Os principais pesquisadores de IA da China afirmam que a diferença tecnológica em relação aos EUA está aumentando, e não diminuindo

Os principais pesquisadores de inteligência artificial da China estão agora afirmando algo que contradiz as manchetes otimistas do último ano. É provável que o país não alcance os Estados Unidos tão cedo. O problema reside nos chips de computador.

“A verdade pode ser que a lacuna esteja, na verdade, aumentando”, disse Tang Jie, fundador da empresa chinesa de IA Zhipu, em uma conferência em Pequim no último fim de semana. “Embora estejamos nos saindo bem em certas áreas, ainda precisamos reconhecer os desafios e as disparidades que enfrentamos.”

A escassez de chips ficou evidente quando a Nvidia lançou seu novo hardware Rubin em janeiro. A empresa citou diversas empresas americanas como compradoras, mas excluiu todos os desenvolvedores chineses de IA. As leis americanas impedem a Nvidia de vender diretamente para a China.

Empresas chinesas começaram a discutir o aluguel de poder computacional de data centers no Sudeste Asiático e no Oriente Médio para obter acesso aos chips Rubin, segundo fontes familiarizadas com essas negociações informaram ao WSJ. Isso ocorre após os esforços do ano passado para obter acesso aos chips da linha Blackwell da Nvidia.

Essas soluções alternativas por meio de outros países são, em sua maioria, legais. Mas isso significa que os desenvolvedores chineses de IA acabam com menos chips e mais dores de cabeça do que seus rivais americanos, que têm recursos financeiros abundantes.

Líderes do setor estimam em 20% ou menos a probabilidade de alcançar a concorrência

Na mesma conferência, Justin Lin, responsável pelo desenvolvimento do modelo de IA da Alibaba chamado Qwen, foi questionado se alguma empresa chinesa conseguiria ultrapassar a OpenAI e a Anthropic nos próximos três a cinco anos. Ele estimou as chances em 20% ou menos.

Os controles de exportação americanos afastaram muitas empresas chinesas do desenvolvimento de inteligência artificial de ponta, que exige enorme poder computacional. Em vez disso, elas se concentram em aplicar a IA em produtos do dia a dia. Enquanto isso, as empresas americanas continuam comprando os chips mais modernos para impulsionar o avanço tecnológico.

“Uma enorme quantidade de poder computacional na OpenAI e em outras empresas americanas é dedicada à pesquisa de última geração, enquanto nós estamos sobrecarregados”, disse Lin. “Apenas atender às demandas de entrega consome a maior parte dos nossos recursos.”

Analistas do UBS calculam que as maiores empresas de internet da China gastaram cerca de US$ 57 bilhões em projetos de investimento no ano passado, sendo grande parte destinada à inteligência artificial. Isso representa aproximadamente um décimo do que as empresas americanas gastaram.

Ainda assim, ninguém descarta a China. Desenvolvedores como a DeepSeek provaram que conseguem fazer muito com pouco. Outras duas empresas de IA, Zhipu e MiniMax, captaram juntas mais de US$ 1 bilhão por meio de ofertas públicas iniciais de ações em Hong Kong neste mês. As ações da MiniMax mais que dobraram em relação ao preço inicial.

“Apesar de um ambiente operacional mais desafiador, os investidores continuam a considerar a possibilidade de uma recuperação ou mesmo de uma inovação tecnológica revolucionária”, disse Alyssa Lee, investidora de longa data no setor de tecnologia e atualmente trabalhando em uma startup de IA. “Esse otimismo, por si só, demonstra o nível de inovação que as empresas chinesas têm apresentado.”

DeepSeek reduz a diferença através da eficiência

Há um ano, a DeepSeek chamou a atenção nos Estados Unidos com um tron . Desde então, a empresa tem compartilhado métodos para tornar o desenvolvimento de IA mais eficiente, e alguns pesquisadores ocidentais os adotaram. Este mês, a DeepSeek publicou dois artigos descrevendo uma nova configuração que permite aos desenvolvedores criar modelos maiores com menos chips, além de um design de memória que ajuda os modelos a terem um desempenho melhor.

Segundo a Epoch AI, os modelos da DeepSeek e da Alibaba reduziram a diferença para os principais modelos americanos para apenas quatro meses, em comparação com a média de sete meses dos últimos anos. Muitos dos principais modelos chineses são de código aberto, o que significa que qualquer pessoa pode baixá-los e modificá-los. Isso aumenta a visibilidade das empresas chinesas, enquanto os principais modelos americanos permanecem fechados.

Mas a DeepSeek enfrentou alguns obstáculos. Ao desenvolver seu novo modelo principal no ano passado, a empresa testou chips da Huawei e de outros fabricantes chineses. Os resultados ficaram aquém do esperado, então a DeepSeek optou por usar chips da Nvidia para algumas tarefas, segundo fontes familiarizadas com o projeto. A empresa fez progressos e planeja lançar o modelo nas próximas semanas.

“O principal gargalo é a capacidade de fabricação de chips”, disse Yao Shunyu, da Tencent, no evento em Pequim. Yao deixou recentemente a OpenAI para liderar os esforços de IA da Tencent.

A aprovação do chip H200 provavelmente não mudará o jogo

A recente decisão de Washington de permitir que a Nvidia venda seu chip H200 para a China provavelmente não mudará muita coisa, disseram especialistas do setor. O H200 está duas gerações atrás da linha Rubin e se tornou muito fraco para treinar os principais modelos de IA. As empresas ainda aguardam a aprovação de Pequim para comprar os chips, com autoridades chinesas elaborando regras para regulamentar as compras, como relatado anteriormente pela Cryptopolitan .

Os negócios da Nvidia na China continuam enfrentando obstáculos políticos. A receita proveniente da China caiu 45% em relação ao ano anterior, para cerca de US$ 3 bilhões no último trimestre. Mesmo assim, no geral, a Nvidia atingiu US$ 57 bilhões em receita no terceiro trimestre, um aumento de mais de 60%, e se tornou a primeira empresa a valer US$ 5 trilhões no último outono.

A preocupação a longo prazo para a Nvidia é que empresas chinesas possam desenvolver software de código aberto que funcione em diversos tipos de chips, não apenas nos da Nvidia. Grande parte da vantagem competitiva da Nvidia vem de sua plataforma de software CUDA, que obriga os desenvolvedores a usarem apenas seus chips.

“Esse é o verdadeiro cenário de pesadelo”, disse Jay Goldberg, analista do Seaport.

Se os desenvolvedores chineses, obrigados a usar chips nacionais, criarem ferramentas de software que sejam adotadas mundialmente, isso poderá abrir uma brecha na vantagem competitiva da Nvidia.

O CEO da Nvidia, Jensen Huang, vê a situação de forma diferente. "Como venho dizendo há muito tempo, a China está nanossegundos atrás dos Estados Unidos em IA", escreveu ele no X em novembro. "É vital que os Estados Unidos vençam, assumindo a liderança e conquistando desenvolvedores do mundo todo."

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