Plano de negócios da Antrópico: Construa Deus ou morra tentando

O Antrópico S-1 parece ter fornecido a justificativa financeira para a empresa gastar o máximo possível em computação. Se você é o tipo de pessoa que se pergunta se a Anthropic está fazendo o seu melhor para construir um deus da máquina enquanto convence Wall Street de que está no negócio de vender contratos de TI, a Anthropic acaba de oferecer uma solução útil: fazer um monte de coisas que parecem que você está tentando construir o deus da máquina é a única maneira de evitar a falência.

Esqueça o deus da máquina por um minuto. Pelo menos na minha leitura do S-1, parece que a Anthropic está atribuindo o futuro de sua empresa a um crescimento dramático; tem que fazê-lo, a fim de cobrir seus custos fixos. Você não precisa ser um cético em relação à IA para levantar uma sobrancelha diante desses números. Mas se você está cético quanto à possibilidade de um autoaperfeiçoamento recursivo dramático – da maneira que o plano de negócios parece exigir – isso não parece ser um bom investimento.

Vamos começar com boas notícias para os fãs do Antrópico. A receita da empresa cresceu quatorze vezes para US$ 16,3 bilhões entre o primeiro semestre de 2026 e o ​​primeiro semestre de 2025. Há uma perda de US$ 80 bilhões, mas é em grande parte uma questão contábil que não é relevante para o negócio subjacente. Se removermos isso e alguns outros encargos, incluindo a remuneração dos funcionários, teremos US$ 1,62 bilhão em renda ajustada no primeiro semestre de 2026. Já perguntei antes se a IA pode ganhar dinheiro suficiente para se pagar, e a resposta do S-1 da Antrópico parece ser, pelo menos para esta empresa, pelo menos agora, sim.

A Anthropic foi consideravelmente mais disciplinada que a OpenAI ou Elon Musk e parece estar valendo a pena. (A Anthropic nomeia apenas OpenAI e Google como rivais. Melhor sorte da próxima vez, Elon!) A empresa nunca lançou um gerador de imagens de IA, um clone de AI TikTok ou um waifu de IA. Em vez disso, especializou-se em tarefas como codificação e segurança cibernética, mantendo-se focada naquilo que é mais fácil para um computador fazer: mais computador. E concentrou-se no mercado empresarial, que é menos inconstante que o consumidor. Sua retenção de receita líquida é de 900%. Muito bom! Essa receita também não é dos consumidores. Cerca de três quartos dos clientes no primeiro semestre de 2026 gastam pelo menos US$ 100.000 por ano.

Por outro lado, a Anthropic está sob intensa pressão competitiva – de ambos os outros laboratórios fronteiriços e modelos de código aberto. Os outros laboratórios de fronteira também estão correndo para a vanguarda. Claude Opus 5.5 atualmente está no topo do Epoch Capabilities Index, mas essa tabela de classificação muda com frequência. E para quem não se importa com o fato de seu software estar quatro meses atrasado, existem os de código aberto.

Além do mais, a Anthropic tem uma desvantagem contra um rival como o Google. Não existem vários caminhos para a receita – e o Google tem. O Google também pode incorporar sua IA a outros produtos que as empresas já usam. Lembra quando o Microsoft Teams comeu o Slack? Não foi porque o Teams era o melhor produto; A Microsoft acabou de ter uma distribuição melhor, já que o Teams veio junto com outros programas pelos quais as empresas já estavam pagando. Ter o melhor modelo é mais importante para a segurança cibernética – uma área que a Anthropic almeja crescer – do que para o software de mensagens instantâneas, mas é difícil competir na distribuição.

E também, a receita vem em surtos, geralmente após o lançamento de um novo modelo. Entre a competição e o crescimento do uso após cada novo modelo, a Antrópica nunca pode parar de treinar, e tem que fazê-lo de forma mais eficiente do que a sua concorrência muito maior.

Portanto, uma questão importante é: a Anthropic pode continuar a fornecer os resultados que vemos no S-1?

Existem alguns compromissos de longo prazo que destacam o quão intensa é a pressão de expansão sobre a Antrópica. Claro, há um espaço em branco conveniente em seus compromissos de compra e contratos de arrendamento na página 64, e outro pequeno espaço em branco sobre os valores que espera gastar antes de 31 de dezembro de 2030, na página 137. No entanto, sabemos que os compromissos vão até 2045.

Felizmente existe uma seção “Compromissos e contingências” que pode nos ajudar um pouco. Há um mínimo fixo de compromissos de compra não canceláveis ​​que totalizam US$ 265,6 bilhões, com prazos entre um e 20 anos. A empresa tem contratos de arrendamento “principalmente relacionados à capacidade de computação e infraestrutura” que ainda não começaram, no valor de US$ 321,4 bilhões, de acordo com dados não auditados de 30 de junho. Depois disso, a Anthropic firmou novos acordos de computação e infraestrutura totalizando cerca de US$ 245 bilhões, novamente com prazos entre um e 20 anos. Há algumas outras transações que ainda não foram finalizadas, que a Anthropic estima custarem entre US$ 125 bilhões e US$ 150 bilhões. Existem também outros compromissos de computação que são variáveis.

