Enquanto o Vale do Silício queima quase 700 bilhões de dólares em 2026 só para construir galpões cheios de placas gráficas, Xi Jinping subiu ao palco em Xangai e ofereceu o oposto: capacitação gratuita, infraestrutura compartilhada e um assento à mesa para quem historicamente só recebia produto pronto e caro. A distância entre essas duas cenas não é sobre qual país tem o modelo de linguagem mais inteligente. É sobre duas teorias completamente diferentes de como se ganha dinheiro e poder com tecnologia, e o Brasil, sem alarde, já assinou embaixo de uma delas.
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Boa leitura!
Em 17 de julho de 2026, na abertura da World AI Conference em Xangai, Xi Jinping anunciou que a China vai oferecer 5 mil vagas de treinamento e seminários em inteligência artificial para países em desenvolvimento ao longo dos próximos cinco anos. Prometeu também a criação de centros internacionais de cooperação em aplicações de IA junto a seis blocos regionais, ASEAN, Liga Árabe, União Africana, Comunidade de Estados Latino-Americanos e Caribenhos, Organização de Cooperação de Xangai e BRICS. Trinta países vão ganhar acesso ao MAZU, sistema chinês de alerta meteorológico baseado em IA voltado a prevenção de desastres.
No dia anterior, 16 de julho, 29 países assinaram em Xangai a criação da World Artificial Intelligence Cooperation Organization, organização intergovernamental sediada na própria cidade. Entre os fundadores estão Brasil, Rússia, Indonésia, África do Sul, Cuba, Etiópia, Quênia, Laos, Paquistão e Venezuela. Nenhuma potência do G7 aderiu. O secretário-geral da ONU, António Guterres, esteve presente à cerimônia, o que empresta à iniciativa um verniz de legitimidade multilateral que Pequim sabe explorar bem em fóruns internacionais.
Xi enquadrou o movimento em termos quase morais, dizendo que o mundo precisa evitar que a revolução da IA reproduza uma “nova injustiça histórica”, termo que ele mesmo usou para comparar a exclusão tecnológica do Sul Global à antiga divisão colonial. É retórica, evidentemente, mas retórica ancorada em compromissos concretos, o que muda o peso do discurso.
O outro lado do tabuleiro: os números da aposta americana
Para entender o tamanho da divergência estratégica, vale olhar os números do outro lado. Segundo projeções da Goldman Sachs, Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta e Oracle vão gastar entre 660 e 700 bilhões de dólares em capital de infraestrutura de IA só em 2026, quase dobrando o volume de 2025. O Citigroup elevou sua projeção de gasto total dos gigantes de tecnologia para mais de 2,8 trilhões de dólares até 2029. Segundo a Goldman Sachs, o custo de cada gigawatt de capacidade computacional gira em torno de 50 bilhões de dólares, e boa parte desse dinheiro já não vem mais de caixa próprio, vem de dívida emitida pelas próprias empresas, o que é uma mudança relevante em relação ao padrão mais conservador que essas companhias mantinham até poucos anos atrás.
Esse volume de investimento já preocupa dentro do próprio governo americano. Um relatório interno do Tesouro dos Estados Unidos, obtido pelo veículo NOTUS e destinado ao secretário do Tesouro Scott Bessent e ao presidente do Federal Reserve, alertou que uma eventual desaceleração no setor de IA poderia produzir ondas de choque em mercados de ações, crédito privado, financiamento de data centers, fabricantes de chips e concessionárias de energia, cenário que os analistas do próprio Tesouro compararam ao estouro da bolha das pontocom. O economista Ruchir Sharma descreveu o momento como reunindo os quatro sinais clássicos de bolha, sobreinvestimento, sobrevalorização, concentração excessiva de propriedade e alavancagem excessiva, e apontou a alta de juros como gatilho mais provável de um estouro em 2026. Ações como Nvidia e Broadcom chegaram a negociar com relação preço sobre vendas acima de 30, patamar historicamente associado a correções bruscas.
A diferença em relação à bolha pontocom, dizem os mais otimistas, é que as gigantes de tecnologia de hoje têm receita e lucro reais, não são empresas de fachada financiadas por capital especulativo sem modelo de negócio. Mas o próprio relatório do Tesouro reconhece que boa parte do sistema financeiro americano hoje depende de a IA cumprir promessas de produtividade que ainda não se confirmaram na prática.
A resposta chinesa: mais barato, aberto, e nascido da necessidade
Enquanto isso, a China consolidou uma estratégia de eficiência que só ficou clara para o público ocidental depois do lançamento do DeepSeek R1, no início de 2025. Os números de custo chocam quem está acostumado ao mercado americano. Em 2026, o modelo DeepSeek V4 cobra cerca de 0,30 dólar por milhão de tokens de entrada, contra 2,50 dólares cobrados pela API do GPT-5 da OpenAI, uma diferença que pode chegar a nove vezes menos em operações de grande escala. Em benchmarks de raciocínio matemático, o DeepSeek R1 chegou a superar o GPT-4o, e a versão V4 Pro empata com modelos de ponta como GPT-5.5 e Claude Opus em tarefas complexas, custando entre dez e treze vezes menos por token de saída.
