- No modelo do HSBC que incorpora os megacontratos de leasing de nuvem assinados com Microsoft e Amazon, a OpenAI é calculada como precisando de pelo menos US$ 207 bilhões em financiamento adicional para continuar operando até 2030, mantendo prejuízo ao longo do período
- A OpenAI assinou contratos de leasing de nuvem que totalizam US$ 1,8 trilhão, incluindo US$ 250 bilhões com a Microsoft e US$ 38 bilhões com a Amazon, e a capacidade contratada chega a 36 GW, num cenário em que só o aluguel anual de datacenters sobe para US$ 62 bilhões
- O HSBC projeta uma trajetória de alto crescimento em que o número de usuários cresce em curva S até 3 bilhões em 2030 — cerca de 44% da população adulta mundial excluindo a China —, com 10% deles como assinantes pagos e os LLMs capturando 2% do mercado de publicidade digital, elevando a receita de 2030 para US$ 213,59 bilhões
- Ao mesmo tempo, por causa do enorme custo de computação — com custo acumulado de leasing de nuvem de US$ 792 bilhões até 2030 e US$ 1,4 trilhão em 2033 —, mesmo somando fluxo de caixa livre acumulado, investimento da Nvidia, dívida não utilizada e liquidez disponível, ainda restaria um déficit de financiamento de US$ 207 bilhões
- O HSBC mantém forte otimismo de que a IA elevará a produtividade em todos os setores, mas mostra que, para absorver esse CAPEX gigantesco, a OpenAI pode acabar diante de escolhas dolorosas, como captar mais recursos ou renegociar contratos de datacenter
Megacontratos de nuvem e a estrutura de “poço de dinheiro”
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A OpenAI é comparada a “um enorme poço de dinheiro com um site em cima”, e, por ser uma empresa fechada, a profundidade desse poço depende de estimativas
- A equipe de software e serviços do HSBC nos EUA atualizou recentemente seu modelo financeiro da OpenAI
- A principal mudança foi incorporar os novos contratos de leasing de nuvem com Microsoft e Amazon
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Foi incorporado um contrato de leasing de computação em nuvem de US$ 250 bilhões com a Microsoft e um contrato de US$ 38 bilhões com a Amazon
- Com os dois contratos, mais 4 GW de demanda adicional de computação são somados à OpenAI, elevando a capacidade contratada total para 36 GW
- O valor total dos contratos é estimado em até US$ 1,8 trilhão
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Sob essas premissas, a OpenAI entra numa trajetória rumo a cerca de US$ 62 bilhões por ano em aluguel de datacenters
- Ainda assim, parte-se do pressuposto de que apenas cerca de um terço dessa capacidade contratada estará efetivamente em operação até o fim de 2030
- Uma parte do custo de nuvem é refletida em custo dos produtos vendidos (COGS), e outra parte em despesas de P&D
Premissas de usuários e receita: 3 bilhões de usuários e receita de assinatura e publicidade
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O HSBC primeiro construiu um modelo em curva S para o número de usuários a fim de estimar a receita da OpenAI
- Em 2030, o número de usuários chegaria a 3 bilhões, equivalente a 44% da população adulta mundial excluindo a China
- Como ponto de partida, foi usado um número estimado de cerca de 800 milhões de usuários no mês passado
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A composição da receita inclui assinaturas e publicidade, além de futura IA agentic, novos dispositivos etc.
