#Anthropic30TTAM

A Anthropic conta aos investidores uma história de 30 biliões de dólares, ultrapassando os 28,5 biliões da SpaceX — quanto do "narrativa do tamanho do mercado" da IA pode ser concretizado? Três perguntas que o mercado precisa verificar à medida que a apresentação pública para IPO se aproxima, os investidores precisam julgar: 1. O TAM é razoável: Os 30 biliões cobrem a procura real por software empresarial e trabalho de conhecimento? 2. Pode a quota ser capturada: Pode a diferenciação do modelo, a retenção de clientes #BTC80KHoldOrFold #WarshAtJacksonHole #IranSanctionsAndTalks

Um TAM de $30T faz uma manchete incrível para uma IPO. Capturá-lo é outra história. A receita projetada da Anthropic de $190B-$200B em 2028 equivaleria a apenas cerca de 0,6% dessa oportunidade. É por isso que eu ignoraria o enorme TAM e observaria a retenção, o poder de fixação de preços e os custos de computação em vez disso. AI pode transformar o trabalho do conhecimento e ainda assim produzir retornos dececionantes se a economia não escalar. A IPO não deve ser avaliada pelo tamanho que a AI poderia alcançar, mas pelo valor que a Anthropic pode realmente manter. #Anthropic30TTAM

ÚLTIMA HORA: Espera-se que a Anthropic diga aos investidores que vê mais de 30 biliões de dólares em receitas potenciais. $ANTHROPIC

Esse é o mercado potencial que a Anthropic supostamente acredita que a AI poderá eventualmente abranger e, honestamente, esse número é difícil de ignorar. Mas penso que há uma distinção importante aqui: $30T TAM não significa que a Anthropic espera ganhar $30T. Representa o tamanho teórico da oportunidade se a AI se tornar capaz de lidar com uma parte muito maior do trabalho em software, pesquisa, finanças, atendimento ao cliente e outras indústrias. Pessoalmente, acho a ideia empolgante, mas também sou um pouco cético em relação a números tão grandes. A AI está claramente a tornar-se mais útil, mas ainda existe uma grande diferença entre "a AI pode potencialmente fazer este trabalho" e "os clientes realmente pagarão às empresas de AI o suficiente para capturar esse valor". É isso que vou observar. Não o quão grande as empresas dizem que a oportunidade da AI pode tornar-se, mas quão rapidamente a adoção real, receita e produtividade realmente acompanham essas expectativas. #Anthropic30TTAM $BTC

Juntei-me ao Tech Report para falar sobre os rituais trimestrais de financiamento circular da NVIDIA, a história absurda da Anthropic sobre um TAM de 30 triliões de dólares, e como o futuro da bolha da IA é inteiramente ditado pela capacidade de cinco a dez empresas de levantar mais de um trilião em dívida.

A Anthropic está a visar uma IPO de 2 biliões de dólares, dizendo aos investidores que o seu mercado vale mais de 30 biliões de dólares, mais do que a maioria dos continentes produz num ano. O produto que está a vender é uma máquina. A máquina escreveu o número na sua própria etiqueta de preço e depois levantou a mão para o garantir.