Essa eficiência não nasce só de escolha estratégica, nasce também de necessidade imposta de fora. Desde 2022 os Estados Unidos mantêm controles crescentes sobre exportação de semicondutores avançados para a China, atingindo diretamente chips como o A100, H100 e, mais recentemente, o H200 da Nvidia. A política oscilou de forma dramática ao longo do último ano, com o governo Trump chegando a proibir totalmente as vendas em abril de 2025, revertendo a proibição três meses depois, proibindo de novo, e finalmente autorizando exportações do H200 sob revisão caso a caso a partir de janeiro de 2026, mediante uma sobretaxa de 25% para o governo americano sobre cada venda. Mesmo com essa liberação parcial, analistas do setor estimam que os Estados Unidos ainda mantêm uma vantagem de capacidade computacional de IA entre 21 e 49 vezes sobre a China em 2026, dependendo da métrica usada, o que significa que a eficiência chinesa em software está, em boa medida, compensando uma desvantagem real em hardware.
Vale registrar também que a ascensão do DeepSeek não é isenta de controvérsia. A OpenAI enviou um memorando ao Comitê Seleto da Câmara dos EUA sobre a China alegando que engenheiros do DeepSeek teriam contornado restrições de acesso para destilar respostas de modelos americanos e treinar seus próprios sistemas a partir delas, o que violaria termos de uso. A Anthropic afirmou ter detectado campanhas semelhantes de destilação em escala industrial por parte de empresas chinesas. O próprio DeepSeek não negou diretamente as acusações, apenas afirmou ter usado modelos abertos como base de parte de seu treinamento. Isso não invalida o mérito técnico da eficiência chinesa, mas complica a narrativa de vitória pura da engenharia sobre o dinheiro.
A aposta central: quem lucra não é quem constrói a estrutura, é quem constrói em cima dela
O argumento estratégico chinês, e da leitura mais provocativa sobre essa disputa, é que a corrida atual repete, em outra escala, o que aconteceu depois do estouro da bolha pontocom em 2000. Naquele ciclo, o Nasdaq perdeu mais de 75% do valor até 2002 e levou até 2015 para voltar ao patamar anterior. Quem investiu no auge da euforia especulativa amargou até quinze anos sem retorno real. Mas a infraestrutura de fibra óptica, servidores e protocolos abertos construída durante aquela bolha não desapareceu, ela ficou barata e disponível, e foi sobre essa base que empresas como Amazon, Google e a própria Microsoft, na sua reinvenção como provedora de nuvem, construíram os negócios que dominam a economia digital até hoje.
A aposta chinesa é que o mesmo padrão vai se repetir com IA. Se a infraestrutura proprietária americana se tornar excessivamente cara ou se a bolha de capital especulativo estourar como o Tesouro americano teme, os modelos abertos e baratos que a China está distribuindo agora podem se tornar a base sobre a qual desenvolvedores no Sul Global, e também nos próprios Estados Unidos, vão construir os produtos que realmente geram receita recorrente. Nessa leitura, controlar a infraestrutura bruta seria uma posição de poder de curto prazo, arriscada e cara, enquanto controlar a camada de aplicação, o produto que chega ao usuário final, seria o verdadeiro prêmio de longo prazo.
Onde o argumento tropeça
O primeiro furo é que os Estados Unidos não são um bloco monolítico e fechado. Empresas americanas como a Meta também lançam modelos abertos e competem diretamente com a proposta de valor chinesa, o que enfraquece a ideia de uma dicotomia limpa entre um país que abre e outro que fecha.
O segundo furo é que modelos chineses hospedados na China trazem problemas próprios de privacidade e governança, dados processados em servidores sob jurisdição do Partido Comunista Chinês, respostas que replicam narrativas oficiais em temas sensíveis, e episódios como o banimento do DeepSeek na Itália menos de 72 horas depois do lançamento por preocupações de proteção de dados. Trocar dependência de Big Tech americana por dependência de infraestrutura estatal chinesa não é necessariamente uma vitória de soberania digital, pode ser só uma troca de patrão.
O terceiro furo é econômico. A própria China enfrenta desaceleração de crescimento, pressão demográfica e um mercado imobiliário ainda se recuperando de anos de crise, o que levanta dúvida sobre a capacidade real de sustentar compromissos de capacitação global em larga escala por cinco anos consecutivos sem cortes no meio do caminho, prática comum em diplomacia de grandes potências independentemente da bandeira.
