As empresas americanas não conseguem parar de comprar IA chinesa

A Inteligência Artificial americana começou a falar no barítono em alta-voz de um propósito nacional em expansão. Mas está a fazer muito hasteamento de bandeiras por uma indústria que continua a deixar modelos chineses entrar no edifício.

O discurso patriótico dos EUA está em todo o lado agora — “domínio global da IA”, “missão nacional”, “corrida estratégica”, valores “democráticos” e toda a habitual linguagem de bater no peito que a indústria de IA começou a emprestar de Washington. Mas, por detrás da marca vermelha, branca e azul, os programadores e as 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 escorregar para o âmago da máquina — as ferramentas de codificação, os mercados de cloud e as partes da pilha que a maioria das pessoas nunca vê. A retórica de estrelas e listras está a ficar mais difícil de conciliar. A marca patriótica é fácil. A contratação pública patriótica é onde as coisas podem ficar feias.

Washington já foi alertada de que esta migração crescente não é nenhum enredo periférico para engenheiros com separadores abertos no Hugging Face. Em meados de março, a Comissão de Revisão Económica e de Segurança EUA-China avisou que os modelos chineses de pesos abertos se tornaram difíceis de ignorar. O relatório disse que a China foi “all in” na IA de código aberto, 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 estado da arte apesar de limitações significativas de capacidade de computação” — e agora “os laboratórios chineses reduziram as diferenças de desempenho relativamente aos principais modelos linguísticos de grande dimensão do Ocidente.”

É muito palavreado burocrático para um problema muito simples: os EUA exibem-se a falar de uma missão nacional, enquanto a China continua a enviar um produto que viaja bem.

A abordagem aberta da China criou, essencialmente, 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 já colocam os modelos chineses de código aberto 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 competitivo panorama da IA e estão a ser cada vez mais adotados 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 falhar o que está a acontecer é fixar-se nas aplicações para consumidores e congratular-se por ter detetado o óbvio. Nessa superfície, os EUA ainda conseguem 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 continuam também muito inclinadas para os EUA, colocando ChatGPT, Gemini, Claude, Grok e OpenAI nos cinco primeiros. A montra parece doméstica o suficiente para manter a marca impecável e os nervos calmos.

A mudança mais consequente está a acontecer nos bastidores, onde os engenheiros escolhem modelos base, as empresas escolhem ferramentas e as decisões de contratação se transformam em arquitetura antes de alguém se preocupar em chamá-las estratégia. De acordo com o Hugging Face, a China ultrapassou os EUA tanto nas transferências mensais como no total de downloads na sua plataforma, com modelos chineses a representar 41% das transferências no último ano. O brief DigiChina da Stanford HAI diz que, entre agosto de 2024 e agosto de 2025, os programadores de modelos abertos chineses representaram 17,1% de todos os downloads do Hugging Face, ligeiramente à frente dos programadores dos EUA 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 encontrou que os modelos de código aberto chineses subiram de uma base praticamente inexistente no final de 2024 para quase 30% do uso total em algumas semanas, com uma média de cerca de 13% do volume semanal de tokens ao longo do ano estudado. DeepSeek foi o maior contributo de código aberto no geral por volume na plataforma, com Qwen em segundo lugar. O próprio trabalho também está a mudar. O OpenRouter diz que os modelos abertos chineses já não são principalmente para roleplay e brincadeiras de hobby; programação e tecnologia, em conjunto, representam agora 39% do uso de código aberto chinês na plataforma.

A Cursor, uma das empresas americanas de IA 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 adicionar o seu próprio treino. A Moonshot, uma das startups de IA mais promissoras da China, está sediada em Pequim — e foi avaliada em cerca de $18 mil milhões, mais do que quadruplicando o valor em três meses. “Ver o nosso modelo integrado de forma eficaz através da continuação do pretraining & do treino RL de alto consumo computacional do Cursor é o ecossistema de modelo aberto 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 noticiou que o produto resultante ficou a cerca de um décimo do custo do Opus 4,6 da Anthropic.

