Recuou? Receita da OpenAI é US$ 20 bi menor do que a empresa sinalizou

Em agosto, a OpenAI deu a entender que sua receita anualizada se aproximava de US$ 70 bilhões. Em setembro, informou aos investidores um número bem diferente: quase US$ 50 bilhões.

A diferença de US$ 20 bilhões foi revelada pelo Financial Times e repercutida pela Reuters. A explicação, segundo uma pessoa a par do assunto, não está numa queda de vendas. Está na forma de contar.

O episódio diz respeito a uma das empresas mais observadas do mundo, mas a lição vale para qualquer líder que precisa medir o valor da IA.

Por que a receita da OpenAI ficou US$ 20 bilhões abaixo do sinalizado?

Por uma diferença de critério, não necessariamente de desempenho. Segundo a Reuters, o número maior surgiu de uma tentativa de comparação direta com a Anthropic, principal concorrente da OpenAI.

A diferença está nas vendas feitas por parceiros de nuvem. A Anthropic inclui na receita o que vende por meio da AWS, da Amazon, e do Google Cloud, da Alphabet, e repassa a esses parceiros cerca de 16% de cada dólar. A OpenAI não inclui essas vendas. Segundo análise da Reuters, as vendas por parceiros de nuvem representaram metade da receita da Anthropic no ano passado.

Quando as duas empresas contam de formas diferentes, comparar os números diretamente distorce o resultado. Ajustar um deles para tornar a comparação possível pode inflá-lo.

A Anthropic ultrapassou a OpenAI em receita?

Em receita trimestral, sim. Segundo a Reuters, no segundo trimestre de 2026 a Anthropic faturou US$ 11,5 bilhões, contra US$ 6,7 bilhões da OpenAI. Foi a primeira vez que isso aconteceu. A receita anualizada da Anthropic passou de US$ 65 bilhões em julho e deve chegar a US$ 100 bilhões até o fim do ano, segundo fontes ouvidas pela agência.

A OpenAI, por sua vez, começou 2026 com receita anualizada de US$ 20 bilhões, contra US$ 6 bilhões em 2024. O crescimento continua expressivo, mas a disputa pela liderança ficou mais apertada do que o mercado imaginava.

As duas empresas se preparam para abrir capital, o que deve dar ao mercado uma visão mais clara de suas finanças. Procurada pela Reuters, a OpenAI não comentou.

O que é receita anualizada, e por que ela engana?

Receita anualizada é, em geral, a receita de um mês multiplicada por 12. É uma métrica útil para empresas que crescem rápido, porque mostra o ritmo atual de vendas. Mas é fácil de distorcer, como lembram os analistas citados pela Reuters.

Basta escolher o melhor mês, incluir receitas pontuais ou mudar o critério do que entra na conta. Nenhuma dessas escolhas é necessariamente fraudulenta, mas todas mudam a percepção de quem lê o número sem conhecer a metodologia.

É o mesmo problema que muitas empresas enfrentam ao medir a própria IA.

Como as empresas estão medindo o valor da IA?

Muitas, de forma frágil. O relatório do MIT sobre IA generativa nas empresas, divulgado em agosto de 2025 e repercutido pela Fortune, apontou que 95% dos projetos-piloto de IA generativa não geravam retorno mensurável. Parte do problema era a falta de métricas claras desde o início.

Nas apresentações internas, é comum ver indicadores como número de usuários, quantidade de prompts, horas supostamente economizadas e projetos em andamento. São dados úteis, mas que não mostram se a IA aumentou receita, reduziu custo ou melhorou a experiência do cliente.

Do lado dos fornecedores, o problema se repete. Promessas de produtividade, casos de sucesso selecionados e comparações com critérios próprios nem sempre resistem a uma análise cuidadosa.

Que perguntas um líder deveria fazer sobre métricas de IA?

As mesmas que o mercado está fazendo à OpenAI. Antes de aceitar qualquer número sobre IA, vindo de um fornecedor ou da própria equipe, vale perguntar:

• Qual é exatamente o critério de cálculo, e ele é o mesmo usado no período anterior?
• O número mede atividade, como uso e adoção, ou resultado, como receita, custo e qualidade?
• A comparação com concorrentes ou com o mercado usa a mesma metodologia?
• Qual seria o resultado sem a IA, ou seja, existe um grupo de comparação?
• Quem produziu o número tem interesse em que ele seja alto?

Essas perguntas não servem para desconfiar de tudo. Servem para tomar decisões de investimento com base em dados que de fato significam o que parecem significar.

Sua empresa sabe quanto a IA está entregando de verdade?

O caso da OpenAI mostra que até as empresas mais sofisticadas do setor podem apresentar números que mudam conforme o critério. Se isso acontece na comunicação com investidores, acontece com ainda mais frequência nos relatórios internos sobre IA.

Medir com rigor é o que separa a empresa que investe em IA da empresa que colhe resultado com ela. Criar essa disciplina, com métricas de negócio, critérios consistentes e lideranças preparadas para questionar os números, é parte do que a AI Journey trabalha com empresas que querem saber, de fato, o que a IA está entregando.