EUA e China estão disputando a mesma corrida da IA?
A corrida pela liderança mundial em inteligência artificial deve ganhar um novo capítulo no fim deste mês, quando o presidente chinês, Xi Jinping, irá a Washington se encontrar com Donald Trump. Mas enquanto Estados Unidos e China disputam quem dará as cartas na tecnologia que promete transformar a economia mundial, começam a aparecer sinais de que os dois países talvez não estejam participando da mesma corrida.
Nos EUA, a disputa pela IA vem acompanhada de uma explosão de investimentos das gigantes de tecnologia, que demandam centenas de bilhões de dólares em meio a apostas de que os gastos atuais se convertam em receitas e ganhos de produtividade capazes de sustentar os elevados valuations das big techs. Na China, a inteligência artificial também atrai capital e especulação, mas está inserida em uma estratégia econômica na qual desenvolvimento tecnológico, política industrial e planejamento estatal ocupam um espaço diferente.
Essa diferença começa a alterar os termos da disputa. O encontro entre Trump e Xi a partir de 24 de setembro deve tornar ainda mais evidente uma corrida que envolve não apenas tecnologia, mas diferentes maneiras de financiá-la, disseminá-la ao mundo e incorporá-la à economia real. E quando os competidores não correm exatamente da mesma maneira, o próprio significado de vencer pode ser diferente de cada lado do Pacífico.
Uma disputa em paralelo
Em edição recente, a Foreign Policy chamou a atenção para o fato de que EUA e China parecem estar realizando debates distintos sobre a inteligência artificial. Segundo a revista, a corrida americana está fortemente associada à busca pela fronteira tecnológica e à capacidade incessante de financiar modelos cada vez mais poderosos.
Já a China passou a buscar por avanços tecnológicos com modelos mais baratos, abertos e capazes de alcançar maior escala. Essa diferença já começa a aparecer fora das telas: de restaurantes onde robôs preparam e servem refeições a frotas de táxis autônomos circulando pelas cidades chinesas, a IA vem sendo incorporada a atividades cotidianas.
É justamente aí que a disputa começa a mudar de natureza. Parte dessa diferença está na arquitetura computacional. Ainda que essas inovações, como a chamada “mistura de especialistas” (MoE, na sigla em inglês), não sejam uma exclusividade Made in China, as sucessivas restrições impostas por Washington ao acesso chinês a chips mais avançados acabaram ajudando a empurrar empresas chinesas para outra direção: desenvolver modelos capazes de entregar resultados competitivos usando menos capacidade computacional e custos menores.
O correspondente Felipe Santana explicou no Jornal Nacional que a solução desenvolvida pela DeepSeek criou uma espécie de “cérebro diferente”. Em termos simplificados, uma das técnicas utilizadas permite que o modelo de IA acione apenas os grupos de parâmetros necessários para determinada tarefa — os chamados especialistas. É como se fossem “cérebros” menores, focados em determinados temas, que estão conectados por um sistema central, mais generalista. Ao invés de mobilizar toda a estrutura de inteligência artificial a cada comando, gasta-se menos recurso e menos energia para processar e cruzar volumes de dados, reduzindo também o uso de memória.
O resultado expôs uma contradição da estratégia americana. O maior sinal veio em janeiro de 2025, quando a DeepSeek apresentou um modelo com técnicas de eficiência que abalou o mercado financeiro. As ações da Nvidia tombaram quase 20% em um único pregão, em meio ao temor dos investidores de que desenvolver uma IA de ponta exigiria menos chips e menos dinheiro do que se imaginava.
Portanto, a investida dos EUA de limitar o acesso chinês a tecnologias consideradas estratégicas não foi suficiente para retirar a China da corrida pela IA, nem impedir o país de avançar. Ao contrário, gerou incentivos para o desenvolvimento de alternativas domésticas — e isso mudou os termos da competição.
Afinal, se é possível obter resultados competitivos gastando menos, a disputa deixa de ser apenas sobre quem consegue construir a inteligência artificial mais poderosa. Passa também pela pergunta sobre quanto será necessário investir para construí-la — e qual retorno será possível extrair desse investimento.
Quando o futuro vale bilhões
O tamanho dessa aposta ajuda a dimensionar o risco. As chamadas “Sete Magníficas” (Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia e Tesla) devem investir entre US$ 700 bilhões e US$ 750 bilhões apenas neste ano, cerca de sete vezes o volume de 2021 e uma alta de até 80% em relação a 2025.
