Anthropic, líder em IA, revela a verdade mais cruel de toda a indústria de IA!

Alguns meses atrás, a Anthropic ainda estava sendo comparada à SpaceX, proclamando o mito de uma avaliação de 2 trilhões de dólares. Porém, próxima ao roadshow, não só as cotações nos mercados secundários despencaram cedo para menos de 1,7 trilhão, como vários investidores confessaram em particular: se o preço final de listagem não cair para abaixo de 1,5 trilhão, ninguém vai querer entrar para segurar o papel nas alturas.

O estranho é que a Anthropic havia acabado de mostrar uma carta na manga impecável: receita de 16,8 bilhões de dólares apenas no terceiro trimestre, lucro ajustado pela primeira vez, e fluxo de caixa livre no positivo.

Com um desempenho impecável, por que o mercado de capitais reagiu com frieza? Porque, por trás dos dados brilhantes, o mercado sentiu um cheiro de maquiagem contábil no balanço financeiro:

• A suposta margem bruta não desconta os custos de treinamento de novos modelos;
• Reconhecimento de receita inflado pelo método do valor bruto em várias camadas;
• A verdade do desaquecimento: a taxa de crescimento trimestral despencou dois terços em apenas um trimestre.

Este artigo é bastante “hardcore”. Não é um conteúdo raso, daqueles que em 3 minutos te mostra o básico ou tira conclusões apressadas em alguns títulos de notícias. É o resultado de uma análise minuciosa que fiz nas divulgações públicas e detalhes do balanço financeiro, desmontando camada por camada as verdades comerciais e contábeis.

Hoje vamos discutir três questões principais:

• Primeiro, por que uma empresa de IA que começa a dar lucro teve seu valor de mercado cortado?
• Segundo, o “triângulo impossível do lucro” no setor de IA: empresas de modelos, gigantes de computação, clientes empresariais – os três querem maximizar sua fatia. Mas o lucro é limitado, afinal, quem ganha mais? Quem pode acabar ficando sem lucro?
• Terceiro, afinal, o que Amazon e Google vêm fazendo nos balanços para dar suporte total à Anthropic?

Salve e curta o artigo. Ao fim, você saberá: se este IPO de 2 trilhões faz sentido para entrar, e por que toda sua carteira de ações de IA pode ser impactada por este movimento da Anthropic.

O que sustenta um valuation de 2 trilhões de dólares?

Vamos falar de avaliação.

Primeiro, é importante: não estamos julgando se a Anthropic é uma boa empresa. O que vamos analisar é se, para um IPO de 2 trilhões de dólares, há fundamentos que sustentem esse número.

Vamos ver o ritmo da avaliação:

• Rodada G em fevereiro deste ano: avaliação de 380 bilhões de dólares;
• Rodada H em maio: a avaliação saltou diretamente para 965 bilhões;
• Em menos de quatro meses, a avaliação multiplicou aproximadamente 2,5 vezes;
• Na atual expectativa de IPO, saltou para 2 trilhões – mais que o dobro em relação à rodada H.

A lógica da avaliação da empresa é: eles preveem que, até 2028, a receita anual atingirá entre 190 e 200 bilhões de dólares.

Se dividir 2 trilhões de avaliação por 200 bilhões em receita, temos um múltiplo de cerca de 10 vezes Price-to-Sales futuro. Para uma gigante de tecnologia em hiper-crescimento, 10 vezes PS futuro até faz sentido.

Mas, para esse cálculo funcionar, existe um pré-requisito fundamental: crescimento acelerado, sustentado!

E é justamente aí que está o problema.

Veja os dados mais recentes trimestrais:

• Receita anual de 2025: 4,59 bilhões de dólares;
• Primeiro trimestre de 2026: 4,7 bilhões – quase igual ao ano anterior em um trimestre;
• Segundo trimestre: 11,6 bilhões, crescimento sequencial de 147%;
• Terceiro trimestre: 16,8 bilhões, mas crescimento cai para 45%.

Objetivamente, um crescimento sequencial de 45% por trimestre não é ruim. Mas, na lógica do valuation, multiplicadores altos dependem da aceleração.

De 147% para 45%, a taxa de crescimento reduziu em dois terços em apenas um trimestre. Quando você está na mira de uma avaliação de 2 trilhões, o mercado vai olhar primeiro para essa inclinação descendente.

Outro detalhe importante:

Com 16,8 bilhões no terceiro trimestre, anualizando temos cerca de 67,2 bilhões. E no final de julho, a direção já comunicava uma taxa anualizada de 65 bilhões, ou seja, a diferença é de apenas 3%.

