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About OpenAIAnthropicRace
OpenAI's annualized revenue topped $40B, about double end-2025, driven by AI coding, subscriptions and new businesses; it also changed its revenue chief pre-IPO. Investor materials put Anthropic's preliminary Q2 revenue above $11.5B, over twice Q1's $4.73B, with positive adjusted operating profit. Its latest round valued it at $965B, while investors discuss an IPO above $2T. Can growth and profits cover compute costs, and will its listing reset AI-chip, data-center and tech-stock valuations?
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🚨 A CORRIDA PELA IA PODE SE RESUMIR A UMA COISA: CUSTO DE COMPUTAÇÃO.
A maior diferença entre OpenAI / Anthropic e xAI / Google não é apenas o desempenho dos modelos.
É infraestrutura.
1️⃣ Calcular propriedade
OpenAI e Anthropic dependem fortemente de hiperescaladores para computação.
Google e xAI têm muito mais controle direto sobre sua infraestrutura.
2️⃣ Estrutura do capital
OpenAI e Anthropic receberam investimentos estratégicos massivos de grandes empresas de tecnologia. Google e xAI operam a partir de uma infraestrutura e posição de capital diferentes.
E isso pode criar uma grande vantagem na competição de preços.
Durante anos, o preço premium podia ser justificado por um melhor desempenho da IA.
Mas, à medida que a diferença de desempenho diminui, o custo se torna cada vez mais importante.
Se dois modelos entregarem resultados semelhantes, usuários e empresas naturalmente perguntarão:
💰 Por que pagar mais?
Isso cria um desafio difícil para empresas que enfrentam enormes custos de computação.
A questão chave é se a OpenAI e a Anthropic conseguem manter uma liderança significativa através da próxima geração de modelos.
Se não conseguirem, a raça da IA pode mudar de:
"Quem tem a modelo mais inteligente?"
para:
"Quem pode entregar inteligência pelo menor custo?"
E isso pode transformar toda a indústria de IA. 🤖⚡
#SP500Nears8000
#CPIPPIEaseFedSplit
#SandiskLongTermTargets
A diferença entre OpenAI/Anthropic e xAI/Google:
1. OpenAI e computação de renda antrópica a partir de hiperescaladores. xAI e Google são donos de seus data centers.
2. A maior parte do capital da OpenAI e da Anthropic vem do capital do hyperscaler. Os outros dois não são baseados nesse modelo.
Isso cria uma enorme lacuna na competição de preços.
Até agora, eles justificavam preços altos com desempenho superior. Mas essa diferença de desempenho diminuiu e, por causa desses custos estruturais, eles não conseguem mais oferecer preços competitivos.
A menos que eles avancem novamente com um grande avanço, OpenAI e Anthropic acabarão sendo adquiridas por seus investidores, Amazon e Microsoft.
Os laboratórios de IA da Frontier estão caminhando para uma receita COMBINADA de US$ 200 bilhões+ até o final do ano
Essas são algumas das empresas que mais crescem na história dos negócios, e sua receita é o que mantém todo o mercado de alta de infraestrutura de IA vivo (então preste atenção!)
E Grok/Cursor agora está entrando nas grandes ligas junto com Anthropic e OpenAI, ao que parece
Aqui estão os números:
A Anthropic está perto de US$ 80 Bilhões RR, um aumento em relação aos US$ 10 Bilhões em janeiro (com base nos dados @tickerplus). Espera-se que eles atinjam US$ 100-US$ 120 Bilhões até o ano final do ano
A OpenAI recentemente ultrapassou US$ 40 bilhões, acima de cerca de US$ 21 bilhões em janeiro, porém seu crescimento está acelerando atualmente, subindo US$ 10 bilhões de maio para julho. Nesse ritmo, eles devem chegar a $60B-$70 Bup até o final do dia
Depois temos Grok/Cursor. Cursor teria atingido uma taxa de corridas de US$ 4 bilhões no início de junho, acima dos US$ 2 Bilhões em fevereiro. A xAI também estava mirando US$ 2 bilhões da Grok este ano. Então chame de $6B+ entre eles e a capitalização após o lançamento de Grok Bot e Grok 4.6. Espero que eles ultrapassem $10 bilhões no final do ano juntos
Atualmente, entre os 3, estamos com US$ 126 Bilhões em receita e um RR combinado esperado de cerca de US$ 200 bilhões até o final do ano (assumindo que as coisas continuem como estão).
claro, esses números ainda não são confirmados, já que Anthropic e OpenAI ainda não são públicos e a SpaceX não separou os números grok/cursor em seu relatório do segundo trimestre, já que o acordo com o Cursor ainda não foi fechado
Mas no próximo trimestre teremos esses números da SpaceX e a Anthropic pretende abrir capital no máximo de outubro, então devemos ter mais clareza em breve
Mas quanto mais receita essas empresas fizerem, maior será a demanda por computação. E se começarmos a considerar que os modelos estão ficando mais eficientes de criar, logo devemos começar a ver lucro dessas empresas também
Compartilhei abaixo como são boas as margens por 1GW para esses modelos fronteiriças e isso só vai melhorar (assumindo que os preços de computação não continuem acelerando).
