OpenAI para a esquerda DeepSeek para a direita

24 de abril de 2026, a versão de pré-visualização do DeepSeek V4 foi oficialmente lançada.

Esta grande modelo nacional, com 1,6 trilhão de parâmetros na versão Pro e 284 bilhões de parâmetros na versão Flash, colocou os pontos mais essenciais de venda no mercado, com um contexto de milhões, tornando-se o padrão gratuito de todos os serviços oficiais.

Quase ao mesmo tempo, do outro lado do oceano, a OpenAI também lançou o GPT-5.5. Sua capacidade de cálculo é maior, suas funções de agente mais ricas, mas o preço também é muito mais alto.

“Contexto de milhões” traduzido de forma simples, significa que a IA não é mais um “peixinho dourado” que só consegue lembrar das suas últimas frases, mas se transformou em um “super cérebro” capaz de engolir três livros de “Três Corpos” de uma só vez, entender um filme de duas horas em um segundo, e ainda ajudar a identificar erros de digitação.

Um exemplo mais direto: você pode entregar todos os contratos, e-mails e relatórios financeiros dos últimos três anos da sua empresa ao V4, e ele ajudará a encontrar aquela cláusula de inadimplência escondida no anexo da página 47. Antes, isso exigiria uma equipe de advogados; agora, é gratuito.

O GPT-5.5 coloca esse super cérebro à venda, com a versão padrão cobrando 5 dólares por milhão de tokens de entrada e 30 dólares por saída; enquanto a versão Pro, voltada para tarefas avançadas, chega a cobrar 30 dólares por milhão de tokens de entrada e 180 dólares por saída.

Mas, de acordo com os preços oficiais do DeepSeek, a entrada em cache hit do V4-Flash custa apenas 0,2 yuan por milhão de tokens, e a saída 2 yuan; mesmo o V4-Pro, que rivaliza com os modelos de código fechado de ponta, tem entrada em cache hit por 1 yuan, entrada sem cache hit por 12 yuan, e preço de saída de apenas 24 yuan.

As pessoas geralmente pensam que a competição de IA entre China e EUA é uma corrida de capacidade de modelos, mas na verdade, isso há muito tempo virou uma questão de modelos de negócios divergentes.

A OpenAI, que antes gritava “beneficiar toda a humanidade”, agora vende imóveis de luxo caros; enquanto a DeepSeek, usando uma capacidade de cálculo quase gratuita, transforma a IA em água, eletricidade e gás.

Quando a OpenAI se torna uma empreiteira astuta, por que a DeepSeek deveria gastar sem limites para transformar a IA de ponta em água potável gratuita? Por trás dessa mudança de poder de precificação, que correntes ocultas estão se escondendo?

O vento frio de Ulanqab

A batalha decisiva dos grandes modelos ocorre na sala de servidores de Inner Mongólia, a -20°C.

Pouco antes do lançamento do V4, uma vaga de contratações na DeepSeek trouxe uma surpresa: uma vaga de gerente sênior de entrega de data center e engenheiro de operações sênior, com salário máximo de 30 mil yuan, 14 salários por ano, em Ulanqab, Inner Mongólia.

Era uma empresa que antes se orgulhava de ser “minimalista, pura, apenas algoritmos”.

Nos últimos dois anos, sua marca mais orgulhosa era “quebrar o galho com pouco esforço”, com menos de 6 milhões de dólares em custos de treinamento, criando o DeepSeek-R1, que fez o mercado de ações de IA nos EUA despencar.

Mas a enorme demanda de cálculo do V4, junto com o bloqueio cada vez mais rígido de capacidade de cálculo dos EUA, destruiu essa utopia de ativos leves.

Em 2025, o Departamento de Comércio dos EUA reforçou ainda mais o controle de exportação de chips de IA para a China, com a Nvidia H100 e H800 já sob embargo, e até a versão downgrade H20 incluída na lista de controle. Isso significa que a expansão futura de capacidade de cálculo da DeepSeek deve se voltar totalmente ao ecossistema Ascend da Huawei.

