Stanford 423 páginas de relatório de IA divulgado! A diferença entre China e EUA é de apenas 2,7%, Tsinghua DeepSeek entra no top dez mundial

Escrevendo por: Nova Inteligência

Editado por: Muito Cansado Pêssego

【Introdução do Nova Inteligência】Relatório de Índice de IA de 2026 de Stanford lançado com grande destaque! Este documento de 432 páginas é extremamente valioso: confronto de pico de IA entre China e EUA, a diferença quase desapareceu, reduzida a apenas 2,7%. Os principais modelos de IA globais produzem cerca de 95 por ano, quase todos concentrados em grandes empresas. O mais cruel é que o emprego de desenvolvedores de 22 a 25 anos caiu 20%.

Hoje, Stanford HAI lança com grande destaque o “Relatório de Índice de IA de 2026”!

Este relatório anual de 423 páginas revela de forma abrangente o mais recente mapa de poder da indústria de IA global.

Ele apresenta uma conclusão central: as capacidades de IA estão crescendo rapidamente; mas a capacidade humana de avaliar e controlar essa tecnologia ainda não acompanhou esse ritmo.

A conclusão mais chocante é—

A diferença de desempenho entre modelos de IA dos EUA e da China praticamente desapareceu, ambos trocando de liderança frequentemente na disputa de pico, atualmente a vantagem da Anthropic é de apenas 2,7%.

Os EUA investem mais dinheiro em IA do que qualquer outro país, mas tem cada vez mais dificuldades em atrair talentos de ponta.

O relatório também aponta que a evolução da IA não enfrentou um chamado “gargalo”, pelo contrário, está acelerando a uma velocidade sem precedentes.

No último ano, mais de 90% dos principais modelos globais, em questões científicas de doutorado, raciocínio multimodal e matemática de competição, igualaram ou superaram o desempenho humano.

Especialmente na capacidade de codificação, o desempenho do SWE-bench subiu de 60% para quase 100% em um ano.

No entanto, a “especialização” da IA é extremamente grave, apresentando uma situação deformada:

LLM pode conquistar medalha de ouro na IMO, mas não consegue ler um relógio simulado corretamente, com precisão de apenas 50,1%.

Ao mesmo tempo, a ameaça de IA substituindo empregos já virou realidade, e os primeiros a sofrerem são os jovens “trabalhadores” atuais.

A seguir, vamos direto ao ponto: os 12 principais tendências essenciais do “Relatório de Índice de IA de 2026”.

Outros destaques rápidos:

Capacidade de computação de IA global aumentou 30 vezes em 3 anos, Nvidia detém 60%, quase todos os chips vêm da TSMC

Investimento global em IA por empresas atingiu US$ 581,7 bilhões em 2025, dobrando em relação ao ano anterior, com os EUA absorvendo quase metade

Pesquisadores de IA nos EUA caíram 89% em 7 anos, com uma redução de 80% só no último ano

Emprego de desenvolvedores de 22-25 anos caiu 20% desde 2024, posições de entrada foram cortadas precisamente

China construiu 85 supercomputadores públicos de IA, mais do que o dobro da América do Norte, líder mundial

Taxa de uso de IA no mercado de trabalho na China ultrapassa 80%, muito acima da média global de 58%

Modelos mais avançados se tornam cada vez mais caixas-pretas, 80 dos 95 modelos representativos não têm código de treinamento divulgado

A diferença entre China e EUA caiu para apenas 2,7%

Stanford colocou os líderes dos rankings Arena de maio de 2023 em um mesmo gráfico.

Em maio de 2023, GPT-4-0314 liderou com 1320 pontos, enquanto ChatGLM-6B na China tinha uma diferença de mais de 300 pontos.

Em fevereiro de 2025, DeepSeek-R1 brevemente igualou os principais modelos americanos.

Em março de 2026, Claude Opus 4.6 dos EUA obteve 1503 pontos, enquanto dola-seed-2.0-preview da China alcançou 1464 pontos.

Hoje, a diferença entre IA dos EUA e da China é de apenas 39 pontos. Em porcentagem, 2,7%.

Mais impressionante ainda é a frequência de troca de posições no último ano. Desde o início de 2025, os principais modelos de ambos os países têm trocado de posição várias vezes na Arena.

Em quantidade, também estão bastante equilibrados.

Em 2025, os EUA lançaram 50 modelos “de destaque”, enquanto a China lançou 30 grandes modelos de ponta.

