Quebrar o impasse do "dificuldade de monetização" e impulsionar o desenvolvimento! A "febre do camarão" ativa toda a cadeia de valor da indústria

O boom do agente de IA inteligente “Lagosta” (estrutura de agentes de IA open source “OpenClaw”, chamada de forma jocosa em chinês “Lagosta”) despoletou uma febre industrial em todo o país de “criar lagostas”. Empresas tecnológicas como a Baidu, a ByteDance, a Tencent, entre outras, também lançaram em conjunto diversos agentes de IA “Lagosta”. No entanto, à medida que a febre vai diminuindo, o panorama comercial da indústria de inteligência artificial, em especial das empresas de modelos de grande escala, vai-se tornando cada vez mais claro. As empresas cotadas em Hong Kong que fazem o planeamento de modelos de grande escala, como a MiniMax, a Zhipu (智谱) e a empresa tecnológica Drop (滴普科技), deverão beneficiar com um ponto de viragem nos resultados.

A “Febre da Lagosta” ativa toda a cadeia da IA

“Nos Estados Unidos, a ‘Lagosta’ é mais usada e discutida por profissionais técnicos, e não se vê o fenómeno de o público em geral ‘criar lagostas’. A ‘Lagosta’ é mais popular no mercado interno do que no estrangeiro, porque existe uma cadeia industrial completa por trás.” Zhou Qi, que trabalha para uma grande empresa tecnológica nos Estados Unidos e acompanha de forma contínua o desenvolvimento da indústria de IA na China, disse ao Securities Times (证券时报).

O CEO da NVIDIA, Huang Renxun, já desagregou a indústria de inteligência artificial em cinco níveis intimamente ligados entre si: a camada mais baixa é a energia (electricidade); depois vêm os chips; a camada intermédia são infraestruturas, como centros de dados; em seguida está o modelo, incluindo modelos de grande linguagem, modelos do mundo, etc.; e, no topo, estão várias aplicações. Huang Renxun acredita que, uma vez que uma aplicação de IA tenha sucesso, isso impulsiona a procura de todos os níveis abaixo dela, até às centrais geradoras na camada mais inferior.

“O agente de IA, representado pela ‘Lagosta’, é um tipo de aplicação. As suas características de baixo limiar de implementação e de ser open source e aberto quebram as barreiras ao desenvolvimento em cada uma das etapas da indústria de IA, impulsionando uma ativação abrangente de toda a cadeia industrial de ponta a ponta do sector de IA — montante, meio e jusante.” Disse Zhou Qi.

Zhou Qi explicou que “a ‘Lagosta’ é um modelo open source que não fica preso ao modelo de grande escala subjacente; os utilizadores podem escolher vários modelos. Isto estimula directamente o rápido afluxo de programadores e utilizadores a nível global, especialmente empresas chinesas de modelos de grande escala que são maioritariamente open source. E como os custos dos modelos de grande escala na China são mais baixos do que nos Estados Unidos, os utilizadores tendem ainda mais a optar por modelos de grande escala nacionais. Esta é também a razão pela qual, por trás desta vaga de ‘Lagosta’, as empresas nacionais de modelos de grande escala ficaram rapidamente em evidência. O passo seguinte foi desencadear directamente uma procura maior por computação de ponta a montante: a locação de capacidade de computação pelos prestadores de serviços cloud e o volume de pedidos de servidores cresceram exponencialmente.

As principais casas de valores têm posições claras a respeito. Entre elas, o Huatai Securities estima que, em comparação com chatbots, o consumo (Token, unidade básica do processamento de texto pelos modelos de grande linguagem) de tokens dos agentes poderá aumentar ou multiplicar-se por mais de dez vezes, o que implica que a procura de capacidade de computação irá crescer por mais de cem vezes. Além disso, essa mudança na procura fará com que a capacidade de inferência ultrapasse historicamente a capacidade de treino, tornando-se no principal suporte da procura de capacidade de computação; o Cinda Securities considera que o sucesso explosivo da “Lagosta” marca a transição dos agentes do campo do conceito para a implementação prática. A procura de capacidade de computação passará de intermitente para contínua, tornando-se o motor central do crescimento de longo prazo na cadeia da indústria de capacidade de computação; a CICC também afirma que a adopção em massa da “Lagosta” pelo grande público vai amplificar rapidamente a lacuna de capacidade de inferência, obrigando a actualizações do hardware de capacidade de computação e a expansão da capacidade dos serviços de computação.

“Embora a China não seja líder em termos de capacidade de computação em chips, graças aos preços relativamente baixos da electricidade e ao fornecimento estável de electricidade, a competitividade das empresas nacionais na cadeia da indústria de IA é muito forte.” Disse Zhou Qi. De facto, na vertente dos preços da energia, figuras de topo da indústria como Musk e Huang Renxun já demonstraram inveja várias vezes relativamente aos preços de electricidade altamente competitivos da China.

Aceleração da comercialização das empresas de modelos de grande escala

Entre os dividendos de toda a cadeia industrial impulsionados pela febre da “Lagosta”, as empresas nacionais de modelos de grande escala tornaram-se as beneficiárias mais directas e mais centrais.