Para Li Xunlei, economista-chefe da Zhongtai Securities, essa corrida americana cria uma espécie de dilema. “Não expandir o Capex (despesas de capital) significa morte certa, mas expandi-lo também não garante a sobrevivência”, afirmou durante o programa TAI XUE, no estilo TED, produzido pelo think tank New Economist.
Ou seja, nenhuma das empresas do Vale do Silício pode correr o risco de ficar para trás em uma transformação capaz de redefinir seus próprios negócios. Mas gastar centenas de bilhões de dólares também não garante que as receitas futuras serão suficientes para remunerar todo esse capital. É justamente nessa distância entre expectativa e resultado que está o risco de uma bolha.
Em entrevista ao jornalista Breno Altman, o economista José Kobori afirmou que o problema aparece quando o mercado passa a atribuir aos ativos um valor baseado em uma geração futura de caixa que pode não se materializar. E arrisca uma previsão: a economia mundial ainda deve atravessar 2026 sem o estouro da bolha, mas talvez a crise “não passe mais de um ano” — o que coloca 2027 no horizonte de uma eventual correção.
A questão central é relativamente simples: empresas estão investindo centenas de bilhões de dólares na construção de data centers, chips, modelos e infraestrutura porque esperam que a IA produza receitas e ganhos de produtividade capazes de justificar esse investimento. Se isso não ocorrer na magnitude esperada, a diferença entre expectativa e resultado terá de ser corrigida — inclusive no preço dos ativos.
E o impacto dessa aposta na inteligência artificial pode atingir outros mercados, como o de dívida. Recentemente, os juros dos títulos longos do Tesouro dos EUA (Treasuries) rondaram as máximas em quase duas décadas, com a onda de emissões corporativas de longo prazo ligadas à IA adicionando pressão aos bônus americanos, já afetados pela perspectiva de aumento da dívida pública.
Segundo o ING, as emissões para financiar investimentos em IA nos EUA cresceram dez vezes em relação a apenas alguns anos atrás — e o setor de tecnologia, mídia e telecomunicações (TMT) já responde por mais de 40% das emissões de dívida corporativa em 2026.
Mas a China também tem espuma. Li, da Zhongtai Securities, não vê o mercado chinês imune ao fenômeno que identifica nos EUA. O economista observa que o STAR 50, índice acionário da Bolsa de Xangai que reúne grandes companhias de inovação científica e tecnológica, chegou a negociar acima de 170 vezes o lucro das empresas.
Porém, parte importante do investimento chinês em IA está conectada a uma estratégia mais ampla de infraestrutura tecnológica e autonomia em semicondutores ligadas aos objetivos nacionais de desenvolvimento econômico. Isso cria outro tipo de risco: excesso de capacidade, duplicação de projetos ou má alocação de recursos.
Nenhum dos dois modelos, portanto, elimina a possibilidade de desperdício. A diferença parece estar em onde o risco se concentra — e no que resta depois que a expectativa é corrigida.
Seja como for, há um elemento fundamental nessa equação: quando um concorrente demonstra que talvez seja possível permanecer na disputa desenvolvendo modelos competitivos usando menos capacidade computacional a custos menores, o risco da distância que se pode abrir entre o retorno que os investimentos precisam produzir e o que será efetivamente produzido fica ainda mais sensível.
O que está sendo financiado?
A pergunta, então, deixa de ser apenas se a inteligência artificial americana produzirá receitas suficientes para remunerar todo esse investimento. Passa a ser também qual retorno será possível obter se a concorrência reduzir o custo de desenvolver e disseminar a própria IA.
Enquanto as maiores empresas de tecnologia americanas disputam a construção dos modelos mais sofisticados — e mais caros — do mundo, a China vem apostando na criação de um ecossistema tecnológico utilizado para uma ampla variedade de aplicações, com a disseminação de modelos de código aberto, mais baratos e considerados suficientemente eficientes podendo produzir outro tipo de liderança.
Em outras palavras, enquanto a fronteira tecnológica permanece central para os dois países, a escala também começa a se tornar uma medida da disputa.
Isso não significa que a China tenha encontrado um caminho necessariamente melhor — nem que os Estados Unidos estejam fazendo uma aposta errada. Significa que uma maneira diferente de organizar a resposta econômica e tecnológica começa a interferir na dinâmica da outra. E talvez seja justamente isso que esteja em jogo quando Xi Jinping e Donald Trump se encontrarem em Washington.
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