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WSJ sources say Anthropic may pitch IPO investors a TAM above $30T, topping SpaceX's $28.5T estimate. TAM assumes all potential demand is captured, not a revenue forecast. Anthropic expects 2028 revenue of about $190B-$200B, only ~0.6% of that market. Can enterprise software and knowledge work justify the TAM, and can model differentiation, retention and pricing win real share? With compute and R&D costs high, can this scale deliver profit and cash flow rather than just lift the IPO valuation?
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A Anthropic conta aos investidores uma história de 30 trilhões de dólares, superando os 28,5 trilhões da SpaceX — quanto da narrativa do "tamanho do mercado" da IA pode ser realizada?
Três perguntas que o mercado precisa verificar à medida que se aproxima o IPO público, os investidores precisam julgar:
1. O TAM é razoável: Os 30 trilhões cobrem a demanda real por software corporativo e trabalho do conhecimento?
2. A participação pode ser capturada: Diferenciação de modelo, retenção do cliente#BTC80KHoldOrFold #WarshAtJacksonHole #IranSanctionsAndTalks
Um TAM de $30 toneladas é uma manchete incrível para um IPO. Capturá-lo é outra história. A receita projetada de $190 bilhões a 200 bilhões da Anthropic em 2028 equivaleria a apenas cerca de 0,6% dessa oportunidade. Por isso, eu ignoraria o gigante do TAM e observaria retenção, poder de precificação e custos de computação. A IA pode transformar o trabalho do conhecimento e ainda assim produzir retornos decepcionantes se a economia não escalar. O IPO não deveria ser valorizado pelo tamanho da IA, mas pelo quanto valor a Anthropic realmente pode manter. #Anthropic30TTAM
RECENTEMENTE CHEGADO: Espera-se que a Anthropic informe aos investidores que vê mais de 30 trilhões de dólares em receita potencial.
$ANTHROPIC
Esse é o mercado potencial que a Anthropic acredita que a IA poderia eventualmente atingir e, honestamente, esse número é difícil de ignorar.
Mas acho que há uma distinção importante aqui: 30 toneladas de dólares em TAM não significa que a Anthropic espera faturar 30 toneladas. Isso representa o tamanho teórico da oportunidade se a IA se tornar capaz de lidar com uma parcela muito maior do trabalho em software, pesquisa, finanças, atendimento ao cliente e outros setores.
Pessoalmente, acho a ideia empolgante, mas também sou um pouco cético em relação a números tão grandes. A IA está claramente se tornando mais útil, mas ainda há uma grande diferença entre "a IA pode potencialmente fazer esse trabalho" e "os clientes realmente vão pagar as empresas de IA o suficiente para capturar esse valor."
É isso que vou observar. Não é como as grandes empresas dizem que a oportunidade de IA poderia se tornar, mas o quão rápido a adoção real, receita e produtividade realmente alcançam essas expectativas.
#Anthropic30TTAM $BTC
A Anthropic está mirando um IPO de US$ 2 trilhões, informando aos investidores que seu mercado vale mais de US$ 30 trilhões, mais do que a maioria dos continentes produz em um ano. O produto que ela está vendendo é uma máquina. A máquina escreveu o número em sua própria etiqueta de preço e depois levantou a mão para atestar por ela.
🦔A Thomson Reuters acabou de construir seu próprio modelo de IA por cerca de 40 milhões de dólares ao longo de dois anos. A última execução de treinamento custou 450 mil dólares. Eles começaram com o Qwen, um modelo de código aberto da Alibaba da China, e o treinaram com seus próprios conteúdos jurídicos e de notícias da Westlaw, Practical Law e Reuters. A empresa disse que a medida visa reduzir sua dependência da Anthropic. O CTO deles comparou o pagamento de IA externa a ser um inquilino permanente em comparação com possuir o prédio. Os clientes corporativos, em geral, têm cortado gastos com OpenAI e Anthropic e adotado alternativas mais baratas.
Minha opinião
Cobri o colapso dos preços do DeepSeek há alguns meses e disse que os laboratórios da Frontier teriam dificuldade em defender preços premium da API quando o open source ficasse bom o suficiente. A Thomson Reuters fez exatamente o que eu esperava que alguém fizesse. Eles pegaram um modelo gratuito, treinaram com seus próprios projetos, e agora estão recuando da Anthropic. 40 milhões de dólares, feito. A Anthropic cobra isso em taxas de API de alguns clientes grandes em um ano.
A projeção de receita de US$ 190 a US$ 200 bilhões que a Anthropic está vendendo para investidores de IPOs assume que empresas como a Thomson Reuters continuam pagando. Eles simplesmente pararam. E a Thomson Reuters colocou seu modelo no Hugging Face para acadêmicos usarem, o que significa que o manual agora é público. Acho que o negócio de APIs da fronteira tem talvez dois ou três anos antes que a maioria das grandes empresas com bons dados descubra que pode fazer isso sozinha, e as que agirem primeiro vão pressionar as que ainda pagam o preço cheio a perguntar o motivo.
