Corrida Global pela IA: A Revolução dos Custos da China Desafia a Dominância dos EUA

A revolução da inteligência artificial não se resume a chatbots mais inteligentes ou demonstrações chamativas – trata-se de um jogo geopolítico com apostas trilionárias. Enquanto os gigantes do Vale do Silício dominam manchetes, a China vem montando um desafio imparável, combinando estratégia com apoio estatal e inovações em custo. Ao mesmo tempo, um relatório do Tribunal de Contas Europeu alerta que a Europa corre o risco de se tornar mera espectadora neste confronto de alta tecnologia.

Corrida da IA: A Ascensão da China de Imitadora a Contendedora

Imagine dois estudantes realizando a mesma prova: enquanto um (os EUA) dedica anos ao estudo dos fundamentos, o outro (a China) foca na resolução prática dos problemas. Resultados recentes exibem desempenhos similares, com a alternativa chinesa se mostrando mais rápida e econômica. Modelos chineses, como o Hunyuan-Large da Tencent – um modelo de linguagem com 389 bilhões de parâmetros – já superam concorrentes ocidentais em testes essenciais, como o benchmark MMLU, que abrange 57 disciplinas, da legislação à biologia. O Qwen 2.5 da Alibaba desafia o GPT-4 da OpenAI em tarefas de programação, enquanto o R1 da DeepSeek atinge níveis comparáveis aos principais modelos estadunidenses, com custos de treinamento estimados entre 1% e 3%.

De acordo com Kai-Fu Lee, CEO da Sinovation Ventures e ex-presidente do Google China, “a China evoluiu rapidamente de mera imitadora para inovadora de verdade, graças aos dados, à IA e a um ecossistema empreendedor robusto”. Essa ênfase na acessibilidade pode democratizar a IA para bilhões de pessoas. Entretanto, apesar da China ter produzido uma parcela maior de publicações (23,2%) e citações (22,6%) em 2023, os Estados Unidos concentram 57% dos pesquisadores de elite – pelo menos, por enquanto.

O Modelo Centralizado Chinês e a Abordagem de Mercado Livre dos EUA

O Jogo de Estratégia na China: O Estado como Maestro

Imagine um time de futebol onde o governo escolhe os jogadores, define as táticas e financia os treinamentos – essa é a abordagem adotada pela China. Pequenos “campeões nacionais”, identificados entre gigantes como Tencent e Alibaba, são impulsionados com materiais de treinamento gerados por IA em larga escala. Por exemplo, o Hunyuan-Large foi treinado com 1,5 trilhão de tokens sintéticos, superando de longe os conjuntos de dados ocidentais. Embora os EUA liderem avanços revolucionários, a coordenação chinesa acelera a aplicação de casos reais.

No entanto, essa estratégia apresenta limitações. Restrições de exportação dos EUA prejudicaram o acesso da China a chips avançados, como o NVIDIA A100, forçando o uso de soluções nacionais como o Ascend 910B da Huawei – um processador cerca de 20% mais lento. Ainda assim, empresas chinesas se adaptam: o R1 da DeepSeek utiliza ajustes engenhosos de software para mitigar as limitações do hardware.

O Brilho do Setor Privado nos EUA

Os Estados Unidos prosperam com o dinamismo do setor privado. Segundo o relatório AI Index 2025, do Instituto HAI (Human-Centered AI) da Universidade de Stanford, “em 2024, o investimento privado em IA nos EUA cresceu para US$ 109,1 bilhões – quase 12 vezes o valor investido na China (US$ 9,3 bilhões) e 24 vezes o registrado no Reino Unido (US$ 4,5 bilhões)”. Esse investimento impulsiona projetos ambiciosos, como a memória de 130.000 palavras do GPT-4o, que poderia recordar cada sentença de obras extensas, como “Guerra e Paz”.

Entretanto, a fragmentação prejudica o progresso. Especialistas ressaltam que, enquanto a abordagem chinesa é altamente coordenada, o ecossistema americano sofre com a dispersão e a escassez de talentos locais.

