Percebi algo muito importante que está acontecendo nos bastidores da indústria de inteligência artificial agora, e acho que a maioria das pessoas está perdendo a imagem maior.

Há oito anos, a história da ZTE foi uma lição dura sobre dependência tecnológica. Uma proibição americana, e uma empresa com 80 mil funcionários parou completamente. Mas o que está acontecendo agora na área de inteligência artificial é completamente diferente, e a imagem é muito mais complexa.

O verdadeiro problema nem sempre foram os chips. Quando começaram as restrições à NVIDIA A100 e H100, todos pensaram que era o estrangulamento. Mas o estrangulamento real era algo chamado CUDA. Essa plataforma de software da NVIDIA tornou-se a base de tudo no IA global. Mais de 90% dos desenvolvedores de IA no mundo trabalham dentro desse ecossistema. É uma roda sustentável — quanto mais pessoas a usam, mais seu valor aumenta.

Mas aqui vem a parte mais interessante. Em vez de tentar competir diretamente com a NVIDIA, as empresas chinesas escolheram um caminho completamente diferente.

Primeiro, os algoritmos. As empresas chinesas migraram para modelos de especialistas mistos — em vez de executar tudo, fazem apenas as partes relevantes. DeepSeek V3 é um exemplo perfeito: 671 bilhões de parâmetros, mas usa apenas 37 bilhões durante a inferência. O resultado? Custos de treinamento 14 vezes menores que o GPT-4, e preços de API 25 a 75 vezes mais baratos que seus concorrentes.

Em segundo lugar, os chips locais. O que realmente chama atenção é que os chips chineses locais agora ultrapassaram a fase de inferência simples. Em janeiro de 2026, treinou-se o primeiro modelo de imagem avançado totalmente em chips chineses locais. Em fevereiro, treinou-se um grande modelo em uma infraestrutura de computação chinesa completa. Isso representa uma mudança de paradigma — de apenas rodar modelos para a capacidade real de construir novos modelos.

Quanto aos preços das novas chips de água e à infraestrutura, a situação é extremamente preocupante para os Estados Unidos. A eletricidade é o limite fundamental do poder computacional. A China produz 2,5 vezes mais eletricidade que os EUA, e seus custos industriais são 4 a 5 vezes menores. Ao mesmo tempo, os EUA enfrentam uma crise real de eletricidade — Virgínia e Geórgia bloquearam aprovações para novos centros de dados.

Qual foi o resultado? A IA chinesa está saindo para o mundo silenciosamente. Não como um produto tradicional, mas como tokens (tokens) — as unidades básicas de processamento. São produzidos em fábricas de computação chinesas e transmitidos online para todos os lugares. DeepSeek agora atende 30% da China, 13,6% da Índia, 6,9% da Indonésia. Nos países sob sanções, detém uma participação de mercado entre 40-60%.

Há uma estranha semelhança aqui com a história da indústria de semicondutores japonesa na década de 1980. O Japão era o melhor em um sistema global dominado por outros, mas não construiu um ecossistema independente. Quando a onda passou, não tinha mais nada. Desta vez, a China escolhe um caminho diferente — construir um sistema ecológico verdadeiramente independente do zero.

Os relatórios de lucros recentes das empresas locais contam a história real. Metade é fogo, metade é água — receitas enormes, mas grandes perdas. Mas isso não é uma falha de gestão. É um imposto de guerra para construir uma independência verdadeira.

A pergunta agora não é mais "Podemos sobreviver?" mas "Quanto devemos pagar para sobreviver de forma independente?" E a resposta é o próprio progresso.