A rentabilidade da Anthropic é pior que a do Gimbap Cheonguk

• Startups de TI normalmente não dão lucro no começo, mas espera-se que, ao atingir um ponto crítico, passem a ter um crescimento explosivo de lucratividade
• Isso porque os custos que aumentam linearmente com a receita, ou seja, os custos variáveis, tendem a ser baixos
  • O custo dos ingredientes de um restaurante aumenta proporcionalmente à receita, mas salários de desenvolvedores ou custos de computação não necessariamente
• Nem todas as empresas de TI desfrutam dessa glória
  • Empresas de SI tendem a ter receita e custos crescendo juntos de forma linear
  • Considerando o tamanho do mercado de SI, não dá para tratá-las apenas como casos isolados
  • Na verdade, crescimento explosivo de lucro é privilégio de algumas poucas empresas bem-sucedidas
• Para identificar custos variáveis que crescem linearmente, basta olhar o custo da receita nas demonstrações financeiras
  • No caso da Anthropic, quase todo o custo da receita é composto pelo custo de computação da inferência
  • Em 2025, a Anthropic revisou para baixo sua projeção de margem bruta (a proporção da receita que sobra após subtrair o custo da receita) de 50% para 40%
  • Porque gastou mais do que o esperado com custos de inferência
  • Se considerarmos a regra de que o custo de ingredientes na alimentação não deve passar de 30%, a rentabilidade da Anthropic é pior que a do Gimbap Cheonguk
  • Se compararmos lucro operacional em vez de lucro bruto, a situação é ainda mais grave, porque custos de pessoal e custos de treinamento de modelos foram todos incluídos em despesas operacionais
• Ainda assim, por ser a Anthropic, a situação está nesse nível
  • A margem bruta, que era de -94% em 2024, melhora para 40% em 2025. A expectativa é que em 2027 alcance 70%, nível do Gimbap Cheonguk
  • O plano é atingir fluxo de caixa positivo em 2028
• A margem bruta da Anysphere, desenvolvedora do Cursor, é ainda mais grave, em -30%.
  • A receita é de US$ 500 milhões, mas paga US$ 650 milhões à Anthropic.
  • Mesmo o Cursor, considerado um dos produtos de integração com IA mais bem-sucedidos, sofre com prejuízos
• No momento, entre os negócios relacionados a IA, a única área em que baixos custos variáveis permitem crescimento explosivo dos lucros é a venda de cursos
• É exatamente por isso que existem muito mais cursos prometendo sucesso com IA do que produtos realmente bem-sucedidos com IA

[104apple]

Pode ser um pouco agressivo e até ter alguns saltos lógicos, mas é um texto bem escrito e eu concordo com o conteúdo, viu? Acho que muita gente não leu direito: no texto, o custo dos produtos vendidos (um tipo de custo de insumo que aumenta conforme as vendas aumentam), as despesas de vendas, gerais e administrativas (custos relativamente semelhantes independentemente do aumento da receita, como folha de pagamento, aluguel etc.) estão sendo explicados corretamente, e ele diz que a margem de lucro bruto dos restaurantes (receita - custo dos produtos vendidos) é melhor do que a da Anthropic. Eu também acho que o problema das empresas de IA está no alto custo de prestar o serviço (a inferência custa muito), e que, ao contrário dos serviços tradicionais de internet (Baemin, Naver), os resultados não vão melhorar só juntando mais gente.

[clockoon]

Pois é. Achei que tinha lido errado e olhei de novo.

[click]

No setor de alimentação, custo de ingredientes quer dizer literalmente só o custo dos ingredientes
Então pelo visto mão de obra e custos fixos brotam do chão, né

[justindna]

Parece que estão se preparando para abrir um Gimbap Cheonguk..

[t7vonn]

De onde está saindo esse absurdo de que a margem bruta de lucro do Gimbap Cheonguk é de 70%?

[iwanhae]

É um texto bem escrito, mas os comentários são chocantes...

[324ing]

Uma dúvida.

Esse texto foi escrito conhecendo exatamente a situação do Gimbap Cheonguk? (esse papo de custo de ingredientes de 30% é só história que circula por aí; varia muito de loja para loja) A situação de gestão da Anthropic foi descrita com base em informações exatas? (excluindo informações especulativas de matérias de outros veículos)

Pelo que sei, a Anthropic foi fundada em 2021; no 5º ano agora, ela está mesmo em uma situação tão crítica assim? (em comparação com outras big techs no 5º ano)

Minha conclusão Um texto caça-cliques para promover o próprio blog.

Já faz anos que entro no GeekNews, mas ultimamente há mais textos para autopromoção do que informações úteis.