O que isso indica? Ou não houve quase nenhum crescimento de julho a setembro; ou aquele número de 65 bilhões já estava inflado. De qualquer forma, a antiga expectativa de alcançar 100 bilhões anuais caiu por terra no curto prazo.

O tamanho da receita depende da metodologia

Além do ritmo mais lento de crescimento, há uma questão mais profunda: a base contábil das fintechs de IA ainda é pouco transparente.

O famoso ARR (Receita Recorrente Anualizada) nada mais é do que multiplicar a receita mensal do momento por 12, presumindo a renovação contínua dos clientes. Mas diferentes empresas usam critérios bem distintos.

Por exemplo, a Anthropic vende modelos via Amazon AWS e Google Cloud usando o método do valor bruto; a OpenAI usa o líquido, ou seja, só contabiliza a receita após subtrair o repasse para o canal de distribuição.

Ou seja, fazendo negócios semelhantes, só por conta do reconhecimento contábil, a diferença na receita pode ser de 30% a 40%.

Antes, até a OpenAI já reportou ARR com diferentes critérios, provocando volatilidade no mercado. Assim, investidores estão mais atentos a estas métricas autodeclaradas.

Por trás da alta margem bruta, os custos de P&D continuam pesando

A metodologia da receita pode ser questionável, mas o ponto do lucro é ainda mais concreto.

A Anthropic anunciou margem operacional ajustada acima de 11% no terceiro trimestre, com margem bruta ajustada de 85%.

Mas esses 85% de margem bruta não descontam os custos de treinamento dos novos modelos. No setor de IA, o pré-treinamento e a iteração dos grandes modelos não são despesas de capital únicas, mas sim custos contínuos e massivos de P&D.

Se observar pela ótica do GAAP, em 2025 o prejuízo operacional é de 8,06 bilhões, e o prejuízo líquido chega a cerca de 42 bilhões de dólares.

Mesmo excluindo 34 bilhões de despesas não-caixa, ainda assim há uma enorme pressão de prejuízo operacional real.

Por fim, existe um risco estrutural facilmente negligenciado: o profundo alinhamento com as gigantes de computação.

Amazon e Google, formalmente investidores e canais de vendas, são principalmente fornecedores de computação e, potencialmente, concorrentes no ecossistema.

Nos próximos dez anos, a Anthropic já se comprometeu com seus principais parceiros a comprar pelo menos 518 bilhões de dólares em nuvem e computação, sendo cerca de 80% disso irrevogável.

Isso gera um descompasso financeiro:

Os gastos são rígidos – de obrigação contratual; já a receita é flexível, baseada no consumo dos clientes e sem garantia de renovação contratual.

Na fase de expansão acelerada da indústria, esse modelo facilita a rápida conquista de mercado; mas, quando a monetização desacelera, os compromissos rígidos viram pressão contínua sobre o caixa.

Voltando ao início, por que o mercado começou a reavaliar a meta dos 2 trilhões?

Porque, para sustentar esse tamanho, as condições são duras: ou mostram lucro GAAP sólido no prospecto do IPO, ou retomam o crescimento sequencial acima de 50% no quarto trimestre.

Se nada disso se concretizar, um cenário mais realista: a avaliação cai de 2 trilhões para uma faixa de 1,4 a 1,7 trilhão, ou seja, um desconto de 15% a 30% em relação à expectativa inicial.

Nesse intervalo, ainda resta um prêmio de cerca de 50% para quem entrou na rodada H, facilita a aprovação dos bancos coordenadores e contempla os interesses dos acionistas estratégicos.

Em resumo, a questão comercial é simples:

Ser uma excelente empresa de tecnologia e estar avaliada em 2 trilhões são coisas completamente diferentes.

Mesmo o melhor ativo, se comprado caro, é um investimento de altíssimo risco.

O “triângulo impossível” do lucro em IA

Mas se ampliarmos a análise para toda a cadeia de IA, aparece um fenômeno ainda mais surpreendente:

Nos últimos três anos, Wall Street precificou quase todos os elos-chave da cadeia de IA como “super vencedores”.

• Empresas de modelos, como Anthropic e OpenAI: desejam margens superiores a 80%, como gigantes de software, sustentando avaliações trilionárias.
• Fornecedores de chip, como Nvidia e Broadcom: sustentam altas margens e retornos devido a barreiras tecnológicas e escassez de computação.
• Gigantes de infraestrutura de nuvem, como Microsoft, Amazon e Google: investem centenas de bilhões em data centers esperando retorno estável com aluguel de computação.

E os clientes empresariais de IA?

Eles também querem ver IA cada vez melhor, mais barata, e capturar o ganho em produtividade em seus próprios lucros.

Parece que todo mundo ganha. Mas a pergunta é: quem, afinal, bancará esse lucro extraordinário?

