Como está evoluindo a corrida de IA entre Estados Unidos e China?

À medida que os agentes de IA ganham tração, cresce também o custo do chamado"tokenmaxxing". Solicitações executadas por agentes podem consumir até 15 vezes mais tokens do que solicitações conduzidas por humanos, tornando o custo de inferência uma variável cada vez mais importante na escolha dos modelos. Nesse contexto, desenvolvedores chineses vêm emergindo como fornecedores atraentes.

Uma série de lançamentos de modelos open-weight neste verão nos EUA, como o Kimi K3, da Moonshot AI, e o GLM-5.3, da Z.ai, aproximou-se da fronteira de capacidade dos modelos americanos, mantendo-se gratuita para download e significativamente mais barata de operar. Os Estados Unidos ainda lideram em capacidade, mas a China compete de forma agressiva em custo, abertura e distribuição.

Para os investidores, a principal questão é saber se modelos mais baratos irão pressionar o poder de precificação dos laboratórios americanos ou reduzir os custos de adoção a ponto de expandir o mercado. Até o momento, eles não comprometeram a tese de investimento em IA, mas podem ter levado o setor a uma nova fase em que custo e eficiência são tão importantes quanto capacidade e velocidade.

O placar da IA

• Capacidade: Os Estados Unidos ainda lideram, mas os modelos chineses reduziram a distância. Os melhores modelos open-weight chineses estão agora a cerca de uma geração da fronteira tecnológica¹, apesar dos controles dos EUA sobre a exportação de chips. E a fronteira continua avançando: os modelos americanos mais recentes são treinados nos sistemas Blackwell de última geração da Nvidia, enquanto os laboratórios chineses continuam extraindo mais desempenho de uma capacidade computacional limitada.
• Preço: Os modelos chineses continuam mais baratos, mas a vantagem de preço frequentemente diminui quando medida por tarefa executada. Os preços por token podem superestimar essa vantagem, já que os modelos diferem na quantidade de tokens que utilizam para chegar a uma resposta². Além disso, modelos open-weight podem ser gratuitos para download, mas não são gratuitos para operar. Assim, chips, energia elétrica e capacidade de data centers impõem um piso aos custos de inferência. Os modelos americanos também estão avançando rapidamente na curva de custos³.  
• Uso: Os modelos chineses estão ganhando tração, especialmente em cargas de trabalho baseadas em agentes. Na OpenRouter, modelos de origem chinesa já processam mais tokens do que modelos de origem americana, mas participação em tokens não é o mesmo que participação de mercado. Agentes executados por longos períodos geram muito mais tokens do que interações curtas, e os modelos chineses estão fortemente concentrados nesse tipo de uso. Quando medido pelo número de solicitações, os modelos americanos ainda processam um volume ligeiramente maior de atividade, e provavelmente muito mais quando as cargas de trabalho corporativas são consideradas.⁴
• Empresas: Dois ecossistemas podem coexistir. Grandes empresas americanas ainda utilizam predominantemente modelos dos EUA, enquanto grandes empresas chinesas tendem a adotar modelos domésticos, refletindo exigências regulatórias, critérios de contratação e necessidades de governança de dados. Os modelos open-weight estão ajudando a reduzir essa divisão, permitindo que empresas americanas hospedem modelos de origem chinesa em ambientes privados ou por meio de provedores de nuvem. Ainda assim, questões relacionadas à segurança, confiabilidade e risco jurídico devem fazer com que a adoção corporativa permaneça mais segmentada do que os dados de uso entre desenvolvedores sugerem.⁵

O que isso significa para os investidores

Poucos acontecimentos colocaram tanto à prova a confiança na sustentabilidade do boom da IA nos Estados Unidos quanto a ascensão de modelos chineses capazes e de baixo custo, e a volatilidade associada a novos avanços nessa frente provavelmente deve continuar. A principal implicação está na economia da inteligência artificial, à medida que o custo para alcançar um determinado nível de desempenho em IA cai rapidamente. 

Estados Unidos e China estão construindo ecossistemas de IA paralelos, mas cada vez mais interconectados. Enquanto os EUA mantêm a liderança na fronteira tecnológica, a China exerce influência crescente sobre custos e disseminação da tecnologia. E a liderança em IA não deve ser considerada garantida. Como mostram ciclos tecnológicos anteriores, os primeiros líderes nem sempre permanecem na dianteira. 

Para os investidores, isso reforça a importância da diversificação entre desenvolvedores de modelos, fornecedores de infraestrutura habilitadora e empresas bem posicionadas para transformar inteligência artificial mais barata em ganhos sustentáveis de produtividade.

¹A Epoch AI estima que os principais modelos open-weight estão, em média, quatro meses atrás da fronteira dos modelos fechados, o equivalente a aproximadamente uma geração dentro de uma mesma família de modelos (29 de maio de 2026). Já o UK AI Security Institute estima essa diferença entre quatro e sete meses em tarefas de cibersegurança (17 de julho de 2026).

² Por exemplo, a Artificial Analysis concluiu que, embora o GLM-5.3 Max tenha um preço combinado por token inferior ao do GPT-5.6 Terra Max, o Terra apresenta menor custo por tarefa de benchmark, de US$ 1,40 ante US$ 2,01.

³ Os desenvolvedores americanos responderam à concorrência tanto com cortes de preços quanto com novas versões de menor custo. A OpenAI reduziu em 80% os preços da API do GPT-5.6 Luna e em 20% os do Terra em julho; a Anthropic tornou permanente o preço promocional do Sonnet 5, em vez de elevá-lo como planejado; e o Google continuou ampliando a oferta das versões Flash, voltadas para workloads de alto volume e menor custo.

⁴ A OpenRouter é uma plataforma voltada para desenvolvedores que distribui solicitações de API entre centenas de modelos. Por isso, suas métricas de uso tendem a refletir mais fortemente workloads de desenvolvedores e aplicações baseadas em agentes. A plataforma subrepresenta workloads corporativos, que em sua maioria são executados nas grandes plataformas de nuvem ou diretamente junto aos desenvolvedores de modelos, como OpenAI e Anthropic.

⁵ Modelos open-weight chineses estão disponíveis de forma totalmente gerenciada em plataformas de nuvem dos Estados Unidos, onde são executados em infraestrutura americana e sem envio de dados dos clientes para empresas chinesas. No entanto, acesso aos pesos do modelo não equivale a transparência total, já que os dados utilizados no treinamento e a origem dos modelos permanecem não divulgados, o que pode dificultar análises de conformidade regulatória e de propriedade intelectual

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