As empresas americanas não conseguem parar de comprar IA chinesa

A IA americana começou a falar com o barítono vibrante de um propósito nacional. Mas está a fazer muito pavilhão e bandeiras para uma indústria que continua a deixar modelos chineses entrar no edifício.

O argumento patriótico dos EUA está em todo o lado agora — “domínio global da IA”, “missão nacional”, “corrida estratégica”, valores “democráticos” e toda a linguagem habitual de empolamento que a indústria de IA começou a importar de Washington. Mas por trás da marca vermelha, branca e azul, programadores e plataformas continuam a fazer um cálculo diferente: os modelos chineses são bons, baratos, abertos e cada vez mais difíceis de evitar.

Enquanto a face pública da IA nos EUA ainda parece confortavelmente doméstica, mais tecnologia chinesa continua a infiltrar-se na “espinha” da máquina — as ferramentas de programação, os mercados de cloud e as partes da pilha que a maioria das pessoas nunca chega a ver. A retórica das estrelas e listas está a ficar cada vez mais difícil de conciliar. A marca patriótica é fácil. A aquisição patriótica é onde as coisas podem ficar feias.

Washington já foi avisada de que esta migração crescente não é nenhum pequeno subplot de nicho para engenheiros com separadores abertos no Hugging Face. Em meados de março, a Comissão de Revisão da Economia e da Segurança EUA-China alertou que os modelos chineses de pesos abertos se tornaram difíceis de ignorar. O relatório disse que a China fez “all in” na IA open-source, que a adoção generalizada está a alimentar iterações mais rápidas e que o resultado está a criar “caminhos alternativos para a liderança em IA”. O ecossistema aberto, disse o relatório, “permite à China inovar perto do limite apesar de restrições significativas de capacidade de computação” — e agora “os laboratórios chineses reduziram as diferenças de desempenho face aos principais modelos linguísticos de grande escala do Ocidente”.

É muita linguagem burocrática sofisticada para um problema muito simples: os EUA continuam a exibir grandiosidade sobre uma missão nacional enquanto a China continua a enviar um produto que viaja bem.

A abordagem aberta da China criou, na prática, um ciclo de feedback em que a adoção impulsiona a iteração e depois mais adoção — uma “vantagem competitiva auto-reforçada”, como disse a USCC; algumas estimativas colocam já os modelos open-source chineses dentro de cerca de 80% das startups de IA nos EUA. Um brief DigiChina da Stanford HAI diz que os modelos de pesos abertos feitos na China são agora “inevitáveis” no panorama competitivo de IA e estão a ser adotados cada vez mais nos EUA. Washington está a vender soberania. O mercado está a comprar o que funciona.

Os modelos chineses já estão a entrar na pilha

A forma mais fácil de não perceber o que está a acontecer é olhar para as aplicações para consumidores e congratular-se por ter identificado o óbvio. À superfície, os EUA ainda podem sentir-se bem e soberanos. A SSRS disse este mês que 52% dos americanos usam plataformas de IA semanalmente, com ChatGPT em 36%, Gemini em 26% e Copilot em 14%. As classificações dos EUA da Similarweb ainda tendem fortemente para os EUA, colocando ChatGPT, Gemini, Claude, Grok e OpenAI no top cinco. A montra parece suficientemente doméstica para manter a marca impecável e os nervos calmos.

A mudança mais consequente está a acontecer nos bastidores, onde engenheiros escolhem modelos base, as empresas escolhem ferramentas e as decisões de aquisição se transformam em arquitetura antes de alguém se dar ao trabalho de lhes chamar estratégia. De acordo com a Hugging Face, a China ultrapassou os EUA tanto nas descargas mensais como no total da sua plataforma, com modelos chineses a representar 41% das descargas no ano passado. O brief DigiChina da Stanford HAI diz que, entre agosto de 2024 e agosto de 2025, os programadores de open-models chineses representaram 17,1% de todas as descargas da Hugging Face, ligeiramente acima dos programadores dos EUA, que ficaram em 15,8%. Na semana passada, sete dos 10 modelos mais populares no OpenRouter eram chineses.

O estudo de 100 biliões de tokens do OpenRouter descobriu que os modelos open-source chineses subiram de uma base praticamente nula no final de 2024 para quase 30% do uso total em algumas semanas, em média cerca de 13% do volume semanal de tokens ao longo do ano em que foi estudado. DeepSeek foi o maior contribuidor open-source único por volume na plataforma, com Qwen em segundo. O trabalho em si também está a mudar. O OpenRouter diz que os open models chineses já não são, principalmente, para roleplay e passatempo de amadores; programação e tecnologia, em conjunto, representam agora 39% do uso open-source chinês na plataforma.