Este é o “triângulo impossível” do lucro na cadeia de IA.

Empresas de modelo querem margens de software, fornecedores de hardware querem retornos elevados, clientes querem preço baixo e grande valor. Não dá para todo mundo dividir ilimitadamente o mesmo bolo de valor econômico.

Criando o mesmo valor, a distribuição de lucro pode variar totalmente

Por quê? Vamos fazer um cálculo simples.

Suponha que um serviço de IA gere 100 reais de valor econômico para uma empresa. Descontando 40 reais de P&D, computação e infraestrutura, sobram 60 reais – a serem divididos pelo setor.

Mas quem fica com quanto depende de quem detém o poder de precificação.

Primeira situação: fornecedores de computação dominantes

Se GPUs avançadas e energia continuarem escassos, Nvidia e as nuvens terão mais poder de barganha.

Se o cliente paga 65 reais, com 50 indo para o fornecedor, descontando custos:

• Fornecedor lucro de 20 reais;
• Cliente fica com 35 reais;
• Empresa de modelo, no meio, fica apenas com 5 reais.

Segunda situação: empresa de modelo dominante

É o cenário que a Anthropic mais quer que o mercado compre para justificar o valuation de 2 trilhões.

Se Claude lidera tarefas de raciocínio, programação e agentes, estando profundamente integrado ao fluxo de trabalho corporativo, e conseguindo barganhar preços melhores de computação, o lucro vai mais para o modelo.

O cliente paga 70, computação custa 35, descontando custos:

• Empresa de modelo lucra 25;
• Fornecedor fica com apenas 5;
• Cliente leva 30.

Terceira situação: modelos comoditizados, guerra de preço

Com modelos open source e concorrentes encostando, empresas percebem pouca diferença entre opções, e param de pagar caro.

No fim, o cliente paga só 40 reais, o custo de computação cai a 33, descontando custos de P&D e operação:

• Empresa de modelo ainda tem prejuízo de 3;
• Fornecedor tem lucro de 3;
• Cliente fica com 60.

Claro, são apenas hipóteses, não dados financeiros reais.

Mas mostram um ponto:

O valor econômico gerado não mudou, mas a distribuição do lucro na cadeia pode ser radicalmente distinta.

Por que todo mundo saiu bem nos últimos três anos?

Com a explosão da demanda, o bolo cresceu rápido e ocultou conflitos de interesse. Mas agora, aumenta o risco de ocorrerem ao mesmo tempo escassez de computação e guerra de preços entre modelos.

De um lado, computação cara; do outro, APIs de modelo cada vez mais baratas. As empresas de modelo, no meio, podem ver lucro espremido dos dois lados.

Isso conduz a outra tendência: deflação da inteligência.

Ou seja, IA cada vez melhor, e cada serviço ficando mais barato.

• Se o preço da API cai 50%, o uso precisa dobrar só para manter a receita estável;
• Se o preço cair 70%, o uso tem que subir 3,3 vezes ou mais.

E, com avanços técnicos, certas tarefas exigirão menos tokens, enquanto agentes mais sofisticados podem exigir mais.

Logo, mesmo que IA faça cada vez mais tarefas, isso não significa que a receita e o lucro das empresas de modelo vão crescer juntos.

E é por isso que a Anthropic segue aprofundando Claude Code, tentando entrar nos fluxos de trabalho centrais das empresas.

No mercado futuro, o poder de precificação depende não só de liderar rankings, mas de quão essencial seu produto é para o cliente.

Se uma empresa integrou profundamente Claude com seu código, sistema de permissões e automação, trocar por outro, ainda que mais barato, não será fácil. Essa dependência e custo de migração é que poderá ser a verdadeira barreira competitiva da Anthropic.

Mas, se os modelos ficarem iguais e o cliente puder trocar a qualquer hora para um mais barato, manter margens altas será difícil.

Mais importante ainda: essa pressão por lucro das empresas de modelo pode contaminar toda a cadeia de IA. Lembra da compra massiva de computação no longo prazo pela Anthropic? Se a receita frustrar, a empresa pode reduzir compras futuras, atrasar expansão ou renegociar contratos.

Daí, nuvens voltam a se preocupar com utilização de data centers e retorno do investimento; Nvidia e Broadcom têmem queda nos pedidos.

Toda a cadeia de hardware e infraestrutura de IA pode acabar sendo reprecificada.

Assim, este IPO da Anthropic vale atenção não só pelo valor. Pode ser um divisor de águas para toda a cadeia de IA!

Por que Amazon e Google continuam investindo?

Neste ponto, muitos podem perguntar:

Se o mercado já questiona o valuation da Anthropic, por que Amazon e Google continuam despejando rios de dinheiro e recursos na empresa?

