O modelo de IA de grande escala da China lidera globalmente na utilização de tokens! Uma grande explosão na cadeia de valor do setor de computação

O conceito de computação (power) registou um desempenho forte a 8 de abril. Ações como Kai’le Co., Ltd. (开勒股份), Pingzhi Information (平治信息), Dawei Technology (大位科技), Zhewen Interconnect (浙文互联), Data Port (数据港), Cayman Shares (开曼股份), Liting Electronics (利通电子), Runjian Co., Ltd. (润建股份), Mengtong-Plus Optoelectronics (铭普光磁), Fu’an Iron & Steel (福鞍股份), AoiRed (奥瑞德), Huifu Fashion (华孚时尚), Lianhua Holdings (莲花控股) e Heli Technology (合力泰) atingiram máximas diárias de negociação; 19 ações, incluindo Wasu Technology (网宿科技), Ucloud (优刻得), DeepVision (深信服), MGC (中际旭创), Kunlun Wanwei (昆仑万维) e outras, subiram mais de 10%.

No panorama agregado do mercado, a força do conceito de computação deve-se, por um lado, ao impulso provocado pela explosão das aplicações de agentes (Agent) e do ecossistema multimodal em Moçambique na China; por outro lado, relaciona-se com a liderança da China nas chamadas de Tokens por parte de modelos de grande escala (large models).

No front de notícias, a Zhipu a 8 de abril lançou oficialmente o novo modelo open source da próxima geração, GLM-5.1. Segundo as informações, trata-se do único modelo open source que consegue um funcionamento contínuo ao nível de 8 horas. No benchmark SWE-bench Pro, que é o que mais se aproxima do desenvolvimento real de software, o GLM-5.1 conseguiu a primeira ultrapassagem, por parte de um modelo nacional, ao Claude Opus 4.6 da Anthropic.

Além disso, a DeepSeek também recebeu uma atualização importante: disponibilizou o modo “especialista” (expert). De acordo com a primeira página do 1.ª Finance (第一财经), esta é a primeira vez, desde que a DeepSeek ficou popular, que a empresa introduziu no produto um design em camadas de modo (mode) na camada do produto. O modo rápido é adequado para conversas do dia a dia, com resposta imediata e reconhecimento de texto em imagens e em ficheiros; o modo especialista é especializado em problemas complexos, suportando pensamento profundo e pesquisa inteligente. Atualmente, este modo não suporta upload de ficheiros nem funcionalidades multimodais. A DeepSeek também lembra que, se houver picos, será necessário aguardar.

Com a popularização dos grandes modelos de IA, a quantidade de chamadas de Tokens dos grandes modelos nacionais também está a liderar globalmente. Os dados da plataforma OpenRouter mostram que, na semana passada (30 de março a 5 de abril), o total de chamadas semanais de modelos de IA na China atingiu 12,96 biliões (129.6k亿) de Tokens, um aumento de 31,48% face à semana anterior; já nos EUA foram apenas 3,03 biliões (30.3k亿) de Tokens, com um crescimento em cadeia de apenas 0,76%, ampliando continuamente a diferença. Em detalhe, os 6 principais modelos em termos de volume de chamadas de Tokens provêm todos da China; o Qwen3.6 Plus ficou em 1.º lugar com 4,6 biliões (46k亿) de Tokens.

A Guojin Securities (国金证券) afirma que foi o desenvolvimento dos grandes modelos que trouxe uma mudança qualitativa na procura por computação (power). Esta evolução pode ser dividida em três fases:

Primeira fase: Chatbot, um modelo de pergunta e resposta, com contexto curto e consumo de Tokens por chamada limitado.

Segunda fase: Agent de baixo nível (low Agent), em que as capacidades são alargadas para chamadas de ferramentas, incluindo pesquisar páginas web, executar código, consultar bases de dados, chamar APIs externas, etc., e não apenas gerar texto. Porém, o carregamento e a chamada de ferramentas aumentam o contexto, fazendo com que o consumo de Tokens seja significativamente superior ao cenário de Chatbot puro. De acordo com dados medidos pela Anthropic, o consumo de Tokens de um único Agent é cerca de 4 vezes o de um Chatbot puro.

Terceira fase: Agent de nível intermédio (mid-tier Agent), que é a fase em que a IA está atualmente a entrar e é também o principal motor para a transformação qualitativa da procura por computação. Na fase de Prefill (pré-carregamento) do mid-tier Agent, ao executar é necessário carregar um grande volume de definições de ferramentas, prompts do sistema e resultados intermédios, o que faz com que o comprimento do contexto se expanda continuamente ao longo da execução da tarefa. Por exemplo, no caso de Manus, a proporção média de Tokens de entrada e de saída é aproximadamente 100:1. Já dados medidos pela Anthropic mostram que, num sistema multi-Agent, o consumo de Tokens é cerca de 15 vezes o do modo de conversação.

A Securities de Xangai (上海证券) indica que a iteração contínua dos grandes modelos no mercado interno e que a economia dos Tokens acendeu a procura por computação, pelo que a cadeia de computação (power) nacional poderá estar prestes a entrar numa viragem.

Quanto às ações individuais, na cadeia de indústria de computação, os semicondutores de computação (寒武纪, 海光信息); as comunicações óticas (中际旭创, 新易盛, 天孚通信, etc.); fornecedores de AIDC (宝信软件, 润泽科技, 光环新网, etc.); e a refrigeração líquida (英维克, 申菱环境, 网宿科技, etc.) são as mais observadas pelo mercado.

（Origem: Centro de Pesquisa da 东方财富）