A Cursor, uma das empresas de IA americanas mais quentes por aí, admitiu este mês que o seu modelo de codificação Composer 2 era, numa parceria licenciada, construído em cima do Kimi K2.5 da Moonshot AI antes de colocar o seu próprio treino. A Moonshot, uma das startups de IA mais promissoras da China, está sediada em Pequim — e está avaliada em cerca de $18 mil milhões, mais do que quadruplicando o seu valor em três meses. “Ver o nosso modelo integrado de forma eficaz através da contínua pré-formação do Cursor & do treino RL de alto poder de computação é o ecossistema de modelos abertos que gostamos de apoiar”, escreveu a Moonshot no X $TWTR 0.00%. Os executivos da Cursor disseram que o Kimi teve o melhor desempenho nas avaliações da empresa, e o Business Insider reportou que o produto resultante custou cerca de um décimo do Opus 4.6 da Anthropic.

Empresas que vão desde a Airbnb $ABNB -2.72% até à Siemens usaram abertamente modelos chineses. Tanto as queridas startups de IA como as empresas estabelecidas estão cada vez mais a deixar de lado modelos proprietários caros dos EUA em favor de modelos chineses de custo mais baixo que fecharam grande parte da diferença de desempenho. O mercado começou a tratar a nacionalidade do modelo como um segundo plano — e, em grande medida, irrelevante — para saber se a coisa funciona bem, sai depressa e custa menos.

“Aberto” tornou-se um modelo de negócio geopolítico

A própria Casa Branca disse que sistemas open-source e de pesos abertos importam porque as startups precisam de flexibilidade e porque empresas com dados sensíveis nem sempre conseguem enviar para um fornecedor de modelo fechado. Isso é verdade. Mas é exatamente por isso que os modelos abertos chineses se tornaram um grande problema para a história do nacionalismo de IA americano. O reconhecimento do governo dos EUA chega depois de anos em que o prestígio da IA americana se prendeu a APIs fechadas, subscrições de modelos de elite e à ideia de que os melhores sistemas devem ser controlados de forma apertada por um punhado de empresas. Essa abordagem pode ainda ganhar na fronteira mais distante, mas está menos obviamente preparada para vencer a camada por baixo, onde programadores escolhem e escolhem aquilo que conseguem realmente pagar.

Pequim tem enquadrado cada vez mais a IA de pesos abertos como parte de uma proposta diplomática e comercial mais ampla — um modelo de desenvolvimento tecnológico partilhado em contraste com controlos de exportação dos EUA, restrições na cadeia de abastecimento e sistemas fechados. Modelos abertos como produto de soft power. Dizem aos países que a IA chinesa é modificável e não fica trancada num pedágio de API americano. Investigadores da Stanford alertaram que uma adoção ampla de modelos de pesos abertos chineses pode remodelar “padrões de dependência” globais, criando novas dependências tecnológicas mesmo quando os pesos do modelo em si são descarregáveis.

A família Qwen da Alibaba construiu o maior ecossistema de modelos na Hugging Face, com mais de 113.000 modelos derivados, ou mais de 200.000 se contar tudo o que está marcado como Qwen — ultrapassando o Llama da Meta $META 0.00% em descargas acumuladas na plataforma. A RAND descobriu em janeiro que o tráfego para LLMs baseados na China disparou 460% em dois meses e que a quota de mercado global dos modelos chineses subiu de 3% para 13% nesse período. A RAND também disse que modelos chineses — como DeepSeek, Qwen e ChatGLM da Zhipu — conseguem correr a cerca de um sexto a um quarto do custo dos rivais dos EUA. Essa é uma combinação desagradável para qualquer empresa americana que tente vender virtude patriótica com preços premium.

A história antiga era a de a América construir as ferramentas e o resto do mundo alugaria acesso. A mais recente é a de laboratórios chineses se tornarem a base para ferramentas que podem continuar a ostentar a marca americana na superfície.

Mais de uma dúzia de organizações chinesas está a libertar poderosos modelos abertamente. A Hugging Face diz que o número de repositórios de organizações chinesas populares explodiu em 2025, com ByteDance e Tencent a aumentarem acentuadamente os lançamentos e empresas que antes pendiam para o fechado a passarem para lançamentos abertos. A China está a enviar uma teoria coerente de disseminação. Os EUA têm enviado uma economia mista de modelos fechados premium, branding de pesos abertos e argumentos internos sobre o que “aberto” mesmo significa. O campo aberto dos EUA está dividido entre branding de pesos abertos, investigação verdadeiramente aberta, famílias portáteis e leves, e pilhas focadas em agentes — veja-se: Llama da Meta, open-weight mas com restrições, a linha OLMo verdadeiramente aberta da Ai2, a família mais leve Gemma da Google $GOOGL -1.19%, a pilha de agentes da NVIDIA — que torna o ecossistema mais forte em alguns pontos mas menos unificado como doutrina.

Até o próprio mercado da China começou a tratar a abertura menos como ideologia do que como plano de go-to-market. Em fevereiro, a Baidu — há muito um dos defensores mais barulhentos de modelos fechados — disse que tornaria o seu próximo modelo Ernie open-source, uma grande inversão estratégica. O DeepSeek desestabilizou o sector, e o CEO da Baidu disse que abrir as coisas ajudaria a tecnologia a espalhar-se mais depressa. “Aberto” nesta corrida está cada vez mais a significar distribuição escalável, adoção mais rápida e maior retenção de programadores.