Se somar tudo isto, estou a olhar para um mínimo de cerca de 850 mil milhões de dólares em compromissos ao longo dos próximos 20 anos, que aumentarão para cerca de um bilião de dólares se as transacções que não foram finalizadas forem adicionadas ao actual custo estimado. E isso presumindo que não estou perdendo nada, o que posso muito bem estar.

Portanto, para cumprir esses compromissos, o crescimento da Anthropic deve continuar a uma velocidade vertiginosa. A Anthropic não nos dá um cronograma de pagamento para seus compromissos futuros, mas o analista Harrison Rolfes, da PitchBook, estima-o em cerca de US$ 90 bilhões por ano, de 2027 a 2030, o que significa US$ 188 bilhões em receitas para manter estável a relação atual entre custo e computação. “O crescimento não é opcional para esta empresa”, escreve ele. “Os contratos assumem isso.”

A computação e a infraestrutura (e alguns outros itens) associadas aos clientes custaram US$ 2,3 bilhões no primeiro semestre deste ano. O desenvolvimento do modelo (e alguns outros itens) era significativamente mais caro; A Anthropic gastou US$ 9,7 bilhões nisso. Mas a Anthropic tornou-se simultaneamente mais eficiente – gastando menos dinheiro em computação para gerar cada dólar de receita, de acordo com Rolfes.

Essa é uma tendência de longa data? Difícil dizer. Não temos os números do terceiro trimestre diante de nós. “O S-1 congela no tempo, um período feliz quando seus modelos iniciais dispararam em uso e eles não tinham computação suficiente para serem capazes de cobrar mais pelo que tinham”, diz Brendan Burke, analista do Futurum Group.

Como software empresarial, faz sentido que a Anthropic atinja os orçamentos de TI das empresas. Convenientemente, a segurança cibernética é um lugar onde você certamente receberá sua merda se não estiver constantemente atualizado – todos lá precisam continuar correndo apenas para permanecer no mesmo lugar, exatamente como Antrópico. É claro que a IA é parte do problema; os hackers podem usá-lo para fazer coisas de força bruta que não podiam fazer antes. Além disso, os próprios produtos também estão causando dores de cabeça graças à falha desleixada de um parceiro nos protocolos de segurança em torno dos agentes de IA.

Os laboratórios fronteiriços precisam de produtos com margens altas para evitar uma corrida ao fundo do poço no preço dos tokens, observa Burke. Isso fez com que outra coisa se destacasse para mim: o Opus 5.5 reduziu os custos do cliente em 40% em relação ao Opus 5. Agora, a Anthropic diz que custos mais baixos significam mais uso, o que permite à empresa preservar suas margens. Se você presumir que a redução de custos acontece sempre que um novo modelo é lançado, logo você acabará com tarefas por uma fração do preço.

Este não é necessariamente um problema insuperável, em parte porque o aumento da eficiência nem sempre reduz as margens, diz Gil Luria, analista da DA Davidson. A Amazon Web Services e outros provedores de nuvem “tornaram-se muito mais eficientes a cada ano e reduzem seus preços a cada ano e tiveram um crescimento constante e margens crescentes”, diz ele.

Mas a pressão pelo crescimento é bastante inegável. É aí que entra o autoaperfeiçoamento recursivo, com supervisão mínima ou nenhuma supervisão. “Modelos mais capazes ajudam nossos pesquisadores a descobrir essas melhorias mais rapidamente; por sua vez, multiplicadores computacionais mais poderosos nos permitem treinar modelos ainda mais capazes e implantá-los com mais eficiência.” Com base na retórica geral que a Antrópica tem sobre o apocalipse ou qualquer outra coisa, ela espera atingir um autoaperfeiçoamento recursivo dramático, talvez em breve.

Claude já está construindo Claude sob direção humana. Em seus fatores de risco, a Anthropic alerta que está presa a essa abordagem. Isso traz uma compensação clara, uma vez que usar a IA para desenvolver mais IA “pode fazer com que as capacidades dos nossos modelos avancem mais rapidamente do que a nossa capacidade de desenvolver, validar e implementar medidas de segurança, alinhamento e proteção correspondentes”. Se estou a ler bem, a Anthropic está a dizer que o seu negócio depende da construção de novos modelos tão rapidamente, utilizando um trabalho que pode não compreender totalmente, que é essencialmente forçada, por razões comerciais, a fazer coisas que podem ser arriscadas para todos. É por isso que temos um monte de coisas estranhas sobre o existencial perigos de danos “catastróficos” e o desenvolvimento de “formas de senciência” nos fatores de risco.

É possível um autoaperfeiçoamento recursivo dramático que escapa aos limites da supervisão humana? Não sei. Mas se não for, será muito mais difícil para a Anthropic cumprir seus compromissos computacionais existentes e se tornar uma empresa lucro.