Patel vê US$ 700 bilhões em dois laboratórios de IA até 2027, enquanto Levie dá uma década às empresas

A Bain afirma que a indústria de IA precisa de US$ 6 trilhões de receita por ano até 2031 para pagar seus data centers. Em um podcast publicado em 9 de outubro, Dylan Patel, da SemiAnalysis, chamou esse número de baixo e disse que OpenAI e Anthropic, sozinhas, poderiam faturar de US$ 600 a US$ 700 bilhões até dezembro de 2027. Na mesma semana, Aaron Levie, que vende software para bancos e farmacêuticas que teriam que pagar essa conta, disse a dois públicos que a adoção empresarial é uma tarefa de dez a vinte anos. Ambos estão otimistas. Seus calendários não coincidem, e a construção é financiada no calendário de Patel.

Patel acha que os pessimistas estão subestimando os gastos

O apresentador Alex Kantrowitz leu para Patel o número da Bain e esperou por uma defesa. O Relatório Global de Tecnologia da Bain diz que os produtos de IA atuais chegam a US$ 1,2 a US$ 1,8 trilhão por ano até 2031, o que deixa cerca de US$ 4,2 trilhões para virem de mercados que ainda não existem. Ele coloca os gastos de capital de 2026 em cinco hyperscalers perto de US$ 780 bilhões. O primeiro movimento de Patel foi dizer que os gastos são maiores do que isso. Conte os fornecedores que constroem fabs, linhas de memória e equipamentos de energia, disse ele, e o capex dos EUA no próximo ano é da ordem de US$ 2 trilhões, ou 5% a 6% do PIB. Depois, ele disse que a receita supera a barreira de qualquer forma.

Mas, você sabe, eu acredito que podemos chegar a algo como 600, 700 bilhões só entre OpenAI e Anthropic até dezembro do próximo ano.

Dylan Patel, 9 de outubro de 2026, fonte

Sua regra de retorno é simples. Um trilhão de dólares em chips depreciados ao longo de seis anos precisa de cerca de US$ 250 bilhões de receita por ano. Aplique isso aos seus próprios US$ 2 trilhões e um único ano de gastos tem que gerar cerca de US$ 500 bilhões por ano durante seis anos. Esse último passo é minha aritmética, e seus US$ 2 trilhões incluem o capex dos fornecedores que o número de hyperscalers da Bain deixa de fora. Uma ressalva sobre a previsão em si. Na frase seguinte, Patel disse que os dois laboratórios poderiam chegar a US$ 1,5 trilhão "talvez até o final de 2027", que é a mesma data dos US$ 700 bilhões. Estou usando o número menor e assumindo que o maior pertence a 2028.

O número da Anthropic está à frente de qualquer coisa relatada

O caso de Patel depende de uma empresa. Ele disse que a Anthropic cresceu dez vezes este ano, de menos de US$ 10 bilhões de receita para mais de US$ 100 bilhões, e que agora ganha mais do que gasta com computação de treinamento e inferência combinadas. O último número público que encontrei é menor. Em agosto, as fontes da Bloomberg colocaram o ritmo anualizado da Anthropic acima de US$ 65 bilhões no final de julho, acima dos cerca de US$ 9 bilhões no final de 2025. Um ritmo é um mês multiplicado por doze. A Anthropic pode muito bem ter passado de US$ 100 bilhões desde julho nesse ritmo, mas o S-1 ainda é confidencial e ninguém de fora pode verificar.

E a Anthropic, na inferência, está fazendo margens brutas de 75%, um pouco mais altas até, você sabe, especialmente nos modelos de fronteira.

Dylan Patel, 9 de outubro de 2026, fonte

Perguntado onde os clientes encontram US$ 700 bilhões, Patel apontou para orçamentos de pesquisa, custo dos produtos e folha de pagamento. Ele espera que a participação do trabalho na economia continue caindo, enquanto os salários permanecem estáveis em dólares porque tudo o mais cresce. Ele foi franco sobre o quanto disso é esperança.

E então, você sabe, eu esperaria, e para a sociedade, que essa seja minha crença, você sabe, e talvez seja uma crença irracional, mas acredito que vamos crescer a economia tão rápido que o trabalho, em termos de dólares, não vai encolher.

Dylan Patel, 9 de outubro de 2026, fonte

Levie diz que os compradores não estão prontos

Levie passa suas semanas nas reuniões onde esse dinheiro da folha de pagamento seria realocado. Em um evento da Axios em 10 de outubro, ele descreveu os agentes de codificação em "decolagem vertical" e quase tudo o mais preso atrás de tarefas. As empresas não resolveram quais dados um agente pode ler. Não decidiram onde uma pessoa assina. Suas equipes de conformidade não sabem quem é responsável quando um agente aprova um empréstimo.

Mas ainda estamos verdadeiramente, você sabe, nos momentos antes do primeiro inning dessa implantação, e é porque há uma quantidade tremenda de gestão de mudanças que precisa acontecer na empresa.

Aaron Levie, 10 de outubro de 2026, fonte

Ele não acha que isso seja uma má notícia. A difusão lenta, disse ele à Axios, dá à economia tempo para resolver empregos e segurança, e deixa espaço para empresas como a dele, que conectam modelos a fluxos de trabalho antigos.

