IA barata pode ameaçar IPOs bilionários de OpenAI e Anthropic

Nesta temporada de balanços, o custo da inteligência artificial começou a aparecer nos números das empresas. Meta, Shopify, Spotify e Pinterest citaram o aumento dos gastos com IA e inferência como fator de pressão sobre as margens.

A Shopify afirmou que as economias de escala foram “parcialmente compensadas pelo aumento dos custos com LLMs”.

Essa é a conta que começa a chegar para o modelo de precificação que sustenta as avaliações esperadas para os IPOs de OpenAI e Anthropic, ambos projetados acima de US$ 800 bilhões (R$ 4 trilhões).

Esses números partem da premissa de que as duas empresas conseguirão manter participação de mercado e poder de precificação – e de que concorrentes não conseguirão alcançá-las facilmente, enquanto clientes corporativos continuariam pagando um prêmio por falta de alternativas reais.

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Mas os dados começam a apontar para outra direção. A inteligência artificial de ponta está se tornando abundante e barata. Laboratórios chineses cobram apenas uma fração dos valores praticados por empresas americanas para trabalhos comparáveis, enquanto concorrentes ocidentais como Nvidia, Cohere, Reflection e Mistral desenvolvem alternativas menores, mais baratas e mais eficientes para empresas que não desejam utilizar modelos chineses.

Até o momento em que OpenAI e Anthropic protocolarem oficialmente seus prospectos – com o pedido confidencial da OpenAI podendo ocorrer ainda nesta semana – a principal justificativa para suas avaliações bilionárias pode já estar enfraquecida.

Custos disparam no setor

A diferença de custos entre os modelos de IA está aumentando rapidamente.

Os orçamentos corporativos destinados à inteligência artificial dispararam. Segundo a empresa de monitoramento de custos em nuvem CloudZero, cerca de 45% das companhias pesquisadas disseram gastar mais de US$ 100 mil por mês (R$ 502 mil) com IA em 2025, ante 20% no ano anterior.

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E o destino desse dinheiro importa cada vez mais.

A empresa de benchmarking Artificial Analysis submeteu os principais modelos do mercado às mesmas dez avaliações e comparou os custos totais. O modelo mais avançado da Anthropic, o Claude, apresentou custo de US$ 4.811 (R$ 24,1 mil). O ChatGPT, da OpenAI, ficou em US$ 3.357 (R$ 16,9 mil).

Já modelos chineses apareceram muito abaixo desses níveis: o DeepSeek custou US$ 1.071 (R$ 5,4 mil); o Kimi, US$ 948 (R$ 4,8 mil); e o GLM, da Zhipu, apenas US$ 544 (R$ 2,7 mil).

Isso significa que o Claude custa quase nove vezes mais do que a alternativa chinesa mais barata para a mesma carga de trabalho.

Até o Google passou a defender modelos mais baratos. Durante a conferência de desenvolvedores I/O, realizada nesta semana, o CEO Sundar Pichai afirmou que “muitas empresas já estão estourando seus orçamentos anuais de tokens, e ainda estamos em maio”.

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Pichai apresentou o modelo mais barato da companhia, o Gemini 3.5 Flash, como solução para o problema. Segundo ele, se os maiores clientes do Google Cloud transferissem 80% das cargas de trabalho de modelos de ponta para o Flash, economizariam mais de US$ 1 bilhão por ano (R$ 5 bilhões).

A empresa reconhece, portanto, que clientes corporativos precisam de opções mais baratas.

Modelos chineses avançam

As alternativas de menor custo já não estão mais tecnologicamente atrasadas.

O DeepSeek, laboratório chinês de IA cujo modelo provocou uma forte liquidação das ações de tecnologia nos Estados Unidos no ano passado, lançou no mês passado uma prévia de seu modelo de próxima geração que iguala ou quase iguala os modelos mais recentes da OpenAI, Anthropic e Google em benchmarks de programação, agentes autônomos e conhecimento.

Outros laboratórios chineses, como Moonshot, Xiaomi e Zhipu, também lançaram modelos com níveis semelhantes de capacidade nos últimos quatro meses.

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O CEO da Databricks, Ali Ghodsi, afirmou que acompanha essa mudança em tempo real. Segundo ele, a plataforma de IA da companhia conecta milhares de clientes corporativos aos modelos utilizados no mercado, e a receita dessa divisão vem crescendo rapidamente.

