphabet, por outro lado, se apresenta como uma gigante financeiramente robusta. O terceiro trimestre de 2025 registrou o primeiro trimestre com receita acima de US$ 100 bilhões, atingindo US$ 102,3 bilhões, um aumento de 16% em relação ao ano anterior. O lucro líquido subiu 33%, para US$ 35 bilhões. O Google Cloud teve um crescimento de receita de 34%, chegando a US$ 15,2 bilhões, enquanto o YouTube Advertising gerou US$ 10,3 bilhões. Os investimentos em infraestrutura técnica totalizaram US$ 24 bilhões no trimestre, evidenciando o enorme investimento em infraestrutura de IA. Essa solidez financeira permite que o Google faça investimentos de longo prazo em pesquisa e infraestrutura de IA sem enfrentar pressões imediatas sobre a lucratividade. A carteira de pedidos acumulada na nuvem atingiu US$ 155 bilhões, indicando crescimento sustentado e contratos de longo prazo com clientes. A disparidade financeira entre as duas empresas é impressionante: enquanto a Alphabet já gerou bilhões em lucros e possui fluxo de caixa consolidado, a OpenAI precisa buscar financiamento externo e enfrenta enormes prejuízos operacionais.

Código Vermelho como ajuste estratégico: implicações econômicas de um foco

A iniciativa Code Red da OpenAI não é apenas uma reação à adversidade, mas sim um ajuste estratégico na alocação de recursos sob pressão competitiva. Sam Altman lançou essa iniciativa interna para aprimorar o ChatGPT e adiar outros projetos, como os de publicidade, assistentes de compras e assistentes de IA para a área da saúde. Essa mudança de prioridades reflete um ajuste econômico clássico às novas realidades competitivas. Os custos de oportunidade implícitos dos projetos adiados devem ser ponderados em relação aos benefícios previstos do lançamento acelerado do modelo. A OpenAI está focada em aprimorar a experiência do usuário, a personalização, a velocidade e a confiabilidade. O foco na geração de imagens em resposta ao Nano Banana Pro do Google demonstra um posicionamento defensivo em um segmento de mercado estrategicamente importante. A decisão de pausar as integrações de publicidade, apesar de descobertas no código do aplicativo Android já indicarem tais planos, sugere uma priorização interna que sacrifica a monetização de curto prazo em prol do posicionamento de mercado a longo prazo. A estratégia Code Red, portanto, envia um sinal econômico ao mercado: a OpenAI está aceitando dificuldades econômicas temporárias para defender sua liderança tecnológica. Os projetos da Pulse para briefings personalizados e agentes de compras autônomos estão sendo adiados, embora representem potenciais fontes de receita. Essa alocação de recursos segue o princípio econômico de maximizar os retornos em situações de incerteza: o risco de perder terreno no negócio principal é considerado maior do que o risco de perder projetos paralelos.

Métricas de usuários e dinâmica de participação de mercado: o cenário competitivo quantitativo

As métricas de usuários revelam uma dinâmica competitiva complexa entre a vantagem de ser pioneiro e a integração ao ecossistema. O ChatGPT registrou entre 700 e 800 milhões de usuários ativos semanais em outubro de 2025, enquanto o Gemini alcançou 650 milhões de usuários ativos mensais no mesmo período. As taxas de crescimento são notáveis: o Gemini passou de 450 milhões de usuários em julho para 650 milhões em outubro de 2025, representando um crescimento de mais de 44% em apenas três meses. O crescimento do ChatGPT, por outro lado, desacelerou: de dezembro de 2024 a fevereiro de 2025, o número de usuários semanais aumentou de 300 milhões para 400 milhões, um aumento de 33%, mas a taxa de crescimento diminuiu ao longo de 2025. Fontes relatam que o ChatGPT detinha uma participação de 60,4% no mercado de IA generativa em fevereiro de 2025, enquanto o Gemini alcançou 13,5%. O Microsoft Copilot utiliza modelos da OpenAI e atingiu uma participação de mercado de 14,1%. A distribuição geográfica apresenta semelhanças: os EUA representam o maior mercado de usuários para ambas as plataformas, com 15,1% para o ChatGPT e 14,6% para o Gemini. A Índia é o segundo maior mercado para ambas. A faixa etária de 25 a 34 anos é a mais relevante para ambas as plataformas. No entanto, a intensidade de uso difere: os usuários do ChatGPT passam, em média, 12 minutos e 9 segundos por visita, enquanto os usuários do Gemini passaram, em média, 7 minutos e 8 segundos em outubro de 2025. O número de visualizações de página por visita é de 4,5 para o ChatGPT e 4,52 para o Gemini. A taxa de rejeição do ChatGPT é de 40,01%. O número diário de solicitações para o ChatGPT atingiu 2,5 bilhões em julho de 2025. O processamento mensal de tokens no Google aumentou para 7 trilhões de tokens por minuto. O número de clientes corporativos do Gemini no Google Cloud cresceu 35 vezes em relação ao ano anterior. 92% das empresas da Fortune 500 usam o ChatGPT de alguma forma. A integração do mecanismo de busca do Google por meio do AI Overviews alcança 2 bilhões de usuários mensais. A integração do Gemini com o Android atinge mais de 3 bilhões de dispositivos em todo o mundo.

