Inteligência artificial: a corrida pela adoção e a distância até o lucro

Nas últimas semanas, a xAI, de Elon Musk, lançou uma campanha publicitária coordenada para o Grok em várias redes — Reddit, Instagram, YouTube e no próprio X — mirando tanto o usuário comum quanto empresas e anunciantes. O movimento chama atenção porque não é isolado: Google e OpenAI têm divulgado, com frequência cada vez maior, marcos de usuários para Gemini e ChatGPT, e a corrida por adoção em massa parece ter entrado em uma nova fase.

Esse movimento é real e mensurável, como mostram os números a seguir. A pergunta mais importante para quem pensa em investimentos, porém, é outra: essa adoção em escala já está — ou vai estar — gerando caixa suficiente para justificar o volume de capital que vem sendo investido? Este artigo organiza o que se sabe sobre a adoção, a receita, o prejuízo e o investimento em infraestrutura das principais desenvolvedoras de IA, e discute o que precisaria acontecer para esse ecossistema se tornar maduro e financeiramente saudável.

A adoção está mesmo acelerando? Os números por trás da corrida pelo usuário

Os números de uso dos principais assistentes de IA cresceram de forma expressiva ao longo de 2026. O ChatGPT, da OpenAI, tinha mais de 800 milhões de usuários ativos semanais em outubro de 2025, segundo o CEO Sam Altman; em 6 de agosto de 2026, a empresa informou ter superado 1 bilhão de usuários ativos semanais. O Gemini, do Google, seguiu uma trajetória parecida: cerca de 400 milhões de usuários mensais em maio de 2025, 950 milhões em julho de 2026 e mais de 1 bilhão de usuários ativos mensais em 11 de agosto de 2026 — o 14º produto do Google a atingir essa marca, segundo a própria empresa.

O Grok, da xAI, está em uma escala bem menor: cerca de 117 milhões de usuários ativos mensais em março de 2026, dos quais apenas 1,9 milhão pagavam por uma assinatura premium (SuperGrok). Ainda assim, o Grok e as assinaturas pagas do X somaram cerca de US$ 365 milhões em receita em 2025 — e a campanha publicitária recente, somada à integração do Grok às ferramentas de anúncios do próprio X desde julho de 2026, sinaliza uma tentativa clara de acelerar tanto a base de usuários quanto a monetização.

No lado empresarial, a Anthropic — criadora do Claude — reportou que sua ferramenta de programação Claude Code atingiu US$ 1 bilhão em receita anualizada apenas seis meses após o lançamento, e que já soma mais de 1.000 clientes corporativos pagando acima de US$ 1 milhão por ano, número que mais do que dobrou recentemente. Esses dados sugerem que a aceleração não está limitada ao usuário final: também aparece, com força, na adoção corporativa.

O outro lado da moeda: quanto essas empresas ainda perdem

O crescimento de receita das principais desenvolvedoras de IA tem sido, de fato, excepcional — mas os prejuízos também. A OpenAI tinha uma receita anualizada relatada em mais de US$ 20 bilhões no início de 2026 e, segundo fontes citadas pela Reuters em setembro, essa receita se aproximava de US$ 70 bilhões em setembro de 2026 — um crescimento de mais de 70% em poucos meses, ainda que a própria OpenAI não tenha confirmado publicamente o número. Um relatório interno citado pelo Financial Times projeta, porém, um fluxo de caixa livre negativo acumulado de US$ 278 bilhões entre 2026 e 2030 para a empresa.

A Anthropic reportou receita anualizada superior a US$ 30 bilhões no primeiro trimestre de 2026, partindo de cerca de US$ 9 bilhões no final de 2025 — um crescimento acelerado, sustentado principalmente pela demanda corporativa. Mesmo assim, a empresa registrou um prejuízo líquido de aproximadamente US$ 42 bilhões em 2025, segundo informações obtidas pela Reuters, e já assumiu compromissos de infraestrutura de pelo menos US$ 518 bilhões ao longo da próxima década, firmados com provedores de nuvem. A xAI, por sua vez, teve receita de apenas US$ 365 milhões em 2025 (Grok e assinaturas do X) contra um prejuízo de cerca de US$ 6,4 bilhões no mesmo ano.

Em resumo: mesmo as desenvolvedoras com crescimento de receita mais rápido do mercado atual seguem registrando prejuízos de dezenas de bilhões de dólares por ano — um padrão típico de empresas em fase de investimento pesado, mas que também mostra a distância real entre "crescer rápido" e "ser lucrativa".

A conta do capex: o tamanho do investimento em infraestrutura

Parte da explicação para esses prejuízos está do lado de quem constrói a infraestrutura que sustenta essa adoção. As quatro maiores provedoras de nuvem e computação — Alphabet (Google), Amazon, Microsoft e Meta — devem investir, juntas, algo entre US$ 750 bilhões e US$ 800 bilhões em capex em 2026, segundo estimativas do Goldman Sachs e da CreditSights, revisadas para cima repetidamente ao longo do ano — a estimativa de capex do setor era de apenas cerca de US$ 460 bilhões seis meses antes. Isoladamente, a Amazon projeta cerca de US$ 200 bilhões em capex no ano, a Alphabet entre US$ 175 bilhões e US$ 205 bilhões, e a Meta entre US$ 115 bilhões e US$ 145 bilhões — a maior parte direcionada a data centers, chips e capacidade de energia para treinar e operar modelos de IA.

