Primeiro semestre de 2025 da OpenAI: US$ 4,3 bilhões em receita, US$ 13,5 bilhões em prejuízo

• A OpenAI registrou US$ 4,3 bilhões em receita e US$ 13,5 bilhões em prejuízo líquido no primeiro semestre de 2025
• Mais da metade do prejuízo líquido veio da reavaliação de títulos conversíveis com juros
• Os custos de pesquisa e desenvolvimento foram a maior despesa, com US$ 6,7 bilhões, e vendas e marketing e remuneração baseada em ações também representaram uma fatia significativa
• A OpenAI está pagando 20% da receita à Microsoft, e houve queima de caixa de US$ 2,5 bilhões no semestre
• No fim de julho, a empresa tinha US$ 17,5 bilhões em caixa e títulos, e está em andamento uma captação adicional de US$ 30 bilhões

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Principais resultados da OpenAI no primeiro semestre de 2025

• A OpenAI registrou US$ 4,3 bilhões em receita no primeiro semestre de 2025
• No mesmo período, houve prejuízo líquido de US$ 13,5 bilhões

Motivos do prejuízo e principal estrutura de custos

• Mais da metade do prejuízo líquido corresponde a um item relacionado à reavaliação de títulos conversíveis com juros
• Os custos de pesquisa e desenvolvimento (P&D) foram de US$ 6,7 bilhões, a maior fatia entre as despesas totais
• Foram gastos US$ 2 bilhões com vendas e marketing e US$ 2,5 bilhões em remuneração baseada em ações
  • Esse valor é quase o dobro do registrado no primeiro semestre do ano anterior

Outros custos e relação contratual

• De acordo com o contrato com a Microsoft, 20% da receita é pago à Microsoft
• Houve queima de caixa de US$ 2,5 bilhões no primeiro semestre

Situação dos investimentos e valor da empresa

• No fim de junho, a empresa tinha US$ 17,5 bilhões em caixa e títulos
  • Desse total, US$ 10 bilhões são recursos obtidos por meio de novos investimentos
• No fim de julho, estava sendo buscada uma captação adicional de US$ 30 bilhões
• Na atual oferta pública de aquisição (tender offer), o braço com fins lucrativos da OpenAI está sendo avaliado em cerca de US$ 500 bilhões

Questões recentes da OpenAI e perspectivas

• Estruturas de divisão de receita como o contrato da OpenAI com a Microsoft sugerem um alto peso de custos para startups
• Levanta-se a necessidade de estratégias para que startups de IA evitem esse modelo de divisão de receita, como diversificação de financiamento e uso de open source

[GN⁺]

Comentários do Hacker News

• Acho que as pessoas estão subestimando seriamente o tamanho que a receita com anúncios pode alcançar no futuro. Mesmo sem anúncios, já faturam US$ 4,3 bilhões com mais de 700 milhões de usuários ativos semanais, a maioria usando de graça. O Google tira praticamente toda a sua receita de anúncios (US$ 264 bilhões em 2024). Hoje, o ChatGPT já tem mais confiança do consumidor do que o Google, e há várias formas de inserir resultados patrocinados. Esses experimentos já começaram, como no anúncio recente do recurso de checkout direto. Minha maior preocupação pessoal é que a qualidade dos modelos de pesos abertos vindos da China fique boa demais em hardware de consumo. Ainda assim, acho que estará tudo bem enquanto a OpenAI continuar sendo a opção padrão para o usuário comum

  • Tenho receio de que acabem colocando anúncios até para assinantes pagos. O Google também gera algo como US$ 30 por ano em receita publicitária por usuário, mas não existe um Google Premium sem anúncios porque essa receita é extremamente concentrada em certos usuários. Os usuários mais ricos respondem pela maior parte da receita publicitária, e são justamente o grupo com maior chance de pagar por um premium sem anúncios. Se você tirar esse grupo e transformá-lo em assinante, teria que cobrar algum valor absurdo para compensar a perda gigantesca de receita. No caso do ChatGPT, os usuários premium que pagam US$ 20 a US$ 200 talvez sejam justamente o grupo que eles menos queiram perder em termos de monetização por anúncios
  • Não consigo acreditar que esse volume enorme de gasto com anúncios seja de fato justificado por aumento nas vendas. As pessoas realmente compram esses produtos absurdos depois de ver anúncios?
  • Tenho dúvidas se a OpenAI realmente tem algum fosso competitivo. Não há aderência suficiente para prender o usuário aqui. Se o Google acoplar IA à infraestrutura que já tem em busca, anúncios, vídeo, email, navegador etc., não vejo por que seria insubstituível. O usuário leigo nem vai perceber diferença de qualidade entre modelos, então no fim os números só vão mudar conforme o marketing. O poder de distribuição da marca Google, conhecida globalmente e na qual as pessoas de fato confiam e pagam, é enorme. O Google pode simplesmente gastar capital próprio e fazer marketing de forma agressiva. Pode empurrar isso como fez com o Chrome, sem preocupação com caixa. A OpenAI vai sofrer cada vez mais pressão dos investidores por retorno. Se eu tivesse que apostar quem vai ficar sem dinheiro primeiro, não apostaria contra o Google
  • No momento em que começarem a misturar anúncios nas respostas, eu paro de usar. Modelos abertos já são bons o bastante. Por enquanto o ChatGPT só é mais conveniente. Isso pode mudar facilmente
  • A opinião de que “a OpenAI ficará bem enquanto continuar sendo a escolha do consumidor comum” me parece idêntica à antiga tese de “enquanto a Tesla estiver à frente da tecnologia chinesa...”. A OpenAI pode até virar uma empresa lucrativa, mas não vejo base para concluir que terá fosso ou monopólio