Os gigantes da cloud dos EUA estão a normalizar os modelos chineses

Seria uma coisa se os modelos abertos chineses ainda vivessem na internet como artefactos vagamente exóticos para entusiastas. Nesse caso, o problema do patriotismo seria gerível. Mas não é assim. Os hyperscalers trouxeram-nos para dentro.

Amazon $AMZN -1.70% Bedrock diz que suporta mais de 100 modelos foundation, incluindo DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax e OpenAI. A AWS também lançou ofertas específicas de DeepSeek e Qwen e a sua comercialização em torno do DeepSeek é de nível empresarial: segurança, infraestrutura unificada e dados do cliente que “não são partilhados com fornecedores de modelos”. A Microsoft $MSFT -1.04% está a fazer a mesma coisa numa linguagem corporativa mais cuidada. O catálogo do Azure Foundry inclui DeepSeek e o Kimi da Moonshot entre os modelos vendidos diretamente pela Azure, e as próprias atualizações do Foundry da Microsoft promoveram a capacidade de raciocínio do Kimi como parte do portefólio em expansão da plataforma. Modelo estrangeiro entra, produto empresarial respeitável sai. A vantagem geopolítica fica “lixada” pela comodidade da aquisição, pela faturação unificada e pelo desejo geral das empresas de fingir que cada escolha desconfortável é apenas uma funcionalidade.

Um modelo aberto chinês dentro de uma cloud americana, cobrado numa fatura americana, embrulhado em controlos empresariais americanos, deixa de parecer um evento geopolítico e passa a parecer aquisição.

O caminho foi o mesmo na Vertex AI da Google Cloud. A documentação do DeepSeek diz que os modelos estão disponíveis como APIs totalmente geridas, serverless, e a Google recomenda explicitamente emparelhar o DeepSeek R1 com o Model Armor para segurança em produção. Noutras partes da Vertex AI, a Google lista modelos abertos com suporte global a endpoints que incluem DeepSeek, Kimi, MiniMax, Qwen e GLM ao lado dos modelos gpt-oss da OpenAI. Qualquer vantagem geopolítica fica “lixada” pelo próprio desenho do produto: mesmo consola, mesma lógica de endpoint, mesmo vocabulário de serviço gerido, mesmas garantias para empresas.

Nvidia $NVDA -0.88% lista o DeepSeek no seu catálogo de modelos. A Databricks também entrou na festa. Este mês, colocou o Qwen3-Embedding-0.6B em pré-visualização pública para tarefas de retrieval e workloads de agentes, apresentando-o como um modelo de embedding multilíngue de ponta otimizado para pesquisa por vetores e agentes de IA. É assim que as dependências se acomodam. Uma equipa adota-o para pesquisa. Outra equipa liga-o a agentes. Alguns trimestres depois, o problema estratégico tem notas de versão e um ciclo de renovação.

Existem dois problemas diferentes da China escondidos na história da IA. Um é o problema da aplicação hospedada na China. A política de privacidade do DeepSeek diz que recolhe, processa e armazena diretamente dados pessoais na República Popular da China. O outro é o problema do modelo de origem chinesa — pesos e famílias de modelos que são puxados para clouds dos EUA, produtos dos EUA e workflows dos EUA. Um projeto “nacional” começa a parecer muito menos nacional quando as suas partes mais úteis continuam a aparecer de outro lugar. A IA americana quer a pompa da soberania e a conveniência de uma zona de compras global. Quer que Washington trate isso como um campeão nacional e quer que os programadores tratem cada modelo estrangeiro como uma boa compra inofensiva. Mas os mercados são assim. Continuam a comprar o que funciona.

Executar um modelo aberto localmente ou em infraestruturas fiáveis pode mitigar alguns riscos de dados e de governação. É por isso que os hyperscalers importam aqui. Eles transformam uma dependência politicamente delicada numa coisa que parece gerível e corporativa. O resultado é que muitos compradores empresariais podem ter desempenho de modelos chineses sem a parte inquietante de sentir que estão a abandonar a pilha americana.

Isso deixa os EUA numa posição estranha. O país ainda tem vantagens enormes em chips, infraestrutura de cloud, mercados de capitais e laboratórios de fronteira topo de gama. Mas a linguagem política do país sobre IA continua a assumir que liderança técnica se traduz naturalmente em lealdade a jusante. Não se traduz. Não em modelos abertos — e nem, em geral, em software. Os programadores são promíscuos. As equipas de aquisição não têm coração. As plataformas de cloud são indiferentes até ao momento em que a fatura é liquidada. Se Washington quiser que “valores americanos” importem na compra de IA, vai precisar de mais do que discursos sobre enviesamento e domínio. Vai precisar de modelos americanos suficientemente abertos, suficientemente baratos e suficientemente ubíquos para que escolhê-los não pareça um sacrifício patriótico. Neste momento, o mercado parece cada vez mais pouco disposto a pagar esse prémio.

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