Embora ainda não possamos investir nas empresas de laboratórios, podemos investir nas empresas que facilitam seus produtos. Essas são as empresas de infraestrutura de IA que fornecem computação, data centers, energia, memória e muito mais. Enquanto essas receitas continuarem altas, o setor de infraestrutura também crescerá!
Se isso ajudou, minha empresa oferece um serviço onde 5 analistas de alto nível compartilham suas análises de mercado e portfólios em tempo real, para que você possa ver exatamente quais nomes de infraestrutura de IA possuímos. Está dentro do Milk Road PRO e custa apenas 1 dólar para experimentar (preço absurdo só para conferir). Você pode saber mais aqui:
Obrigado por ler!
Kyle Reidhead | Milk Road
Por que alguém pagaria à SpaceX ou Nebius entre 30 e 50 bilhões de dólares por ano/1GW de computação?
Porque OpenAI e Anthropic podem gerar $100 bilhões+ por gigawatt por ano vendendo API de inferência!
Veja como isso é possível e por que é sustentável (guarde isso)
Primeiro, o que eles realmente estão vendendo? Cada resposta do ChatGPT, todo autocompletar do cursor, todo copilot empresarial roda com "inferência", o modelo que gera tokens. Os laboratórios vendem esses tokens por meio de assinaturas ou de uma API, medida como eletricidade
@SemiAnalysis mostraram o modelo deles: rodar um gigawatt de Nvidia GB300, vender tokens de computação a preços de API anunciados e gerar mais de 100 BILHÕES de dólares por ano em receita. Esse mesmo gigawatt custa cerca de US$ 12 a US$ 50 Bilhões por ano para ser alugado
Uma diferença de 2 a 8x entre o custo de computação e o valor de inteligência
Então, por que eles podem cobrar tanto? Porque o cliente não está comparando preços de tokens para calcular preços. Eles estão comparando tokens com o LABOR
Alguns dólares em tokens substituem trabalhos que custam centenas de dólares por hora. Revisão jurídica, operações de vendas, fechamento financeiro, código. É por isso que a adoção de agentes empresariais aumentou de 20 a 108 vezes em todas as funções do cargo em apenas cinco meses. Nos preços atuais, o retorno do investimento do comprador já é fantástico
Por que é sustentável:
1. A demanda se acumula mais rápido do que os preços caem. Os preços dos tokens caem constantemente, mas os agentes gastam muito mais tokens por tarefa do que chatbots jamais gastaram, e todas as funções de trabalho estão adotando ao mesmo tempo. Preço em queda x volume explosivo = receita crescente
2. O suprimento é racionado. Alguns laboratórios da fronteira, e nenhum deles tem computação suficiente. Quando você está com capacidade limitada, você atende primeiro à demanda de maior valor e o preço se mantém
3. Os compradores continuam pagando para cima, não para baixo. A Microsoft vende essa mesma inferência através do Azure e do Copilot. A Nebius acaba de divulgar seu primeiro acordo a US$ 40-50 milhões por megawatt, o topo da sua própria gama. Ninguém negocia preços mais altos em um produto que está prestes a ser superaproveitado
É por isso que a estrutura da "bolha de capex de IA" sempre falta. Os $100 bilhões no topo da pilha são o que pagam os acordos de computação de $30-50 bilhões, que pagam os datacenters, os chips, a memória, a energia. O produto mais lucrativo em tecnologia é financiar tudo que está abaixo dele
E você não precisa ser dono dos laboratórios particulares para vencer. Cada dólar de receita de inferência flui pela pilha de infraestrutura, e é exatamente aí que estou posicionado (computação, memória, energia)
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Siga-me @kylereidhead para mais insights sobre IA, robótica e mercados!
🚀 A infraestrutura de IA está entrando em uma nova fase.
Um forte crescimento da receita sozinho já não é mais suficiente — os investidores agora querem provas de que o grande investimento em IA está se traduzindo em lucros sustentáveis.
Os números mais recentes continuam impressionantes:
NVIDIA: US$ 81,6 bilhões em receita (+85% ano a ano), com receita de Data Center chegando a US$ 75,2 bilhões (+92% ano anual).
AMD: A receita dos Data Center subiu para US$ 16,6 bilhões (+32%), impulsionada pela forte demanda por CPUs EPYC e aceleradores Instinct AI.
Mas o ecossistema de IA agora é muito mais amplo do que as GPUs.
Inclui:
Aceleradores de IA e GPUs
CPUs
Networking
Conectividade óptica
Memória
Sistemas de resfriamento
Infraestrutura de energia
Construção de data centers
O próximo desafio não é mais apenas criar chips mais rápidos — é construir a infraestrutura ao redor deles.
À medida que a temporada de resultados avança, estou focado em três áreas-chave:
1️⃣ Conversão de receita – Os pedidos de IA estão se tornando receita real?
