#Anthropic与OpenAI竞争升级 OpenAI, Anthropic na corrida, quem é a primeira ação de grandes modelos dos EUA?

A competição mais aguardada no setor de IA do Vale do Silício em 2026 é a disputa entre OpenAI e Anthropic pelo título de primeira ação de grandes modelos dos Estados Unidos. Ambas as principais empresas planejam realizar IPO até o final de 2026, marcando uma batalha oficial sobre velocidade de listagem, força financeira e influência no setor.
Por trás dessa corrida, há múltiplos desafios ocultos. Conflitos internos na OpenAI se intensificam, com o CEO Otman apoiando uma listagem ainda neste ano, mas seu CFO se opondo devido à preparação insuficiente da organização e ao risco elevado de investimento em capacidade computacional. A empresa estima que as perdas acumuladas antes do IPO ultrapassarão 200 bilhões de dólares, com gastos de capacidade computacional chegando a 121 bilhões de dólares em 2028, e um cenário de lucros incerto.
Por outro lado, a Anthropic apresenta forte crescimento de receita, já ultrapassando 30 bilhões de dólares anuais, com o número de clientes corporativos dobrando. O modelo financeiro indica que ela pode alcançar lucro antes da OpenAI. No entanto, a empresa também enfrenta custos elevados de capacidade computacional, assinando acordos de grande volume com Google e Broadcom, e sua forma de calcular receita tem gerado controvérsia sobre possíveis “maquiagens contábeis”.
Além disso, o setor de grandes modelos enfrenta dificuldades de precificação, pois tokens de baixo custo e chamadas a ferramentas de terceiros podem gerar perdas significativas, e o modelo de negócios ainda não está consolidado. Ambas as empresas estão empenhadas em IPO, mas enfrentam o dilema de “queimar dinheiro para crescer”. Em vez de focar na fama de “primeira ação”, construir um modelo de lucro sustentável é a questão central que as empresas de IA de grandes modelos precisam resolver urgentemente.
A corrida de listagem entre OpenAI e Anthropic é uma das competições de IPO mais observadas no Vale do Silício.
Ambas as empresas não querem ficar para trás uma da outra, desejando concluir o IPO até o final de 2026, mas por trás da disputa pelo título de “primeira ação de grandes modelos”, há diferenças claras em suas condições financeiras e ritmos internos.
O CEO da OpenAI, Otman, deseja uma listagem rápida, mas seu CFO acredita que a empresa ainda não está preparada. A Anthropic cresce rapidamente em receita, mas também enfrenta enorme pressão de custos computacionais. Ambas dependem de investimentos massivos em capacidade de processamento para manter a competitividade, com retorno incerto.

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Disputas internas na OpenAI
Otman quer que a OpenAI liste o mais cedo possível no quarto trimestre deste ano, mas, de acordo com documentos financeiros confidenciais apresentados aos investidores na última rodada de financiamento, a empresa estima que, antes de gerar fluxo de caixa positivo, as perdas acumuladas ultrapassarão 200 bilhões de dólares.
Um documento financeiro mostra que a OpenAI prevê gastos de capacidade computacional de 121 bilhões de dólares em 2028. Mesmo com vendas quase dobrando nesse ano, a empresa estima um prejuízo de 85 bilhões de dólares. Essa escala de prejuízo é extremamente rara entre empresas listadas.
Por outro lado, a CFO Sarah Friar tem uma visão diferente de Otman, acreditando que a empresa não estará pronta para IPO em 2026. Ela argumenta que os processos internos e a organização ainda não estão adequados, e que os riscos associados às promessas de gastos são muito altos. Ela também questiona se a OpenAI precisa investir tanto em servidores de IA nos próximos anos, e se a receita desacelerada consegue sustentar esses compromissos.
Além disso, Amazon e Nvidia detêm participações consideráveis na OpenAI, atuando como acionistas estratégicos com forte vínculo e apostas altas, o que também pode influenciar o momento do IPO.
Quanto às diferenças entre o CEO e a CFO, Friar tenta minimizar publicamente, afirmando que o IPO “não está nos planos atuais”, pois a OpenAI ainda trabalha para “alcançar um estado de evolução contínua compatível com sua escala atual”.
A postura em relação ao IPO revela algumas mudanças sutis entre Otman e Friar.
Em agosto de 2025, Friar deixou de reportar diretamente a Otman, passando a reportar a Fidji Simo, que na época assumia a liderança do negócio de aplicações da OpenAI. Essa mudança é incomum em grandes empresas, onde o CFO normalmente reporta diretamente ao CEO.
Vários colegas de Friar disseram ao “The Information” que Otman a excluiu de algumas conversas relacionadas ao planejamento financeiro da empresa. Por exemplo, nos últimos meses, Otman discutiu despesas com servidores com um dos principais investidores da OpenAI, sem a presença de Friar, que anteriormente participava dessas discussões.
Outra pessoa que participou de uma reunião de alta gestão no início do ano afirmou que, em uma decisão financeira importante, Friar não foi convidada, o que também é incomum.
Curiosamente, as preocupações de Friar, em privado, parecem bastante alinhadas às declarações recentes do CEO da Anthropic, Dario Amodei.
Em fevereiro, Amodei afirmou em um podcast: “Mesmo que a tecnologia realmente evolua na velocidade que prevejo, não dá para saber se a receita vai acompanhar. Mas o problema é que você compra centros de dados de acordo com essa expectativa de receita. Se sua previsão errar um ou dois anos, pode ser um desastre total.”
Ele acredita que, mesmo errando por um ano ou com uma taxa de crescimento menor, a consequência pode ser falência. E acrescenta: “Tenho a sensação de que algumas empresas não fizeram uma análise séria, não sabem o risco que estão assumindo.”
Quem seriam essas empresas? 