- No curto prazo, parte-se da premissa de um modelo que depende principalmente de convencer usuários existentes a migrarem para assinaturas pagas
- No longo prazo, há espaço para adicionar novas fontes de receita como publicidade, agentic AI e um novo projeto com Jony Ive
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A premissa é que a assinatura de LLM se tornará um serviço tão difundido e útil quanto o Microsoft 365
- Em 2030, assume-se que 10% dos usuários da OpenAI serão clientes pagantes
- Hoje, a estimativa usada é de uma taxa paga de cerca de 5%
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Também foi acrescentada a premissa de que empresas de LLM capturarão 2% da receita do mercado global de publicidade digital
- Hoje, a participação da receita de empresas de LLM em publicidade digital é descrita como praticamente próxima de zero
- Se essa premissa se concretizar, a receita de serviços baseados em LLM em busca e publicidade passaria a ser um eixo relevante
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Somando todas essas premissas, a receita da OpenAI desenha uma curva de “crescimento explosivo (gangbusters)”
- US$ 12,5 bilhões em 2025, US$ 34,98 bilhões em 2026, US$ 67,99 bilhões em 2027
- US$ 106,89 bilhões em 2028, US$ 153,79 bilhões em 2029 e US$ 213,59 bilhões em 2030
Premissas de participação de mercado em IA para consumidor e empresas
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A receita total de IA para consumidor em 2030 é estimada em US$ 129 bilhões
- Desse total, US$ 87 bilhões viriam de busca e US$ 24 bilhões de publicidade
- O restante seria composto por outras receitas de serviços de IA para consumidor
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Nesse mercado, a participação da OpenAI no segmento de consumo cairia de cerca de 71% hoje para 56% em 2030
- Anthropic e xAI receberiam participações de um dígito cada
- Os 22% restantes seriam atribuídos a um grupo desconhecido de concorrentes chamado “others”
- O Google fica praticamente fora das premissas de participação no mercado de IA para consumidor
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A receita do mercado de IA corporativa é estimada em US$ 386 bilhões em 2030
- Parte-se da premissa de que a participação da OpenAI no mercado empresarial cairá de cerca de 50% hoje para 37%
- Assume-se que os demais players manterão participações semelhantes às atuais
- O mercado como um todo cresce, mas a entrada e diversificação de concorrentes diluem um pouco a fatia da OpenAI
Estrutura de custos e prejuízo prolongado: continuidade do modelo de subsídio ao usuário
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Mesmo com a receita crescendo rapidamente, o modelo do HSBC mostra uma estrutura em que os custos sobem no mesmo ritmo
- Nos gráficos, junto com a receita aparecem revenue share da Microsoft, COGS, P&D e despesas SG&A
- O revenue share da Microsoft é assumido como um item não caixa (non-cash) equivalente a 20% da receita
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Ao longo de todo o período de 2025 a 2030, a OpenAI é retratada como incapaz de sair de uma estrutura de forte subsídio ao usuário
- Mesmo em 2030, é apresentado um cenário de prejuízo operacional de US$ 17,72 bilhões
- Ou seja, a escala de receita já seria de Big Tech, mas o resultado ainda mostraria um prejuízo massivo
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Nesse contexto, novas captações acabam sendo dinheiro que vai direto para os donos de datacenters
- Destaca-se que o financiamento adicional funciona, na prática, para cobrir custos de leasing de nuvem e datacenter
- Na prática, fica um ciclo próximo de “o caixa vai para os datacenters, e o modelo continua dando prejuízo”
Custo acumulado de leasing de nuvem e o déficit de US$ 207 bilhões
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O modelo do HSBC estima em US$ 792 bilhões o custo acumulado de leasing de nuvem entre agora e 2030
- Estendendo o período até 2033, esse número sobe para US$ 1,4 trilhão
- Isso é descrito como uma trajetória em grande parte compatível com o guidance de 8 anos da OpenAI
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No mesmo período, o fluxo de caixa livre acumulado (FCCF) da OpenAI é estimado em US$ 282 bilhões
