1 pontos por GN⁺ 3 시간 전 | 1 comentários | Compartilhar no WhatsApp
  • Somando os gastos acumulados e as receitas das empresas de IA de fronteira, o setor de IA como um todo ainda não dá lucro em maio de 2026
  • O gasto acumulado total do setor é de US$ 1,4 trilhão, e a receita acumulada é de US$ 613 bilhões; a página também mostra um contador de gastos com IA após o carregamento
  • Amazon, Alphabet, Microsoft e Meta têm grandes estimativas de capex em IA desde 2022, mas todas aparecem com prejuízos acumulados de grande escala
  • Laboratórios de IA e empresas de modelos como OpenAI, Anthropic e xAI também gastam mais do que faturam, e apenas a Nvidia registra lucro de +US$ 253 bilhões
  • Os números são estimativas não auditadas baseadas em materiais vazados, registros na SEC, divulgações de resultados e estimativas do setor, e pode haver alguma contagem duplicada devido a investimentos circulares

Gastos, receita e lucro/prejuízo acumulados por empresa

  • Grandes empresas de tecnologia

    • Amazon: estimativa de capex total em IA desde 2022 de US$ 313 bilhões, receita de IA de US$ 22 bilhões, lucro/prejuízo acumulado de -US$ 291 bilhões
    • Alphabet (Google): estimativa de capex total em IA desde 2022 de US$ 287 bilhões, receita de IA de US$ 25 bilhões, lucro/prejuízo acumulado de -US$ 262 bilhões
    • Microsoft: estimativa de capex total em IA desde 2022 de US$ 266 bilhões, receita de IA de US$ 31 bilhões, lucro/prejuízo acumulado de -US$ 235 bilhões
    • Meta: estimativa de capex total em IA desde 2022 de US$ 230 bilhões, receita de IA de US$ 3 bilhões, lucro/prejuízo acumulado de -US$ 227 bilhões
    • Oracle: estimativa acumulada desde 2023 de US$ 57 bilhões, receita de IA de US$ 18 bilhões, lucro/prejuízo acumulado de -US$ 39 bilhões
  • Laboratórios de IA e empresas de modelos

    • OpenAI: estimativa acumulada desde 2020 de US$ 55 bilhões, receita de IA de US$ 28 bilhões, lucro/prejuízo acumulado de -US$ 27 bilhões
    • Anthropic: estimativa acumulada desde 2021 de US$ 33 bilhões, receita de IA de US$ 6,5 bilhões, lucro/prejuízo acumulado de -US$ 26,5 bilhões
    • xAI: estimativa acumulada desde 2023 de US$ 20 bilhões, receita de IA de US$ 800 milhões, lucro/prejuízo acumulado de -US$ 19,2 bilhões
    • Mistral AI: estimativa acumulada desde 2023 de US$ 1 bilhão, receita de IA de US$ 400 milhões, lucro/prejuízo acumulado de -US$ 600 milhões
    • Cohere AI: estimativa acumulada desde 2020 de US$ 700 milhões, receita de IA de US$ 400 milhões, lucro/prejuízo acumulado de -US$ 300 milhões
    • DeepSeek: estimativa acumulada desde 2023 de US$ 300 milhões, receita de IA de US$ 100 milhões, lucro/prejuízo acumulado de -US$ 200 milhões
  • Nvidia

    • Nvidia: estimativa acumulada desde 2023 de US$ 225 bilhões, receita de IA de US$ 478 bilhões, lucro/prejuízo acumulado de +US$ 253 bilhões
    • A Nvidia é classificada como uma grande beneficiária do boom da IA por ser a principal fornecedora de chips do setor de IA

Metodologia e limitações

  • Os totais acumulados são estimativas para todo o período e, como muitas empresas são privadas, é difícil tratá-los como números contábeis exatos
  • A composição se baseia em documentos financeiros vazados, registros na SEC, divulgações de resultados e estimativas do setor de fontes como Bloomberg, WSJ, The Information e Epoch AI
  • Como inclui tanto os gastos de infraestrutura das grandes empresas de tecnologia quanto os gastos de laboratórios puros, Amazon e Google aparecem com volumes de gasto maiores do que laboratórios puros como OpenAI e Anthropic
  • O contador em dólares por segundo não usa a média histórica, mas sim o ritmo anual de queima atual, refletindo o fluxo atual; no snapshot fornecido, ele aparece em US$ 26.826
  • Os números de receita são os mais difíceis de estimar por haver pouca informação pública, e em sua maioria são estimados e extrapolados com base em números de ARR
  • As estimativas atuais de receita são consideradas um tanto otimistas, e deverão ser ajustadas quando surgirem novas informações
  • A economia da IA tem uma estrutura circular: o Google investe na Anthropic e a Anthropic usa o Google Cloud; a Amazon também investe na Anthropic; e a Microsoft faz investimento conjunto com a OpenAI
  • Por causa dessa estrutura, os números agregados do setor como um todo podem incluir alguma duplicação de fluxos de receita
  • Os números não são resultado de auditoria financeira, mas sim a melhor estimativa organizada por uma pessoa; o texto informa que fontes melhores ou contribuições podem ser enviadas pelo LinkedIn

