Dona do ChatGPT não lucrará até 2030 e ainda precisa de US$ 207 bilhões, diz HSBC
Embora ainda não esteja na bolsa, a sombra da OpenAI — e seu negócio ainda não lucrativo apesar do sucesso estrondoso do ChatGPT — abalou os mercados ao longo da segunda metade de 2025. As conversas sobre uma bolha em inteligência artificial não foram silenciadas, apesar de a Nvidia ter registrado mais um trimestre explosivo em novembro.
A questão permanece: como a OpenAI irá equilibrar o aparentemente infinito apetite do ChatGPT por capacidade de computação, abastecida por data centers, com um modelo de negócios que a leve do vermelho ao azul? Foi essa a mesma questão que o CEO da OpenAI, Sam Altman, respondeu com uma única palavra exasperada em uma aparição recente em um podcast: “Chega”.
O banco de investimento HSBC, embora esclareça que ainda acredita que a IA seja um “megaciclo” e que suas previsões “indicam uma posição de liderança para a OpenAI em termos de receita”, calcula, ainda assim, que a empresa enfrenta uma montanha financeira extraordinária se quiser cumprir suas ambições.
A HSBC Global Investment Research projeta que a OpenAI ainda não será lucrativa em 2030, mesmo que sua base de consumidores, até lá, cresça para abranger cerca de 44% da população adulta mundial (acima dos 10% de 2025).
Além disso, serão necessários ao menos mais US$ 207 bilhões (R$ 1,1 trilhão) em computação para acompanhar seus planos de crescimento. Essa avaliação dura reflete custos crescentes de infraestrutura, concorrência intensificada e um mercado de IA que cresce em demanda e uso de capital em um grau além de qualquer tendência tecnológica na história.
A equipe de análise de semicondutores do HSBC, liderada por Nicolas Cote-Colisson, chegou ao número ao atualizar suas previsões para a OpenAI pela primeira vez desde meados de outubro, considerando compromissos recentes de vários anos com computação em nuvem, incluindo um acordo de US$ 250 bilhões com a Microsoft e outro de US$ 38 bilhões com a Amazon.
Mais importante, observa o HSBC, esses acordos vieram sem qualquer nova injeção de capital, e são os mais recentes de uma série de expansões de capacidade que agora colocam a OpenAI mirando 36 gigawatts de poder computacional de IA até o final da década.
Supondo que um gigawatt possa abastecer aproximadamente 750 mil residências, eletricidade nessa escala representaria as necessidades de um estado um pouco menor que o Texas e um pouco maior que a Flórida.
O blog Alphaville, do Financial Times, que já havia relatado a previsão do HSBC, descreveu a OpenAI como “um buraco sem fundo de dinheiro com um site por cima”.
O HSBC projeta que o fluxo de caixa livre cumulativo da OpenAI até 2030 ainda será negativo, deixando uma lacuna de financiamento de US$ 207 bilhões que precisará ser preenchida com mais dívida, capital ou formas mais agressivas de geração de receita.
Os analistas modelam os custos de infraestrutura de nuvem e IA da OpenAI em US$ 792 bilhões entre o final de 2025 e 2030, com compromissos totais de computação chegando a US$ 1,4 trilhão até 2033 (o HSBC observa que Altman apresentou um plano para US$ 1,4 trilhão em computação nos próximos oito anos). Apenas com aluguel de data centers, a empresa terá uma conta de US$ 620 bilhões.
Apesar disso, as receitas projetadas — embora crescentes rapidamente, ultrapassando os US$ 213 bilhões em 2030 — simplesmente não seriam suficientes para fechar a lacuna. (As projeções de receita do banco se baseiam na suposição de uma proporção maior de assinantes pagos no médio prazo e na hipótese de que provedores de modelos de linguagem, ou LLMs, capturarão parte do mercado de publicidade digital.)
O banco aponta diversas opções para conseguir o dinheiro necessário, incluindo aumentar significativamente a proporção de assinantes pagos (passar de 10% para 20% poderia adicionar US$ 194 bilhões em receita); capturar uma fatia maior dos gastos com publicidade digital; ou extrair eficiências extraordinárias das operações de computação. Mas mesmo em cenários otimistas de conversão e monetização, a empresa ainda precisaria de novo capital após 2030.
A sobrevivência da OpenAI está intimamente ligada a seus financiadores e ao ecossistema de IA. Microsoft e Amazon não são apenas fornecedoras de nuvem, mas também grandes investidoras, e players de nuvem como Oracle, Nvidia e Advanced Micro Devices (AMD) têm muito a ganhar — ou perder — dependendo do destino da OpenAI.
Mas os riscos são consideráveis: modelos de receita ainda não comprovados; possível saturação do mercado de assinaturas de IA; ameaça de fiscalização regulatória; e a escala colossal das injeções de capital necessárias.
O HSBC sugere que a OpenAI poderia levantar mais empréstimos para financiar suas necessidades de computação, mas isso seria “possivelmente o caminho mais desafiador nas condições atuais do mercado”, já que Oracle e Meta levantaram recentemente uma “quantia significativa” para financiar despesas de capital relacionadas à IA, “aumentando as preocupações do mercado sobre o financiamento geral da IA”.
O banco observa que isso é uma exceção, já que a maior parte dos chamados hiperescaladores (gigantes de computação em nuvem) têm se financiado com fluxo de caixa livre, como observado recentemente por Michael Cembalest do JPMorgan.
O HSBC também observou um “forte aumento” nos swaps de crédito (seguro contra calote) da Oracle nos últimos dias, sobre o que Lisa Shalett, do Morgan Stanley, já havia demonstrado preocupação em uma entrevista anterior à Fortune.
O HSBC, como muitos outros bancos analisando a revolução da IA, recorreu novamente à famosa frase do vencedor do Nobel Robert Solow de que “é possível ver a era do computador em toda parte, exceto nas estatísticas de produtividade”, observando com ironia que “ganhos fracos de produtividade, impulsionados por baixa produtividade total de fatores (trabalho e capital), são uma característica infeliz das economias desenvolvidas atuais.”
De fato, o banco observa que alguns ainda não estão convencidos de um retorno significativo nem sequer da revolução da internet, com 30 anos de existência, citando o comentário do presidente do Federal Reserve John Williams em 2017 de que “a produtividade proporcionada por tecnologias modernas como a internet até agora influenciou apenas nosso consumo de lazer — e ainda não chegou aos escritórios ou fábricas.”
A chefe de estratégia quantitativa e de ações dos EUA do Bank of America, Savita Subramanian, disse à Fortune em agosto que vê uma “mudança de maré” na produtividade emergindo na economia dos anos 2020, de formas que não têm relação fundamental com IA.
Por meio de uma combinação de fatores, incluindo a inflação salarial pós-pandemia, ela disse que empresas foram levadas “a fazer mais com menos pessoas”, substituindo pessoas por processos de maneira escalável e significativa.
Um ponto que ela destacava com cautela era uma mudança de foco de modelos asset-light (negócios com menos bens físicos) para asset-heavy (mais bens físicos), já que muitas das empresas de tecnologia mais inovadoras descobriram uma sede quase insaciável por um tipo de hardware que carrega muito risco: data centers.
Alguns meses depois, o economista de Harvard Jason Furman fez um cálculo aproximado e descobriu que, sem data centers, o crescimento do PIB teria sido de apenas 0,1% no primeiro semestre de 2025.
A OpenAI parece estar fazendo ao mercado uma pergunta: por quanto tempo o crescimento pode ser sustentado pela expectativa de retornos futuros — e por uma revolução de produtividade — da IA que de forma alguma está garantida a chegar?
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