João Miguel Mesquita
A OpenAI está a acelerar a transição de uma lógica centrada no consumo para uma estratégia orientada ao mercado empresarial, numa tentativa de reforçar a sustentabilidade financeira do negócio e responder ao avanço da Anthropic entre os clientes corporativos. A empresa prepara o lançamento de um novo modelo de inteligência artificial desenhado para trabalho profissional de elevado valor, sinalizando uma mudança clara de prioridades.
O ChatGPT soma mais de 900 milhões de utilizadores semanais, cerca de 95% dessa base não gera receita direta. Esta discrepância entre escala de utilização e retorno financeiro está a aumentar a pressão para converter grandes organizações em fonte principal de crescimento.
A questão é particularmente sensível num setor em que os custos de infraestrutura continuam elevados. A operação de modelos de IA exige capacidade computacional intensiva, com impacto direto em investimento, energia e disponibilidade de hardware. Neste contexto, a OpenAI decidiu afastar-se de algumas frentes orientadas ao consumidor, como a aplicação de vídeo Sora, para libertar capacidade para o novo modelo, internamente conhecido como Spud.
Segundo a empresa, esta nova geração deverá oferecer melhor raciocínio, maior compreensão do contexto e maior fiabilidade em ambiente de produção, atributos particularmente relevantes para organizações que pretendem automatizar fluxos de trabalho, apoiar equipas de desenvolvimento ou reforçar processos de análise documental. Para os decisores de compras tecnológicas, o ponto central está na promessa de maior previsibilidade operacional e melhor integração em tarefas críticas de negócio.
Em 2024 os clientes empresariais representavam para a OpenAI cerca de 20% das receitas. Esse peso já terá subido para 40%, com a expectativa de atingir metade das vendas totais até ao final do ano. O crescimento do segmento empresarial tornou-se, assim, o principal indicador estratégico da empresa.
A mudança acontece num momento em que a Anthropic reforça a sua posição junto de profissionais de software e equipas de cibersegurança. O modelo Claude Mythos, recentemente apresentado, foi descrito pela rival como especialmente avançado em tarefas de segurança ofensiva e deteção de vulnerabilidades, o que ajudou a consolidar a sua reputação em ambientes técnicos exigentes.
Para responder, a OpenAI reforçou a liderança comercial com a contratação de Denise Dresser, antiga CEO do Slack. A missão da executiva passa por posicionar a plataforma como infraestrutura de referência para ambientes de trabalho suportados por agentes de IA capazes de automatizar tarefas digitais repetitivas e de maior volume.
Para os CIO, CDO e responsáveis de procurement, a disputa entre OpenAI e Anthropic está a deslocar-se do plano da inovação para critérios clássicos de compra empresarial, como fiabilidade, escala, custos e governação.
A pressão é também financeira. Apesar das valorizações elevadas, tanto OpenAI como Anthropic continuam a perder mais dinheiro do que geram. A Anthropic afirmou ter atingido 30 mil milhões de dólares em receitas anualizadas, um valor que, segundo executivos da OpenAI, poderá estar inflacionado por não descontar a partilha de receitas com fornecedores cloud.
Ainda assim, a diferença entre as duas empresas permanece reduzida. Analistas do setor indicam que a Anthropic está a crescer mais rapidamente e poderá aproximar-se da liderança se a tendência se mantiver. Isso explica a urgência comercial na OpenAI e a ênfase numa mensagem de expansão de acesso, capacidade computacional e adoção transversal para lá das equipas de desenvolvimento.
Do ponto de vista do mercado, permanece uma questão estrutural: a viabilidade económica de serviços de IA altamente dependentes de investimento contínuo em centros de dados, chips e eletricidade. Para os compradores empresariais, este fator pesa cada vez mais nas decisões de médio prazo, sobretudo em contratos que impliquem dependência operacional de um único fornecedor.
A crescente criação de serviços premium e limitações de utilização para utilizadores intensivos demonstra que o modelo económico ainda está em ajustamento. Para as empresas clientes, isso significa que a avaliação de fornecedores de IA já não pode centrar-se apenas na performance dos modelos, devendo incluir métricas de estabilidade financeira, capacidade de execução e previsibilidade de serviço.