Empresas que vão da Airbnb $ABNB -1,45% à Siemens usaram abertamente modelos chineses. Assim, quer os queridinhos de startups de IA quer as empresas estabelecidas estão cada vez mais a deixar de lado os caros modelos proprietários dos EUA em favor de opções chinesas de menor custo que fecharam grande parte da diferença de desempenho. O mercado começou a tratar a nacionalidade do modelo como secundária — e, em grande medida, irrelevante — no que toca a saber se a coisa funciona bem, é enviada rapidamente e custa menos.

O “aberto” tornou-se um modelo de negócio geopolítico

A própria Casa Branca disse que os sistemas de código aberto e de pesos abertos são importantes porque as startups precisam de flexibilidade e porque as empresas com dados sensíveis nem sempre conseguem enviar para um fornecedor de modelos fechado. Isso é verdade. E é precisamente por isso que os modelos chineses abertos se tornaram um problema de dor de cabeça para a narrativa do nacionalismo em IA americano. O reconhecimento do governo dos EUA chega depois de anos em que a credibilidade da IA americana ficou ligada a APIs fechadas, subscrições de modelos de elite e à ideia de que os melhores sistemas deveriam ser controlados de forma apertada por um punhado de empresas. Essa abordagem pode ainda vencer na fronteira mais distante, mas é menos claramente adequada para vencer a camada por baixo, onde os programadores escolhem e escolhem o que podem realmente pagar para usar.

Pequim tem enquadrado cada vez mais a IA de pesos abertos como parte de um conjunto mais amplo de argumentos diplomáticos e comerciais — um modelo de desenvolvimento tecnológico partilhado, contrastado com os controlos de exportação dos EUA, restrições na cadeia de fornecimento e sistemas fechados. Modelos abertos como produto de soft power. Dizem aos países que a IA chinesa é modificável e não fica trancada numa portagem de API americana. Investigadores de Stanford alertaram que uma adoção ampla de modelos chineses de pesos abertos poderá remodelar os “padrões de dependência” globais, criando novas dependências tecnológicas mesmo quando os próprios pesos do modelo podem ser descarregados.

A família Qwen da Alibaba construiu o maior ecossistema de modelos no Hugging Face, com mais de 113.000 modelos derivados, ou mais de 200.000 se contar tudo o que está etiquetado como Qwen — ultrapassando o Llama da Meta $META +0,35% em downloads acumulados na plataforma. A RAND descobriu em janeiro que o tráfego para LLMs baseados na China subiu 460% em dois meses e que a quota global de mercado dos modelos chineses subiu de 3% para 13% nesse período. A RAND também disse que modelos chineses — como DeepSeek, Qwen e ChatGLM da Zhipu — podem funcionar a cerca de um sexto a um quarto do custo dos rivais dos EUA. Essa é uma combinação incómoda para qualquer empresa americana que tente vender virtude patriótica com preços premium.

A história antiga era que a América construía as ferramentas e o resto do mundo alugava o acesso. A mais recente faz com que os laboratórios chineses se tornem a base para ferramentas que podem ainda usar marca americana na superfície.

Mais de uma dúzia de organizações chinesas estão a libertar modelos poderosos abertamente. O Hugging Face diz que o número de repositórios de organizações chinesas populares explodiu em 2025, com a ByteDance e a Tencent a aumentarem fortemente os lançamentos e empresas que antes dependiam de sistemas fechados a avançarem para lançamentos abertos. A China tem vindo a enviar uma teoria coerente de disseminação. Os EUA têm vindo a enviar uma economia mista de modelos fechados premium, marca de pesos abertos e argumentos internos sobre o que “aberto” sequer significa. O “campo aberto” dos EUA está dividido entre marca de pesos abertos, investigação genuinamente aberta, famílias portáteis leves e stacks orientados para agentes — veja-se: o Llama da Meta “aberto mas restringido”, a linha OLMo da Ai2 genuinamente aberta, a família mais leve Gemma da Google $GOOGL +1,82%, o stack 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 um plano de go-to-market. Em fevereiro, a Baidu — durante muito tempo uma das defensoras mais barulhentas de modelos fechados — disse que tornaria o seu modelo Ernie da próxima geração open-source, uma grande inversão estratégica. O DeepSeek tinha desorganizado o setor, e o CEO da Baidu disse que abrir as coisas ajudaria a tecnologia a espalhar-se mais depressa. “Aberto” nesta corrida passa cada vez mais a significar distribuição escalável, adoção mais rápida e maior bloqueio do lado dos programadores.

