O que aconteceu nos últimos anos na corrida de IA é extremamente interessante. Em 2018, a ZTE quase entrou em parada cardíaca devido à proibição de exportação dos EUA. Mas agora, a história é completamente diferente.

O verdadeiro gargalo não é apenas o hardware de chips. O verdadeiro estrangulamento é o ecossistema CUDA da NVIDIA. Vocês sabiam que mais de 90% dos desenvolvedores de IA no mundo dependem do CUDA? Isso não é apenas uma ferramenta, é uma roda de impulso que quase impossível de substituir. Dez anos de desenvolvimento, milhões de desenvolvedores, milhares de aplicações — tudo construído em cima do CUDA. Como um ecossistema sem alternativa.

Mas na China, a abordagem é diferente. Em vez de confronto direto, eles pivotaram para otimização de algoritmos. O DeepSeek V3 é um exemplo perfeito — 671 bilhões de parâmetros, mas usando apenas 5,5% por inferência. O custo de treinamento é de apenas 5,6 milhões de dólares, comparado ao GPT-4 que custa $78 milhões. Além disso, o preço da API é de 25 a 75 vezes mais barato. Essa é a força da engenharia inteligente.

Agora, a produção de infraestrutura de computação local está acelerando. Novas linhas de produção de servidores estão surgindo, usando chips nacionais como Loongson e TaiChu Yuanqi. O marco chave é este — os chips locais evoluíram de apenas inferência para capacidade completa de treinamento. É um salto qualitativo. O ecossistema Ascend da Huawei tem agora 4 milhões de desenvolvedores, e 43 modelos principais já foram pré-treinados usando chips Ascend.

A questão energética é outro fator enorme frequentemente negligenciado. A China produz 2,5 vezes mais eletricidade que os EUA, e o custo industrial de energia é de $0,03 por kWh, comparado a $0,12-0,15 nos EUA. Uma vantagem massiva. Enquanto isso, estados americanos como Virgínia, Geórgia e Illinois já pausaram novas permissões para data centers devido às limitações na rede elétrica.

Então, o que aconteceu? Os tokens — a unidade básica de saída de IA — tornaram-se uma nova commodity. Produzidos nas fábricas de computação da China, distribuídos globalmente. A distribuição de usuários do DeepSeek é de 30,7% na China, 13,6% na Índia, 6,9% na Indonésia, 4,3% nos EUA. Isso não é apenas sobre tecnologia, é uma mudança de mercado.

Há um paralelo histórico aqui. A indústria de semicondutores do Japão na década de 1980 era semelhante — eles eram dominantes, mas dependiam de um ecossistema controlado pelos EUA. Após o Acordo de Semicondutores EUA-Japão, tudo mudou. O Japão perdeu a dominância de mercado porque não construiu um ecossistema independente.

Na China, a abordagem é mais estratégica. A otimização de algoritmos, o desenvolvimento de chips locais, a construção do ecossistema Ascend e a distribuição global de tokens são tudo coordenado. Cada componente fortalece o outro. Não é um sucesso da noite para o dia — há perdas, desafios, mas uma construção sistemática de um ecossistema industrial independente.

Os últimos relatórios de lucros de fabricantes locais de chips são reveladores — a receita da Cambrian aumentou 453%, a da Moore Threads cresceu 243%, a da Muxi subiu 121%. Metade fogo, metade água na performance, mas a demanda do mercado é clara. O mundo precisa de alternativas ao monopólio da NVIDIA.

O verdadeiro custo não está na tecnologia, mas na construção do ecossistema — subsídios de software, suporte a desenvolvedores, engenharia no local. Custos necessários para a independência. Mas esse é o preço de ter opções.

Oito anos se passaram desde o incidente da ZTE. Antes, a questão era sobrevivência. Agora, a questão é diferente — qual é o preço da independência e da competitividade a longo prazo? A resposta está mais clara agora — é preciso de um ecossistema abrangente, não apenas chips. São necessários algoritmos, energia, desenvolvedores e acesso ao mercado global. A China está construindo tudo isso em paralelo, e isso está mudando o jogo fundamentalmente.