Esse volume de investimento já consome a maior parte do caixa operacional dessas empresas: o capex consumiu cerca de 60% do fluxo de caixa operacional dos quatro grandes provedores em 2025 e deve consumir entre 90% e 100% em 2026, segundo estimativa do J.P. Morgan. A consultoria Arete Research projeta que, entre 2026 e 2028, essas quatro empresas vão gastar cerca de US$ 1,8 trilhão em capex, contra aproximadamente US$ 1,2 trilhão em fluxo de caixa operacional gerado no mesmo período — uma diferença de US$ 600 bilhões que vem sendo cada vez mais financiada por dívida, leasing e capital externo, em vez de caixa próprio.

Financiamento circular: por que alguns analistas falam em bolha

Uma parte do capital que sustenta esse ciclo de investimento circula entre um grupo relativamente pequeno de empresas, em acordos que se sobrepõem. A Nvidia planeja investir até US$ 100 bilhões na OpenAI, que por sua vez comprou chips da AMD (concorrente da Nvidia) em troca de uma participação de até 10% na própria AMD. A OpenAI também compra capacidade de nuvem da Oracle, que gasta cerca de US$ 40 bilhões em chips da própria Nvidia — e a Nvidia também detém uma participação na CoreWeave, outra fornecedora de infraestrutura para a OpenAI. O projeto Stargate, que reúne Oracle, OpenAI e SoftBank (com a Nvidia como parceira tecnológica), é avaliado em cerca de US$ 500 bilhões. Segundo um analista citado pela imprensa especializada, a OpenAI chega a representar sozinha cerca de metade da carteira de contratos de computação da Oracle.

Esse tipo de estrutura — em que fornecedor, cliente e investidor frequentemente são as mesmas poucas empresas — preocupa parte dos analistas, que apontam paralelos com acordos semelhantes anunciados antes da quebra das pontocom em 2000 (quando o Nasdaq caiu 77% e levou 15 anos para recuperar o nível anterior). As sete maiores empresas associadas à corrida da IA somam hoje mais de US$ 20 trilhões em valor de mercado — mais de 35% do S&P 500 —, o que amplia o potencial impacto de uma eventual correção sobre o mercado como um todo caso a confiança nesses acordos se enfraqueça.

Os sinais que sustentam o otimismo

Nem todos os indicadores apontam para excesso. Mais de 70% da capacidade de data center atualmente em construção já está pré-contratada por clientes, segundo estimativas de mercado, e a receita de computação em nuvem das grandes provedoras cresceu, em média, cerca de 44% no primeiro trimestre de 2026 — um crescimento real de receita, não apenas de capacidade instalada. As quatro maiores provedoras também mantinham, juntas, cerca de US$ 430 bilhões em caixa e aplicações financeiras no mesmo período, o que reduz o risco de um problema de liquidez imediato, ainda que a dependência de financiamento externo esteja crescendo.

O custo de inferência — processar cada resposta de um modelo de IA — também tende a cair de forma expressiva: a consultoria Gartner projeta que, até 2030, rodar inferência em um modelo de 1 trilhão de parâmetros deve custar mais de 90% menos do que em 2025, por ganhos de eficiência em chips e no desenho dos próprios modelos. A ressalva importante é que a demanda por tokens cresce mais rápido do que esse custo cai — tarefas feitas por agentes de IA, por exemplo, podem consumir de 5 a 30 vezes mais tokens do que uma simples conversa —, então o Gartner espera que o custo total de inferência para as desenvolvedoras continue subindo, mesmo com o custo por tarefa caindo.

O que precisa acontecer para o ecossistema ficar maduro e saudável

Juntando os pontos anteriores, alguns fatores parecem centrais para que o setor de IA evolua de uma fase de investimento especulativo para um ecossistema maduro:

• Receita crescendo mais rápido que o capex, de forma sustentada — hoje, o investimento em infraestrutura ainda cresce mais rápido que a receita das desenvolvedoras na maioria dos casos.

• Prova de retorno mais ampla entre empresas-clientes, não só entre os primeiros adotantes. Uma pesquisa da Workplace Intelligence, com 2.400 profissionais (dezembro de 2025 a janeiro de 2026), mostrou que 59% das empresas já investem US$ 1 milhão ou mais por ano em IA, mas apenas 29% relatam retorno financeiro expressivo até aqui.

• Redução da dependência de financiamento circular, com mais capital vindo de fontes independentes e menos de acordos em que fornecedor, cliente e investidor se repetem entre as mesmas poucas empresas.