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Investimentos em pesquisa e desenvolvimento como fator competitivo: a economia de escala do treinamento em IA

Os custos de pesquisa e desenvolvimento revelam diferenças fundamentais nas economias de escala das duas empresas. A OpenAI investiu US$ 2,5 bilhões em P&D em 2024, com a maior parte destinada a experimentos e modelos não publicados. O primeiro semestre de 2025 registrou gastos em P&D de US$ 6,7 bilhões, sugerindo uma taxa anual superior a US$ 13 bilhões. Os custos de inferência dispararam de US$ 3,8 bilhões em 2024 para US$ 8,65 bilhões no primeiro semestre de 2025. Essa explosão de custos reflete a realidade econômica do treinamento de modelos de IA: quanto mais poderosos os modelos, maiores os custos computacionais. A maior parte dos US$ 5 bilhões gastos em P&D em 2024 foi destinada a execuções de pesquisa, treinamento experimental ou redução de riscos, enquanto apenas US$ 480 milhões foram usados ​​para treinar modelos efetivamente lançados, como GPT-4.5, GPT-4o e o3. Os custos marginais implícitos da melhoria do modelo aumentam exponencialmente. A OpenAI investiu aproximadamente US$ 1,8 bilhão em inferência em 2024, o que implica uma margem de lucro de cerca de 50% e um retorno sobre as vendas de aproximadamente US$ 3,7 bilhões. Os custos totais computacionais em 2024 foram estimados em US$ 6 bilhões. Os gastos com P&D em 2024 foram de US$ 5 bilhões, com amortização ao longo de vários anos. As despesas com vendas e marketing atingiram US$ 2 bilhões no primeiro semestre de 2025. Os salários dos funcionários também somam bilhões. O planejamento de capacidade total prevê a construção de 250 gigawatts de capacidade computacional até 2033, o que custaria US$ 10 trilhões. Data centers de um gigawatt custam entre US$ 32,5 bilhões e US$ 60 bilhões e levam dois anos e meio para serem construídos. As necessidades totais de financiamento para os próximos doze meses são estimadas em US$ 400 bilhões.

O Google possui um orçamento de P&D para toda a empresa superior a US$ 40 bilhões anualmente, com uma parcela significativa alocada para pesquisa em IA. Os investimentos em infraestrutura técnica, por si só, atingiram US$ 24 bilhões no terceiro trimestre de 2025. O investimento total em infraestrutura de IA para 2025 é estimado em US$ 85 bilhões. O Google processa 980 trilhões de tokens mensalmente, quase o dobro dos 480 trilhões de tokens processados ​​em maio de 2025. A eficiência energética melhorou 33 vezes e a pegada de carbono por solicitação foi reduzida 44 vezes. O Google pode amortizar os custos de treinamento e inferência de modelos por meio de seus negócios de nuvem existentes e aproveitar as sinergias de seu desenvolvimento de semicondutores. O desenvolvimento interno de chips usando TPUs reduz a dependência da NVIDIA e diminui o custo marginal da inferência. As vantagens de escalabilidade do Google são substanciais: a integração do Gemini ao mecanismo de busca, Android e Workspace permite a distribuição imediata para bilhões de dispositivos sem custos adicionais de aquisição de clientes. Os custos de infraestrutura podem ser amortizados em todo o portfólio da Alphabet, enquanto a OpenAI precisa arcar com todos os custos internamente.