No primeiro escalão, OpenAI, Google, Alibaba, Anthropic e xAI dominam, representando 50% do topo mundial.

Mais abaixo, no TOP 10, instituições e empresas chinesas ocupam quatro posições: Alibaba, DeepSeek, Tsinghua e ByteDance.

O ecossistema de código aberto também mudou de foco neste ano.

DeepSeek, Qwen, GLM, MiniMax, Kimi impulsionaram a capacidade de código aberto.

Somando-se ao volume de publicações, citações, patentes e instalações de robôs industriais, a China lidera globalmente.

No aspecto de preço, uma nova linha de batalha.

Desenvolvedores estrangeiros calcularam na X que o custo de saída do Seed 2.0 Pro é cerca de um décimo do Claude Opus 4.6.

Desempenho semelhante, preço muito menor. Essa cadeia de reações está apenas começando.

Mais de 90% dos modelos de ponta são de origem industrial, com velocidade de ascensão sem precedentes

Dos 95 modelos mais representativos lançados no ano passado, mais de 90% vêm do setor industrial, não de instituições acadêmicas ou laboratórios governamentais.

O mundo acadêmico já não consegue acompanhar a vanguarda.

A velocidade de lançamento também está acelerando de forma absurda.

Só em fevereiro de 2026, um mês, foram lançados Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.6, GPT-5.3 Codex, Grok 4.20, Qwen 3.5, Seed 2.0 Pro, MiniMax M2.5, GLM-5, quase oito modelos de ponta no mesmo mês.

O ciclo de “deificação” passou de “ano” para “mês”.

Sem limites para o avanço de um ano padrão de IA

O gráfico mais impressionante é o de programação.

O benchmark SWE-bench Verified, que corrige bugs reais, subiu de 60% para quase 100% em um ano.

Não foi um aumento de alguns pontos, mas praticamente atingiu o limite máximo.

O teste Terminal-Bench, que avalia a capacidade de agentes lidarem com tarefas reais, subiu de 20% para 77,3%.

A taxa de sucesso de agentes de segurança cibernética aumentou de 15% para 93%.

Gemini Deep Think conquistou medalha de ouro na Olimpíada de Matemática Internacional.

Questões de perguntas científicas de PhD (GPQA Diamond), matemática de competição (AIME) e raciocínio multimodal (MMMU), antes consideradas “inalcançáveis por humanos”, foram todas dominadas pelos modelos de ponta.

O melhor exemplo é o Humanity’s Last Exam.

Um teste especialmente criado para “derrubar IA e favorecer especialistas humanos”, com questões fornecidas por top experts de várias áreas.

No ano passado, o GPT-4 obteve 8,8%. Modelos de ponta aumentaram sua pontuação em 30 pontos percentuais em um ano, com Claude Opus 4.6 e Gemini 3.1 Pro já passando de 50%.

Corte de aresta

Pode conquistar medalha de ouro na IMO, mas não consegue entender um relógio de simulação

Porém, a mesma métrica do índice revelou outro conjunto de números.

O modelo mais avançado tem uma precisão de apenas 50,1% na tarefa de “ler relógio simulado”.

Robôs em ambientes de simulação de laboratório (RLBench) têm uma taxa de sucesso de 89,4%. Mas, ao transferir para tarefas domésticas reais, como lavar louça ou dobrar roupas, a taxa cai para 12%.

Entre o laboratório e a cozinha, há uma diferença de 77 pontos percentuais.

Pesquisadores chamaram esse fenômeno de “fronteira irregular” (jagged frontier). A capacidade da IA é desigual, podendo conquistar medalhas de ouro na olimpíada de matemática, mas não conseguir te dizer as horas de forma confiável.

A IA pode ganhar medalha de ouro na olimpíada de matemática, mas só tem 50% de chance de entender um relógio simulado. A aceleração da IA não ocorre na mesma direção.

Além disso, em tarefas de agentes inteligentes, no teste OSWorld, a força da IA (66,3%) está se aproximando da linha de base humana.

Porém, no teste PaperArena, que avalia lógica científica, o agente mais forte com IA alcançou apenas 39%, metade do nível de um doutor.

Porém, essa irregularidade não impede as empresas de integrarem IA às linhas de produção.

Outro dado do Índice de IA é que a adoção de IA por empresas globais atingiu 88%. Nove em cada dez empresas já incorporaram IA em algum fluxo de trabalho.

Os custos também estão crescendo. Registros de incidentes relacionados à IA aumentaram de 233 em 2024 para 362 em 2025.