1 comentários

 
GN⁺ 3 시간 전
Comentários do Hacker News
  • AMD e Alibaba também deveriam entrar. A AMD está ganhando bastante dinheiro com IA, e o gasto com P&D é menos da metade da receita de IA. Olhando os demonstrativos financeiros estranhos da Alibaba, de qualquer forma parece até ser lucrativa
    Fico curioso sobre como funciona o jogo de conchas de longo prazo da OpenAI/Anthropic. As duas empresas fizeram acordos de participação acionária com provedores de infraestrutura, e a OpenAI usa Azure, enquanto a Anthropic usa AWS, GCloud e Colossus. Elas recebem créditos de computação emprestados e pagam os custos de computação com esses créditos
    Então o PaaS na prática dá computação de graça e registra isso como receita, enquanto o provedor de IA oferece inferência e também registra isso como receita. É como se estivessem comendo de graça no bufê um do outro, mas alguém precisa comprar a salada de macarrão com dólares de verdade. Pelo que parece, esses dólares de verdade vêm do caixa do PaaS
    Microsoft e AWS quase não têm modelos próprios, mas Google e SpaceX têm. O Google tem muito caixa, e a SpaceX é uma empresa que vive buscando caixa, então o Google parece ser o único player que consegue continuar bancando esse jogo ou simplesmente sair dele

    • Seguindo essa lógica, ninguém jamais teria construído refinarias, fabs de semicondutores ou nuvem
      Os laboratórios de fronteira têm margens de inferência absurdamente boas e ainda têm liberdade para ajustar os insumos como quiserem conforme a lucratividade. Não só modelos e ferramentas, mas também o custo das mercadorias vendidas está sendo inovado
      Falando de modelos, o custo de treinamento não cresce tão rápido quanto a demanda por inferência. Antes, treinamento era de longe o maior custo, mas agora não é mais
      As margens estão aumentando, e os clientes também estão encontrando valor. E acontece que os clientes que encontram esse valor são justamente os que têm orçamentos corporativos gigantescos. No meio disso tudo também há conluio implícito, dependência, exagero, e os preços sobem
      Não existe bolha de inferência, e a oferta também pode ser controlada, então deve ficar tudo bem. Acho que dá para investir
    • Empresas famosas como Uber, Amazon, Blue Bottle Coffee e FedEx também usaram por anos o mesmo manual de queimar o caixa dos investidores, e hoje estão onde estão
      O plano de longo prazo de todo mundo é crescer o suficiente e aguentar tempo bastante para que o mercado acabe aceitando. Até um restaurante do bairro que ainda dá prejuízo pode estar queimando a herança dos avós na esperança de dar certo
      Só que Theranos, WeWork e Pets.com também tentaram a mesma coisa
    • Há muita receita e investimento externo entrando de fato, mas quem não gosta trata tudo como se fosse financiamento circular
  • Aqui parece estranho cobrar de repente a lucratividade de empresas em estágio relativamente inicial só porque são “de IA”
    A empresa SaaS tradicional em que trabalhei antes abriu capital há alguns anos e até hoje não dá sinal de gerar lucro, e há muitas parecidas, mas não parece haver tanta gente preocupada

