Anthropic: US$ 1 bilhão de lucro no 3º tri, empresa mais valiosa do mundo e OpenAI comendo poeira

Há pouco mais de um mês, quando esta coluna tratou do pedido confidencial de abertura de capital da Anthropic, a receita anualizada da empresa estava em US$ 47 bilhões e o texto girava em torno de que uma companhia que nunca precisou mostrar as próprias contas estava prestes a ser obrigada a fazer exatamente isso diante do mercado.

Nesta terça-feira (7), a consultoria SemiAnalysis publicou o relatório que começa a preencher essa lacuna, reconstruindo de baixo para cima, por SKU e tipo de cliente, um balanço que a Anthropic ainda não divulgou oficialmente e que segue sendo, até segunda ordem, uma estimativa externa. E essa estimativa, pela primeira vez nas coberturas desta série sobre a empresa de Dario Amodei, projeta um número raro no vocabulário do setor: lucro.

Segundo a equipe de Tokenomics do SemiAnalysis, a Anthropic deve fechar o terceiro trimestre de 2026 com US$ 1 bilhão em lucro pelo critério GAAP, margem de aproximadamente 6%.

🔍 GAAP Padrão dos Estados Unidos de de regras contábeis para padronizar balanços, o "Generally Accepted Accounting Principles".

O número em si é modesto para uma empresa avaliada perto de US$ 1 trilhão. O que chama atenção é a velocidade que levou até ele. A receita anualizada saltou de US$ 9 bilhões no fim de 2025 para mais de US$ 60 bilhões atualmente, puxada quase inteiramente pelo Claude Code, hoje responsável por mais de 7% de todos os commits de código do GitHub, que levou o novo ARR líquido mensal de US$ 3 bilhões em janeiro para US$ 11 bilhões em março.

🔍 ARR Sigla de "annual recurring revenue", a receita recorrente anualizada. É a projeção de quanto uma empresa fatura por ano com base no que já está vendendo agora, e não o faturamento efetivamente fechado.

O relatório vai além do balanço fechado e arrisca um prognóstico ainda mais ousado, o de que a Anthropic tem tudo para se tornar a primeira empresa da história a valer US$ 6 trilhões, desde que mantenha o ritmo de execução atual.

Poder de precificação, margem bruta, desenho de negócio e lucratividade formam o conjunto de razões para a empresa correr na frente da OpenAI rumo ao mercado aberto, movimento que forçaria a rival a expor as próprias contas e sair atrás do capital necessário para bancar a expansão bilionária de infraestrutura que ainda está por vir.

Diferença na estrutura de receita da Anthropic x OpenAI

O detalhe que sustenta essa virada está na estrutura de receita. Entre 75% e 85% do faturamento da Anthropic vem de cobrança por uso via API, contra apenas 5% de assinaturas de consumidor final, o oposto do que acontece com a OpenAI, que segue tirando mais de 65% da própria receita de modelos de assinatura.

🔍 API "application programming interface", a porta pela qual outros sistemas e programas se conectam a um serviço sem passar pela interface visual dele. É assim que empresas pagam pelo uso do Claude dentro dos próprios produtos, por volume consumido, em vez de assinatura fixa.

A diferença entre os dois modelos é que numa cobrança por token, não existe teto de receita por usuário, porque quanto mais fluxos automatizados um cliente corporativo adota, mais ele consome e mais paga, sem que a empresa precise sair caçando novos contratos para crescer. O CFO Krishna Rao chegou a citar, em um podcast neste ano, uma taxa de retenção líquida de receita de 500%: o grupo de clientes que hoje soma US$ 30 bilhões em ARR contribuía com apenas US$ 2 bilhões há um ano.

🔍 Taxa de retenção líquida de receita mede quanto os clientes que uma empresa já tinha aumentaram seus gastos ao longo do tempo, sem contar quem é novo. Acima de 100% significa que a base antiga de clientes está gastando mais, não menos.

