A diretora financeira da OpenAI, Sarah Friar, disse aos funcionários em uma reunião geral na quarta-feira que a empresa se tornará de capital aberto em 2027; se o negócio continuar acelerando, esse prazo pode ser antecipado. Ela também respondeu à pergunta que mais preocupava os funcionários — uma concorrente já havia protocolado os documentos de listagem.
Alguns slides exibidos na reunião trouxeram números concretos: desde o início do trimestre, a taxa de crescimento de receita anualizada da empresa como um todo está em 35%, a do negócio corporativo em 50%, e os produtos de IA para programação e produtividade somam 20 milhões de usuários ativos semanais. No segundo trimestre, a receita da OpenAI foi de US$ 6,7 bilhões, alta de 18% em relação ao trimestre anterior, levando a receita anualizada a superar os US$ 40 bilhões.
O protocolo em si não é novidade. A OpenAI já havia entregado à SEC uma versão confidencial do formulário S-1, com avaliação referenciada na rodada de março, de US$ 122 bilhões, correspondente a uma avaliação de US$ 852 bilhões. Na reunião, Friar descreveu o IPO como um marco, uma forma de captação de recursos, não um ponto final.
O que foi cobrado foi o ritmo
As dúvidas dos funcionários se concentraram em um ponto: a Anthropic está andando mais rápido. Aquela empresa também protocolou pedido confidencial, com avaliação reportada em US$ 965 bilhões, receita do segundo trimestre bem acima da OpenAI, e crescimento anual superior ao dobro. A resposta de Friar foi não seguir o cronograma alheio — mesmo que a concorrente levante o sigilo em poucas semanas e liste em setembro, a OpenAI seguirá em seu próprio ritmo.
“We are running our own race.” (Estamos correndo nossa própria corrida.)
Essa frase, vinda da chefe financeira, costuma ter duas funções. Internamente, tranquiliza; externamente, garante uma margem de manobra. A precificação de um IPO depende fortemente do desempenho registrado nos últimos trimestres completos antes do protocolo — quanto mais tarde o sino tocar, mais trimestres de alto crescimento cabem no prospecto; mas esperar demais também pode deslocar a âncora de avaliação que o mercado atribui às empresas de IA. Os dois lados têm risco, por isso fixar uma faixa do tipo “no máximo 2027, antes se estiver pronto” compensa mais do que travar um trimestre específico.
O crescimento precifica melhor do que o cronograma
Uma conta rápida: US$ 40 bilhões de receita anualizada frente a uma avaliação de US$ 852 bilhões dão uma relação preço/receita de cerca de 21 vezes. Esse múltiplo não é absurdo no setor de software — empresas de SaaS de alto crescimento já alcançaram patamares mais altos historicamente, desde que o crescimento se sustente. Os 35% apresentados na reunião são uma taxa anualizada calculada desde o início do trimestre, não uma comparação anual; a janela de observação é curta, o que amplifica as oscilações entre trimestres. O que os bancos de investimento vão acompanhar é o formato desse número ao longo de trimestres consecutivos.
O crescimento de 50% no negócio corporativo, acima da média geral, está alinhado com outra informação divulgada anteriormente: em uma conferência de investidores, Friar disse que a receita corporativa e a de consumidores já haviam “se cruzado”, enquanto no início do ano essa proporção ainda era de seis para quatro a favor do consumidor. Para uma empresa que nasceu com um modelo de assinatura, deslocar a estrutura de receita para o lado corporativo melhora claramente a previsibilidade — contratos anuais, renovação por assento, baixa rotatividade: exatamente o que mais se valoriza em materiais de roadshow.
Os 20 milhões de usuários ativos semanais dos produtos de IA para programação e produtividade são outro sinal. Essa linha de produtos, há um ano, era apenas uma vitrine das capacidades do modelo; agora é reportada separadamente para toda a empresa, mostrando que passou a fazer parte da narrativa central, e não é mais um apêndice do modelo.
As variáveis que restam
O cronograma está fixado em 2027, mas ainda há vários obstáculos pelo caminho: o descompasso de caixa gerado por contratos de longo prazo de capacidade computacional, exigências regulatórias de revisão prévia ao lançamento de modelos de fronteira, e uma questão mais básica — como explicar no prospecto as perdas contínuas e vultosas. A diretora financeira não vai se aprofundar nisso em uma reunião geral, mas cada um desses pontos entrará na seção de fatores de risco.
Para observadores do mercado chinês, o valor de referência deste episódio está na linha do tempo. Se OpenAI e Anthropic abrirem capital por volta de 2027, o mercado secundário terá, pela primeira vez, balanços comparáveis de empresas de modelos de IA: custo computacional por unidade, margem bruta de inferência, taxa de retenção de clientes corporativos — números que hoje só podem ser estimados por boatos passarão a ser métricas rígidas divulgadas trimestralmente. Nesse ponto, a precificação das empresas de modelos chinesas na bolsa de Hong Kong e no STAR Market terá uma régua externa para comparação.
Fontes: reportagem da CNBC, dados de slides vazados da reunião geral da OpenAI, CocoLoop, IT之家; crescimento de receita e usuários ativos conforme relatado na reunião, relação preço/receita é uma estimativa aproximada da redação.