A Anthropic está correndo em direção ao que pode se tornar o maior IPO de IA da história, e os investidores alinhados para participar têm um pedido persistente: mostrem-nos os comprovantes.
A taxa anualizada de receita do criador da Claude aumentou de aproximadamente US$ 9 bilhões no final de 2025 para mais de US$ 65 bilhões até o final de julho de 2026.
Os números por trás da euforia
A receita preliminar da Anthropic para o Q2 de 2026 atingiu US$ 11,5 bilhões, frente a US$ 4,73 bilhões no Q1 de 2026. Para contexto, a receita do Q2 de 2025 foi de US$ 787 milhões. Assim, a empresa multiplicou aproximadamente 15 vezes sua receita trimestral em um único ano.
Esse crescimento também levou a empresa a territórios desconhecidos: lucratividade. A Anthropic registrou seu primeiro lucro operacional trimestral de aproximadamente US$ 559 milhões no Q2 de 2026.
A mais recente rodada privada da empresa, uma série H recorde de US$ 65 bilhões concluída no final de maio de 2026, avaliou a Anthropic em US$ 965 bilhões pós-investimento. Alguns investidores potenciais em IPO agora projetam uma avaliação de mercado público acima de US$ 2 trilhões.
As projeções de receita interna para 2028 situam-se na faixa de US$ 190 bilhões a US$ 200 bilhões, segundo cifras compartilhadas com potenciais apoiadores.
A pergunta contábil que os investidores continuam fazendo
O crescimento de receita tão acentuado atrai um tipo específico de escrutínio, e os investidores potenciais em IPO estão focando em uma questão em particular: como a Anthropic contabiliza a receita gerada por meio de parcerias com revendedores de nuvem.
A distinção é mais importante do que pode parecer. Quando a Anthropic vende seus modelos por meio de um parceiro como Amazon Web Services ou Google Cloud, a questão é se a empresa registra a quantia total paga pelos clientes (receita bruta) ou apenas sua parte após o provedor de nuvem retirar sua taxa (receita líquida).
Clientes corporativos já representam aproximadamente 80% da receita da Anthropic. Mais de 1.000 empresas estavam gastando pelo menos US$ 1 milhão anualmente nos produtos da Anthropic até abril de 2026. Muitos desses clientes acessam o Claude por meio do AWS Bedrock ou do Vertex AI do Google Cloud, o que significa que a questão bruto-verso-líquido afeta uma parcela significativa da receita total.
O caminho para os mercados públicos
A Anthropic apresentou confidencialmente seu projeto de declaração de registro S-1 à SEC em junho de 2026. A empresa está trabalhando com Goldman Sachs, Morgan Stanley e JPMorgan como underwriters.
A apresentação pública do S-1 é prevista para o final de setembro de 2026, com uma turnê de apresentações potencialmente começando em meados de outubro.
A empresa arrecadou entre US$ 118 bilhões e US$ 130 bilhões em capital privado ao longo de sua história de financiamento. Amazon detém aproximadamente 21% da empresa, enquanto o Alphabet possui cerca de 15%.
Para a Amazon em particular, os cálculos são impressionantes. Uma participação de 21% em uma empresa avaliada em US$ 2 trilhões teria um valor de aproximadamente US$ 420 bilhões.
O que isso significa para o setor de IA
O IPO da Anthropic funcionará como um sinal de precificação para toda a indústria de IA. Se a empresa alcançar uma avaliação de $2 trilhões, ela definirá efetivamente um novo teto para o que os mercados públicos estão dispostos a pagar por capacidades de IA de ponta.
Há também uma dimensão de risco que merece atenção. Uma receita que cresce de US$ 787 milhões para US$ 11,5 bilhões em um ano é extraordinária, mas também significa que a empresa tem uma base histórica muito limitada para prever cancelamentos, sazonalidade ou risco de concentração de clientes. Investidores que projetam de US$ 190 bilhões a US$ 200 bilhões em receita para 2028 estão essencialmente apostando que uma linha de tendência traçada a partir de menos de quatro trimestres de dados significativos se estenderá suavemente por mais seis trimestres.
O primeiro lucro operacional é encorajador, mas os US$ 559 milhões em receita trimestral de US$ 11,5 bilhões implicam margens finas em comparação com empresas de software puro. Despesas com capital em infraestrutura de computação, custos de talentos para pesquisadores de IA de alto nível e despesas contínuas de treinamento de modelos pesam sobre o resultado final.