    • Essas empresas estão queimando mais dinheiro do que o orçamento de vários países e adicionando mais de 2% ao PIB dos EUA, então, se desabarem, o tamanho do prejuízo será enorme
    • Estratégias como “ganhar escala para dominar o mercado no longo prazo” ou “se construir, as pessoas virão” partiam do pressuposto de que a adoção aconteceria organicamente
      O uso de IA, tirando casos específicos como programação, parece estagnado no geral. Então parece que as empresas estão indo para o caminho de forçar os funcionários a usar para justificar o retorno do investimento, criar “produtos” com recursos de IA embutidos, ou introduzir elementos viciantes
      [1] https://news.ycombinator.com/item?id=48241012
      [2] https://news.ycombinator.com/item?id=48179021
      [3] https://news.ycombinator.com/item?id=48148337
      [4] https://news.ycombinator.com/item?id=48168626
    • Isso acontece em todo ciclo de startups. Muitas vezes não se espera lucratividade de startup porque elas gastam muito com crescimento e P&D. A ideia de tocar uma empresa de forma deliberadamente deficitária pode confundir quem não conhece investimento em startups
      O estranho é que muita gente acredita que a inferência dá prejuízo. Há grandes modelos abertos com pesos públicos que operam com lucro cobrando preços muito mais baixos que OpenAI ou Anthropic. O Deepseek V4 tornou permanente um desconto de 75% sobre um preço que já era muito barato
      Claro que o custo de treinar modelos também precisa ser considerado, mas, conforme o uso aumenta, ele vai representar uma parcela cada vez menor do negócio. Alguns operadores de data center e empresas de IA podem quebrar, mas quem espera que toda a IA vá quebrar se os preços subirem quatro vezes provavelmente vai se decepcionar
    • Essas empresas estão queimando uma quantidade incomparavelmente maior de recursos. Se essa confiança estiver errada, o impacto econômico será muito maior
    • Em fevereiro de 2026, já tinham sido gastos US$ 1,6 trilhão em infraestrutura de IA. Em dólares de 2024, o Projeto Manhattan custou US$ 36 bilhões, a ISS US$ 150 bilhões, e todo o sistema de rodovias interestaduais dos EUA custou US$ 620 bilhões
      Em 10 anos, isso equivale a quase 3 vezes o custo de todo o sistema de rodovias interestaduais dos EUA gasto em IA
      Visualização relevante: https://www.aljazeera.com/news/2026/2/19/visualising-ai-spen...
  • Para um setor novo de negócios crescendo rápido, não está nada mal

    • Foi exatamente isso que pensei quando vi pela primeira vez. Se esses números estiverem corretos, a situação não é tão ruim quanto eu imaginava
      Só fico me perguntando por que a Nvidia foi incluída. Se você inclui a empresa para a qual todos os modelos de fronteira estão despejando dinheiro, é óbvio que o valor líquido do setor inteiro, com o lucro subtraído do gasto, vai se aproximar de zero
    • Infelizmente a barra verde não é nem EBITDA, e ainda é um número antes de descontos
    • Em apenas alguns anos, já se gastou em infraestrutura de IA algo como 3 vezes o custo de todo o sistema de rodovias interestaduais dos EUA e 7 vezes o Projeto Apollo
    • Sim. Especialmente porque a maior parte desse investimento vai para GPUs e data centers, que são depreciados ao longo de um período mais longo, então isso até parece promissor
      Olhando a curva de aumento dos gastos, são números bem saudáveis
    • A pessoa que mais vejo criticar a falta de lucratividade da IA é Ed Zitron. Tenho curiosidade genuína se ele vendeu a descoberto ações de Facebook, Amazon e Google. Ou se também tem fundos de índice com essas techs
      Por exemplo, eu tenho fundos de índice com essas ações. Pela preferência revelada, isso significa que eu acho que não é bolha, ou que mesmo se a bolha estourar eu pretendo continuar colocando dinheiro
      Se a pessoa que criou esse site dissesse “estou vendido nessas ações e estes são os motivos”, eu respeitaria do mesmo jeito, ou até mais
  • Sou relativamente pessimista quanto à lucratividade de quem minera ouro no mercado de IA de camada inferior
    O gargalo central é energia e capacidade computacional, e os dois, na verdade, voltam ao mesmo problema. No fim das contas, trata-se da energia física necessária para inverter ou mover um único bit dentro da RAM ou do armazenamento em disco, e isso é afetado por limites físicos fundamentais
    Há caminhos como melhorar a eficiência energética, reduzir o tamanho dos modelos e avançar o hardware, mas, de qualquer forma, alcançar melhorias de dezenas de vezes exige uma quantidade enorme de tempo e dinheiro. Não sei se governos, empresas e investidores terão paciência para esperar por esses avanços tecnológicos

  • A Nvidia não está basicamente colhendo todo o resto?