- A isso se somam US$ 26 bilhões vindos do aporte de caixa prometido pela Nvidia e da venda de participação na AMD
- Também entram US$ 24 bilhões em capacidade não utilizada de dívida e equity, além de US$ 17,5 bilhões de liquidez disponível em meados de 2025
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Mesmo somando todas essas fontes de recursos, a conclusão é que ainda resta um déficit de US$ 207 bilhões, insuficiente para cobrir o custo acumulado do leasing de nuvem
- O HSBC ainda adiciona um buffer extra de caixa de cerca de US$ 10 bilhões para considerar uma margem de segurança
- Como resultado, chega-se ao número de manchete: a OpenAI precisaria levantar pelo menos US$ 207 bilhões em novo capital até 2030
Análise de sensibilidade: usuários, taxa de assinatura e custo de computação
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O HSBC afirma que essa estimativa talvez seja até conservadora e apresenta alguns números de análise de sensibilidade
- Calcula-se que, a cada 500 milhões de usuários adicionais conquistados pela OpenAI, a receita acumulada até 2030 aumentaria cerca de US$ 36 bilhões
- Também é apresentada a estimativa de que elevar a taxa de conversão para assinatura paga até 20% poderia gerar US$ 194 bilhões em receita adicional no mesmo período
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As premissas sobre uso de LLM e custo de computação também são tratadas como variáveis flexíveis em várias direções
- Se a queda do custo de computação e os ganhos de eficiência se concretizarem, o capital necessário pode diminuir
- Por outro lado, se o uso de IA crescer ainda mais rápido, os custos também podem disparar
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Curiosamente, não há no modelo um cenário para o caso de AGI (inteligência artificial geral) se concretizar
- O impacto da AGI sobre receita, custo e valuation fica como uma variável “fora do modelo”
- Portanto, a estimativa se limita a uma expansão realista do negócio de LLMs
Opções em caso de desaceleração do crescimento: possível ajuste nos contratos de datacenter
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Se a taxa de crescimento da receita não superar as expectativas e os investidores ficarem mais cautelosos, a OpenAI pode enfrentar escolhas difíceis
- Surge a menção de que o mercado de dívida já está tenso, citando o caso da Oracle, entre outros
- A postura da Microsoft em relação ao apoio à OpenAI também é descrita recentemente como um tanto instável (flip-flop)
- Nesse contexto, também é citado o fato de que o SoftBank é o segundo maior acionista
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A “melhor pior opção (best worst option)” sugerida pelo HSBC seria um cenário de encerrar parte dos compromissos com datacenters
- Fala-se em reduzir ou abandonar compromissos de datacenter antes ou depois do vencimento típico de contratos de 4 a 5 anos
- Considerando as relações entrelaçadas entre empresas de IA LLM, nuvem e chips, a análise sugere que pode haver algum grau de flexibilidade entre os grandes players
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Segundo a citação do relatório, pode haver um entendimento compartilhado de que “reduzir alguma capacidade é sempre uma escolha melhor do que uma crise de liquidez”
- Em especial, considera-se que os provedores tradicionais de grande porte teriam mais margem para agir com flexibilidade do que as neo clouds (novas provedoras de nuvem)
- Como resultado, em caso de deterioração financeira da OpenAI, ajustar compromissos de nuvem pode servir como mecanismo estrutural de mitigação de risco
O forte otimismo do HSBC com IA e a justificativa para o CAPEX
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Apesar dos números conservadores e arriscados acima, a equipe do HSBC mantém um otimismo muito forte em relação à própria IA
- A projeção é de que a IA penetrará todos os processos produtivos e todos os verticais da indústria
- Como resultado, ela poderia gerar um aumento significativo da produtividade global
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Embora alguns ativos de IA estejam supervalorizados e outros subvalorizados, a visão é que, no fim das contas, se a taxa de crescimento econômico guiada por produtividade subir apenas alguns bp, o CAPEX hoje em debate pode ser plenamente justificado