Hedgie🤗
⚡️Uma avaliação Anthropic de US$ 2 trilhões significaria que os investidores não a avaliam mais como uma empresa de software em rápido crescimento.
Eles a valorizam como um possível dono de uma camada fundamental da produção econômica futura.
Essa é uma afirmação gigantesca.
A tese subjacente seria algo assim:
Se a cognição de máquinas se tornar um insumo básico em software, pesquisa, finanças, direito, medicina, engenharia, operações e, eventualmente, trabalho autônomo, então as empresas que controlam a inteligência de fronteira capturam uma parte de um enorme mercado de trabalho futuro.
Isso pode racionalizar números que parecem insanos sob a lógica comum de avaliação SaaS.
Mas há um ciclo reflexivo perigoso aqui também.
O capital vê a IA melhorando.
O capital extrapola enormes rendas futuras.
As avaliações explodem.
Essas avaliações justificam gastos enormes em computação.
O processamento de gastos gera modelos melhores.
Modelos melhores reforçam a narrativa original.
Esse ciclo pode permanecer fundamentalmente real enquanto ainda assim se antecipa grotescamente à economia realizada.
A Anthropic poderia realmente se tornar uma das empresas mais importantes do mundo e uma avaliação de 2 milhões de dólares ainda poderia chegar cedo demais em relação aos fluxos de caixa, margens, durabilidade competitiva, custos de inferência e economia de agentes necessários para sustentá-la.
O sinal mais profundo ainda é enorme:
O capital está começando a tratar a inteligência de fronteira como infraestrutura antes que alguém saiba como é realmente a economia madura da inteligência.
É aí que residem tanto a oportunidade quanto o perigo.
The Kobeissi Letter
ÚLTIMA HORA: A avaliação da Anthropic agora deve ultrapassar US$ 2 trilhões até 31 de dezembro.
Os mercados agora têm uma nova chance máxima de 71% de que a Anthropic atinja US$ 2 trilhões este ano e 47% de chance da empresa atingir US$ 2,5 trilhões.
A Revolução da IA está acelerando.
Anthropic simplesmente colocava um preço discreto no trabalho humano.
30 trilhões de dólares por ano.
Esse é o número que a empresa deve mostrar aos investidores de IPOs como o tamanho do mercado que está buscando. Não sua receita. O mercado.
Para ler, você precisa saber o que é.
TAM é um teto. É o que você ganha se possui 100% de cada mercado que reivindica.
Não é uma previsão e não é dinheiro no banco.
Então, a verdadeira questão não é se a Anthropic coleta 30 trilhões. É a caixa que eles tiraram para chegar lá.
Eles não escolheram software. Eles não escolheram a nuvem. Eles não escolheram chatbots.
Eles escolheram o trabalho em si.
Jurídico, Contabilidade, Engenharia, Operações com Clientes, Programação. A economia do conhecimento, precificada como trabalho que um modelo poderia absorver.
Aqui está o tamanho daquela caixa.
191 das maiores empresas de tecnologia dos EUA registraram uma receita combinada de 2,4 trilhões no ano passado.
30 trilhões é mais de doze vezes tudo isso.
Ele está quase no tamanho de toda a economia dos EUA e cerca de um quarto do PIB global.
A Uber lançou 6 trilhões em 2019. A WeWork lançou 3 trilhões e nunca tornou isso público.
Um número enorme nunca garantiu que uma empresa faça navios.
Então leia essa próxima parte com atenção, porque a maioria das pessoas vai pulá-la.
Os 30 trilhões são um dispositivo de sinalização. Ele foi feito para soar impossível. Existe para fazer uma avaliação de 2 trilhões e um aumento de 100 bilhões parecerem uma oferta inicial sobre o futuro do trabalho.
Esse é o argumento. Nada disso está em um registro público ainda.
Veja como são os números reportados abaixo do slide.
Cerca de 11,6 bilhões em receita em um único trimestre.
Uma taxa anualizada acima de 65 bilhões até julho.
Essa mesma taxa de corrida era próxima de 1 bilhão há dois anos.
Os investidores esperam entre 100 e 120 bilhões até o final do ano.
Projeções internas apontam para cerca de 200 bilhões em receita até 2028.
Esta não é uma empresa sem negócios. Esta é uma das curvas de receita mais íngremes já registradas.
Então todo o debate se desmorona em uma única lacuna.
Não se o mercado é de 30 trilhões. Se a mão de obra que um modelo pode teoricamente substituir se torna receita recorrente que sobrevive ao custo de computação.
Esse único número decide se o slide era visão ou vapor.
Os foguetes tinham preço de 28 trilhões. A Anthropic acabou de colocar um preço mais alto na sua mesa.
Se isso te assusta ou te financia depende totalmente de qual lado do modelo você está.
