Uma coisa que notei recentemente que merece atenção. Em fevereiro passado, a DeepSeek anunciou que o seu novo modelo iria colaborar com fabricantes de chips totalmente locais, sem depender da Nvidia. "Nós não usamos Nvidia" - uma frase simples, mas carregada de implicações profundas.

O mercado inicialmente desconfiou. É razoável abandonar a Nvidia, que detém mais de 90% do mercado de chips de treino? Mas o que está a acontecer aqui é mais profundo do que uma simples decisão comercial. Trata-se de uma verdadeira independência no poder de computação.

A verdade preocupante é que o que sufoca as empresas chinesas não são os chips em si, mas algo chamado CUDA. Esta plataforma da Nvidia controla praticamente tudo no mundo da inteligência artificial. Cada desenvolvedor, cada framework, cada projeto - todos estão interligados com ela. Construir um ambiente alternativo significa reescrever décadas de evolução, ferramentas e experiência. Quem vai suportar esse custo?

Mas a China escolheu um caminho diferente. Em vez de confronto direto, optou por infiltração através de algoritmos. No final de 2024 e início de 2025, as empresas chinesas de IA migraram coletivamente para modelos de especialistas híbridos. A ideia é simples: em vez de ativar um modelo grande completo, dividi-lo em especialistas menores e ativar apenas os mais relevantes. O DeepSeek V3 é um exemplo perfeito - 671 bilhões de parâmetros, mas ativando apenas 37 bilhões deles, ou seja, apenas 5,5%. Custo de treino? Apenas 5,576 milhões de dólares. O GPT-4 custou cerca de 78 milhões. A diferença é enorme.

Essa diferença refletiu-se diretamente no preço. O preço da API do DeepSeek é de 25 a 75 vezes mais barato que o do Claude. Resultado? Em fevereiro, a quota dos modelos chineses no OpenRouter aumentou 127% em apenas três semanas, ultrapassando os EUA pela primeira vez. Há um ano, não passava de 2%. Agora aproxima-se de 60%.

Mas aqui vem a parte realmente importante. Reduzir o custo de inferência não resolve o problema fundamental - o treino. E isso exige uma capacidade computacional enorme.

Em Changzhou, uma cidade pequena conhecida pelo aço inoxidável, foi construída uma linha de produção local de 148 metros. Do assinatura à produção, levou apenas 180 dias. O núcleo? Chips totalmente locais: processador Loongson 3C6000 e a placa Taichu Yuanqi para aceleração industrial. Em operação total, produz cinco unidades por minuto. O mais importante é que esses chips já estão a realizar tarefas de treino realmente massivas.

Em janeiro de 2026, a Zhipu lançou, em colaboração com a Huawei, o modelo GLM-Image - o primeiro modelo avançado de geração de imagens treinado inteiramente com chips chineses locais. Logo a seguir, treinou-se um enorme modelo "estrela" numa infraestrutura de computação chinesa local.

Este é um verdadeiro salto qualitativo. A inferência exige requisitos relativamente baixos. O treino? Requer processamento de volumes massivos de dados e cálculos complexos de gradiente. As exigências sobem dez vezes em termos de potência de computação, largura de banda e ecossistema de software.

A Huawei Ascend é a força real aqui. Até o final de 2025, o número de desenvolvedores na plataforma Ascend ultrapassou 4 milhões. Mais de 3000 parceiros. 43 modelos principais treinados com base nela. Mais de 200 modelos de código aberto adaptados.

Na conferência MWC de março de 2026, a Huawei lançou o SuperPoD no mercado externo pela primeira vez. A capacidade de processamento do Ascend 910B atingiu o nível do NVIDIA A100. A lacuna passou de inutilizável para utilizável.

Mas há outro lado que muitos não falaram: energia. O fim do poder de cálculo é realmente energia. E aqui a disparidade é exatamente oposta.

A China produz 10,4 trilhões de quilowatt-hora por ano. Os EUA, 4,2 trilhões. A China produz 2,5 vezes mais do que os EUA. E o mais importante? O consumo doméstico na China representa apenas 15% do total, enquanto nos EUA chega a 36%. Isto significa uma enorme capacidade energética industrial que pode ser direcionada para construir computação.

Nos custos, os preços da eletricidade nas regiões de concentração de IA nos EUA variam entre 0,12 e 0,15 dólares por quilowatt-hora. Na China ocidental? Cerca de 0,03 dólares. Um quarto a um quinto do preço americano. E enquanto os EUA enfrentam problemas reais de energia - Virgínia e Geórgia suspenderam aprovações de novos centros de dados - a IA chinesa avança silenciosamente para o exterior.

Mas desta vez, o que sai não é o produto ou a fábrica. É o Token - a menor unidade que os modelos de IA processam. Produzido em fábricas de computação chinesas, depois transmitido por cabos submarinos para o mundo todo. Uma nova commodity digital.

Os dados de distribuição de utilizadores do DeepSeek contam a história: China 30,7%, Índia 13,6%, Indonésia 6,9%, EUA 4,3%. Suporta 37 línguas. Muito popular em mercados emergentes. 26 mil empresas globais têm contas. Na China, domina 89% do mercado.

Isto é exatamente como uma guerra de independência industrial de há quarenta anos. Em 1986, o Japão assinou um acordo de semicondutores com os EUA. A indústria japonesa estava no auge - controlava 51% do mercado global em 1988. Mas após a assinatura? A quota de DRAM do Japão caiu de 80% para 10%. Em 2017, restavam apenas 7% do mercado de ICs. Os gigantes saíram por divisão, aquisição ou perdas contínuas.

A diferença é que o Japão aceitou ser o melhor produtor num sistema global dominado por uma potência, mas não construiu um sistema ambiental independente. Quando a maré virou, percebeu que não tinha mais do que a produção em si.

A China está numa encruzilhada semelhante, mas completamente diferente. Enfrenta pressões externas enormes - três rodadas de restrições de chips, com aumento contínuo. Mas desta vez, escolheu um caminho muito mais difícil: melhorias extremas de algoritmos, avanço dos chips locais do inferência ao treino, acumulação de 4 milhões de desenvolvedores no sistema Ascend, e depois a disseminação do Token globalmente. Cada passo constrói um sistema industrial independente que a Japão nunca teve.

Em 27 de fevereiro de 2026, três empresas locais de chips divulgaram relatórios de desempenho no mesmo dia. Kimo viu receitas crescerem 453% e lucros anuais pela primeira vez. Moi Tun cresceu 243%, mas perdeu 1 bilhão. Muxi cresceu 121%, quase 800 milhões de perdas.

Metade é fogo, metade é água. O fogo é a sede insaciável do mercado. O vazio de 95% deixado pela Nvidia está sendo preenchido gradualmente. O mercado precisa de uma alternativa real. Esta é uma oportunidade estrutural muito rara de tensões geopolíticas.

A água é o custo enorme de construir o ecossistema. Cada perda de dinheiro real é paga na busca por construir CUDA local. Pesquisa e desenvolvimento, suporte de software, engenheiros enviados para resolver problemas de tradução um a um. Essas perdas não são má gestão - são um imposto de guerra que deve ser pago.

Estes três relatórios financeiros retratam com maior sinceridade a verdadeira imagem desta guerra pelo poder de cálculo. Não é uma vitória inspiradora, mas uma batalha feroz travada na linha de frente, com sangue a escorrer.

Mas a forma de guerra já mudou de fato. Há oito anos, discutíamos: podemos ficar? Hoje, discutimos: qual o preço a pagar para ficar? O próprio preço é o progresso.