Bloomberg Opinion — A inteligência artificial (IA) chinesa ultrabarata está se mostrando uma grande ameaça para a economia já instável do Vale do Silício. Mas essa mesma guerra de preços está se tornando igualmente arriscada para o próprio setor de IA da China.
Depois de alertar os clientes para que esperassem um aumento significativo nos preços de seus serviços, a DeepSeek divulgou na quinta-feira (13) novas tarifas para seus mais recentes modelos V4-Pro e V4-Flash. A nova estrutura, dividida entre acesso nos horários de pico e fora do pico, representa um salto acentuado, com algumas tarifas exponencialmente mais altas do que antes.
Será que esse aumento significa que a corrida brutal para o fundo do poço está finalmente diminuindo? Provavelmente não. As empresas chinesas passaram mais de um ano e meio provando que são capazes de criar modelos de ponta.
A parte mais difícil tem sido descobrir como fazer com que empresas e clientes paguem por eles. Atualmente, há quase 1.000 modelos de linguagem de grande porte disponíveis no país, observa Robert Lea, da Bloomberg Intelligence, com muitos deles competindo com tokens baratos. Isso torna extremamente difícil construir uma vantagem competitiva sustentável.
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O aumento praticado pela DeepSeek é um sinal positivo, mas é improvável que reverta a tendência. Mesmo com o aumento das tarifas para sua interface de programação de aplicativos (API) — que permite que as empresas acessem modelos de IA por meio de seus próprios softwares — os preços continuam relativamente baixos em comparação com os padrões globais e dificilmente garantem um caminho sustentável para os lucros.
A reintrodução de tarifas mais altas nos horários de pico também sugere que o laboratório sediado em Hangzhou possa estar buscando gerenciar a capacidade computacional durante períodos de alta demanda.
Durante os horários de menor demanda, a empresa agora cobra US$ 0,22 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,66 por milhão de tokens de saída para seu modelo V4 Flash. Durante os horários de pico, essas tarifas dobram. Anteriormente, a cobrança era de US$ 0,14 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,28 por milhão de tokens de saída.
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Em comparação, o modelo topo de linha da Anthropic cobra US$ 10 e US$ 50, respectivamente, pela mesma quantidade de unidades que os modelos de IA usam para processar dados. Mas o momento é implacável. Uma enxurrada de novos lançamentos nos últimos meses oferece aos clientes muitas alternativas caso sintam que a DeepSeek tenha elevado demais seus preços.
Então, se as empresas têm dificuldade em aumentar os preços sem perder usuários, o que podem fazer? O que torna essa equação ainda mais complicada é que os modelos abertos basicamente divulgam seu funcionamento interno de graça.
Essa abordagem conta com o apoio do governo, o que significa que será difícil contrariar a tendência, mesmo que isso faça mais sentido do ponto de vista comercial. Isso agora está forçando as empresas a serem criativas.
A Moonshot, de Pequim, chamou a atenção mundial com o lançamento de seu gigantesco modelo Kimi K3 no mês passado. Para os padrões chineses, o acesso via API ao modelo aberto já tinha um preço elevado (US$ 3 por milhão de tokens de entrada e US$ 15 por milhão de tokens de saída).
Mas, escondida nos termos de licenciamento, havia uma surpresa: as empresas que oferecem o Kimi K3 como serviço e geram mais de US$ 20 milhões em 12 meses devem firmar um acordo comercial com a Moonshot. Os detalhes sobre como essa divisão de receita funcionaria não foram divulgados. No entanto, a Alibaba Group Holding (BABA) estaria considerando um acordo semelhante para seu modelo Qwen 3.8 Max, segundo reportagem da Reuters na semana passada, citando fontes familiarizadas com os planos da empresa.
Essa é uma tentativa criativa de capturar parte do valor que um modelo gera, mantendo a tecnologia subjacente aberta, e revela os desafios de descobrir como monetizar sem simplesmente cobrar mais pelo acesso. Mas a divisão de receita pode ser mais difícil de concretizar do que um simples aumento de preço.
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O risco é que os desenvolvedores se afastem, especialmente se as empresas não conseguirem mantê-los firmemente presos em seus ecossistemas a ponto de tornar a mudança muito trabalhosa. A guerra de preços, em outras palavras, pode não estar chegando ao fim, mas sim se tornando mais complicada.
Tudo isso levanta uma questão mais fundamental: o que é realmente valioso aqui? São os modelos de IA subjacentes ou tudo o que os rodeia e é construído sobre eles? Se sistemas poderosos continuarem a se proliferar e os tokens puderem ser intercambiáveis, a inteligência poderá se tornar abundante antes que as empresas que a vendem descubram como lucrar com isso.
Nesse cenário, o valor se desloca para outros setores: chips e hardware, provedores de nuvem, relacionamentos com clientes e aplicativos que prendem os usuários a fluxos de trabalho específicos. Para os criadores de modelos que gastam somas vultosas para construir sistemas cada vez maiores, isso representa uma ameaça muito maior do que apenas a concorrência de baixo custo.
Enquanto isso, a guerra de preços se torna global. A OpenAI reduziu os preços de parte de sua linha GPT 5.6 em cerca de 80% no mês passado, na mesma semana em que a Moonshot abriu o acesso à API do Kimi K3. E a ascensão de modelos chineses baratos levou gigantes da tecnologia, incluindo a Nvidia (NVDA) e a Meta Platforms (META), a investir pesadamente em alternativas americanas mais baratas e abertas — o que, por sua vez, aumenta a pressão sobre a China para competir com preços baixíssimos.
As empresas podem supor que gastar mais para lançar recursos melhores lhes permitirá cobrar um preço mais alto, mas os usuários podem estar aprendendo uma lição diferente. Cada geração fica melhor, enquanto as anteriores ficam mais baratas; no entanto, os clientes corporativos não precisam necessariamente do modelo mais potente para tarefas rotineiras, da mesma forma que nem todo quem se desloca diariamente para o trabalho precisa de um carro de Fórmula 1.
Então, para onde realmente estão indo os ganhos econômicos? Estimativas sugerem que cerca de um terço a metade do uso de tokens (pelo que as empresas estão realmente pagando) está ligada ao desenvolvimento de software — uma das áreas mais claras em que a adoção está de fato gerando valor. Se essa tendência se mantiver, algumas das pessoas que estão indiretamente arcando com os custos dessa inteligência cada vez mais barata podem ser os programadores demitidos, cujo trabalho está sendo substituído por ela.
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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