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Kimi é lançado em código aberto e fica congestionado: a avaliação de 50 mil milhões da Moonshot AI é uma bolha?

Por um lado, depois da abertura do código, os clusters de capacidade computacional foram “derrubados” por uma vaga de pedidos, e o canal de subscrição para novos utilizadores foi encerrado de emergência; por outro, o capital continua a afluir, fazendo a avaliação disparar até aos 50 mil milhões de dólares. A unicórnio chinesa de IA Moonshot AI, no verão de 2026, está a atravessar uma dupla provação de gelo e fogo.

Na noite de 27 de julho, a Moonshot AI anunciou a abertura do código dos pesos do modelo Kimi K3, publicando simultaneamente um relatório técnico e três tecnologias de infraestrutura de base. Este modelo de mistura de especialistas, com uma escala de 2,8 biliões de parâmetros, tornou-se de imediato o maior modelo de IA de código aberto do mundo em termos de número de parâmetros. Na tabela de programação Frontend Code Arena, obteve 1679 pontos, superando Claude Fable 5 e GPT-5.6 Sol e alcançando o primeiro lugar. Após o anúncio da abertura do código, a comunidade mundial de programadores entrou instantaneamente em efervescência. O CEO da plataforma Hugging Face afirmou publicamente que, apenas 30 minutos depois do lançamento do K3, este já tinha recebido mais de 4000 gostos.

No entanto, o outro lado da euforia tecnológica é a intensa dor de crescimento da infraestrutura. A explosão da procura tecnológica e a insuficiência da capacidade de oferta criaram, neste verão, um desfasamento gritante. Já o mercado de capitais interpretou esta “dor de crescimento” no sentido inverso, como a maior oportunidade possível.

I. O cluster do K3 “sob pressão”

A 19 de julho, a equipa Kimi da Moonshot AI publicou um anúncio: devido a desafios de capacidade computacional imprevistos, suspendia, a partir desse dia, as subscrições de novos utilizadores no segmento de consumidor, investindo toda a capacidade computacional disponível no serviço aos utilizadores já subscritos e acelerando ao máximo a expansão da capacidade computacional.

Por detrás deste anúncio esteve uma verdadeira “corrida aos recursos computacionais”. Após a abertura do código do K3, o volume de pedidos dos utilizadores cresceu exponencialmente. A arquitetura de capacidade computacional existente não conseguiu suportar a carga, dando origem a filas de espera e atrasos nas respostas, até que foi necessário premir o botão de pausa nas subscrições de novos utilizadores. A Moonshot AI admitiu francamente que o desempenho global do K3 ainda fica aquém dos modelos fechados mais avançados, mas a vaga de tráfego provocada pela abertura do código excedeu claramente as previsões da equipa.

A conceção da arquitetura de capacidade computacional não antecipou suficientemente uma vaga de tráfego desta dimensão, e a capacidade de expansão elástica apresenta fragilidades. Mais problemático ainda é o facto de o ciclo de aquisição de recursos escassos, como GPUs, ser longo e os custos de implementação elevados. A expansão temporária enfrenta a realidade da escassez de fornecimento de hardware. Segundo dados do setor, o défice entre a oferta e a procura de servidores de IA chineses em 2026 situa-se entre 180 mil e 390 mil unidades, enquanto a SMIC, a única fábrica de semicondutores na China capaz de produzir em volume chips de 7 nm, tem uma capacidade mensal inferior a 20 mil wafers — um número equivalente a apenas um quinze avos da capacidade da TSMC no mesmo processo. Recorrer urgentemente a recursos de cloud de terceiros ou alugar capacidade computacional ociosa pode elevar o custo unitário para várias vezes o custo de um cluster próprio, comprimindo ainda mais as margens de lucro.

A Kimi não é um caso isolado. Muitas empresas de IA enfrentam o dilema de “abrir o código e ficar imediatamente congestionadas”, expondo a fragilidade de toda a infraestrutura de IA. O problema do desfasamento estrutural da capacidade computacional é particularmente evidente: existe um excesso relativo de capacidade computacional convencional antiga, enquanto os recursos de computação avançada, adequados ao treino de modelos de grande escala e dotados de redes de interligação de alta velocidade e ecossistemas de software maduros, continuam sob forte pressão. A capacidade computacional nominal instalada num centro de dados não equivale à produtividade efetiva que pode ser utilizada de forma eficiente.

II. Quanto maior a escassez de capacidade computacional, mais frenético fica o capital

Curiosamente, quanto maior a escassez de capacidade computacional, mais entusiasmado fica o capital.