Dez anos em um palco, vinte no outro

Dois dias antes, na AGI House durante a SF Tech Week, Levie tinha sido mais direto sobre o cronograma. Ele comparou os agentes à computação em nuvem, que todas as startups do Vale adotaram dentro de um ou dois anos após a Amazon lançar o S3.

Mas ainda levou duas décadas para o resto da economia chegar ao ponto de concordar que a nuvem era o futuro.

Aaron Levie, 8 de outubro de 2026, fonte

Mais tarde, na mesma sessão, ele disse que reengenharia de vendas, recrutamento e pesquisa em torno de agentes é "uma década de difusão". A maioria das empresas, disse ele, deu aos funcionários um chatbot que eles usam como usavam o Google, e isso economiza no máximo 30% do tempo em uma tarefa. Ele também disse que só pode prever o progresso de um cliente adivinhando o que seus executivos leem no X.

Os próprios números da Box se encaixam no relógio lento. Em agosto, a Box relatou receita trimestral de US$ 321,1 milhões, alta de 9%, e orientou para cerca de US$ 1,29 bilhão no ano fiscal, alta de 10%. A Box é a camada aplicada que Levie continua descrevendo. Se a camada que leva modelos para bancos cresce 10% no ano em que a codificação foi vertical, leio isso como evidência para seu cronograma em vez do de Patel.

Ninguém vendendo tokens sabe a margem ainda

Um fundador na AGI House perguntou a Levie sobre os laboratórios subsidiando planos de consumo. Ele disse que tinha visto relatos de planos com até US$ 10.000 em computação subsidiada, pagos no final pelas doações que apoiam fundos de venture. Os laboratórios, disse ele, esperam que os ganhos de eficiência reduzam essa conta enquanto o capital ainda é barato.

Como a grande, acho que a grande questão em aberto para qualquer um no lado do laboratório é: estamos, o modelo de negócios terminal da IA é um negócio de margem de 10%? É um negócio de margem de 80%?

Aaron Levie, 8 de outubro de 2026, fonte

Os 75% de Patel e a pergunta de Levie podem ser ambos verdadeiros, já que um descreve inferência de API e o outro descreve assinaturas de taxa fixa. Mas Patel também disse que os laboratórios têm quase nenhum custo de aquisição de clientes. Um plano subsidiado é um custo de aquisição de clientes. Só aparece na linha de computação.

Meta está mirando nas pessoas que não pagam nada

Alexandr Wang, diretor de IA da Meta, deu a David Senra a versão de consumo da aposta em uma entrevista gravada em 5 de outubro e publicada em 11 de outubro. A Meta lançou seu agente Muse em 8 de setembro com um nível gratuito e planos de US$ 20 e US$ 100 por mês. Wang disse que o resto da indústria se aglomerou em agentes de codificação depois que a Anthropic se destacou, e a Meta escolheu não seguir.

A Meta tem distribuição para três bilhões e meio de pessoas usando os aplicativos todos os dias. E a área natural onde a Meta ia ser bem-sucedida é a IA de consumo.

Alexandr Wang, 5 de outubro de 2026, fonte

Pressionado por um número de usuários, ele só disse: "Dissemos milhões." Isso é um lançamento real, e ainda é um custo antes de ser receita. A Meta pode sustentá-lo com o fluxo de caixa da publicidade, que é por que Patel descartou conversas sobre a solvência da Meta. Isso não contribui para os US$ 700 bilhões.

Musk pagou US$ 60 bilhões em parte por uma equipe de vendas

Elon Musk fez o ponto de Levie do outro lado em uma entrevista na Giga Texas postada em 10 de outubro. Perguntado por que a SpaceX comprou a Cursor, ele listou dados de codificação primeiro e depois algo menos glamoroso.

Então, basicamente, para o sucesso da IA, você precisa de dados, pessoas talentosas e computação, e também precisa de uma boa equipe de vendas empresariais. E a Cursor também tinha uma boa equipe de vendas empresariais com relacionamentos com milhares de empresas.

Elon Musk, 10 de outubro de 2026, fonte

A SpaceX concordou em junho em pagar US$ 60 bilhões em ações por uma empresa com cerca de US$ 2,6 bilhões de receita anualizada. Levie disse à multidão da AGI House que não há fim de empregos agora para executivos de contas que entendem a tecnologia. Quando o homem que constrói foguetes e fabs de chips diz que o quarto ingrediente são vendedores, acredito que o gargalo se moveu para o cliente.

A receita de IA pode chegar mais rápido do que as empresas a adotam?

Por um ou dois anos, sim. Codificação e suporte ao cliente já foram verticais, esses compradores precisam de pouca gestão de mudanças, e o número de 2027 de Patel exige principalmente que eles continuem compostos. O número de 2031 da Bain é diferente. Ele precisa que direito, bancos, contabilidade e pesquisa de drogas paguem na mesma intensidade, e esses estão no cronograma de Levie. A primeira evidência concreta será o S-1 público da Anthropic. Se a maior parte de sua receita ainda vier de desenvolvedores de software, os laboratórios venderam para os clientes fáceis e o próximo trilhão depende dos lentos.