O que diz a análise: queima de caixa e prazo apertado

O ponto de partida é direto: mesmo com crescimento acelerado, a OpenAI pode enfrentar pressão de caixa antes do fim da década. Segundo o Tom’s Hardware, a estimativa é de que a empresa “queime” cerca de US$ 8 bilhões em 2025 e que os custos possam saltar para algo como US$ 40 bilhões em 2028, enquanto a própria companhia mira lucratividade apenas em 2030. Em outras palavras, a trajetória atual sugere um período longo em que o gasto corre mais rápido do que a margem.

Esse tipo de projeção não é um “veredito”, mas é um sinal: treinar e operar modelos de ponta custa caro, e a conta aumenta quando você adiciona produtos, usuários, mais capacidade de inferência e infraestrutura dedicada.

Por que a conta explodiu: infraestrutura, energia e “capacidade”

A corrida da IA é, na prática, uma corrida por energia, chips e data centers. Sam Altman, CEO da OpenAI, mencionou “compromissos” na ordem de US$ 1,4 trilhão em infraestrutura ao longo de vários anos — uma dimensão que coloca qualquer plano financeiro sob estresse se a monetização não acompanhar. Traduzindo: não é apenas “comprar GPU”; é firmar capacidade, contratos, construção, refrigeração, rede, redundância e tudo o que mantém modelos rodando 24/7.

Ao mesmo tempo, a OpenAI tenta provar que receita e computação escalam juntas: a empresa divulgou que chegou a mais de US$ 20 bilhões em receita anualizada (ARR) em 2025 e que sua capacidade de compute cresceu de forma agressiva no mesmo período. Isso ajuda a narrativa para investidores — mas não elimina o desafio: crescer receita é diferente de crescer lucro.

Onde entra a monetização: assinaturas, empresas e… anúncios

Se o gasto é pesado, a saída óbvia é ampliar as fontes de receita. Além de planos pagos e contratos corporativos, a OpenAI também começou a testar publicidade em formatos ligados ao uso do chatbot, segundo reportagem recente da Reuters (com base em informações publicadas pelo site The Information). É uma mudança simbólica: quando uma empresa que cresceu com assinatura passa a olhar para ads, ela está sinalizando busca por escala de receita — e por previsibilidade.

O risco é conhecido: publicidade pode trazer dinheiro, mas também abre discussões sobre qualidade do produto, incentivos e confiança do usuário. Ainda assim, do ponto de vista financeiro, “novas alavancas” são quase obrigatórias em um mercado em que infraestrutura vira o maior centro de custo.

A pergunta mais útil em 2026 não é “a IA vai funcionar?”, e sim “quem consegue pagar para ela funcionar até o negócio ficar de pé?”.

O que realmente está em jogo: sustentabilidade do “modelo IA”

Mesmo que a tecnologia siga evoluindo, existe um filtro econômico: empresas que já têm “vacas leiteiras” (nuvem, ads, hardware, software) conseguem subsidiar a transição com mais tranquilidade. Para quem depende majoritariamente da própria IA para financiar a própria IA, o caminho tende a ser mais delicado.

Isso não significa que o setor vai “quebrar” — significa que o mercado pode separar, com mais força, quem tem:

• Distribuição e retenção (usuários e empresas que não trocam de modelo a cada novidade);
• Margem por produto (cobrar o suficiente sem travar a adoção);
• Infraestrutura eficiente (otimização, modelos menores quando dá, e contratos melhores);
• Portfólio (não depender de uma única fonte de receita).

No fim, a “economia da IA” pode ser tão disruptiva quanto a tecnologia: ela força uma nova matemática para competir, onde capacidade computacional virou moeda — e caixa virou oxigênio.

Fechamento

A análise do Tom’s Hardware funciona como um lembrete prático: a era da IA não será decidida apenas em benchmarks, e sim em balanços. Se a OpenAI vai ou não enfrentar aperto de caixa até 2027 depende de captação, eficiência, novos produtos e monetização — mas o recado maior vale para todo o setor: construir inteligência em escala é caro, e o mundo ainda está aprendendo quanto ele está disposto a pagar por isso.