O custo invisível por trás das empresas de alto crescimento
Rodrigo Gasparini Franco *
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A aparente contradição entre faturar bilhões e ainda assim operar no vermelho não é um acidente contábil: é, muitas vezes, o desenho do modelo de crescimento de empresas de tecnologia que tentam construir mercados antes de “colher” margens. A OpenAI alcançou em 2025 um patamar inédito para o setor de inteligência artificial, com uma receita anualizada de US$ 20 bilhões.
O número representa um avanço extraordinário: em apenas um ano, o faturamento mais que triplicou. O feito consolida a empresa como uma das principais forças econômicas da nova era da IA, mas também expõe o outro lado dessa expansão, marcada por despesas estruturais gigantescas e contínuas.
Mesmo com receitas recordes, a OpenAI ainda opera no vermelho, sustentando um modelo baseado em expansão acelerada e elevado consumo de caixa.
Casos como este e o da Uber ajudam a entender por que algumas companhias podem crescer em ritmo explosivo e, ao mesmo tempo, queimar capital em escala igualmente impressionante – numa trajetória que lembra menos o software tradicional e mais a construção de infraestrutura pesada.
Em negócios digitais clássicos, a promessa é que, depois de criado o produto, cada novo cliente custa pouco e o lucro aparece com rapidez. Mas isso vale sobretudo quando o custo marginal é baixo. Em plataformas de transporte, cada corrida depende de oferta de motoristas e subsídios para atrair passageiros.
Em inteligência artificial de ponta, a dinâmica é ainda mais física: cada interação relevante carrega um custo real de computação, energia e capacidade de data center. A receita cresce, mas o custo cresce junto.
O primeiro motivo para o prejuízo persistente é que, em setores onde a tecnologia depende de ativos caros, o investimento não é opcional. No caso da IA, treinar e operar modelos avançados exige chips especializados e contratos de infraestrutura que se medem em bilhões.
A empresa pode aumentar o faturamento rapidamente, mas, para sustentar o crescimento e manter competitividade, precisa expandir capacidade continuamente.
Parar para organizar as finanças pode significar ficar para trás, pois concorrentes como Anthropic e Google não interrompem seus avanços. É uma corrida armamentista tecnológica, na qual o gasto massivo é parte intrínseca do produto oferecido.
O segundo fator é a disputa por mercado. Startups em expansão costumam priorizar participação e hábito do consumidor antes de maximizar lucro. Isso se traduz em preços agressivos para acelerar a adoção.
A Uber fez isso ao tornar corridas mais acessíveis e, com o tempo, buscar eficiência. Na IA, o raciocínio é semelhante: conquistar desenvolvedores e empresas antes que rivais estabeleçam seus próprios padrões.
O problema é que a concorrência intensa reduz o poder de precificação; se o cliente pode trocar de fornecedor com facilidade, fica difícil repassar o custo real da infraestrutura para o preço final.
Há ainda um componente de economia de escala que não é imediato. Em tese, crescer ajuda a diluir custos fixos, mas, na prática, essa eficiência demora porque o crescimento traz complexidade em segurança, suporte e conformidade regulatória.
A empresa vira uma operação global antes de ter tempo de ajustar cada peça para operar com margem alta. Por fim, existe uma lógica financeira que sustenta essa estratégia: capital externo compra tempo. Investidores aceitam prejuízos por anos se acreditarem que a empresa está construindo uma posição defensável capaz de produzir lucro robusto no futuro.
Essa curva, porém, não é garantida. Quando líderes de mercado começam a testar alternativas como publicidade ou novos planos de assinatura, o sinal é que a conta é pesada e a transição para margens sustentáveis exige mudanças reais: eficiência de infraestrutura, diferenciação de produto e disciplina comercial. Faturar bilhões pode ser só a prova de demanda.
O teste decisivo vem depois: transformar demanda em lucro num setor onde crescer também significa gastar – e gastar muito.
* Advogado e consultor empresarial de Ribeirão Preto, mestre em Direito Internacional e Europeu pela Erasmus Universiteit (Holanda) e especialista em Direito Asiático pela Universidade Jiao Tong (Xangai)