Dinheiro acelera: US$ 581,7 bilhões investidos em IA

O investimento global em IA atingiu US$ 581,7 bilhões em 2025, um aumento de 130% em relação ao ano anterior. Desses, US$ 344,7 bilhões vêm de investimentos privados, com crescimento de 127,5%.

Ambas as curvas quase dobraram.

Em termos de países, os EUA dominam. Em 2025, o investimento privado em IA nos EUA foi de US$ 285,9 bilhões, com 1953 novas startups de IA, mais de dez vezes a segunda colocada.

O dinheiro flui cada vez mais para os EUA. Mas, ao mesmo tempo, um recurso fundamental está retornando na direção oposta.

Pessoas estão saindo: pesquisa de IA nos EUA caiu 89%

Um número surpreendente: desde 2017, o número de pesquisadores e desenvolvedores de IA entrando nos EUA caiu 89%.

Mais alarmante ainda, essa queda está acelerando. No último ano, a redução foi de 80%.

Os EUA continuam sendo o país com maior densidade de pesquisadores de IA, mas o fluxo de entrada está se fechando.

As curvas de dinheiro e pessoas estão se invertendo. Uma situação inédita na última década.

O crescimento de capacidade de computação de 30 vezes em três anos tem uma causa única: uma única empresa controla essa força.

Desde 2021, a capacidade total de computação de IA no mundo aumentou 30 vezes. Nos últimos três anos, o crescimento anual foi superior a três vezes.

Essa curva é sustentada por poucas empresas.

A Nvidia detém mais de 60% do poder de processamento de IA global. Amazon e Google usam chips próprios, mas, juntos, não chegam perto da Nvidia.

Quase todos esses chips vêm de uma única fabricante, a TSMC. Quanto mais íngreme a curva de capacidade, mais estreito fica o “gargalo”.

Ao mesmo tempo, os custos aumentam.

O consumo total de energia dos data centers de IA atingiu 29,6 GW, equivalente ao consumo máximo de energia de Nova York. Uma única rodada de treinamento do Grok 4 da xAI emite cerca de 72.816 toneladas de CO2, o equivalente às emissões de 17 mil carros por um ano.

Onde os data centers são construídos, de onde vem a energia, onde os chips são produzidos — essas questões se tornaram as maiores dores dos CEOs de IA neste ano.

IA generativa penetra 53% em três anos; uso no mercado de trabalho na China ultrapassa 80%

A IA generativa atingiu 53% de penetração na população global em três anos.

Essa velocidade é maior que a do computador pessoal e da internet.

Porém, a taxa de penetração varia muito por país. Cingapura 61%, Emirados Árabes 54%, ambos à frente dos EUA. Nos países pesquisados, os EUA estão em 24º lugar, com 28,3%.

Se considerarmos o ambiente de trabalho, a diferença é ainda maior.

Outro dado do relatório mostra que, em 2025, 58% dos funcionários globalmente usam IA regularmente no trabalho. Mas, na China, Índia, Nigéria, Emirados Árabes e Arábia Saudita, esse percentual ultrapassa 80%.

A penetração de IA no mercado de trabalho na China já supera em mais de 20 pontos percentuais a média global.

Mais interessante ainda é o valor para o consumidor.

O Índice de IA estima que, até o início de 2026, as ferramentas de IA generativa gerarão US$ 172 bilhões por ano de valor para consumidores nos EUA. De 2025 para 2026, o valor médio por usuário triplicou.

A maioria dos usuários ainda usa versões gratuitas.

As pessoas estão dispostas a pagar muito menos por IA do que o valor que ela lhes proporciona. Essa lacuna é o que todas as empresas de IA tentam fechar agora.

Empregos de entrada caem 22%; corte de 20% em desenvolvedores jovens

A parte mais silenciosa do índice de IA para leitores de língua chinesa talvez seja a relacionada ao emprego de jovens.

De 2024 até hoje, o emprego de desenvolvedores de software de 22 a 25 anos caiu cerca de 20%.

Ao mesmo tempo, profissionais mais velhos estão crescendo em número.

Não só na programação. Setores como atendimento ao cliente, altamente expostos à IA, também apresentam padrões semelhantes.

Ainda mais preocupante é o resultado de pesquisas com executivos. A expectativa geral é de que os cortes de emprego nos próximos meses sejam maiores do que nos últimos.

Não se trata de uma questão de desemprego macroeconômico, mas de cortes precisos em posições de entrada.