- Em uma economia global de mais de US$ 110 trilhões em PIB, até alguns bp de aceleração no crescimento gerariam efeitos enormes em termos absolutos
- Por esse ângulo, os US$ 207 bilhões para manter a OpenAI de pé até 2030 podem até parecer um número menor do que aparentam
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Em resumo, o HSBC mostra ao mesmo tempo a tensão entre prejuízos massivos e risco de captação no curto prazo e, no longo prazo, o efeito macroeconômico de produtividade que a IA poderia gerar
- O caso da OpenAI expõe de forma extrema quanto capital e quanta computação uma empresa de infraestrutura de IA precisa antecipar
- Ao mesmo tempo, também funciona como um experimento sobre o quanto uma aposta dessa escala pode movimentar a economia mundial no longo prazo
1 comentários
Comentários do Hacker News
Artigo original (archive.ph)
Parece difícil para a OpenAI capturar valor de fato nas áreas de negócio de alta margem que ela cita como futuras fontes principais de receita
Por exemplo, não há motivo para farmacêuticas dividirem os lucros do desenvolvimento de novos remédios com a OpenAI, e no mercado de geração de anúncios e mídia, Google, Meta e Amazon já controlam o relacionamento com os anunciantes
Além disso, a OpenAI não tem uma base de plataforma como o Chrome do Google, o Office da Microsoft ou o OS da Apple, então fica mais difícil expandir serviços em estilo agente
No máximo, há algum potencial no varejo com parcerias como a da Etsy, mas no fim a estrutura ainda exige competir com a Amazon
Ou seja, deve surgir um movimento em que o centro do negócio de publicidade migra de hackear o Google para hackear o GPT
Mas o ChatGPT já tem uma base pessoal forte, e o uso no trabalho também está crescendo com Copilot e afins
Se a OpenAI lançar ferramentas de anúncios, há grande chance de os anunciantes correrem para lá
Além disso, o Google é excelente em tecnologia, mas fraco em transformar isso em produto, enquanto a OpenAI pode ter vantagem em qualidade de produto
A reputação da DeepMind não importa tanto. Recursos de IA ainda são escassos, e a oferta continua abaixo da demanda
Várias empresas podem lucrar com esse descompasso, e as vencedoras serão as que conseguirem transformar demanda em lucro
Talvez fosse possível se ela criasse um substituto do G Suite ou do MS Office integrado ao ChatGPT web e mobile, mas isso exigiria um esforço gigantesco de engenharia
Claro, existe o efeito de lock-in do CUDA, mas a percepção do mercado está mudando aos poucos
O artigo trata tudo como se girasse em torno do ChatGPT, mas não está claro se o núcleo da receita será mesmo o ChatGPT
A estimativa de que empresas de LLM ficarão com 2% do mercado de publicidade digital parece baixa demais
Considerando que anúncios de busca representam 40% de toda a publicidade digital, publicidade baseada em LLM pode se tornar uma forma de publicidade por intenção ainda mais forte que a busca
Ainda assim, esse tipo de estimativa provavelmente tem uma margem de erro enorme
Se AGI for impossível ou não se concretizar na próxima década, a OpenAI corre o risco de virar apenas uma vendedora de modelos sem defesas competitivas
Já o Google consegue sobreviver bem apenas integrando IA à sua linha atual de produtos
As pessoas já depositam confiança pessoal na IA e estão chegando ao ponto de receber recomendações como se viessem de um amigo
Isso é uma oportunidade digna do Santo Graal do marketing
Por exemplo, se o Claude recomenda um livro sem colocar um link da Amazon, talvez seja justamente para construir confiança
Em algum momento, a IA vai recomendar diretamente e também fechar a venda
O usuário pode acabar recebendo recomendações patrocinadas sem perceber
Isso porque ainda não há sinal de que a OpenAI esteja preparando uma equipe de anúncios ou produtos de publicidade
Hoje, porém, o Google fica com mais da metade dos gastos publicitários do mundo
Se a OpenAI virar um novo canal de busca e descoberta, 2% é um número baixo demais
Por exemplo, pode surgir em breve uma função no ChatGPT para fazer compras no Walmart diretamente
A Meta tem 3,5 bilhões de usuários e projeta cerca de US$ 200 bilhões em receita de publicidade em 2025; se o ChatGPT tem 1 bilhão, pode chegar a 2 bilhões até 2030