• Melhora na qualidade de crédito das desenvolvedoras de IA. Nem a OpenAI nem a Anthropic têm hoje classificação de crédito considerada grau de investimento, o que eleva o custo de capital à medida que recorrem mais a dívida para financiar a expansão.

• Queda real no custo total de servir cada usuário, não apenas no custo por tarefa — o que depende de ganhos de eficiência em chips e modelos superarem o crescimento da demanda por tokens, especialmente com a adoção de agentes de IA.

Cuidados e riscos a considerar

• Os números de receita das desenvolvedoras privadas (OpenAI, Anthropic, xAI) não são auditados nem divulgados com o mesmo rigor de empresas de capital aberto, e vêm majoritariamente de fontes não oficiais ou declarações pontuais das próprias empresas.

• O volume de capex do setor pressiona o fluxo de caixa das grandes provedoras de nuvem, que são, em grande parte, empresas de capital aberto — qualquer desaceleração na demanda por IA afeta diretamente seus resultados.

• Acordos de financiamento circular entre um grupo concentrado de empresas podem inflar a percepção de crescimento, segundo analistas, e ampliam o risco de uma correção abrupta caso a confiança nesses acordos se enfraqueça.

• Nem a OpenAI nem a Anthropic têm classificação de crédito grau de investimento, o que as torna mais sensíveis a mudanças nas condições de financiamento.

• Rentabilidade e crescimento passados não garantem resultados futuros. Nada neste artigo deve ser interpretado como recomendação de compra, venda ou manutenção de qualquer ativo.

Checklist prático para quem acompanha o setor

1. Separe, para cada empresa, o crescimento de usuários do crescimento de receita — e o crescimento de receita do caminho até o lucro.

2. Acompanhe a evolução do capex das grandes provedoras de nuvem em relação ao caixa operacional gerado, não apenas o volume investido em termos absolutos.

3. Avalie a exposição da sua carteira a empresas ligadas à cadeia de IA — direta ou indiretamente, via fundos ou ETFs — e o peso que essa exposição representa no conjunto.

4. Mantenha uma visão de longo prazo diante de notícias pontuais sobre marcos de usuários ou acordos de investimento, que costumam gerar reação de curto prazo no mercado.

5. Converse com um assessor de investimentos para avaliar se e como uma exposição a empresas de tecnologia e inteligência artificial se encaixa no seu perfil e nos seus objetivos.

6. A Wiser / BTG Pactual tem alternativas no segmento de IA por meio de BDRs (conta nacional BTG Pactual) e em ETFs estrangeiros (conta internacional BTG Pactual), dependendo do seu perfil de investidor. Também contamos com as opções de contas na Avenue e Raymond James, sediadas nos Estados Unidos, com acesso a um maior número de ativos e estratégias.

Conclusão

A adoção da inteligência artificial por usuários finais e empresas está, de fato, acelerando — os números de ChatGPT, Gemini e, em menor escala, Grok, confirmam isso, assim como a adoção corporativa em ferramentas como o Claude Code. Mas essa aceleração ainda não se traduziu em lucro para as principais desenvolvedoras, que seguem queimando caixa em ritmo elevado, enquanto as provedoras de infraestrutura destinam quase todo o seu fluxo de caixa operacional a um ciclo de investimento que depende, cada vez mais, de dívida e de acordos concentrados entre poucas empresas.

Nenhum desses fatos, isoladamente, significa que o setor é ou não é uma bolha — mas juntos, ajudam a entender por que o tema divide tanto analistas, e por que vale acompanhar o setor com atenção a métricas concretas (receita, margem, fluxo de caixa, qualidade de crédito), e não apenas aos marcos de usuários que chegam com frequência cada vez maior.

Quer entender como a exposição a empresas de tecnologia e inteligência artificial se encaixa em uma estratégia de diversificação internacional adequada ao seu perfil? O Mapa do Investidor Internacional é um bom ponto de partida.

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Apesar dessa valiosa ferramenta, precisamos reforçar a importância de ter o suporte de um profissional qualificado em sua trajetória de investimentos — ainda mais em um setor tão dinâmico e com tantas variáveis em aberto quanto o de inteligência artificial. A InvestGlobal ajuda você em todos os momentos, com toda a estrutura da Wiser / BTG Pactual: são 22 filiais e mais de 25 mil clientes satisfeitos. E as opções vão além de uma conta internacional do BTG Pactual — dependendo de seu perfil, você poderá contar com investimentos feitos por meio da Avenue ou da Raymond James, com as quais temos parcerias, sem que isso represente qualquer custo adicional.

Este conteúdo tem caráter informativo e educacional, não constitui recomendação individual de compra, venda ou manutenção de nenhum ativo, incluindo ações de empresas citadas neste artigo. Os dados de receita, prejuízo e investimento citados refletem informações públicas disponíveis até a data de publicação — incluindo declarações das próprias empresas, estimativas de consultorias de mercado e reportagens baseadas em fontes não identificadas — e podem não ser auditados ou podem mudar com novas divulgações. Consulte um profissional habilitado antes de tomar qualquer decisão de investimento.