Eu acompanhava a história da ZTE há oito anos, quando ocorreu a catástrofe - uma proibição americana total a parou imediatamente. Uma empresa com 80 mil funcionários e receitas que ultrapassam um trilhão de yuans desapareceu do mapa em um dia. A cena foi dolorosa: sem chips Qualcomm, sem licença do Android. A história terminou com uma multa de 1,4 bilhão de dólares e perdas anuais de até 7 bilhões de yuans.

Mas o que aconteceu em fevereiro de 2026 foi completamente diferente. DeepSeek anunciou um modelo multimídia V4 que dependerá inteiramente de chips locais, sem NVIDIA. A reação inicial do mercado foi de ceticismo, mas por trás desse anúncio há uma questão mais profunda: como a China construiu uma verdadeira independência no poder computacional?

A verdade é que o que sufoca as empresas chinesas de IA não são apenas os chips. É o CUDA - a plataforma da NVIDIA que monopolizou todo o ecossistema desde 2006. Mais de 4,5 milhões de desenvolvedores globais estão ligados a ela, e cada linha de código que escrevem aprofunda o fosso. Quando os EUA impuseram uma proibição ao A100, depois ao H100 e ao H20, as empresas chinesas perceberam que o problema real não era o chip, mas o ambiente de software completo.

Mas há uma saída. De final de 2024 a 2025, as empresas chinesas adotaram uma estratégia completamente diferente: modelos de especialistas híbridos. A ideia é simples - em vez de ativar o modelo inteiro, ele é dividido em pequenos especialistas, ativando apenas os mais relevantes para a tarefa. O DeepSeek V3 é um exemplo claro: 671 bilhões de transações, mas apenas 37 bilhões ativadas, ou seja, 5,5%. O custo de treinamento? 5,576 milhões de dólares contra 78 milhões do GPT-4. A diferença é enorme.

Essa evolução nos algoritmos se refletiu diretamente nos preços. A interface do DeepSeek custa 0,028 dólares por milhão de tokens, contra 5 dólares do GPT-4. Licenças 25 a 75 vezes mais baratas. Em fevereiro de 2026, o uso de modelos chineses no OpenRouter aumentou 127% em apenas três semanas, ultrapassando os Estados Unidos pela primeira vez.

Mas reduzir os custos de inferência não resolve o problema do treinamento - esse buraco negro do poder computacional. De onde vêm as "escavadeiras" treinadas?

A resposta está em uma pequena cidade no sudeste da China. Em 2025, foi construída uma linha de produção de computação completa em apenas 180 dias. Processador Loongson 3C6000 e placa T100 de Taichu Yuanqi - ambos totalmente locais. Produção: um servidor a cada cinco minutos. O mais importante? Esses chips começaram a treinar modelos grandes de verdade. A Zhipu AI treinou totalmente o GLM-Image usando chips chineses. Uma operadora treinou seu grande modelo em um pool de computação local com dezenas de milhares de unidades de processamento.

Isso não é uma inferência - é um treinamento. Uma mudança de paradigma total.

Por trás disso está a Huawei Ascend. Até o final de 2025, o número de desenvolvedores ultrapassou 4 milhões, com mais de 3.000 parceiros. 43 modelos principais foram treinados na plataforma Ascend. Em março de 2026, a Huawei lançou o SuperPoD no mercado externo. A capacidade de processamento do Ascend 910B atingiu o nível do A100 da NVIDIA. A lacuna passou de inutilizável para utilizável.

Enquanto os EUA enfrentam uma crise elétrica real - Virgínia, Geórgia e Illinois suspenderam novos projetos de data centers. O consumo de energia pode chegar a 12% da eletricidade americana até 2030, e a rede já está sobrecarregada.

A China, por outro lado, produz o dobro de eletricidade dos EUA, e os preços da energia industrial no Ocidente são de apenas 0,03 dólares - um quarto do preço nos EUA. Isso significa uma capacidade energética enorme que pode ser direcionada para computação.

Agora, a IA chinesa está silenciosamente saindo para o mundo - mas não o produto ou a fábrica. O que sai é o token (Token). A pequena unidade de informação que os modelos processam tornou-se uma nova mercadoria digital. É produzida em fábricas de computação, transportada por cabos submarinos para o mundo todo.

A distribuição dos usuários do DeepSeek diz muito: China 30,7%, Índia 13,6%, Indonésia 6,9%, EUA 4,3%. Suporta 37 idiomas. Em 2025, 58% das startups de IA integraram o DeepSeek em sua infraestrutura tecnológica. Na China, dominou 89% do mercado.

Isso me lembra de outra guerra há quarenta anos. O Japão, em 1986, assinou um acordo de semicondutores sob pressão dos EUA. Estava no auge - controlava 51% do mercado global até 1988. Mas após o acordo, tudo mudou. Agora, sua participação caiu para apenas 7%. Os gigantes saíram um a um.

A tragédia japonesa foi aceitar ser o melhor produto em um sistema de divisão global, mas não construir um sistema independente. Quando a onda recuou, eles ficaram apenas com a produção.

A China hoje está em uma encruzilhada semelhante, mas diferente. Enfrentamos pressões enormes - três rodadas de proibição de chips em ascensão. Mas desta vez escolhemos um caminho mais difícil: melhorias máximas nos algoritmos, avanço dos chips locais de inferência para treinamento, acumulação de milhões de desenvolvedores no sistema Ascend, e depois uma disseminação global dos Tokens nos mercados emergentes.

Cada passo constrói um sistema industrial independente que o Japão nunca teve.

Em 27 de fevereiro de 2026, três empresas de chips locais divulgaram seus resultados no mesmo dia. Metade delas é fogo, metade é água. O fogo são as receitas que crescem 453%, 243% e 121%. A água são as perdas, chegando a 1,8 bilhão de dólares. Cada perda é dinheiro real na busca por construir um ecossistema independente - pesquisa e desenvolvimento, suporte de software, engenheiros no campo resolvendo problemas um a um.

Estas não são perdas por má gestão. São uma taxa de guerra que precisa ser paga.

Há oito anos, perguntávamos: podemos ficar? Hoje, a pergunta é: quanto devemos pagar para ficar? O mesmo preço é o progresso.