Ghodsi explicou que muitas empresas passaram a usar uma técnica chamada “advisor model”. Nela, um modelo open source barato executa a maior parte das tarefas e só recorre a modelos de ponta da OpenAI ou da Anthropic quando encontra problemas mais complexos.

“Você consegue reduzir os custos de forma muito eficiente assim”, afirmou.

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A velocidade dessa mudança chama atenção. Na plataforma OpenRouter, que permite acesso a centenas de modelos de IA em uma única interface, os modelos chineses saltaram de cerca de 1% de participação em 2024 para mais de 60% em maio.

Empresas buscam cortar gastos

Fornecedores de tecnologia já começaram a vender redução de custos como produto.

O CEO da Figma, Dylan Field, afirmou que empresas estão passando por três fases de adoção da inteligência artificial: primeiro, ninguém utiliza a tecnologia; depois, todos precisam adotá-la, com algumas companhias “literalmente fazendo competições para ver quem consegue gastar mais tokens”.

A terceira fase, segundo ele, é a percepção de que “todo mundo está gastando demais” e precisa cortar despesas.

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Field afirmou que muitas empresas já entraram nessa terceira etapa. A própria Figma passou a vender ferramentas capazes de reduzir o consumo de tokens dos clientes entre 20% e 30%.

EUA e China disputam mercado

A diferença de custos reflete a forma como os dois lados construíram seus modelos de negócios.

Laboratórios americanos de ponta operam com centenas de bilhões de dólares em investimentos de capital, treinando modelos cada vez maiores nos chips mais caros vendidos pela Nvidia, dentro de uma rede elétrica americana que enfrenta dificuldades para ampliar capacidade.

Esses custos acabam sendo repassados aos clientes.

Já os laboratórios chineses transformaram restrições em estratégia. Sob limitações de exportação de chips, empresas chinesas foram obrigadas a otimizar agressivamente seus sistemas – treinando modelos competitivos com menos capacidade computacional e maior eficiência operacional.

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Pressão sobre OpenAI e Anthropic

A principal defesa das empresas americanas tem sido a confiança.

O CEO da Cohere, Aidan Gomez, cuja companhia vende modelos de IA para bancos, agências de defesa e setores regulados, afirmou que esses clientes não utilizariam modelos chineses independentemente do preço.

A receita da Cohere cresceu seis vezes no ano passado justamente nesse segmento.

Mas esse ainda representa apenas uma parcela relativamente pequena do mercado corporativo. Fora dos setores regulados, onde exigências de segurança e conformidade são menores, torna-se mais difícil justificar preços premium.

A resposta americana já começou a ganhar forma. A própria Nvidia, maior beneficiária do boom da IA, passou a defender um modelo diferente, lançando sistemas de inteligência artificial que qualquer empresa pode baixar e operar gratuitamente em seus próprios servidores.

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A Reflection AI também captou recursos com avaliação multibilionária para desenvolver modelos open source americanos voltados ao mercado corporativo.

Até o argumento ligado à segurança nacional começa a perder força. O próprio instituto de segurança em IA do governo americano, que anteriormente apontou modelos do DeepSeek como inferiores aos americanos em segurança e desempenho, registrou aumento de quase 1.000% nos downloads desde o lançamento do modelo R1, em janeiro de 2025.

A própria Anthropic reconheceu a pressão. Em um documento divulgado em maio, a empresa afirmou que os modelos americanos estão apenas “alguns meses à frente” dos chineses e alertou que Pequim está “vencendo na adoção global por causa do custo”.

A OpenAI discorda dessa visão. Uma fonte familiarizada com o pensamento da companhia afirmou que cada lançamento de novos modelos de ponta – incluindo o GPT-5.5, divulgado no mês passado – provocou forte crescimento no uso da API e dos produtos da empresa, com a demanda corporativa crescendo em “parede vertical”.

Segundo essa fonte, modelos open source têm papel importante em tarefas menos críticas, mas não afetam o núcleo do negócio da OpenAI. A pressão sobre preços, segundo ela, “não está entre as dez maiores preocupações da companhia”.

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Ainda assim, um CEO de uma empresa corporativa de IA, que preferiu não se identificar, afirmou que o crescimento da OpenAI é real, “mas avançaria ainda mais rápido se essa técnica não estivesse sendo utilizada”.

Esse é o mercado que OpenAI e Anthropic devem apresentar aos investidores quando buscarem suas estreias na Bolsa. Mas o prêmio que sustenta avaliações próximas de US$ 1 trilhão (R$ 5 trilhões) está se desgastando justamente nos segmentos corporativos que as duas empresas precisam dominar.

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