J.P. Morgan: A procura de IA na China acelera a expansão, e a capacidade do modelo torna-se o elemento central da vantagem competitiva

A indústria de modelos de inteligência artificial na China está a entrar numa fase de aceleração comercial. O JPMorgan acredita que, à medida que a qualidade dos modelos continua a melhorar e começa a traduzir-se num crescimento mais rápido da procura, a capacidade dos grandes modelos determinará o poder de precificação, e a diferença entre empresas fortes e fracas irá aumentar.

De acordo com a plataforma de negociação Chase Wind, no dia 27 de março, o JPMorgan publicou um relatório que respondeu a dez questões cruciais do mercado sobre o crescimento da procura, preços de API, estrutura competitiva, rentabilidade e riscos de expansão global.

O relatório considera que 2026 é um ano crucial para saber se a procura por IA nas empresas na China pode replicar a curva de crescimento do mercado dos EUA em 2025, com aplicações de codificação e agentes a tornarem-se os principais catalisadores da procura.

Aceleração da procura: lógica de ponto de inflexão não linear, codificação e agentes são os principais catalisadores

O JPMorgan acredita que a procura por IA deve ser compreendida como “impulsionada por pontos de inflexão” e não como um crescimento linear — uma vez que a capacidade do modelo ultrapasse um certo limiar, desbloqueando fluxos de trabalho reais em grande escala, a procura irá acelerar a sua expansão.

O mercado norte-americano já forneceu um precedente. De acordo com dados citados no relatório, a receita recorrente anual (ARR) da Anthropic aumentou rapidamente de 1 mil milhões de dólares em dezembro de 2024 para 19 mil milhões de dólares em março de 2026, um aumento de cerca de 19 vezes em 15 meses.

O JPMorgan acredita que a China atualmente possui as condições para seguir um padrão semelhante: a capacidade dos modelos internos já está próxima ou até supera o nível dos modelos líderes dos EUA de há um ano, enquanto a precificação interna também é mais alinhada com os benefícios económicos locais, ambos melhorando o retorno comercial na implementação.

A lógica da procura do lado dos agentes também está a fortalecer-se. O relatório aponta que o OpenClaw tornou-se um importante catalisador, movendo os cenários de uso de interações únicas para execuções de múltiplos passos, aumentando significativamente a intensidade de token de cada tarefa. A Tencent, Alibaba e ByteDance integraram ferramentas ligadas ao OpenClaw nos seus respetivos ecossistemas.

Preços de API: a diferenciação é a principal tendência, a capacidade determina o poder de precificação

O JPMorgan prevê que os preços de API não devem mover-se de forma unidirecional, mas sim em direção à diferenciação.

Por um lado, a capacidade gera poder de precificação. Se um modelo puder liberar de forma única tarefas de alto valor, como codificação de agentes, fluxos de trabalho de longo prazo ou confiabilidade em nível empresarial, os clientes estarão dispostos a pagar um prémio, pois o retorno é quantificável e independente do preço unitário do token.

Por outro lado, à medida que a eficiência de hardware, sistemas e algoritmos continua a melhorar, o custo unitário de inferência irá continuar a descer, o que irá pressionar os modelos “suficientemente bons, mas que pararam de evoluir” em termos de preços.

O relatório conclui que os modelos que permanecem na vanguarda da capacidade têm potencial para realizar aumentos simultâneos em volume e preço; enquanto os modelos que não conseguem melhorar continuamente provavelmente enfrentarão uma queda de preços à medida que o volume de uso aumenta, com perspetivas de margem de lucro incertas.

Foco na concorrência: da guerra de preços para a capacidade dos modelos

O relatório enfatiza que esta é uma diferença chave em relação às discussões do ano passado — especialmente na China, onde o foco do mercado era a competição de preços abrangente.

