A decisão de empresas chinesas de liberar gratuitamente modelos avançados de inteligência artificial tem provocado uma mudança no mercado global de IA.
Um exemplo foi a DeepSeek, no início de 2025. Na época, o modelo R1 chegou a ser comparado com IAs norte-americanas e criou o chamado “efeito DeepSeek”, em que startups chinesas treinam modelos por valores muito menores do que suas concorrentes ocidentais – e os liberam de graça.
Mais recentemente, a startup Moonshot liberou o Kimi K3, que também chamou atenção do mercado ocidental. Em testes, a versão gratuita da IA teve desempenho inferior ao Claude e ao ChatGPT, mas superior ao Gemini, do Google.
Ou seja, tecnologias que exigiram bilhões de dólares em pesquisa e desenvolvimento passaram a ser distribuídas sem custo, pressionando as concorrentes americanas e alterando a lógica de competição entre as gigantes do setor.
Segundo o neurocientista e especialista em inteligência artificial Álvaro Machado Dias, a estratégia chinesa não tem como objetivo vender o modelo em si, mas ampliar sua influência tecnológica. “O modelo, na estratégia deles, é bilhete de entrada, não produto final”, afirmou.
Ele explicou que, na prática, empresas ocidentais podem até resistir a contratar diretamente desenvolvedoras chinesas, como a própria DeepSeek ou Moonshot, mas não hesitam em baixar seus modelos gratuitamente. Mas, ao recorrer às opções chinesas, deixam de pagar pelas versões por assinatura da OpenAI, Anthropic e Google.
“É um ataque à receita americana. Os chineses entenderam isso antes de todo mundo e transformaram em política de Estado”.
IAs chineses ainda têm desafios de implementação
No entanto, apesar de gratuitos, os modelos chineses ainda estão longe de ser acessíveis para rodar em infraestrutura própria.
O Kimi K-3, por exemplo, ocupa cerca de 1,6 terabyte e exige um parque computacional de alto desempenho – algo inviável para um usuário comum.
“O Kimi K-3 precisa de duas máquinas com oito chips avançados da Nvidia, cada uma, só para ligar. O investimento mínimo gira em torno de R$ 4 milhões, enquanto uma operação profissional pode chegar a R$ 17 milhões, sem contar energia, datacenter e equipe técnica”, explicou Machado Dias.
Segundo o especialista, isso faz com que a maior parte das empresas continue recorrendo aos serviços de inteligência artificial na nuvem, em vez de manter uma estrutura própria.
Mudança em andamento no setor de IA
Ainda assim, o simples fato de esses modelos serem gratuitos já mudou a dinâmica econômica do setor.
“O modelo gratuito já quebrou o mercado da IA de nuvem. O que os chineses mataram foi o preço médio, não o preço do topo”, destacou.
Na avaliação do especialista, aplicações que exigem desempenho máximo (como pesquisas farmacêuticas, engenharia avançada e mercado financeiro) continuam justificando os preços elevados. Já tarefas mais comuns enfrentam uma concorrência muito maior diante da gama de ferramentas disponíveis.
A mesma lógica vale para governos. O especialista avalia que faria sentido o Brasil operar um modelo de IA em infraestrutura própria, principalmente para atender órgãos públicos e proteger informações sensíveis.
Ele estima que um único ministério poderia manter uma estrutura própria por cerca de R$ 17 milhões. Expandir o serviço para todo o funcionalismo federal exigiria investimentos entre R$ 250 milhões e R$ 400 milhões no primeiro ano. Já uma plataforma nacional disponível para toda a população demandaria entre R$ 3 bilhões e R$ 4,5 bilhões de implantação, além de aproximadamente R$ 1 bilhão por ano para operação.
“O modelo em si, fruto de bilhões de pesquisa chinesa, chega pronto e de graça. Caro é tudo o que o cerca, e isso o Brasil teria que comprar em dólar”, resumiu.
E como ficam as desenvolvedoras americanas?
Para investidores, Machado Dias explicou que a competição entre modelos abertos e fechados não elimina o potencial das empresas americanas, mas muda a forma como elas devem ser avaliadas.
Segundo ele, companhias como Google, OpenAI, Anthropic e Nvidia representam uma aposta na infraestrutura global da inteligência artificial, enquanto empresas como a Palantir (especializada em softwares de segurança para o governo dos EUA) ocupam uma posição diferente, focada em aplicações específicas.
O especialista acredita que os próximos anos serão definidos menos pela qualidade dos modelos e mais pelo custo da infraestrutura necessária para operá-los.
Nos Estados Unidos, o principal gargalo passou a ser o fornecimento de energia para os data centers. Já a China vem ampliando sua capacidade de geração elétrica, investe em chips próprios e reduz o custo operacional da inteligência artificial.
“A aposta mais consistente é que o computador fique relativamente mais barato do lado chinês. Nesse caso, os modelos deles, que já são gratuitos, ficam ainda mais baratos de operar”, explicou.
Para o neurocientista, essa disputa tende a sair do universo dos chatbots e avançar para a robótica e outras aplicações físicas da inteligência artificial. Nesse cenário, países como o Brasil passam a ocupar uma posição estratégica.
“Os dois blocos vão nos cortejar com oferta barata, data center e condição especial. Ser disputado é uma posição de força rara, desde que a gente a use para ocupar a camada das aplicações enquanto os dois lados brigam para baratear o nosso insumo”, concluiu.