Esse desenho ajudou a reverter um quadro que, até 2024, parecia impossível de equilibrar, quando a margem bruta consolidada era negativa em 94%. Hoje está na casa dos 60%, com a divisão de API passando dos 80%, puxada pela eficiência de inferência: a receita por megawatt de capacidade computacional deve chegar a US$ 60 milhões até o fim do ano, ante US$ 16 milhões nove meses atrás.

Leia também: Anthropic fez a Amazon vencer uma corrida que já tinham dado como perdida

Distância da Anthropic em relação à OpenAI se aprofunda

O relatório usa esse descompasso para projetar um cenário daqui a dois anos. Caso as duas empresas cheguem a US$ 100 bilhões em ARR, a OpenAI ainda precisará sustentar mais de 900 milhões de usuários gratuitos, o que deixaria seu lucro bruto cerca de US$ 25 bilhões abaixo do da Anthropic.

É essa diferença que alimenta o EBTIT (earnings before tax and interest on training), indicador criado pelo próprio SemiAnalysis para medir o lucro antes do gasto com treinamento de novos modelos, hoje em 36% na Anthropic, com projeção de que o EBTIT acumulado supere o da OpenAI em US$ 250 bilhões até 2028.

A programação segue como o maior filão, respondendo por mais de 65% do ARR do setor, mas o relatório já aponta cibersegurança, puxada pelo novo modelo Fable, além de saúde, finanças e biotecnologia, como as próximas fronteiras de receita.

Capacidade computacional é o obstáculo que resta

Se a receita resolve o problema do lucro, não resolve o problema físico. O SemiAnalysis estima que a demanda combinada de Anthropic e OpenAI por capacidade computacional deve ultrapassar 100 gigawatts até 2030, enquanto a nova capacidade instalada em 2025 e 2026 somou apenas 2,5 e 5 gigawatts, com as duas empresas dispondo hoje de pouco mais de 6 gigawatts juntas.

É esse gargalo, mais do que qualquer vaidade de mercado aberto, que explica a pressa em torno do IPO protocolado de forma confidencial em 1º de junho, avaliado em cerca de US$ 965 bilhões: o dinheiro levantado deve fechar contratos de capacidade a custos mais baixos, antes que a corrida por silício, que já levou a Anthropic a conversar com a Samsung sobre um chip próprio, fique ainda mais cara.

O próprio relatório lista os riscos que podem furar essa projeção, de uma guerra de preços puxada pela OpenAI a restrições regulatórias sobre modelos de fronteira. Nenhum desses fatores, por ora, aparece nos números que a Anthropic vai precisar confirmar, ou desmentir, quando finalmente abrir o balanço ao mercado.

Modelo cruza hardware e software para chegar a esses números

Vale explicar de onde saem projeções tão específicas sobre uma empresa que não abre suas contas. O SemiAnalysis batizou sua ferramenta de Tokenomics Model, e a lógica por trás dela é cruzar dois lados que raramente aparecem juntos numa mesma planilha, o do hardware que sustenta a inteligência artificial e o do software construído em cima dela.

A equipe rastreia a base instalada e os investimentos futuros de hyperscalers como Microsoft, Google, Amazon e Oracle, de laboratórios como Anthropic, OpenAI e DeepSeek, e de provedores de nuvem especializados em IA como CoreWeave e Nebius, cruzando isso com o consumo real de tokens por tipo de chip, arquitetura de modelo e uso, seja programação, chat ou tarefas automatizadas.

🔍 Hyperscalers: empresas com infraestrutura de nuvem em escala global, como Amazon, Google e Microsoft. São elas que fornecem boa parte da capacidade computacional usada por laboratórios de IA.

É esse cruzamento que permite ao SemiAnalysis estimar retorno sobre investimento (ROI), adoção por setor e, principalmente, converter crescimento de receita em demanda futura por chips da Nvidia, da AMD, TPUs do Google e processadores Trainium da Amazon. A ferramenta também acompanha algo que vai além da Anthropic, o deslocamento de empresas de software tradicional, como Salesforce, Workday e Adobe, para o modelo de cobrança por consumo de token, a mesma lógica que explica por que a receita da própria Anthropic cresce sem depender de assinatura por assento.

Leia outras colunas em AI-451.

Siga o Times Brasil - Licenciado Exclusivo CNBC no