O ChatGPT tem uma qualidade de dados de usuário muito superior à da Meta e pode montar perfis publicitários altamente personalizados
Também pode criar uma nova plataforma de anúncios em que produtos patrocinados sejam aprendidos de forma conversacional
O poder da marca ChatGPT também está sendo subestimado
Estratégias de expansão como um app da Sora ou a compra do TikTok também valem consideração
Google e Meta representam 1,5% de todo o PIB, e a OpenAI precisaria provar competitividade em eficiência publicitária, poder de capital e investimento em hardware para disputar com elas
O ChatGPT não tem essa estrutura, então a comparação direta é forçada
O valor publicitário do ChatGPT vai depender de com qual dos dois ele se parece mais
Basta ver os comentários em Reels do Instagram, onde a rejeição é grande, e vídeos da Sora circulam por todo lado, então o valor exclusivo é baixo
Não dá para julgar a base de usuários só pelo fato de alguém instalar ou não um app
O tamanho da indústria de IA está sendo inflado demais em relação à economia real
O mercado publicitário dos EUA é de US$ 390 bilhões, enquanto saúde vale US$ 4,3 trilhões e bancos comerciais, US$ 1,5 trilhão
Ainda assim, é anormal que ações relacionadas à IA representem 1/3 de todo o mercado
Há um superaquecimento de capital especulativo acima do valor real
O preço das ações reflete não a receita atual, mas o sentimento de investimento sobre o fluxo de caixa futuro
Além disso, o termo “IA” costuma ser usado como se significasse apenas LLM, mas na prática já é aplicado há muito tempo em vários setores
Mesmo que LLMs desapareçam amanhã, o mundo só voltaria ao estágio anterior; não entraria em colapso
Uma assinatura de US$ 20 por mês é insignificante perto dessa escala
Considerando a estrutura de margens elevadas da Nvidia, a carga econômica real diminui
Ainda assim, existe risco de contágio para o sistema bancário via investimentos baseados em dívida
Só os salários de caminhoneiros já giram em torno de US$ 200 bilhões por ano, então a automação de setores assim é que teria impacto econômico real
As fontes de receita da OpenAI devem ir além da simples assinatura do ChatGPT, expandindo para geração de imagem e vídeo e ferramentas em estilo agente
Publicidade, notícias e mídia serão grandes consumidores de conteúdo de IA, e o modelo de receita B2B baseado em API também deve crescer
A OpenAI talvez não monopolize todos os mercados, mas tem um ponto de partida forte e alta credibilidade
Hoje usam porque é grátis, mas é duvidoso que isso se converta em dezenas de bilhões de dólares pagos
Talvez a transição para robótica tenha valor mais concreto
Um candidato a prefeito de Nova York fez campanha com vídeo gerado por IA, e metade dos anúncios imobiliários usa imagens de reforma geradas por IA
Um quarto dos anúncios impressos também já é gerado por IA
Modelos open source estão evoluindo rápido, e o mercado deve ir para quem tiver melhor eficiência de custo
Assim como o Git substituiu o BitKeeper, o mercado de LLM também deve caminhar para uma estrutura multipolar
Se a tecnologia não alcançar economias de escala, a monetização será difícil
Google, Meta e Anthropic estão lançando produtos de qualidade parecida, e a guerra de preços está se intensificando
Conseguir até mesmo 2% do mercado de publicidade digital com LLM não é uma meta nada fácil
Mesmo o Google, após dominar a busca, precisou comprar várias empresas como Urchin, DoubleClick e YouTube para montar seu ecossistema de anúncios
Está entrando no mercado de LLM um volume de capital semelhante ao total investido por venture capital nos EUA em 2024 (US$ 215 bilhões)
Fonte: NVCA 2025 Yearbook
Talvez o acesso a LLMs um dia vire uma assinatura cara no estilo Bloomberg Terminal
Assim como traders usam o Excel quase de graça, mas pagam US$ 20 mil por ano pela Bloomberg, o acesso a IA também pode seguir para um modelo premium voltado a profissionais
Robôs capazes de cozinhar, limpar e conversar podem ser vendidos para indivíduos ou oferecidos em formato de aluguel por hora
Caso contrário, o preço só subiria por restrição de recursos, o que não é margem, mas aumento de custo
Se só faltarem dados em tempo real, isso também pode ser substituído por uma combinação open source
Segundo o TechCrunch, a Anthropic espera virar lucrativa em 2028, enquanto a OpenAI deve registrar queima de caixa de US$ 14 bilhões em 2026