É só por acreditar na tecnologia? Claro que não. Porque a mudança de valuation da Anthropic já impacta diretamente o balanço das gigantes de tecnologia.

Trata-se de um fenômeno interessante: circularidade autorreflexiva do valuation.

Muita gente acha que Amazon e Google só terão o retorno desse investimento com o IPO ou vendendo ações. Mas, com os princípios contábeis adequados, parte desses investimentos de capital fechado pode ter seu valor ajustado conforme as novas avaliações do mercado, o que impacta diretamente o lucro do trimestre!

Sabe o que isso significa?

No primeiro trimestre deste ano, só pelo investimento na Anthropic, a Amazon reconheceu 16,8 bilhões de dólares em lucro antes de impostos.

No segundo trimestre, o valor dos papéis preferenciais da Anthropic na Amazon subiu mais 50,5 bilhões. Dos 53,4 bilhões em lucros não operacionais antes de impostos, a maior parte veio da Anthropic.

Note: esse dinheiro não veio da venda direta da Amazon, nem de cash flow do AWS, mas da valorização de mercado da Anthropic. Mesmo assim, esses ganhos inflaram o lucro líquido e o lucro por ação da Amazon.

O impacto já aparece nos lucros do S&P 500.

Segundo projeções da LSEGusadas pela Reuters:

• No segundo trimestre de 2026, o S&P 500 teve crescimento de lucros de 52% contra ano anterior;
• Mas se descontar as reavaliações de Amazon e Alphabet relacionadas à Anthropic, o crescimento cai para cerca de 33%.

Ou seja: parte relevante do impressionante crescimento dos lucros do S&P não veio do core business. Se o investidor olhar só para lucro líquido e LPA/EPS, vai superestimar o crescimento dos negócios reais.

Lembre ainda que há um fator de reforço mútuo aqui.

Quanto maior a avaliação da Anthropic, maior o valor no balanço dos acionistas; melhores lucros aumentam a confiança do mercado nas big techs; e, quanto mais Amazon e Google investem, maior a capacidade da Anthropic de expandir seu negócio.

É a circularidade autorreflexiva do valuation: uma expectativa de otimismo futuro realimenta a performance financeira e o comportamento de investimento.

Isso não significa manipulação, mas mostra que manter a Anthropic valorizada beneficia diretamente essas gigantes. Por outro lado, se o valuation cair, investidor pode sofrer perda contábil.

Os ganhos contábeis reconhecidos no passado não são eternos.

Da controvérsia do valuation ao risco de crédito

Ao mesmo tempo, o mercado passou a reavaliar o risco de crédito nas empresas de IA.

Na quinta-feira, as ações da CoreWeave, empresa de cloud GPU apoiada pela Nvidia, caíram cerca de 15% em um dia; na sexta, nova queda de 11,9%, acumulando queda de quase 25% na semana. Parte dos seus títulos de dívida já pagam 15% ao ano no mercado secundário.

O que isso quer dizer?

O investidor de títulos exige prêmio de risco altíssimo para bancar empresas assim.

Isso não prova problemas de liquidez na Anthropic, mas mostra que o mercado está analisando com cautela a capacidade de captação dessas empresas de IA capital-intensivas.

O mercado de ações paga caro pelas histórias de crescimento; no de debêntures, o que importa é: terão dinheiro para pagar no vencimento?

Essa mudança de apetite a risco já reflete nas discussões de valuation do IPO da Anthropic.

1,5 trilhão ainda não é valor final, mas o mercado já está cauteloso sobre múltiplos elevados.

Assim, a grande questão deste IPO vai além do preço final: é o critério de valuation em IA que está mudando.

Anos atrás, Wall Street olhava mais para o capex das nuvens e os pedidos de computação ao projetar o crescimento futuro.

Agora, o mercado pergunta:

Afinal, quanto de fluxo de caixa livre real essas empresas geram?

Ainda mais quando parte dos lucros das big techs vem de valorização de ativos patrimoniais não realizados, o investidor precisa discernir:

• Que parte do lucro vem do core business;
• E que parte veio só de reavaliação contábil dos ativos.

O valuation pode subir rápido com expectativas otimistas, mas retornos de longo prazo dependem do caixa gerado pelo negócio real.

Wall Street pode não ter errado sobre a revolução da IA, mas as empresas que vão gerar altos retornos sustentáveis talvez sejam menos do que o mercado imagina hoje.

Este IPO de 2 trilhões da Anthropic pode marcar uma nova contabilidade para Wall Street.

Por hoje é só.

E você, acha que a Anthropic abre capital por quanto? 1,5 trilhão, ou 2 trilhões? Suas ações de IA foram afetadas nessa reprecificação? Deixe nos comentários.