O Dilema Europeu: Ética Avançada vs. Comercialização Limitada

Embora a Europa se orgulhe de sua liderança em ética na IA, ela fica para trás na comercialização quando comparada aos EUA e à China. O Ato de IA da União Europeia enfatiza a transparência, mas um estudo do Serviço de Pesquisa Parlamentar apontou para uma lacuna média anual de €22 bilhões em pesquisa e desenvolvimento entre a UE e os EUA nos últimos cinco anos, o que sufoca consideravelmente a inovação.

Além disso, o mesmo relatório destaca que “a UE está perdendo uma parte significativa de seu talento em IA para os Estados Unidos, especialmente para o Vale do Silício”, com estimativas sugerindo uma fuga de cerca de 52% dos profissionais, o que dificulta a competitividade europeia.

Infraestrutura e Custos: Os Novos Campos de Batalha

O Consumo Energético e as Limitações de Hardware na China

A IA demanda energia de forma voraz. Em 2024, os data centers da China consumiram 140 bilhões de kWh – o equivalente ao uso anual de um país como a Suécia – e as projeções indicam que esse consumo pode triplicar até 2035. A maioria das instalações ainda depende de usinas de carvão em áreas rurais, o que entra em conflito com as metas verdes. Além disso, a escassez de chips agrava a situação, forçando medidas alternativas que elevam os custos de treinamento em cerca de 30%.

A Crise de Infraestrutura nos EUA

Reportagens recentes destacam que os data centers nos Estados Unidos, principalmente os que sustentam aplicações de IA, estão elevando a demanda por energia e aumentando o risco de apagões, principalmente na Califórnia. A escassez de talentos também pesa: 72% das contratações em IA nos EUA são de profissionais estrangeiros, enquanto a China forma três vezes mais cientistas da computação.

Guerra de Preços: Tornando a IA Mais Acessível

O preço se tornou o novo campo de batalha nas disputas entre modelos de IA. Por exemplo, o R1 da DeepSeek oferece acesso à API por apenas US$ 0,55 por milhão de tokens de entrada e US$ 2,19 por milhão de tokens de saída, tornando-o um dos modelos de alta performance mais acessíveis do mercado. Em comparação, outros modelos cobram valores significativamente maiores, o que impulsionou uma onda de reduções de preços. Empresas como Baidu já anunciaram cortes de 20% no preço de seu modelo Ernie 4.5 Turbo, enquanto Tencent e iFlytek reduziram preços e até ofereceram acesso gratuito a versões mais leves, intensificando a corrida para tornar a IA mais acessível e econômica para empresas e desenvolvedores.

Por sua vez, a Alibaba Cloud registrou um aumento de 7% na receita ano a ano no final de 2024, atribuindo boa parte desse crescimento à crescente demanda por produtos e serviços relacionados à IA. A mensagem é clara: à medida que a IA se incorpora mais profundamente na economia digital, os vencedores serão aqueles que combinarem desempenho robusto e economia de custos em escala.

Além da Tecnologia: O Futuro da Corrida em IA

A competição em IA não se resume a quem cruza a linha de chegada primeiro – é sobre quem consegue navegar por um campo de obstáculos em constante mudança com o mínimo de tropeços. A ascensão chinesa na oferta de soluções de IA econômicas lembra sua liderança em painéis solares, mas as limitações de hardware e os gargalos energéticos continuam sendo desafios significativos. Por outro lado, o dinamismo do setor privado dos EUA impulsiona avanços notáveis, mesmo que a fragmentação e a falta de talentos representem riscos para sua vantagem. Enquanto isso, a Europa corre o risco de se transformar em um cenário regulatório espremido – forte em ética, mas deficiente em execução prática.

No final das contas, o verdadeiro vencedor não será a nação com os algoritmos mais sofisticados, mas aquela que conseguir harmonizar inovação com responsabilidade social. Imagine um futuro em que uma IA desenvolvida nos Estados Unidos acelera a descoberta de medicamentos para doenças raras, os modelos chineses democratizam a educação em regiões carentes e os mecanismos de proteção europeus evitam violações significativas de privacidade.

A corrida pela infraestrutura – chips, energia e talentos – poderá se mostrar mais decisiva do que qualquer avanço isolado em algoritmos. O desafio não tem uma linha de chegada definida – é um processo contínuo de adaptação a um cenário tecnológico em constante evolução.