    • Outros fabricantes de hardware também são muito mais lucrativos. RAM, SSD, HDD e quase toda a cadeia de suprimentos de data centers entram nisso
    • Historicamente isso é chamado de vender baldes e pás durante uma corrida do ouro
      É a única forma de ficar rico de maneira consistente em qualquer economia de bolha
    • Sim, e estão cavando e fazendo o dinheiro girar em mais um círculo: https://www.youtube.com/watch?v=xUbJDrL6ZfM
    • Nvidia e Broadcom
    • É exatamente a metáfora de querer ser quem vende pás na corrida do ouro
  • Uau, então já recuperaram algo como 50% do investimento em cerca de 3 anos? Parece uma máquina de fazer dinheiro. Ou o ponto do post original não era esse?

    • É preciso considerar que parte da receita registrada vem de transações circulares. Por exemplo, a AWS dá “créditos de CPU” para a Anthropic, a Anthropic usa isso na AWS, e a AWS registra isso como receita
      O contrário também vale. A Anthropic dá créditos de inferência para a AWS e a Anthropic registra isso como receita. Na prática é mais próximo de duas empresas alegarem que ganharam dinheiro com um servidor que já existia
      Os acordos de participação acionária funcionam do mesmo jeito. Uma dá ações para a outra, ou uma dá ações em troca de GPUs, e as duas saem ganhando com a alta artificial do preço das ações mesmo sem criação real de valor
  • Se esse for o gasto total da Deepseek, então eles estão indo muito bem

  • Como será que calcularam os números do Google? Vi o lucro líquido crescer bastante com o lançamento do Gemini. Isso parece significar que os tokens do Gemini são de fato lucrativos ou, pelo menos, não dão um prejuízo extremo
    Mas esse site faz parecer que os tokens são altamente deficitários

    • Esse site parece mais um meme divertido do que algo realmente útil
      Não é surpreendente que um negócio que constrói data centers capazes de produzir centenas de bilhões de dólares em tokens ao longo de décadas de vida útil dê prejuízo no ano 1 ou 2. Esse tipo de negócio concentra muito capex no começo. Você não constrói uma fábrica de tratores esperando recuperar o investimento em um ano
      Mas o site sugere que essas empresas vendem tokens abaixo do custo de inferência. Faz parecer um livro de custo das mercadorias vendidas, e ainda mais ao incluir a Nvidia. Não vale levar tão a sério
    • Entre todas as empresas, considerando silício próprio e afins, acho que o Google até pode estar nessa situação. Mas eu gostaria de saber onde ele fica quando se incluem capex total e P&D
    • O Google está ganhando dinheiro vendendo computação em nuvem. A margem subiu de 9% para 32%
      Ele está absorvendo a onda de investimentos em IA; não é o Gemini que está gerando dinheiro
      Para referência, computação em nuvem gerou US$ 20 bilhões no trimestre, e outros serviços geraram US$ 90 bilhões
    • Dá para dizer isso, já que estão colocando anúncios sobre sites plagiados por IA. Se você pega conteúdo que não possui e o oferece via IA como se fosse seu, dá para ganhar dinheiro. O preço disso é matar completamente os criadores
  • Tecnicamente, esse site não mostra lucro, e sim algo mais parecido com fluxo de caixa sem incluir fluxos de investimento, ou seja, se gastaram mais do que entrou de dinheiro dos clientes
    Um negócio novo é como depreciar ativos imediatamente, então, visto dessa forma, ele sempre fica negativo. Se você construir um hotel e subtrair o custo de construção diretamente da receita dos quartos, vai levar anos para recuperar o dinheiro, mas pela contabilidade GAAP ele ainda pode ser bastante lucrativo
    A contabilidade GAAP, ou princípios contábeis geralmente aceitos, é usada para relatórios oficiais e declaração de impostos, mas, a menos que haja fusões e aquisições, ela exclui o valor da propriedade intelectual ou o aumento de goodwill. Se isso fosse incluído, empresas como OpenAI e Anthropic provavelmente teriam ido muito bem
    Não sei se existe um termo exato, mas basicamente é algo próximo de “valor do negócio menos o dinheiro colocado nele”. Como o valor do negócio é uma estimativa, isso fica vulnerável a bobagem e por isso não é reportado, mas é bastante importante para o resultado real. Por esse critério, a IA provavelmente está indo bem
    Por isso a frase “A IA ainda é lucrativa? Não. Está todo mundo quebrado” não combina muito com o fato de que as empresas no topo da lista têm bilhões de dólares no banco

  • Não vi Radeon, mas a AMD tem uma página de IA: https://www.amd.com/en/products/graphics/radeon-ai.html