O quarto furo é que a vantagem de hardware americana, mesmo com a eficiência chinesa em software, continua sendo estrutural. Uma diferença de até 49 vezes em capacidade computacional bruta não desaparece só porque um modelo chinês custa menos por token, ela significa que, em tarefas que exigem escala massiva de treinamento e não apenas eficiência de inferência, o teto chinês ainda é mais baixo.
Cenários possíveis daqui para frente
O primeiro cenário, favorável à China, é o de consolidação, no qual a estratégia de abertura e capacitação replica o que a diplomacia de infraestrutura chinesa já fez em telecomunicações ao longo da última década, tornando o país parceiro tecnológico preferencial de dezenas de nações do Sul Global em inteligência artificial, com efeitos econômicos e geopolíticos que se estendem por gerações.
O segundo cenário, cético, é o de promessa parcialmente cumprida, no qual as dificuldades econômicas internas chinesas e a complexidade de sustentar centros de cooperação em seis blocos regionais simultaneamente resultam em compromissos que ficam bem no anúncio e mal na execução, um padrão observável em diversas iniciativas de cooperação Sul-Sul ao longo da história recente.
O terceiro cenário, o mais disruptivo para ambos os lados, é o de estouro real da bolha americana combinado com consolidação chinesa insuficiente, no qual nem a infraestrutura proprietária dos Estados Unidos nem a rede de capacitação chinesa se tornam a base dominante, e o campo fica aberto para atores regionais, incluindo empresas latino-americanas, africanas e asiáticas, construírem soluções próprias sobre uma combinação pragmática de ferramentas abertas e fechadas, sem lealdade geopolítica fixa a nenhuma das duas potências.
O quarto cenário é o da coexistência assimétrica, o mais provável no curto prazo segundo a maioria dos analistas que escreveram sobre o assunto e pude consultar, em que os Estados Unidos mantêm liderança em modelos de fronteira absoluta para tarefas que exigem o máximo de capacidade computacional, enquanto a China domina o segmento de eficiência de custo e distribuição em massa para mercados sensíveis a preço, exatamente o perfil da maioria dos países do Sul Global, criando dois ecossistemas paralelos que raramente competem diretamente pelo mesmo cliente.
Perguntas para deixar fermentando
Um sistema de IA aberto, construído e distribuído por um Estado, é uma alternativa genuinamente mais democrática ao monopólio corporativo americano, ou é só outra forma de dependência tecnológica, trocando reféns de acionistas do Vale do Silício por reféns de decisões de Pequim? Se a bolha de capital especulativo em torno da IA americana realmente estourar nos próximos dois anos, como sugere o relatório interno do próprio Tesouro dos Estados Unidos, quem vai estar mais bem posicionado para herdar os pedaços, os países que apostaram cedo na infraestrutura aberta chinesa, ou os desenvolvedores que souberam não depender de nenhuma das duas potências? E, mais perto de casa, o que significa o Brasil ser membro fundador de uma organização de cooperação em IA sediada em Xangai justamente no momento em que negocia, ao mesmo tempo, uma trégua tarifária com Washington?
Fontes:
Al Jazeera — https://www.aljazeera.com/economy/2026/6/1/us-says-ban-on-ai-chip-shipments-applies-to-chinese-firms-outside-china,
Bureau of Industry and Security (Departamento de Comércio dos EUA) — https://www.bis.gov/press-release/department-commerce-revises-license-review-policy-semiconductors-exported-china,
Built In — https://builtin.com/articles/trump-lifts-ai-chip-ban-china-nvidia,
CNBC — https://www.cnbc.com/2026/07/17/x-china-ai-summit-risks-security.html,
CNBC — https://www.cnbc.com/2026/02/26/nvidia-china-chip-sales-export-controls-ai-competition.html,
Euronews — https://www.euronews.com/business/2026/01/14/president-trump-again-eases-restrictions-on-h200-chip-exports-to-china,
Futurum Group — https://futurumgroup.com/insights/ai-capex-2026-the-690b-infrastructure-sprint/,
MR Online — https://mronline.org/2026/07/21/xi-jinping-outlines-chinas-vision-for-the-future-of-artificial-intelligence/,
NOTUS — https://www.notus.org/economy/treasury-internal-report-warning-dangers-ai-bubble,
Portal do Governo da China (english.www.gov.cn) — https://english.www.gov.cn/news/202607/17/content_WS6a59a5c3c6d00ca5f9a0c439.html,
PYMNTS — https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2026/us-treasury-report-warns-ai-bubble-could-trigger-economic-shockwaves/,
Reuters (via Yahoo Finance) — https://finance.yahoo.com/news/citigroup-forecasts-big-techs-ai-111915251.html,
SEC, Formulário 10-K da Nvidia — https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1045810/000104581026000021/nvda-20260125.htm,
Xinhua — https://english.news.cn/20260717/893fe11097db460ea31b98f131e34ef0/c.html,
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