Perder o primeiro emprego pode quebrar toda a escada de carreira. O impacto de longo prazo dessa mudança ainda é imprevisível.

IA está mudando a forma de descobertas científicas

Se a parte do emprego foi fria, a ciência está fervendo.

Na área de ciências naturais, físicas e biológicas, as publicações relacionadas à IA cresceram entre 26% e 28% em 2025.

No aspecto de aplicações, este ano a IA conseguiu realizar uma previsão do tempo completa, do início ao fim, usando dados de observação meteorológica, sem intervenção de modelos numéricos tradicionais.

A IA está deixando de ser apenas uma ajudante na escrita de artigos ou cálculos, para se tornar uma verdadeira ferramenta de descoberta.

Hospitais também seguem esse caminho. Em 2025, muitos hospitais começaram a usar IA para gerar automaticamente registros clínicos a partir de diálogos de atendimento. Relatos de médicos indicam redução de até 83% no tempo de elaboração de prontuários, com diminuição significativa do burnout.

Porém, esse mesmo índice mostra que a IA médica ainda tem um longo caminho a percorrer. Uma revisão de mais de 500 estudos de IA clínica revelou que quase metade dependia de conjuntos de dados de tipo exame, e apenas 5% usavam dados clínicos reais.

A IA pode reduzir o tempo de digitação dos médicos, isso é certo. Mas seu valor clínico real para pacientes ainda é uma grande dúvida.

A onda de autoaprendizado explode globalmente; educação formal fica para trás

A educação formal não consegue acompanhar a IA.

Nos EUA, 4 em cada 5 estudantes do ensino médio e universitários usam IA para fazer tarefas escolares. Mas apenas metade das escolas secundárias têm políticas de uso de IA, e só 6% dos professores acham essas políticas claras.

Os estudantes avançam, os professores ficam para trás, e as regras ainda não existem.

Ao mesmo tempo, a onda de autoaprendizado explode globalmente. Os três países com maior crescimento em habilidades de IA são Emirados Árabes, Chile e África do Sul.

Não é EUA, nem Europa.

A parte mais íngreme da curva de habilidades está em lugares onde ninguém está olhando.

Modelos mais poderosos se tornam os mais opacos; especialistas e público se dividem

Os modelos mais avançados estão se tornando os mais opacos.

O índice de transparência de Modelos Foundation caiu de uma média de 58 pontos no ano passado para 40 este ano. O AI Index aponta que Google, Anthropic e OpenAI já abandonaram a divulgação do tamanho e duração de treinamento de seus modelos mais recentes.

Dos 95 modelos mais representativos lançados no último ano, 80 não tiveram código de treinamento divulgado.

A opinião pública também ficou mais complexa.

Globalmente, a proporção de pessoas que acreditam que IA traz mais benefícios do que prejuízos subiu de 52% para 59%. Mas, ao mesmo tempo, a preocupação com IA aumentou de 50% para 52%.

Ambos os lados crescem ao mesmo tempo.

Nos EUA, a divisão é mais acentuada. Apenas 33% dos americanos acreditam que IA melhorará seu trabalho, contra uma média global de 40%. A confiança na regulação governamental é a mais baixa entre os países pesquisados, com apenas 31%.

Nações como Cingapura confiam 81% na regulação do governo.

Após o ataque à casa de Sam Altman, no Vale do Silício, a surpresa foi que muitos “comuns” nos comentários do Instagram acharam a situação até desejável, com alguns até defendendo uma postura mais radical.

Eles não perceberam o quão grave a situação já ficou.

Dados do Pew e Ipsos mostram que a percepção pública e dos especialistas sobre os impactos da IA em emprego, saúde e economia diferem em mais de 30 pontos percentuais, chegando a 50 pontos na maior discrepância.

De um lado, as curvas de laboratório estão crescendo exponencialmente, do outro, a ansiedade das pessoas só aumenta.

Não há ponte entre esses dois mundos.

Para finalizar

O relatório de 423 páginas contém centenas de gráficos, mas na verdade, só há um que importa.

O eixo horizontal é o tempo, o vertical é a capacidade.

A curva de capacidade dos modelos está disparando, assim como a de computação, investimento e adoção. Tudo o mais permanece parado ou em declínio.

Esse é o resumo do Índice de IA de 2026.

A IA está acelerando, tudo o mais está descolando.

Se você trabalha nesse setor, a pergunta não é mais “como será o futuro”, mas “em qual curva você está”.