Os gastos globais com inteligência artificial (IA) estão em alta no mundo, mas as grandes empresas por trás das ferramentas mais populares, como ChatGPT, Google Gemini e Claude AI, ainda não têm um modelo de negócios claro para ter lucro. Há apostas em assinaturas, anúncios e APIs (interfaces de programação de aplicações) para empresas criarem suas próprias soluções baseadas em IA. Com um novo aporte de US$ 122 bilhões na OpenAI, outro caminho apontado para a lucratividade do negócio é a abertura de capital.
Segundo a consultoria Gartner, o gasto mundial com inteligência artificial deve ficar em US$ 2,52 trilhões em 2026, indicando um forte ritmo de adoção dessa tecnologia. Ainda assim, o custo operacional de empresas como a OpenAI, dona do ChatGPT, é elevado.
Embora a empresa não abra seus dados publicamente, ao menos até o IPO, a HSBC Global Investment Research projeta que a companhia ainda não será lucrativa até 2030. A análise considera que a OpenAI terá prejuízos mesmo que sua base de consumidores cresça para atingir cerca de 44% da população adulta mundial (contra 10% em 2025). Fora isso, ainda será preciso investir, pelo menos, mais US$ 207 bilhões em computação para executar seus planos de crescimento.
No seu último aporte, que foi um recorde no Vale do Silício, a OpenAI divulgou um comunicado sobre a unificação de suas soluções de IA em um superapp, o próprio ChatGPT. Recentemente, a empresa havia encerrado o Sora, sua IA generativa para vídeos. Além disso, o comunicado mostrou que a empresa dá seus primeiros passos no mercado de capitais ao negociar uma parcela das suas ações em ETFs (títulos de índice) nos Estados Unidos.
Investimento das empresas de inteligência artificial é crescente, mas lucros ainda vão demorar a chegar Foto: Alice Labate/Estadão
Outra iniciativa da empresa é testar anúncios nos Estados Unidos, algo que o CEO Sam Altman havia dito que seria um último recurso para a rentabilidade da companhia, durante um discurso feito na Universidade de Harvard, em 2024. “Eu considero os anúncios como um último recurso para o nosso modelo de negócios”, disse Altman, à época.
Em entrevista para a CNBC, a diretora financeira da OpenAI, Sarah Friar, disse que o aporte de US$ 122 bilhões deve ser o último antes de uma grande estreia no mercado de ações.
Procurada, a OpenAI disse que cresce em um ritmo mais acelerado do que as empresas da virada do milênio, como Google e Microsoft. “Atualmente, a OpenAI está gerando US$ 2 bilhões em receita por mês. Neste estágio, a companhia está crescendo em receita quatro vezes mais rápido do que empresas que definiram as eras da internet e do mobile”, informou. “Olhando adiante, o próximo passo é avançar em direção a uma experiência unificada, desenvolvendo um superapp”, disse a empresa.
Para o Google, a história da monetização da IA é diferente. A empresa já tem entrada no mercado global com soluções como o Gmail, o Drive e o sistema operacional para celular Android. Por isso, a estratégia adotada tem sido incorporar o Gemini, sua IA, em diferentes ferramentas que já são utilizadas, além de oferecer planos mais caros de assinatura que abarcam a IA junto à sua suíte completa.
Com isso, o Google já tem mais de 325 milhões de assinaturas pagas nos seus serviços para o consumidor, que incluem o Google One (com o Gemini) e YouTube Premium. Segundo a companhia, foram vendidas mais de 8 milhões de licenças pagas do Gemini Enterprise, lançado há quatro meses.
“No geral, estamos vendo nossos investimentos e infraestrutura em IA impulsionarem a receita e o crescimento em todas as frentes do negócio. Desenvolvemos um único modelo de classe mundial – o Gemini – e o integramos em todos os nossos sete produtos que têm mais de 2 bilhões de usuários. Os três pilares da monetização em nossas plataformas passam por reimaginar a publicidade nas nossas plataformas, impulsionar assinaturas e transformar as organizações com IA por meio do Google Cloud”, informou a empresa.
O Google disse não ter planos de exibir anúncios no aplicativo do Gemini no momento.
A Anthropic adota modelo de monetização mais semelhante ao da OpenAI, com assinaturas para usuários na pessoa física, planos empresariais, parcerias com marcas e fornecimento de APIs para companhias que desejam integrar sua IA a outros aplicativos ou plataformas corporativas.