2️⃣ Eficiência de Capex – Quanto investimento é necessário para gerar cada dólar adicional de receita de IA?
3️⃣ Concentração do cliente – O que acontece se um punhado de hiperescaladores reduzir seus gastos com IA?
A história da infraestrutura de IA continua envolvente, mas o mercado está se tornando mais seletivo.
A próxima grande questão não é quem gasta mais com IA — é quem gera os retornos mais fortes com esses gastos.
#OKXOrbitTopics #OKXTraderVoices
$XNVDA $NVDA $AMD
#AIInfraEarningsWatch #CPIPPIEaseFedSplit #SpaceX99%ValueFromAI
#AIInfraEarningsWatch # AI Infra Lucros Monitor: Gastos Podem Virar Lucros?
A narrativa **#AIInfraEarningsWatch** mantém a atenção nos lucros das empresas que fornecem a infraestrutura por trás do boom da inteligência artificial. Os investidores estão cada vez mais olhando além da receita principal e se perguntando se enormes gastos com IA estão produzindo retornos sustentáveis.
O ecossistema abrange GPUs, redes, memória, armazenamento, capacidade em nuvem, data centers e infraestrutura de energia. Empresas como **$NVDA**, **$AMD**, **$AVGO**, **$MU** e **$TSM** oferecem diferentes partes dessa cadeia de suprimentos, então seus resultados podem fornecer pistas sobre onde a demanda por IA é mais forte.
O investimento em capital é um dos indicadores mais importantes. Os hyperscalers continuam comprometendo recursos substanciais para data centers de IA, mas os investidores querem evidências de que esses investimentos podem gerar ganhos suficientes de receita e produtividade. Forte demanda pela nuvem e o aumento das reservas relacionadas à IA podem reforçar o ciclo de gastos.
A oferta é outra variável. A disponibilidade apertada pode sustentar preços e margens, enquanto uma expansão agressiva de capacidade pode eventualmente gerar pressão. Empresas de memória e semicondutores são particularmente sensíveis a esse equilíbrio.
Para traders que seguem **#AIInfraEarningsWatch**, as principais métricas são receita relacionada à IA, crescimento de data centers, margens brutas, acúmulo, gastos de capital, fluxo de caixa livre e orientação de gestão.
Expectativas elevadas geram risco adicional: mesmo resultados trimestrais fortes podem não satisfazer os investidores se a orientação futura não atingir previsões já elevadas.
Em última análise, os lucros ajudarão a determinar se a infraestrutura de IA permanece um ciclo de crescimento duradouro de vários anos ou se começa a caminhar para uma fase mais madura, onde gastos e avaliações se normalizam.
**$NVDA $AMD $AVGO $MU $TSM**
**#AIInfraEarningsWatch #AI #DataCenters #Semiconductors #TechStocks**
🔥 OPENAI VS ANTHROPIC: A CORRIDA DA IA ACABOU DE VIRAR UMA HISTÓRIA DE MERCADO
A batalha contra a IA não é mais apenas sobre chatbots melhores.
Está virando uma disputa sobre:
⚡ Compute
⚡ Adoção empresarial
⚡ Agentes de IA
⚡ Infraestrutura
⚡ Ecossistemas de desenvolvedores
⚡ Capital
E é por isso que a discussão sobre #OpenAIAnthropicRace está explodindo no OKX Orbit agora.
Mas os traders de cripto deveriam olhar além das manchetes.
Cada aceleração na demanda por IA cria beneficiários de segunda ordem em semicondutores, data centers, redes e infraestrutura de IA.
Isso volta a atenção para as narrativas ao redor de:
$TAO $FET $RENDER $AKT $WLD $AIOZ
A parte interessante?
O capital nem sempre se move diretamente para o vencedor óbvio.
Muitas vezes, isso gira para a infraestrutura que cerca o vencedor.
IA → Computação → Memória → Centros de Dados → Infraestrutura de Energia →.
Essa cadeia é onde a próxima rotação narrativa pode se tornar interessante. 👀
#OpenAIAnthropicRace #WeakConsumptionFedSplit #Nvidia21BSpaceXStake
🚨 O GRANDE INVESTIDOR A DESCOBERTO STEVE EISMAN ACABA DE ALERTAR SOBRE A MAIOR IPO DA HISTÓRIA
INVESTIDORES ANTRÓPICOS AGORA ESPERAM UMA AVALIAÇÃO ACIMA DE $2 TRILHÕES
ISSO SUPERARIA O IPO RECORDE DE US$ 1,77 TRILHÃO DA SPACEX
STEVE EISMAN:
"OPENAI E ANTHROPIC SÃO O CALCANHAR DE AQUILES DO COMÉRCIO DE IA"
CERCA DE 70% DA RECEITA DE IA DA MICROSOFT, AMAZON, GOOGLE E ORACLE ESTÁ LIGADA A ESSAS DUAS EMPRESAS
SE UM DELES QUEBRAR, TODA A COMÉRCIO DA IA É ATINGIDA