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Estratégias de monetização e rentabilidade a longo prazo: caminhos para a sustentabilidade econômica.

As abordagens de monetização das duas empresas diferem fundamentalmente e têm implicações profundas para sua lucratividade a longo prazo. A OpenAI gera receita principalmente por meio de assinaturas do ChatGPT, uso da API e vendas corporativas. O número de assinantes pagantes atingiu dez milhões, considerando os planos Plus, Team e Pro, além de um milhão de usuários comerciais. A receita anual de assinaturas é de US$ 2,7 bilhões e a projeção é de que alcance US$ 4 bilhões até o final de 2025. O uso da API e as vendas corporativas contribuem ainda mais para a diversificação da receita. A OpenAI oferece recursos de produtividade, como edição de planilhas e apresentações, para uma integração mais profunda nos fluxos de trabalho corporativos. O modelo de preços segue o clássico freemium, com US$ 20 por mês para recursos premium. O retorno sobre as vendas da inferência é de aproximadamente 50%, o que deve levar a uma melhoria na escalabilidade à medida que o número de usuários aumenta. No entanto, os custos estão crescendo mais rápido do que as receitas: os gastos com P&D aumentaram de US$ 2,5 bilhões em 2024 para US$ 6,7 bilhões no primeiro semestre de 2025. Os custos de inferência subiram de US$ 3,8 bilhões em 2024 para US$ 8,65 bilhões no primeiro semestre de 2025. Essa estrutura de custos exige uma captação de recursos contínua. A OpenAI anunciou uma rodada de financiamento de US$ 40 bilhões em março de 2025, liderada pelo SoftBank, com uma avaliação de US$ 300 bilhões. As necessidades de financiamento para os próximos doze meses são estimadas em US$ 400 bilhões. A lucratividade a longo prazo depende da capacidade de reduzir os custos de inferência e desenvolver novos canais de monetização. Embora as integrações de publicidade planejadas tenham sido suspensas, elas continuam sendo uma fonte potencial de receita. O desenvolvimento de agentes de compras autônomos e IA para a área da saúde também foi adiado, mesmo que esses mercados ofereçam um potencial de receita significativo. A intensidade da concorrência força a OpenAI a sacrificar a monetização a curto prazo em prol do posicionamento de mercado.

O Google adota uma estratégia de monetização diferente. A receita do Gemini não é divulgada separadamente, mas integrada à receita total do Google Search, Google Cloud e Workspace. As visualizações de IA no mecanismo de busca alcançam dois bilhões de usuários mensais e contribuem indiretamente para a receita de publicidade. A receita do Google Cloud cresceu 34%, atingindo US$ 15,2 bilhões, com o Gemini desempenhando um papel significativo para clientes corporativos. Os 85.000 clientes corporativos do Gemini no Google Cloud registraram um aumento de 35 vezes no uso em relação ao ano anterior. O preço do Gemini é semelhante ao da OpenAI, com US$ 20 por mês para recursos premium, mas a monetização é gerenciada por meio do sistema de faturamento e distribuição existente do Google. A receita de publicidade da Alphabet atingiu US$ 74,18 bilhões no terceiro trimestre de 2025, um aumento de 12,7% em relação ao ano anterior. A publicidade no YouTube alcançou US$ 10,26 bilhões. A receita de assinaturas cresceu 21%, chegando a US$ 12,9 bilhões. O Google consegue recuperar os custos de sua infraestrutura de IA por meio de múltiplas fontes de receita e aproveitar as sinergias de sua plataforma de publicidade existente. A rentabilidade a longo prazo da Gemini depende, portanto, menos de assinaturas diretas do que do fortalecimento do ecossistema Alphabet como um todo. A carteira de pedidos de serviços em nuvem, avaliada em US$ 155 bilhões, oferece visibilidade sobre a receita futura. As margens operacionais da Alphabet são de 30,5%, enquanto a OpenAI continua a registrar prejuízos substanciais.