• É interessante como as pessoas vivem comparando empresas de IA com casos do passado, quando justamente os precedentes antigos não permitem prever isso. GPU não é ferrovia nem fibra óptica. A estrutura de custos de serviços de LLM como o ChatGPT é completamente diferente da web. É caro de construir, mas operar também custa caríssimo. Grandes empresas como Meta, Microsoft, Amazon e Google provavelmente sobrevivem mesmo se esse investimento fracassar, mas OpenAI, Anthropic e outras podem entrar logo em dificuldade e acabar reféns da Nvidia

  • Ao contrário de infraestrutura como ferrovias ou cabos de fibra, os recursos computacionais topo de linha de 2025 talvez não valham grande coisa em 2027. Não parece um ativo que preserve valor como as infraestruturas das bolhas antigas
  • Não é só a possibilidade de fracasso do investimento; acho alta também a chance de o mercado global despencar como na crise do subprime
  • No fim, a receita precisa ser maior que os custos. Dinheiro de venture capital uma hora acaba. Se entra menos do que sai, a empresa inevitavelmente quebra
  • Lembro da frase de J. Paul Getty: “Se você deve US$ 100 ao banco, o problema é seu; se deve US$ 100 milhões, o problema é do banco”. A Nvidia pode, paradoxalmente, acabar tendo que ser cuidadosa com seus próprios clientes. Talvez por isso essas estruturas de negócio mais estreitas estejam surgindo agora
  • Mesmo que a estrutura de negócio seja diferente, os fundamentos de negócio e finanças são sempre os mesmos. Em bolhas, por mais que digam “dessa vez é diferente”, a realidade acaba chegando

• O número mais interessante do artigo foi este (tirando remuneração em ações): US$ 4,3 bilhões de receita com clientes do ChatGPT e taxas de API, US$ 6,7 bilhões em P&D e US$ 2 bilhões em vendas e marketing. Mas quase não vejo publicidade do ChatGPT, então fico curioso sobre onde esse dinheiro está sendo gasto. E também queria entender onde entram os custos operacionais dos servidores de inferência. Estão dentro de P&D? Ou P&D é só treino de novos modelos, e os servidores de inferência ficam em outra linha?

  • O uso gratuito normalmente entra em vendas e marketing. É tratado como custo de aquisição de clientes. Esse custo não entra como custo do produto, e sim como despesa operacional, então não afeta a margem bruta. O custo de computação em P&D é apenas para treino/desenvolvimento. Inferência (operação do serviço) entra em COGS (custo dos produtos vendidos). Essa linha não foi detalhada separadamente, mas dá para inferir pelo demonstrativo de resultados (para contexto, eu opero uma empresa de inferência)
  • Marketing não é a mesma coisa que publicidade. Claro que pode haver alguma mídia tradicional aí, mas a maior parte provavelmente vai para construção de marca, parcerias e marketing estratégico, além de lobby. Fazer lobby com governos e organizar grandes eventos também custa caro. Pela minha experiência, suspeito que uma parte considerável de “vendas e marketing” tenha ido para lobby e relações governamentais. E como parece ter funcionado, para eles provavelmente valeu o investimento
  • No Reino Unido eu vi anúncio do ChatGPT em ponto de ônibus. Eram duas pessoas conversando felizes em um café. Uma segurava um celular, e no canto superior direito havia só um logo translúcido grande do ChatGPT. Não explicava o produto em nada. Só passava a sensação de que estar junto deixa a conversa mais feliz
  • Não lembro onde vi, mas acho que li que a OpenAI fechou acordos com escolas, universidades e o governo dos EUA. Imagino que o custo de fechar negócios grandes assim entre em vendas e marketing
  • Se parar o P&D, modelos concorrentes mais baratos alcançam rapidinho (em 3 a 6 meses pode surgir um modelo 10x mais barato). Se parar o treinamento, até modelos de código começam a acumular dívida técnica em 3 a 6 meses

• Se US$ 3 bilhões em remuneração em ações forem para 3.000 funcionários, isso dá cerca de US$ 830 mil por pessoa em 6 meses. Quase 60% da receita total vai para os funcionários