Os gigantes da cloud dos EUA estão a normalizar modelos chineses

Seria uma coisa se os modelos chineses abertos ainda estivessem a viver 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.

A Amazon $AMZN +0,46% Bedrock diz que suporta mais de 100 modelos de base, 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 segurança a nível empresarial, infraestrutura unificada e dados do cliente que “não são partilhados com fornecedores de modelos”. A Microsoft $MSFT -0,16% está a fazer a mesma coisa numa linguagem corporativa mais arrumada. O catálogo do Azure Foundry inclui o DeepSeek e o Kimi da Moonshot entre os modelos vendidos diretamente pela Azure, e as atualizações do próprio Foundry da Microsoft elogiaram as capacidades de raciocínio do Kimi como parte do seu portefólio de expansão. Modelo estrangeiro entra, produto empresarial respeitável sai. A vantagem geopolítica fica lida e alisada pela conveniência da contratação pública, a faturação unificada e o desejo geral das empresas de fingir que cada escolha desconfortável é apenas uma funcionalidade.

Um modelo aberto chinês numa cloud americana, faturado numa fatura americana, embalado com controlos empresariais americanos, deixa de parecer um evento geopolítico e passa a parecer contratação pública.

O Vertex AI da Google Cloud também seguiu o mesmo caminho. 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 do Vertex AI, o Google lista modelos abertos com suporte a endpoints globais que incluem DeepSeek, Kimi, MiniMax, Qwen e GLM ao lado dos modelos gpt-oss da OpenAI. Qualquer vantagem geopolítica fica alisada pelo próprio desenho do produto: o mesmo console, a mesma lógica de endpoint, o mesmo vocabulário de serviço gerido, as mesmas garantias para empresas.

A Nvidia $NVDA +0,26% lista o DeepSeek no seu catálogo de modelos. A Databricks juntou-se também ao grupo. Este mês, colocou o Qwen3-Embedding-0.6B em pré-visualização pública para tarefas de retrieval e workloads de agentes, vendendo-o como um modelo de embeddings multilingue de ponta otimizado para pesquisa por vetores e agentes de IA. É assim que as dependências se instalam. Uma equipa adota-o para pesquisa. Outra equipa encaixa-o em agentes. Alguns trimestres depois, o problema estratégico tem notas de versão e um ciclo de renovação.

Existem dois problemas diferentes com a China escondidos na história da IA. Um é o problema das aplicações alojadas na China. A política de privacidade do DeepSeek diz que recolhe, processa e armazena dados pessoais diretamente na República Popular da China. O outro é o problema do modelo de origem chinesa — pesos e famílias de modelos que acabam puxados para clouds dos EUA, produtos dos EUA e fluxos de trabalho dos EUA. Um projeto “nacional” começa a parecer muito menos nacional quando as suas partes mais úteis continuam a aparecer a partir de outro lugar. A IA americana quer o espetáculo da soberania e a conveniência de uma rua comercial global. Quer que Washington trate isso como um campeão nacional e que os programadores tratem cada modelo estrangeiro como uma pechincha inofensiva. Mas os mercados funcionam de forma engraçada assim. Continuam a comprar o que funciona.

Executar um modelo aberto localmente ou em infraestrutura confiável pode mitigar alguns riscos de dados e de governação. É por isso que os hyperscalers importam aqui. Transformam uma dependência politicamente sensível 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 cloud, mercados de capitais e laboratórios de fronteira no topo. Mas a linguagem política dos EUA em torno da IA continua a assumir que a liderança técnica se traduzirá naturalmente em lealdade a jusante. Não vai. Não em modelos abertos — e nem em software em geral. Os programadores são promíscuos. As equipas de contratação pública são sem sentimentalismo. As plataformas cloud são agnósticas até ao momento em que a fatura é paga. 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. Por agora, o mercado parece cada vez mais pouco disposto a pagar esse prémio.

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