Cenários econômicos futuros e previsões competitivas: Caminhos para a maturidade do mercado

As perspectivas econômicas de longo prazo de ambas as empresas mostram caminhos diferentes para a maturidade de mercado e a lucratividade. A OpenAI precisa alcançar economias de escala massivas para reduzir os custos de inferência e recuperar seus investimentos em P&D. Com 800 milhões de usuários ativos semanais e 10 milhões de assinantes pagantes, a OpenAI possui uma base sólida para o crescimento. Sua expansão planejada para um bilhão de usuários até o final de 2025 melhoraria significativamente suas economias de escala. No entanto, os custos estão crescendo mais rápido do que as receitas. Os investimentos em P&D aumentaram de US$ 2,5 bilhões em 2024 para US$ 6,7 bilhões no primeiro semestre de 2025. Os custos de inferência aumentaram de US$ 3,8 bilhões em 2024 para US$ 8,65 bilhões no primeiro semestre de 2025. Para alcançar a lucratividade, a OpenAI precisa reduzir os custos de inferência por usuário e desenvolver novos canais de monetização. As integrações de publicidade planejadas podem gerar receita substancial, mas a adoção pelos usuários é incerta. O desenvolvimento de soluções empresariais especializadas para saúde, finanças e comércio eletrônico pode gerar margens maiores do que as assinaturas padrão. A plataforma de API para desenvolvedores oferece uma abordagem ecossistêmica, mas a concorrência de modelos de código aberto como o Llama da Meta e o Mistral está se intensificando. A visão de longo prazo de Altman prevê 250 gigawatts de capacidade computacional até 2033, o que custaria dez trilhões de dólares. Essa ambição exige um financiamento contínuo de mais de 400 bilhões de dólares nos próximos doze meses. A avaliação da OpenAI pode chegar a 300 bilhões de dólares, mas a lucratividade permanece incerta. A dinâmica competitiva força a OpenAI a equilibrar a monetização de curto prazo com o posicionamento de mercado a longo prazo. A estratégia Code Red sinaliza um compromisso com a pressão competitiva e uma disposição para sacrificar ganhos de curto prazo. A questão é se os mercados de capitais financiarão esse modelo de crescimento no longo prazo.

O Google está trilhando um caminho diferente para a maturidade de mercado. A integração do Gemini em seu mecanismo de busca, Android e Workspace permite uma monetização lenta, porém constante, sem cobrança direta. O AI Overviews alcança dois bilhões de usuários e melhora a qualidade da busca, impulsionando indiretamente a receita de publicidade. A adoção corporativa está crescendo, com 85.000 clientes e um aumento de 35 vezes no uso. A carteira de pedidos em nuvem de US$ 155 bilhões proporciona visibilidade da receita futura. O investimento de capital de US$ 85 bilhões em infraestrutura de IA em 2025 será recuperado em todo o portfólio da Alphabet. O desenvolvimento interno de chips usando TPUs reduz a dependência da NVIDIA e diminui os custos de inferência. A eficiência energética melhorou 33 vezes e a pegada de carbono foi reduzida em 44 vezes. O Google pode diluir os custos fixos de infraestrutura em várias fontes de receita, enquanto a OpenAI arca com todos os custos internamente. A estratégia de longo prazo do Google parece visar estabelecer a IA como uma commodity e monetizá-la por meio de seu ecossistema. As margens da nuvem melhoram com o aumento da automação e da escalabilidade. O poder de mercado do mecanismo de busca do Google permanece intacto, com uma participação de mercado de 90%. Os riscos regulatórios decorrentes de processos antitruste, particularmente a multa de US$ 3,45 bilhões imposta pela UE, podem impactar os modelos de negócios. A longo prazo, o Google poderia oferecer serviços de IA como parte de sua plataforma de nuvem e publicidade, enquanto a OpenAI precisa se concentrar em modelos de IA pura. A questão é se o modelo de negócios baseado em IA pura pode ser economicamente sustentável ou se, em última análise, será absorvido pelos principais provedores de nuvem. A dinâmica competitiva mostra que o Google pode defender sua posição de mercado por meio da integração do ecossistema e da solidez financeira, enquanto a OpenAI depende da inovação tecnológica e do crescimento acelerado. A sustentabilidade econômica de ambas as abordagens será determinada nos próximos três a cinco anos.

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