Segundo os mais recentes dados da OpenRouter, a maior plataforma mundial de agregação de APIs de modelos de inteligência artificial, de 16 de Março a 22 de Março, o número total de chamadas de modelos globais de IA foi de 20,4 biliões de tokens, um crescimento de 20,7% em cadeia. E, entre os dez modelos de IA que lideram a lista, a média de chamadas semanais de modelos de IA nacionais foi de 7,359 biliões de tokens, acima dos 56,9% face à semana anterior; a média de chamadas semanais dos modelos de IA dos Estados Unidos foi de 3,536 biliões de tokens, um aumento de 7,35% em cadeia. Trata-se de a quantidade de chamadas semanais de modelos de grande escala de IA na China ter ultrapassado a dos Estados Unidos consecutivamente em três semanas.

No caso específico das empresas, na semana passada, as quatro primeiras posições em termos de volume de chamadas globais foram todas atribuídas a modelos de IA nacionais, incluindo o Xiaomi MiMo V2 Pro, o Step3.5 Flash (free) da Jujuexingchen (阶跃星辰), a MiniMax M2.5 e a DeepSeek-V3.2. A Zhipu GLM 5 também chegou a aparecer na lista anteriormente.

“Esta vaga de calor rompeu o dilema de longa data dos modelos de grande escala nacionais de ‘queimar dinheiro e encontrar dificuldade na monetização’. Graças a três motores centrais — o salto explosivo do consumo de tokens, a escalada súbita no número de utilizadores e a actualização do modelo de negócio — impulsionou o avanço da comercialização das empresas de modelos de grande escala nacionais em direcção a uma via de alta velocidade, passando oficialmente do período de investimento técnico para a fase de concretização de valor.” Disse Zhou Qi.

Os dados também confirmam isso. O modelo de grande escala nacional MiniMax M2.5 tem dominado o ranking global de volume de chamadas de modelos de grande escala há já cinco semanas consecutivas. Num encontro de comunicação de resultados, o fundador e CEO da MiniMax, Yan Junjie, revelou que em Fevereiro de 2026 o ARR (Annual Recurring Revenue, receita recorrente anual) da empresa ultrapassou 150 milhões de dólares. O modelo K2.5 de Mianzhiying (月之暗面) foi lançado em Janeiro de 2026. De acordo com a empresa, menos de um mês após o lançamento, a receita acumulada da empresa nos cerca de 20 dias recentes já tinha ultrapassado a receita total de 2025. Esse crescimento deve-se principalmente ao aumento do número de utilizadores globais pagantes e ao salto no volume de chamadas de API.

Além do salto nos dados, que também impulsionou as cotações das duas empresas de modelos de grande escala já listadas, a avaliação das empresas não listadas também tem subido continuamente. Entre elas, a Jujuexingchen concluiu, em Janeiro, uma ronda de financiamento B+ que ultrapassa 5 mil milhões de renminbi (aprox. 50 mil milhões), estando ainda prevista a sua entrada no mercado de Hong Kong. A Mianzhiying concluiu, em Fevereiro deste ano, um financiamento que excedeu 700 milhões de dólares, e está a realizar uma nova ronda de financiamento de 1 mil milhões de dólares, com a sua avaliação já acima de 18 mil milhões de dólares.

Os resultados poderão ver um ponto de viragem

Para as empresas de modelos de grande escala cotadas em Hong Kong, quando é que se tornará lucrativo sempre foi o foco de muitos investidores. Pelos resultados recentes apresentados por duas empresas de modelos de grande escala, a rentabilidade não parece estar longe.

O relatório financeiro da MiniMax, que só foi listada em Janeiro deste ano, mostra que no ano passado a empresa atingiu uma receita total de 79,04 milhões de dólares, um aumento de 158,9% em termos anuais; a margem bruta chegou a 20,079 milhões de dólares, com um crescimento de 437,2% em termos anuais, e a margem bruta subiu para 25,4%, melhorando de forma significativa a capacidade de gerar lucros. De acordo com o que a empresa divulgou, em Fevereiro de 2026, o consumo médio diário de tokens dos modelos de texto da série M2 aumentou mais de 6 vezes face a Dezembro de 2025; além disso, o consumo de tokens gerado pelo esquema de codificação cresceu ainda mais de 10 vezes. O relatório do JPMorgan estima que, com uma tendência tão forte de procura por API, há uma elevada visibilidade para que a receita de 2026 consiga duplicar.

O gestor-diretor do departamento de investimentos da firma de investimento inicial, a Cores Capital (基石资本), Zhang Renqi, contou ao repórter: “O maior teste após a listagem é o desempenho financeiro. O mercado de Hong Kong dá grande importância à capacidade de comercialização e ao nível de lucros. Para a MiniMax, no futuro, poderá expandir o layout de hardware com base nas operações actuais, integrando capacidades de interacção em formas específicas de hardware. Porém, neste momento, a indústria de modelos de grande escala ainda está numa fase inicial; à medida que a capacidade do modelo continuar a melhorar, isso vai gerar mais aplicações e formatos de software novos.”

E, para outra empresa, uma fornecedora de soluções de aplicações de IA de modelos de grande escala, a mais recente divulgação do seu relatório financeiro da Drop AI (滴普科技) mostra que a receita operacional de 2025 foi de 415 milhões de yuans, com um crescimento anual de 70,8%, e que obteve lucro operacional no quarto trimestre. Quanto às perspectivas de lucratividade, o presidente do conselho de administração e CEO da Drop AI, Zhao Jiehui, também se mostrou bastante optimista. Na conferência de divulgação de resultados para investidores, ele disse que no ano passado, após deduzir itens não operacionais, o prejuízo líquido ajustado foi de 27,54 milhões de yuans, uma redução de 71,4% em termos anuais, e que a empresa tem reduzido de forma significativa o prejuízo por 4 anos consecutivos. Ele acredita que há uma expectativa clara de lucro operacional em 2026.