No mesmo dia em que a Kimi anunciou a suspensão das subscrições de novos utilizadores, surgiu no mercado a notícia de que a Moonshot AI tinha concluído, durante o verão, uma ronda de financiamento com uma avaliação de cerca de 31,5 mil milhões de dólares e planeava iniciar, em agosto, negociações para um financiamento Pre-IPO, visando uma avaliação pré-investimento de até 50 mil milhões de dólares e podendo, no cenário mais rápido, entrar na Bolsa de Hong Kong nos próximos 6 meses. Antigos acionistas como Alibaba, Tencent e Sequoia continuam a reforçar as suas posições, e esta empresa, fundada há apenas três anos, já acumulou mais de 37,6 mil milhões de yuans em financiamento.

A queda dos sistemas de capacidade computacional é, aos olhos do capital, precisamente uma “validação da procura”: a procura real dos utilizadores é forte e a penetração no mercado supera largamente as expectativas — este é o sinal de crescimento mais valorizado pelo capital. Os dados mostram que a receita recorrente anual da Moonshot AI ultrapassou 100 milhões de dólares no primeiro trimestre de 2026, 200 milhões de dólares em maio e 300 milhões de dólares em junho, triplicando em apenas três meses. O crescimento das receitas provém principalmente das chamadas de API, dos serviços empresariais e da expansão nos mercados internacionais, com o negócio de API a representar cerca de 70%.

A capacidade computacional tornou-se, por si só, o “petróleo” de uma nova corrida. Quem controlar mais capacidade computacional terá maior poder de decisão. O capital interpreta a escassez de capacidade computacional como um sinal de que o “fosso competitivo está a aprofundar-se”, enquanto a empresa aproveita a situação para apresentar a “escassez urgente de capacidade computacional” como uma narrativa de financiamento que exige mais capital para construir a infraestrutura da próxima geração, impulsionando a avaliação. No meio da euforia, o capital ignora temporariamente as questões de rentabilidade a curto prazo e concentra-se mais na quota de mercado e na base de utilizadores — gastar dinheiro para trocar por escala é considerado, atualmente, a estratégia ideal.

Um relatório de investigação da CITIC Securities salienta que o Kimi K3 demonstra a acumulação tecnológica e a competitividade contínuas da Moonshot AI. Num contexto de restrições de capacidade computacional, as empresas chinesas de modelos continuam a iterar graças à qualidade tecnológica e à eficiência organizacional, procurando reduzir a diferença de desempenho face aos principais modelos norte-americanos. O relatório alerta, contudo, que a sustentabilidade ainda terá de ser continuamente validada pelo progresso da implementação comercial.

III. O duplo questionamento do caminho para a rentabilidade e do calendário

Por baixo da euforia do capital, começa a emergir uma questão mais fundamental: será que a sustentabilidade comercial consegue realmente resistir?

Do lado das receitas, embora haja muitos utilizadores, a taxa de conversão em clientes pagantes e a receita média por utilizador acompanham o ritmo? Poderá o modelo gratuito e de código aberto sustentar operações a longo prazo? Embora o ARR esteja a subir rapidamente, existe uma enorme lacuna entre uma receita anual de 300 milhões de dólares e uma avaliação de 50 mil milhões de dólares.

Do lado dos custos, o buraco negro está a aumentar. A aquisição e a manutenção da capacidade computacional representam a maior parte dos custos fixos e aumentam de forma não linear com o crescimento dos utilizadores. O investimento em investigação e desenvolvimento, a disputa por talentos e as despesas de marketing acumulam-se em simultâneo, mantendo as despesas totais em níveis elevados. Segundo análises do setor, mais de 85% da capacidade de produção de chips de IA chineses em 2026 depende da SMIC, e o estrangulamento da capacidade de produção de chips de 7 nm dificilmente será ultrapassado a curto prazo. Isto significa que os custos de capacidade computacional continuarão elevados num futuro previsível.

A exploração de caminhos para a rentabilidade já começou. A curto prazo, a cobrança diferenciada por serviços — como acesso prioritário e implementação personalizada — poderá ser o método de monetização mais direto. A médio prazo, a monetização B2B através de APIs empresariais, soluções setoriais e serviços de afinação de modelos está a acelerar. A Moonshot AI já lançou a plataforma Kimi Hosted Agent para clientes empresariais, ajudando as empresas, através de interfaces normalizadas, a integrar capacidades de IA nos processos de trabalho, investigação e desenvolvimento, investigação de investimentos e outras áreas. A longo prazo, reduzir o custo unitário através de avanços tecnológicos é a solução fundamental. O mecanismo de atenção linear KDA utilizado pelo K3 já aumentou a eficiência de escala em 2,5 vezes, mas ainda existe uma distância considerável até ao ponto de equilíbrio.

A incerteza do calendário é a maior preocupação. Ao ritmo atual de consumo de capital, se não conseguir atingir o ponto de equilíbrio no prazo de 2 a 3 anos, a Moonshot AI poderá enfrentar o risco de interrupção do financiamento ou de uma retração estratégica forçada. E, após uma eventual entrada em bolsa, a avaliação trimestral do mercado de capitais será ainda mais rigorosa, enquanto a pressão para alcançar a rentabilidade só aumentará. $KIMI