A Anthropic já disse publicamente que o Claude permanecerá sem anúncios, porque isso conflitaria com a proposta de ser um assistente confiável e focado no usuário.
A empresa não retornou o pedido da reportagem para explicar suas formas de monetização do negócio do Claude AI.
Para Bruno Alano, CEO da Avra, startup que desenvolve um modelo de IA para entender o mercado de pequenas e médias empresas, o sucesso e o interesse no Claude AI por desenvolvedores e entusiastas de programação se devem, em parte, à sua capacidade de oferecer integração fácil e gerar valor percebido rapidamente, especialmente para usuários que não sabem criar seus próprios agentes personalizados.
Alano lembra que a Anthropic lançou recentemente uma plataforma de agentes autônomos de IA, chamada Claude Managed Agents, para tentar equilibrar a equação de custo de infraestrutura e entrega de valor, permitindo que a empresa controle melhor a eficiência do uso da tecnologia — o que resulta em controle de gastos.
A Anthropic também tem crescido no mercado com dinheiro de investidores. Em fevereiro, a companhia anunciou a captação de US$ 30 bilhões, liderada pelas firmas de investimento D. E. Shaw Ventures, Dragoneer, Founders Fund, Iconiq e MGX. Após a rodada, a avaliação de mercado (valuation) foi de US$ 380 bilhões. Segundo comunicado da empresa, o capital será usado para pesquisa de ponta, desenvolver produtos e expandir sua infraestrutura. Mensalmente, a receita recorrente do Claude Code é de mais de US$ 2,5 bilhões.
Em abril, a Amazon investiu mais dinheiro na Anthropic, com um aporte de US$ 5 bilhões e um compromisso de investir mais US$ 20 bilhões no futuro. A empresa já havia investido US$ 8 bilhões no negócio no passado.
Leia também
Desafios da monetização
Na visão de Kenneth Corrêa, professor de MBAs da FGV, a aposta da rentabilidade no modelo de publicidade não seria sustentável para os negócios das IAs, dada a concentração dos ganhos com anúncios nas mãos de empresas como Meta, Google e TikTok. Segundo ele, o modelo de assinatura deve ser combinado com a abertura de capital das empresas, sendo essa saída para monetização, aproveitando um momento de euforia dos investidores em busca de retornos de aplicações financeiras em IA.
“Com relação a ser um ‘Gold Rush’ (corrida pelo ouro), com certeza é. O valuation das empresas de tecnologia americanas é de quase 80% do valor total somado. O dinheiro de venture capital direcionado para a IA foi de 85% no último trimestre de 2025. Existe essa concentração e dá para traduzir isso como uma euforia, uma corrida do ouro”, afirma Corrêa.
Já Cleyton Leal, professor da FIA Business School, vê a transição do modelo gratuito para o de assinaturas como um passo necessário para as ferramentas de IA se tornarem lucrativas. No entanto, destaca que a estratégia do Google é a mais eficaz ao oferecer a IA como parte de um pacote de benefícios, como o Google One, integrando-a a serviços já consolidados como e-mail, planilhas e armazenamento.
“Hoje a compra de qualquer tecnologia depende muito do retorno sobre o investimento, não é mais a inovação pela inovação. Estamos falando do que vai gerar bastante volume para as empresas. Vai ser o uso massivo dessas tecnologias por outras grandes empresas que carregariam esses workloads (cargas de trabalho) e usariam muito”, afirma Leal.
Segundo os especialistas, os principais entraves para o avanço dos negócios de inteligência artificial estão nos custos associados aos chips de memória e ao subsequente custo de processamento e geração de informações.
Para Corrêa, da FGV, devido à chamada lei dos retornos decrescentes, o custo para rodar um modelo atual de IA será mais barato em 2027 do que em 2026. Alano, da Avra, cita o exemplo do Google, que compartilhou em um trabalho chamado “TurboQuant” uma forma sofisticada de caching (armazenamento de cópias temporárias de dados) que pode reduzir a necessidade de memória RAM de duas a quatro vezes.
Ou seja, os caminhos para a redução de custos estão se abrindo, mas a disputa mundial pela criação do modelo de IA mais avançado deve continuar nos próximos anos.
Fonte ONU
