Os principais pesquisadores de inteligência artificial na China agora estão dizendo algo que vai contra as manchetes otimistas do último ano. O país provavelmente não alcançará os Estados Unidos tão cedo. O problema se resume aos chips de computador.
"A verdade pode ser que a diferença esteja na verdade aumentando", disse Tang Jie, que fundou a empresa chinesa de IA Zhipu, em uma conferência em Pequim no último final de semana. "Embora estejamos indo bem em certas áreas, ainda precisamos reconhecer os desafios e as disparidades que enfrentamos."
A escassez de chips ficou clara quando a Nvidia lançou seu novo hardware Rubin em janeiro. A empresa citou várias empresas americanas como compradoras, mas deixou de fora todos os desenvolvedores chineses de IA. As regras americanas impedem a Nvidia de vender diretamente para a China.
Empresas chinesas começaram a falar sobre alugar poder computacional de data centers no Sudeste Asiático e no Oriente Médio para ter acesso aos chips Rubin, disseram pessoas familiarizadas com essas conversas ao WSJ. Isso segue os esforços do ano passado para conseguir chips da linha Blackwell da Nvidia.
Essas soluções alternativas por outros países são em sua maioria legais. Mas significam que os desenvolvedores chineses de IA acabam com menos chips e mais dores de cabeça do que seus rivais americanos, que têm bolsos fundos.
Líderes do setor estimam chances de alcançar os EUA em 20% ou menos
Na mesma conferência, Justin Lin, que lidera o desenvolvimento do modelo de IA da Alibaba chamado Qwen, foi questionado se alguma empresa chinesa poderia 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 assustaram muitas empresas chinesas, afastando-as do desenvolvimento de IA de ponta, que exige enormes quantidades de poder computacional. Em vez disso, elas se concentram em aplicar IA em produtos do dia a dia. Enquanto isso, empresas americanas continuam comprando os chips mais recentes para avançar.
"Uma quantidade massiva de computação na OpenAI e em outras empresas americanas é dedicada à pesquisa de próxima geração, enquanto nós estamos com recursos apertados", disse Lin. "Só para atender à demanda de entregas, consumimos a maior parte dos nossos recursos."
Analistas do UBS estimam que as maiores empresas de internet da China gastaram cerca de US$ 57 bilhões em projetos de capital no ano passado, grande parte destinada à IA. Isso representa aproximadamente um décimo do que as empresas americanas gastaram.
Ainda assim, ninguém está descartando a China. Desenvolvedores como a DeepSeek provaram que podem fazer muito com pouco. Outras duas empresas de IA, Zhipu e MiniMax, arrecadaram juntas mais de US$ 1 bilhão por meio de ofertas 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, investidores continuam considerando a possibilidade de um avanço tecnológico ou de alcançar os concorrentes", disse Alyssa Lee, uma investidora de tecnologia de longa data que agora trabalha em uma startup de IA. "Esse otimismo por si só mostra o nível de inovação que as empresas chinesas têm demonstrado."
DeepSeek diminui a diferença por meio da eficiência
A DeepSeek chamou atenção nos Estados Unidos há um ano com um modelo de IA avançado. Desde então, compartilhou métodos para tornar o desenvolvimento de IA mais eficiente, e alguns pesquisadores ocidentais os adotaram. Neste mês, a DeepSeek publicou dois artigos descrevendo uma nova configuração de treinamento que permite aos desenvolvedores criar modelos maiores com menos chips, além de um design de memória que ajuda os modelos a funcionarem melhor.
Modelos da DeepSeek e da Alibaba reduziram a diferença em relação aos principais modelos americanos para apenas quatro meses, ante sete meses em média nos últimos anos, segundo a Epoch AI. 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 dificuldades. Ao construir seu novo modelo principal no ano passado, tentou usar chips da Huawei e de outros fabricantes chineses. Os resultados ficaram aquém do esperado, então a empresa mudou para chips da Nvidia em parte do trabalho, segundo pessoas 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 decisão recente de Washington de permitir que a Nvidia venda seu chip H200 para a China provavelmente não mudará muita coisa, disseram pessoas 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, conforme já noticiado.
Os negócios da Nvidia na China continuam enfrentando obstáculos políticos. A receita da China caiu 45% em relação ao ano anterior, para cerca de US$ 3 bilhões no trimestre mais recente. Ainda assim, no geral, a Nvidia atingiu US$ 57 bilhões em receita no terceiro trimestre, alta de mais de 60%, e se tornou a primeira empresa a valer US$ 5 trilhões no último outono.
A preocupação de longo prazo para a Nvidia é que empresas chinesas possam desenvolver software de código aberto que funcione em vários tipos de chips, não apenas nos da Nvidia. Grande parte da vantagem da Nvidia vem de sua plataforma de software CUDA, que prende os desenvolvedores ao uso de seus chips.
"Esse é o verdadeiro cenário de pesadelo", disse o analista da Seaport, Jay Goldberg.
Se os desenvolvedores chineses, obrigados a usar chips domésticos, criarem ferramentas de software que ganhem adoção mundial, isso pode abrir uma brecha no fosso competitivo da Nvidia.
O CEO da Nvidia, Jensen Huang, vê a situação de outra forma. "Como venho dizendo há muito tempo, a China está a nanossegundos atrás dos Estados Unidos em IA", escreveu ele no X em novembro. "É vital que os Estados Unidos vençam avançando rapidamente e conquistando desenvolvedores em todo o mundo."
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