Aqui no Startups, a gente até deu um nome para isso há cerca de um ano: o “ciclo do dinheiro infinito”, em que grandes players de infraestrutura (nuvem ou chips) aportam capital nos principais players de modelos de IA, em troca de de compromissos futuros de contratos de poder computacional, pode ser menos sólida do que parece.
O sinal “amarelo” para essa estratégia vem da OpenAI. A dona do ChatGPT está colocando à prova a premissa central do modelo, a de que os labs de IA vão inevitavelmente crescer e honrar seus compromissos.
Entretanto, segundo destacou um report do Wall Street Journal, não é o que está acontecendo: fontes revelaram que a empresa teria perdido metas internas de crescimento, e a CFO Sarah Friar alertou internamente que, se a receita não acelerar, a OpenAIpode não conseguir pagar por contratos futuros de computação.
Segundo analistas do Pitchbook, se isso se confirmar, o impacto pode ser significativo para uma série de empresas que apostaram suas fichas na expansão contínua do gigante.
“A perda de receita importa mais do que o mercado está precificando — a OpenAI perdeu terreno para a Anthropic e o Google em coding e enterprise no começo deste ano, e suas obrigações de infraestrutura agora passam de US$ 1,15 trilhão entre Oracle, Microsoft e Amazon“, afirmou Harrison Rolfes, analista sênior do PitchBook.
Segundo dados divulgados pela própria OpenAI em março, a empresa bateu os US$ 25 bilhões em ARR, um crescimento de quatro vezes em relação à receita anual em 2024. Ainda assim, resta um longo caminho até a meta de bater US$ 280 bilhões em 2030, conforme destacou a empresa anteriormento ao falar de seu roadmap rumo à lucratividade.
De acordo com o especialista do Pitchbook, se o crescimento de receita não voltar a acelerar, esses contratos se tornam a maior aposta de custo fixo da história da tecnologia.
Procurada pelo WSJ, a OpenAIrebateu. “Estamos totalmente alinhados em comprar o máximo de capacidade computacional possível e trabalhando duro nisso juntos todos os dias”, disseram Sarah Friar e o CEO Sam Altman. A empresa acrescentou que “o negócio está funcionando em plena potência, e o clima interno é incrivelmente positivo”.
Mesmo pressionada para acelerar sua receita, a OpenAIseguiu fechando contratos e parcerias de infraestrutura em grande escala. Ainda em fevereiro, a companhia expandiu em US$ 100 bilhões seu compromisso com a AWS, depois que a gigante de Seattle concordou em investir US$ 50 bilhões nela.
Em nota de pesquisa publicada em outubro, Todd Castagno, analista de contabilidade do Morgan Stanley, alertou que mesmo contratos de infraestrutura de IA legalmente não canceláveis podem ser renegociados quando grandes clientes enfrentam dificuldades financeiras, comparando a dinâmica ao que varejistas fizeram com aluguéis comerciais durante a pandemia.
Nessa história toda, quem pode sofrer o maior baque é a companhia que mais se valorizou nos últimos anos, em meio à toda a corrida por IA: a fabricante de GPUs Nvidia.
Em setembro, a empresa anunciou a intenção de investir até US$ 100 bilhões na OpenAIpara apoiar o deployment de 10 gigawatts de hardware Nvidia. Ela também tem investido ativamente em startups de neocloud de IA, como Lambda Labs, Nscale e CoreWeave, atuando na prática como underwriter e fornecedora dessas empresas.
Aliás, o medo já se refletiu no mercado financeiro. As ações da Nvidia abriram em queda nesta quarta (29). Ainda assim, analistas acreditam que o pânico seja passageiro, com os papéis da fabricante voltando a subir nas próximas semanas.
Mesmo assim, se o pior acontecer e OpenAIprecisar renegociar seus contratos, algo que afetaria a precificação do mercado mais amplo, o dano não se limitaria à Nvidia. As ondas poderiam se espalhar por todo o ecossistema de venture para essas startups de neocloud.
“Precisamos continuar vendendo serviços para consumidores e empresas, e construindo esses grandes novos produtos pelos quais as pessoas nos pagam muito”, disse Sam Altman à CNBC quando o investimento da Nvidiafoi anunciado. “Enquanto isso continuar acontecendo, isso paga por muitos desses data centers, muitos chips”.
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