Em 22 de maio, o TechCrunch publicou uma reportagem expondo a verdade por trás dos recordes de receita das startups de IA nos últimos dois anos.
O foco é Scott Stevenson, CEO da startup de IA jurídica Spellbook. Ele postou no X uma declaração que foi amplamente compartilhada: "A razão pela qual muitas startups de IA estão quebrando recordes de receita é porque estão usando uma métrica desonesta."
Em termos simples, os números de "receita bilionária" e "ARR triplicada" que viram manchetes são frequentemente construídos com um truque contábil engenhoso.
US$ 50 milhões anunciados, US$ 42 milhões realmente no banco
A "métrica desonesta" de Stevenson tem um nome específico no setor: CARR, ou Contracted ARR — dinheiro contratado, mas ainda não recebido. A diferença entre ARR e CARR é maior do que parece.
No SaaS tradicional, ARR (Annual Recurring Revenue) calcula as taxas de assinatura que os clientes realmente pagam a cada ano. O ponto chave é que a receita já está fluindo e é sustentável. Já a CARR conta a receita assim que um contrato é assinado, mesmo que o cliente não tenha usado uma única linha de código.
Exemplos descobertos pelo TechCrunch:
- Uma startup de IA declarou publicamente US$ 50 milhões em ARR, mas a receita real coletada foi de US$ 42 milhões.
- Vários investidores confirmaram que uma empresa de IA empresarial de alta avaliação reportou mais de US$ 100 milhões em ARR, mas "apenas uma pequena fração dos clientes estava realmente pagando."
- Um VC anônimo disse que viu uma empresa onde a CARR era 70% maior que a ARR real — ou seja, mais de um terço do número era vazio.
Há uma segunda camada: os produtos de IA são em sua maioria baseados em uso, não em taxas mensais fixas como o SaaS. Algumas empresas vão além, pegando a receita da última semana ou mês e multiplicando por 12 para obter uma "ARR anualizada de taxa de execução" para anunciar. Se a empresa acabou de fazer uma campanha de marketing, esse número é essencialmente uma bolha.
VCs sabem, mas ficam em silêncio
A parte mais interessante não é que as startups estão exagerando — é que os VCs são cúmplices.
O post original de Stevenson também dizia: "Definitivamente há VCs envolvidos nisso porque eles têm incentivos para criar uma narrativa."
Jack Newton, CEO da empresa de IA jurídica Clio (recentemente avaliada em US$ 5 bilhões), respondeu: "Scott está fazendo um bom trabalho ao expor isso. Também vimos alguns investidores fazendo vista grossa para suas empresas de portfólio inflando números."
Ross McNairn, CEO de outra empresa de IA jurídica, a Wordsmith, acrescentou: "Scott está certo. Já ouvi histórias demais semelhantes."
Alex Cohen, CEO da empresa de IA de saúde Hello Patient, foi mais direto: "Para quem está dentro, parece tudo falso."
Por que os VCs não expõem a prática? Um investidor anônimo explicou: "Os investidores não podem denunciar. Todo mundo tem uma empresa monetizando CARR como ARR."
Se um VC criticar a prática, estaria prejudicando seu próprio portfólio.
De 1 para 3 para 9 para 27 é muito lento; precisa ser de 1 para 20 para 100
Por que as startups de IA são tão desesperadas por números grandes? Hemant Taneja, da General Catalyst, um dos principais investidores em IA do Vale do Silício, disse recentemente no palco: "Ir de 1 para 3 para 9 para 27 não é interessante. Você tem que ir tipo de 1 para 20 para 100."
Essa declaração reflete o KPI oculto nos círculos de VC de IA. Receita triplicando ano após ano — essa é a velocidade das estrelas do SaaS tradicional. Mas na IA, isso não é suficiente; os VCs querem curvas de crescimento de 10x ou 20x.
Se os números não forem impressionantes o suficiente, a avaliação da próxima rodada não sobe. Se a avaliação não sobe, os retornos de papel não se materializam. Se os retornos não se materializam, os LPs não colocam dinheiro.
Toda a cadeia alimentar está faminta, então as empresas incluem CARR, períodos de teste e até clientes piloto que não pagam — qualquer coisa para fazer a curva parecer um foguete.
A conta está chegando
McNairn, da Wordsmith, chamou isso de "higiene super ruim" — um hábito que acabará custando caro.
O custo virá de duas direções.
Primeiro, PE e investidores de estágio avançado. Quando chegar a hora de um IPO ou rodadas Série F/G, alguém realmente auditará os livros. As empresas que trataram CARR como ARR terão que reduzir sua avaliação ou aguentar até que a ARR real alcance — mas a lacuna é muitas vezes a janela em que a empresa morre.
Segundo, os mercados públicos. Todos se lembram da WeWork: avaliações infladas em mercados privados são recalculadas a frio no IPO. As empresas de IA eventualmente seguirão esse caminho, e ninguém está isento.
E não são apenas IPOs. Em 2025, a IA levou metade do financiamento global de VC; no primeiro trimestre deste ano, US$ 300 bilhões entraram. Nessa escala, qualquer empresa com "números falsos" confirmados não é apenas uma notícia isolada — pode arrastar para baixo a avaliação de todo o setor.
Na próxima vez que uma empresa de IA fizer uma coletiva de imprensa
A maior carência da indústria de IA não é dinheiro — é confiança. Fundadores da Spellbook à Clio e à Wordsmith estão dispostos a falar abertamente, sinalizando que mentes sóbrias estão esperando um acerto de contas do mercado.
Quanto a quem pagará o preço, as palavras de Stevenson são claras: CARR ≠ ARR, e os VCs sabem disso.
Na próxima vez que uma empresa de IA anunciar "nós quebramos nosso recorde de ARR novamente", lembre-se de perguntar: O dinheiro está realmente no banco ou apenas no contrato?
Fontes: How VCs and founders use inflated 'ARR' to crown AI startups (TechCrunch); AI startups are inflating a key revenue metric to win VC attention, says this founder (Fast Company); CocoLoop; Spellbook CEO Scott Stevenson exposes inflated ARR practices among AI startups (Crypto Briefing)