🦔A Thomson Reuters acabou de construir o seu próprio modelo de AI por cerca de 40 milhões de dólares ao longo de dois anos. A última fase de treino custou 450.000 dólares. Começaram com o Qwen, um modelo open-source da Alibaba, da China, e treinaram-no com o seu próprio conteúdo jurídico e noticioso da Westlaw, Practical Law e Reuters. A empresa disse que esta iniciativa visa reduzir a sua dependência da Anthropic. O seu CTO comparou pagar por AI externa a ser um inquilino permanente em vez de ser proprietário do edifício. Os clientes empresariais, em geral, têm vindo a cortar despesas com a OpenAI e Anthropic e a mudar para alternativas mais baratas. A Minha Opinião Cobri o colapso dos preços da DeepSeek há alguns meses e disse que os laboratórios de ponta teriam dificuldade em defender preços premium de API assim que o open-source fosse suficientemente bom. A Thomson Reuters acabou de fazer exatamente o que eu esperava que alguém fizesse. Apanharam um modelo gratuito, treinaram-no com os seus próprios dados e agora estão a afastar-se da Anthropic. 40 milhões de dólares, feito. A Anthropic cobra isso em taxas de API de um punhado de grandes clientes num ano. A projeção de receitas de 190 a 200 mil milhões de dólares que a Anthropic está a vender aos investidores do IPO assume que empresas como a Thomson Reuters continuam a pagar. Elas acabaram de parar. E a Thomson Reuters colocou o seu modelo no Hugging Face para uso académico, o que significa que o manual de instruções está agora público. Acho que o negócio de API de ponta tem talvez dois ou três anos antes que a maioria das grandes empresas com bons dados perceba que pode fazer isto por si mesmas, e as que se moverem primeiro vão pressionar as que ainda pagam o preço total a perguntar porquê. Hedgie🤗

A Anthropic acabou de atribuir silenciosamente um preço ao trabalho humano. 30 triliões de dólares por ano. Esse é o número que a empresa espera mostrar aos investidores na IPO como o tamanho do mercado que está a perseguir. Não a sua receita. O mercado. Para o entender, é preciso saber o que é. TAM é um teto. É o que se ganha se se possuir 100% de cada mercado que se reivindica. Não é uma previsão e não é dinheiro no banco. Portanto, a verdadeira questão não é se a Anthropic vai arrecadar 30 triliões. É qual a caixa que desenharam para chegar lá. Eles não escolheram software. Não escolheram cloud. Não escolheram chatbots. Escolheram o próprio trabalho. Jurídico, Contabilidade, Engenharia, Operações ao cliente, Programação. A economia do conhecimento precificada como trabalho que um modelo poderia absorver. Aqui está o quão grande é essa caixa. 191 das maiores empresas tecnológicas dos EUA registaram 2,4 triliões em receitas no ano passado, em conjunto. 30 triliões é mais do que doze vezes todas elas. Está perto do tamanho de toda a economia dos EUA e cerca de um quarto do PIB global. A Uber apresentou 6 triliões em 2019. A WeWork apresentou 3 triliões e nunca o tornou público. Um número gigante nunca garantiu que uma empresa entregasse resultados. Por isso, leia esta próxima parte com atenção, porque a maioria das pessoas vai ignorá-la. Os 30 triliões são um dispositivo de sinalização. Foi construído para parecer impossível. Existe para fazer com que uma avaliação de 2 triliões e uma captação de 100 mil milhões pareçam uma oferta inicial sobre o futuro do trabalho. Essa é a proposta. Nada disso está ainda num documento público. Aqui está como os números reportados por baixo do slide se apresentam. Cerca de 11,6 mil milhões em receitas num único trimestre. Uma taxa anualizada acima de 65 mil milhões até julho. Essa mesma taxa estava perto de 1 mil milhão há dois anos. Os investidores esperam entre 100 a 120 mil milhões até ao final do ano. As projeções internas apontam para cerca de 200 mil milhões em receitas até 2028. Esta não é uma empresa sem negócio. Esta é uma das curvas de receita mais íngremes alguma vez registadas. Portanto, todo o debate se resume a uma lacuna. Não se o mercado é de 30 triliões. Mas se o trabalho que um modelo pode teoricamente substituir se torna receita recorrente que sobrevive ao custo do cálculo. Esse único número decide se o slide foi visão ou vapor. Os foguetes precificaram o céu em 28 triliões. A Anthropic acabou de precificar a sua secretária mais alto. Se isso o aterroriza ou o financia depende inteiramente de que lado do modelo está.

ANTHROPIC ESPERA 30 TRILHÕES DE DÓLARES EM RECEITAS A ECONOMIA INTEIRA DOS EUA PRODUZ 32 TRILHÕES DE DÓLARES LEIA ISSO NOVAMENTE