Bloomberg Opinion — Uma empresa chinesa de inteligência artificial (IA) pouco conhecida lançou recentemente um modelo de raciocínio de código aberto que desafiou o domínio ocidental e foi desenvolvido por uma fração do custo. E não, não é o DeepSeek.
Quando o Moonshot AI, um laboratório com sede em Pequim, lançou o Kimi K2 Thinking no início deste mês, ele viralizou nos círculos de tecnologia. Um sócio da proeminente empresa de capital de risco do Vale do Silício, Menlo Ventures, chamou-o de “um ponto de inflexão na IA”.
O modelo agora ocupa o segundo lugar no índice de inteligência da Artificial Analysis, atrás apenas do GPT 5.1 da OpenAI — e à frente das últimas ofertas do Alibaba Group Holding e da DeepSeek, bem como de titãs americanos como X.AI e Anthropic.
Olhando para outro benchmark que mede tarefas “agênticas” mais complexas de resolução de problemas, ele até superou a OpenAI.
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Desta vez, porém, os mercados mal reagiram. Como observou Michael Deng, da Bloomberg Economics, “o contraste com o pânico da DeepSeek em janeiro, que tirou quase US$ 600 bilhões da Nvidia em um único dia, revela a rapidez com que os investidores internalizaram que os laboratórios chineses podem igualar as capacidades de ponta a um custo menor”.
Já chegamos ao ponto em que igualar os melhores em IA com um orçamento reduzido não é mais um choque?
É verdade que se tornou cada vez mais difícil avaliar o desempenho dos modelos apenas com base em benchmarks.
O último lançamento do Moonshot junta-se a um mercado chinês especialmente concorrido. Lançamentos e atualizações do Alibaba, Zhipu e MiniMax ocorreram em um ritmo frenético este ano. A concorrência estimula a inovação, mesmo que torne difícil para uma empresa se destacar e obter uma vantagem competitiva viável — e o caminho para a monetização parece difícil de alcançar.
Ao mesmo tempo, a diferença de custo com o Ocidente é impressionante. Citando uma fonte familiarizada com o assunto, a CNBC informou que o Kimi K2 Thinking custou US$ 4,6 milhões para ser treinado.
Um membro da equipe do Moonshot disse posteriormente que esse não era “um número oficial”. Mas o representante acenou maliciosamente para as grandes diferenças de gastos em resposta a uma pergunta sobre quando o modelo de próxima geração será lançado, dizendo que isso acontecerá “antes que o data center de trilhões de dólares de Sam Altman seja construído”.
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O Vale do Silício percebeu isso. Mais startups americanas parecem estar discretamente tomando como base modelos chineses de IA, incluindo o do Moonshot. Mesmo antes da última atualização, o investidor de capital de risco Chamath Palihapitaya disse que uma empresa com a qual ele trabalhava mudou para o Kimi K2. É uma tendência difícil de quantificar, pois poucas empresas querem se envolver na disputa geopolítica entre os Estados Unidos e a China pela IA.
Os temores da censura do Partido Comunista recebem muita atenção, mas os testadores apontaram que isso se torna menos problemático quando você baixa e implanta os modelos localmente. Como disse um representante do Moonshot, “tornar o modelo open source é, esperamos, um bom passo” para aliviar as preocupações sobre as origens chinesas.
Parte da razão para sua popularidade é a abordagem de baixo custo e código aberto da China. E embora isso permita que os desenvolvedores baixem e construam sobre esses modelos, fazê-lo em escala ainda exigirá alguma infraestrutura de IA.
Isso significa que, para a Nvidia e outros fabricantes de chips, a ameaça não é tão existencial quanto alguns imaginaram após a liquidação provocada pela DeepSeek. Isso pode explicar parcialmente a reação moderada do mercado à enxurrada de modelos altamente capazes vindos da China.
Mas algo ainda não se encaixa quando se olha para a diferença de valorização. Apesar do desempenho de seu modelo mais recente ser muito próximo ao da OpenAI, a avaliação mais recente da Moonshot, de cerca de US$ 3,3 bilhões, é um erro de arredondamento ao lado dos US$ 500 bilhões da gigante americana.
Até mesmo a startup de IA da ex-executiva da OpenAI, Mira Murati, está supostamente em negociações de financiamento que a avaliam em US$ 50 bilhões. Isso faz com que os temores crescentes de uma bolha de IA pareçam válidos.
Analistas da Jefferies observaram na semana passada que os gastos de capital combinados das hyperscalers chinesas entre 2023 e 2025 foram 82% menores do que os de suas concorrentes americanas.
Mas a diferença de desempenho entre seus dois melhores modelos, com base em várias análises, agora é mínima. Mesmo com chips de qualidade inferior e alta concorrência, os gastos significativamente menores apontam para um caminho mais claro para o retorno sobre o investimento emergente na China.
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Após o lançamento da atualização do Kimi K2, o cofundador da Hugging Face, Thomas Wolf, destacou seus avanços em uma publicação nas redes sociais e perguntou: “Será que este é mais um momento DeepSeek?” Ele rapidamente acrescentou: “Devemos esperar isso a cada dois meses agora?”
A resposta parece ser cada vez mais um sonoro sim. Normalizamos a ideia de que os laboratórios chineses de IA podem surgir do nada para diminuir a diferença de desempenho com o Vale do Silício, apesar das restrições de chips e orçamentos significativamente menores.
Para as gigantes de tecnologia dos Estados Unidos, a questão agora não é se elas podem permanecer à frente, mas se seus gastos massivos realmente se traduzirão em melhores retornos comerciais.
Esta coluna reflete as opiniões pessoais do autor e não reflete necessariamente a opinião do conselho editorial ou da Bloomberg LP e de seus proprietários.
Catherine Thorbecke é colunista da Bloomberg Opinion e cobre tecnologia na Ásia. Já foi repórter de tecnologia na CNN e na ABC News.
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