[kurthong]

Dessa vez, com essa viralização do Claude Code também, dá a sensação de que não estão conseguindo gerenciar direito. No HN, por outro lado, parece que eles organizam esse tipo de coisa com bastante rigor. Se é assim, talvez seja melhor simplesmente trazer só os posts do HN.

[vmfovha]

Acho melhor cortar esse tipo de post.

[tomskang]

Entendo o que se quer dizer, mas o objeto de comparação está errado.
Também concordo, em certa medida, com a questão da rentabilidade e do déficit crônico de empresas baseadas em LLM,
mas, a menos que estivéssemos falando do custo das mercadorias vendidas das big techs, comparar em uma proporção de 1:1 a situação financeira de uma empresa multinacional de LLM com a do Kimbap Cheonguk não é um argumento válido.

[sleepyeye]

Este texto foi escrito com base em uma matéria do The Information. A matéria original referenciada por este texto está atrás de paywall, mas foi arquivada. Você pode usar o link abaixo.
https://archive.is/20260124185144/https:/…

Ou talvez baste ler apenas o resumo do texto original resumido por GPT.

• A Anthropic reduziu sua projeção de margem bruta (gross margin) para 2025 de cerca de 50% para 40%, e o principal motivo foi que os custos de inferência (inference) na infraestrutura do Google e da Amazon ficaram 23% acima do esperado.
• Ainda assim, a receita de 2025 foi estimada em US$ 4,5 bilhões, o que representa um crescimento enorme de cerca de 12 vezes em relação a 2024.
• A matéria mostra que tanto a Anthropic quanto a OpenAI estão sob pressão de rentabilidade por causa dos altos custos de inferência e, por isso, tentam reduzir os custos de computação por meios como chips próprios e maior controle sobre hardware.
• A mensagem central não é que “a Anthropic quebrou”, mas sim que empresas de IA, mesmo com receita crescendo rapidamente, enfrentam um problema estrutural: por causa dos custos de infraestrutura, não conseguem alcançar margens altas com a mesma facilidade que empresas de software.

[sleepyeye]

Como achei meio difícil entender o que o texto original estava tentando dizer,
cheguei a pedir ao GPT para comparar a matéria com o texto, e parece mesmo que o autor exagerou bastante e também citou trechos de forma conveniente.

• É exagerada a generalização de que a rentabilidade essencial de uma empresa de TI pode ser entendida pelo lucro bruto. No contexto da matéria original, custos enormes como os de treinamento (training costs) ficam fora da gross margin, então é difícil cravar a rentabilidade essencial só com esse número.
• Afirmar que a Anthropic gasta o custo das mercadorias vendidas quase só com custo de computação é uma superinterpretação do texto original. O que a matéria de fato diz é que são excluídos inference costs e other costs of selling its products, não que quase todo o custo seja computação.
• A frase de que, com -94%, a empresa já está no vermelho mesmo excluindo apenas o custo puro de inferência é imprecisa. No cálculo de gross margin, entram não só os custos de inferência, mas também outros custos relacionados à venda, então afirmar isso dessa forma acaba estreitando indevidamente o escopo do cálculo.
• A comparação de que a rentabilidade é pior do que a do Gimbap Cheonguk é, do ponto de vista contábil, grosseira. Está mais para uma metáfora provocativa, colocando no mesmo nível a gross margin de uma empresa de IA e a estrutura de ingredientes/operação de um restaurante, do que para uma análise rigorosa.
• Frases como “no ramo de alimentação, o custo dos ingredientes não deve passar de 30%” ou “as despesas de vendas, gerais e administrativas do Gimbap Cheonguk seriam algo como mão de obra de atendimento ou evento de review” não são fatos trazidos pela matéria, mas simplificações e interpretações pessoais do autor.
• Trechos como “operadores de segunda camada como a Cursor podem falir em poucos anos”, “melhorar a margem de produtos aplicados sobre LLM é um sonho” ou “a única coisa lucrativa em IA é vender curso” não são resumo da matéria, mas quase inteiramente projeções pessoais, deboche e recurso retórico.

[davidshim]

Há alguma base para o valor que a Cursor paga à Anthropic? Eles só falam de receita; nunca falaram uma única vez sobre lucro operacional.

[sibeet]

(Claro, o Kimbap Cheonguk aqui do meu bairro está realmente dando lucro, então ainda não dá para comparar. Não é que tenha ido mal; é só que o adversário era forte demais.)
Acabei rindo sem perceber no trabalho kkkkkkk

[yoda57]

A redação do título kkkkk
Violenta pra caramba

[ahiou]

Eu achei que o Cursor estivesse dando lucro até agora.

[kurthong]

Será que, em vez de abrir uma startup de TI, eu deveria abrir um restaurante de gimbap?

[greekr4]

É chocante a quantia que o Cursor pagou para a Anthropic.

[brainer]

2006: a rentabilidade do Google é pior que a do Gimbap Cheonguk