Nos cenários de uso de agentes, o que os clientes realmente compram não são tokens baratos, mas sim a conclusão bem-sucedida das tarefas. O relatório cita dados que mostram que, em fluxos de trabalho de múltiplos passos, uma ligeira melhoria na confiabilidade de um único passo pode resultar numa melhoria significativa na taxa de conclusão final da tarefa (a taxa de sucesso de um único passo aumentando de 90% para 95%, a taxa de conclusão em 20 passos saltando de 12% para 36%).

Isto significa que um modelo com um preço médio de token mais alto, mas maior confiabilidade, pode ter, na verdade, um custo real por tarefa bem-sucedida mais baixo.

O JPMorgan acredita que as empresas com modelos de ponta fortes conseguem expandir-se mais facilmente para o mercado de baixo custo, enquanto as empresas focadas em preços baixos têm dificuldade em entrar no mercado de alto custo. Portanto, a concorrência está cada vez mais concentrada na qualidade absoluta do modelo e na eficiência de engenharia, e não apenas no preço.

Estrutura da indústria: luta pela sobrevivência, os fortes tornam-se mais fortes

O JPMorgan mantém o seu juízo de que a indústria de modelos de linguagem de grande escala enfrenta uma “luta pela sobrevivência”, com a lógica central de: a diferença tecnológica é pequena, o ciclo do produto é interminável, e o modelo de negócio está a concentrar-se nas vendas de API, com empresas sem dinâmica a serem rapidamente empurradas para fora.

O relatório destaca que na China, a diferença entre as várias empresas de modelos de linguagem de grande escala é frequentemente muito menor do que os investidores pensam, o que torna o mercado altamente instável. As empresas devem continuar a investir e iterar constantemente para evitar ficar para trás — estagnar não é neutro, mas significa perder a posição no mercado.

Sobre a tendência dos gigantes da internet entrarem no campo da IA B2B, o relatório considera que isso torna a competição entre fornecedores de modelos independentes e grandes plataformas mais direta.

A Alibaba já afirmou claramente que a nuvem e a IA são prioridades estratégicas, e os produtos de agentes que a Tencent lançou recentemente foram segmentados para cenários pessoais, de desenvolvedores e empresariais. O JPMorgan avalia que, à medida que as plataformas avançam mais ativamente na monetização B2B, a vantagem de posicionamento “neutro em nuvem” está a enfraquecer, e o foco da concorrência de ambos os lados está a convergir para a capacidade dos modelos em si.

Rentabilidade: melhoria das margens brutas é esperada, alavancagem operacional ainda precisa ser verificada

O JPMorgan acredita que, para os fornecedores de modelos de linguagem de grande escala que mantêm uma posição de topo global, as margens brutas devem aumentar com a melhoria da eficiência dos modelos e da eficiência dos chips de inferência, e cargas de trabalho de maior valor também suportarão uma estrutura de receita mais favorável. No entanto, a questão mais crítica em termos de rentabilidade é se o crescimento da margem bruta pode superar a taxa de crescimento das despesas de P&D.

O relatório usa a Anthropic como referência — mesmo que a empresa tenha alcançado um nível de receita de 14 mil milhões de dólares em fevereiro de 2026, no mesmo período anunciou uma ronda de financiamento de 30 mil milhões de dólares e enfatizou a continuidade do desenvolvimento na vanguarda, confirmando que uma alta receita não significa que a intensidade de treino tenha normalizado.

O JPMorgan mantém a classificação “aumentar” para a Zhiyu e MiniMax, com preços-alvo de 800 dólares de Hong Kong e 1.100 dólares de Hong Kong, respetivamente. Prevê-se que tanto a Zhiyu como a MiniMax se tornem lucrativas a partir de 2029. O relatório também enfatiza que, mais importante do que o ano exato em que o lucro será alcançado, é o crescimento contínuo do volume de uso e a tendência de melhoria na eficiência económica unitária.

Este conteúdo emocionante é da plataforma de negociação Chase Wind.

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