02
Anthropic estaria maquiando os relatórios?
Dados financeiros obtidos do “Wall Street Journal” indicam que o crescimento de receita da Anthropic é mais forte que o da OpenAI.
Ela já ultrapassou 30 bilhões de dólares anuais, enquanto em 2025 esse número era cerca de 9 bilhões. Quando anunciou sua rodada de financiamento Série G em fevereiro, a Anthropic afirmou que mais de 500 clientes corporativos tinham uma despesa anual superior a 100 mil dólares. Agora, esse número passou de 1.000.
Em menos de dois meses, dobrou de tamanho.
Comparação de lucros entre OpenAI e Anthropic
Segundo dados do “Wall Street Journal”, mesmo incluindo custos de treinamento (gráfico de barras), a Anthropic deve alcançar lucro em 2028, enquanto a OpenAI só em 2030; e, sem considerar custos de treinamento (gráfico de linha), a Anthropic já estaria quase equilibrada em 2024 e 2025.
Analistas do Mizuho Financial Group estimam que a receita de IA da Anthropic atingirá 21 bilhões de dólares em 2026 e 42 bilhões em 2027.
Diferença na receita anual de diferentes setores de negócios da OpenAI e Anthropic
É importante notar que há diferenças na forma de calcular a receita, o que faz a taxa de crescimento da OpenAI parecer menos agressiva que a da Anthropic.
Um ponto-chave é que a Anthropic inclui suas vendas de tecnologia feitas por parceiros de nuvem na receita, enquanto a OpenAI não faz isso. Isso faz a receita da Anthropic parecer mais favorável, mas ela afirma que isso está de acordo com as práticas contábeis padrão, pois a empresa é a parte principal na transação.
Além disso, embora diga-se que a receita pode não acompanhar o crescimento, a Anthropic nunca deixou de investir em capacidade computacional.
Segundo informações oficiais, a Anthropic já assinou novos acordos com Google e Broadcom para obter capacidade de TPU de próxima geração, prevista para entrar em operação a partir de 2027. A maior parte dessas instalações será nos EUA. O CFO Krishna Rao afirma que esse é “o compromisso de investimento computacional mais importante até agora”.
O custo de inferência é outro peso pesado.
Comparação de fluxo de caixa livre de OpenAI e Anthropic
Embora a receita de usuários de ChatGPT seja relativamente grande, poucos usuários pagam por ela, ou seja, muitos custos de inferência não se traduzem em receita. A situação da Anthropic é um pouco melhor, pois a maior parte da receita vem de clientes corporativos.
Um porta-voz da OpenAI afirmou que o suporte a usuários gratuitos visa promover a disseminação da tecnologia, podendo gerar lucro por meio de publicidade ou conversão de assinantes, destacando que a prioridade é o crescimento, não o lucro.

03
Dilema do modelo de precificação
Como as empresas de grandes modelos podem precificar para evitar prejuízos ainda é uma questão não resolvida.
Recentemente, a chefe de grandes modelos da Xiaomi, Luo Fuli, analisou esse problema em uma postagem. Ela acredita que o sistema de assinatura do Claude Code é bem elaborado, mas pode não ser lucrativo, ou até mesmo gerar prejuízo — a menos que a margem de lucro da API da Anthropic alcance 10 a 20 vezes, o que ela duvida.
“Em uma consulta de usuário, algumas ferramentas de encapsulamento fazem múltiplas chamadas de baixo valor, cada uma com uma solicitação de API independente, carregando janelas de contexto muito longas, frequentemente ultrapassando 100 mil tokens. Mesmo com cache, é um desperdício.”, disse Luo Fuli.
Segundo ela, o número real de solicitações por consulta é várias vezes maior que a estrutura do Claude Code. Convertido em preço de API, o custo real pode ser dezenas de vezes maior que o preço de assinatura, formando um “grande buraco”.
Luo Fuli afirma: “Antes de encontrar uma forma de precificar razoável sem prejuízo, as empresas de grandes modelos não devem entrar em guerra de preços de forma impulsiva.”
Ela acredita que vender tokens a preços extremamente baixos e abrir as portas para ferramentas de terceiros parece vantajoso para os usuários, mas é uma armadilha. “Vender tokens muito barato e facilitar o uso de ferramentas de terceiros parece ótimo, mas é uma armadilha. Se os usuários gastarem tempo com ferramentas de baixa qualidade, serviços de inferência instáveis e lentos, e modelos degradados para economizar custos, no final, nada funcionará — o que não é um ciclo saudável para a experiência e retenção do usuário.” 

04
Conclusão
OpenAI e Anthropic estão na disputa pelo “primeiro grande modelo dos EUA”, ambos ligados a rodadas contínuas de financiamento e apostas altas, enfrentando o desafio de queimar dinheiro continuamente sem uma validação clara de retorno financeiro.
Porém, a situação de ambos apresenta diferenças evidentes.
Internamente, a OpenAI discorda sobre o momento de listar, enquanto a Anthropic precisa equilibrar crescimento de receita com controle de custos de capacidade computacional. E, pelo que se ouve no setor, a reputação da Anthropic começa a superar a da OpenAI.
Pode-se dizer que, na jornada de exploração de grandes modelos, ninguém será eternamente o primeiro; uma falha na rota tecnológica pode fazer o concorrente ultrapassá-la. A OpenAI, embora tenha sido a primeira a lançar o chatbot AI, talvez não mantenha liderança em todos os negócios o tempo todo.
Na verdade, do ponto de vista de saúde do setor, em um cenário de custos de capacidade em alta e modelos de precificação ainda não maduros, construir um modelo de negócio sustentável é uma questão mais importante do que o título de “primeira ação”.
Porém, essa avaliação deve excluir quem conta histórias.