  • Com a Meta oferecendo pacotes na casa de US$ 100 milhões para tirar talentos, US$ 830 mil por pessoa até parece pouco
  • É assim mesmo que a riqueza deve ser distribuída de forma ampla
  • Remuneração em ações não é saída real de caixa. Só dilui a participação dos acionistas existentes e é separada do fluxo de caixa que a empresa tem em mãos. Só há alguma mudança pequena de liquidez em eventos ligados às opções (compra, venda etc.). Mesmo que a OpenAI intermedeie vendas secundárias das opções dos funcionários, isso não afeta diretamente as finanças da empresa. Não é a empresa recebendo parte do investimento, e sim uma transação entre investidor e funcionário. Em termos morais, pode ser dinheiro que a empresa deixa de captar, mas não é uma estrutura em que ela gasta o caixa que possui
  • Dizer que remuneração em ações equivale a 60% da receita é enganoso. Na prática, de um custo total de cerca de US$ 12,1 bilhões, as ações representam algo como US$ 2,5 bilhões, ou seja, só cerca de 21% do custo total. Só P&D já passa de 1,5x a receita

• A situação financeira parece bem apertada. É normal uma empresa de nova tecnologia operar no vermelho no começo, mas a estrutura de perdas não parece algo que escale facilmente; pode até ficar mais difícil à medida que a empresa cresce. A menos que algo mude profundamente e rápido, a situação pode piorar bruscamente

  • Anúncios ou comissões por recomendação podem ser a resposta. Por exemplo, no Reino Unido um corretor de seguro de vida ou de hipoteca pode ganhar algo como £1.000 em comissão, então se o ChatGPT conseguir oferecer um negócio melhor, eu ficaria feliz em deixar essa comissão com ele
  • Se o modelo operacional do ChatGPT continuar como está e o hardware simplesmente for evoluindo com o tempo, os custos naturalmente vão convergir para quase zero. 99% dos usuários nem vão perceber diferença
  • Se eu soubesse exatamente quando a bolha vai estourar, já teria feito short nessas empresas
  • A solução mais óbvia para OpenAI e ChatGPT é publicidade. É um caminho praticamente inevitável. Só existe futuro se colocarem uma rede de anúncios grande e altamente lucrativa no ChatGPT. Na verdade, não terem introduzido anúncios já agora parece até uma burrice. O modelo de publicidade já é um setor amplamente validado e compreendido. Se a Meta conseguiu construir um negócio de anúncios de US$ 200 bilhões, o ChatGPT também pode montar um sistema de mais de US$ 20 bilhões por ano. Não dá para sobreviver por muito tempo só com a vontade de captar mais dinheiro. Antes que a bolha de IA esfrie em 2026~2027, eles precisam rapidamente virar o perfil para publicidade para sustentar a valuation
  • Novos hardwares podem reduzir drasticamente os custos de inferência e treinamento, resolvendo esse problema de forma natural

• Receita líquida (income) é o valor que sobra depois de descontar custos etc. da receita bruta. Um título que fala ao mesmo tempo em income e loss no demonstrativo está errado. Na prática, foram US$ 4,3 bilhões de receita

  • Qualquer pessoa endividada sabe que dá para existir renda e prejuízo ao mesmo tempo. income é só revenue

• Como alguém que usa a internet desde a era do Prodigy em 1990, o começo da OpenAI parece um dos maiores de todos os tempos. Mais impressionante até do que o Google em 1998, quando fornecia busca gratuita não lucrativa ao Yahoo. Pago US$ 20 por mês desde que o Plus foi lançado. Do jeito que está, a OpenAI vai muito bem

• Eles provavelmente nem estão preocupados. No pior caso, é só abrir capital e passar isso para o mercado. A monetização de LLMs ainda está só começando. O caminho mais óbvio para a OpenAI é competir com o Google em busca (assim como a Perplexity define sua identidade como competidora em busca). Todas essas empresas vão se expandir verticalmente e se tornar plataformas cada vez mais completas

  • Tentar competir com o Google em busca é um desafio enorme. O Google tem influência monopolista grande o suficiente para forçar vantagem aos próprios serviços em email, navegador, YouTube etc. Pode até reduzir o preço dos anúncios para um quinto e ainda assim continuar lucrativo. No fim, mesmo que o ChatGPT passe a ter anúncios, se tiver que competir com a busca do Google cobrando 1/5 do preço, fica difícil ver como isso seria rentável

• US$ 13,5 bilhões de prejuízo líquido não é algo tão grave. A maior parte é perda contábil. A queima real de caixa no primeiro semestre de 2025 foi de US$ 2,5 bilhões. Com algo em torno de US$ 17,5 bilhões em caixa (com base no financiamento mais recente), eles aguentam cerca de 3,5 anos no ritmo atual

  • A depreciação (depreciation, custo de ativos duráveis) piora à medida que a infraestrutura cresce

• Às vezes penso que a essência do machine learning não era justamente minimizar perdas?