Em maio de 2024, Sam Altman disse em Harvard que a combinação de iA com anúncios era algo “uniquely unsettling”. Em outubro do mesmo ano, em entrevista ao XFund, classificou anúncios como “último recurso”. Em janeiro de 2026, a OpenAI anunciou testes de anúncios no ChatGPT para usuários dos planos Free e Go.
Vinte meses separam a filosofia da realidade. Essa descontinuidade entre declaração pública e ação corporativa é o ponto de partida deste ensaio.
A pergunta que interessa não é se a OpenAI deveria ou não adotar anúncios. É por que uma empresa com capacidade de captação excepcional, valuation de 300 bilhões de dólares e acesso a capital praticamente ilimitado precisou recorrer a um modelo que sua liderança descreveu como desconfortável.
Existem pelo menos duas hipóteses para explicar a mudança.
A primeira é pressão financeira. Empresas de iA generativa enfrentam uma equação difícil: os custos de inferência, aquilo que se gasta para rodar modelos quando um usuário faz uma pergunta, são proporcionais ao uso. Mais usuários significam mais custos. E a maior parte dos usuários não paga. Segundo estimativas de analistas (não confirmadas oficialmente pela empresa), a OpenAI operou com perdas significativas em 2024, possivelmente na ordem de bilhões de dólares. Se os custos de servir usuários gratuitos superam a receita gerada pelos assinantes, o crescimento da base agrava o problema em vez de resolvê-lo.
A segunda hipótese é mudança de contexto competitivo. O Google integrou anúncios ao Gemini. A Perplexity anunciou modelo publicitário. Se concorrentes monetizam atenção através de anúncios enquanto a OpenAI depende exclusivamente de assinaturas, a diferença de estrutura de custos pode criar desvantagem competitiva. Nessa leitura, anúncios não seriam capitulação, mas adaptação racional ao que o mercado está fazendo.
As duas hipóteses não são mutuamente excludentes. É possível que pressão financeira e mudança competitiva tenham operado simultaneamente.
O que os dados públicos permitem afirmar com razoável confiança é que a taxa de conversão de usuários gratuitos para pagantes parece ser minoritária. A OpenAI reportou 800 milhões de usuários semanais. O número de assinantes pagantes não é divulgado oficialmente, mas estimativas de mercado sugerem algo entre 30 e 50 milhões. Se essas estimativas estiverem corretas, a conversão gira entre 4% e 6%. O restante da base usa o produto sem pagar.
Essa estrutura cria uma tensão econômica real. Cada prompt de um usuário gratuito consome recursos computacionais. Se a receita dos assinantes não cobre o custo de servir a base inteira, a operação não se sustenta sozinha. Anúncios resolvem esse problema de forma direta: transformam usuários que não pagam em fonte de receita. O passivo vira ativo.
Uma objeção razoável é que usuários gratuitos geram valor de outras formas. Eles produzem dados que melhoram os modelos. Criam efeitos de rede que atraem mais usuários. Funcionam como funil de conversão diferido, podendo se tornar pagantes no futuro. Todas essas objeções têm mérito. Mas nenhuma delas elimina o custo imediato de servir esses usuários. E se o custo imediato supera a receita imediata, a empresa precisa de capital externo para cobrir a diferença.
Existe outra interpretação possível: perdas operacionais são investimento deliberado para captura de mercado, seguindo o modelo Amazon ou Uber. Operar no vermelho durante anos para estabelecer posição dominante antes de otimizar para lucratividade. Nessa leitura, a adoção de anúncios não seria resposta a crise, mas início planejado de fase de monetização. Essa hipótese, porém, não explica a descontinuidade no discurso de Altman. Se anúncios eram sempre parte do plano de monetização progressiva, classificá-los como “último recurso” seria posicionamento tático sem justificativa aparente.
A OpenAI tem conseguido esse capital. Mas compromissos de longo prazo com provedores de infraestrutura, estimados em centenas de bilhões de dólares segundo relatórios de analistas, eventualmente precisam ser pagos. A questão é se o modelo de assinatura, sozinho, gera receita suficiente para cobrir esses compromissos. Anúncios sugerem que a resposta, pelo menos por enquanto, é não.
Os tiers protegidos revelam a estratégia. Usuários dos planos Plus, Pro, Business e Enterprise ficam sem anúncios. Quem paga mais recebe experiência diferenciada. Quem não paga ou paga menos subsidia sua experiência com atenção. É a mesma lógica que sustenta boa parte da internet. A diferença é que Google e Facebook nasceram com esse modelo. A OpenAI está sendo conduzida a ele.
A reversão de Altman não indica necessariamente hipocrisia ou crise existencial. Líderes mudam de posição quando o contexto muda. O que a reversão indica, de forma mais modesta, é que as condições que tornavam anúncios indesejáveis em 2024 se alteraram o suficiente para torná-los necessários em 2026. Quais condições exatamente mudaram, não temos como saber com certeza. Mas o fato de que mudaram é verificável.
O argumento central deste ensaio não depende de números precisos que não podemos confirmar. Depende de uma lógica estrutural: se custos crescem com uso e receita depende de conversão minoritária, a equação pressiona por fontes alternativas de monetização. Anúncios são a fonte mais direta disponível para uma base de centenas de milhões de usuários.
A questão que permanece é de escala. Anúncios ajudam, mas provavelmente não resolvem sozinhos compromissos de longo prazo na ordem de centenas de bilhões. O que eles fazem é comprar tempo. Transformam a deseconomia de escala dos usuários gratuitos em algo gerenciável enquanto outras avenidas de receita, agentes autônomos, APIs enterprise, produtos ainda não anunciados, amadurecem.
Não há julgamento moral nessa análise. Anúncios são modelo de negócio legítimo. A observação é mais simples: quando a lógica econômica força uma mudança de direção, a mudança acontece. Independentemente do que foi dito antes.
A conta chegou.
ousadia criativa. precisão estratégica. – por kim.