Na nota de lançamento do V4, o próprio site afirma que o novo modelo foi “apoiado pela Huawei Ascend”, e revelou que, após o lançamento em massa do Ascend 950 no segundo semestre, o preço do Pro será drasticamente reduzido.

Essa mudança não é algo que se possa fazer ajustando algumas linhas de código de adaptação; ela exige começar do zero, construindo uma infraestrutura completa de capacidade de cálculo nacional no nível físico.

A escala de 1 trilhão de parâmetros do V4 (com dados de pré-treinamento de até 33 trilhões de tokens), junto com a enorme demanda de cálculo de contexto de milhões, significa que você precisa de milhares de chips Ascend, de um data center capaz de acomodar esses chips, de uma rede elétrica que os alimente, e de uma equipe de operação que mantenha esses equipamentos funcionando em -20°C sem falhas.

Liang Wenfeng levou sua metodologia do mundo dos bits para o mundo dos átomos.

A capacidade de cálculo, no final, precisa se enraizar no concreto e na rede de energia.

De um lado, há os elites de IA de camisas xadrez, codificando em Silicon Valley, tomando café filtrado; do outro, os operadores de manutenção vestindo casacos militares, cuidando dos data centers no interior da Mongólia. Essa diferença constitui a base da resistência da China contra o bloqueio de capacidade de cálculo.

Transformar uma empresa de algoritmos pura em um jogador de “ativo pesado” que constrói seus próprios data centers significa que a DeepSeek deixou a era de guerrilha do “pequeno esforço, grande efeito”, e entrou na armadura de infantaria pesada.

Essa transformação tem um custo enorme: construir data centers, comprar chips, puxar cabos — cada item é um buraco sem fundo. Mais importante, esse modelo de ativos pesados faz com que os custos operacionais cresçam exponencialmente, enquanto a receita comercial da DeepSeek ainda é extremamente limitada.

Essa estratégia de precificação, na essência, troca ecologia por prejuízo, infraestrutura por poder de fala.

Um herói que antes recusava todos os gigantes, que financiava sua IA com negociações quantitativas, quanto tempo consegue sustentar esse buraco sem fundo?

O compromisso de 20 bilhões de dólares

Em abril, surgiram notícias de que a DeepSeek iniciaria sua primeira rodada de financiamento externo, com uma avaliação de até 300 bilhões de yuan (cerca de 44 bilhões de dólares), planejando levantar 50 bilhões, sendo 30 bilhões de captação externa. Rumores de entrada de Tencent e Alibaba estão em alta.

Muita gente pensa que isso é por causa do alto custo de construir data centers. Mas, na verdade, o principal motivo do financiamento da DeepSeek, além de comprar placas de vídeo, é seu “ideal técnico puro”, que não consegue resistir à máquina de talentos dos gigantes.

Durante o período crucial de desenvolvimento do V4, as grandes empresas domésticas iniciaram uma caça agressiva a talentos na DeepSeek. Desde o segundo semestre de 2025 até hoje, pelo menos 5 membros-chave de pesquisa e desenvolvimento confirmaram saída. O principal autor do primeiro modelo, Wang Bingxuan, foi para a Tencent; a contribuinte principal do V3, Luo Fuli, foi recrutada por Lei Jun com um salário anual de milhões na Xiaomi; e o autor principal do R1, Guo Daya, entrou na equipe Seed do ByteDance.

Essa é a operação mais crua do mercado: quando seus concorrentes têm munição ilimitada, e você insiste em usar fundos próprios para manter a operação, o mercado de talentos se torna sua maior vulnerabilidade.

Você pode pedir que os gênios aceitem salários menores e trabalhem horas extras por um ideal de mudar o mundo, mas quando uma grande corporação coloca uma nota de dezenas de milhões de dinheiro e opções na mesa, prometendo recursos ilimitados de cálculo, a capacidade de precificação do idealista desaparece.

A dificuldade de Liang Wenfeng é, na verdade, a mesma que todo empreendedor tentando fazer uma “empresa lenta” na China enfrenta. Em um mercado onde as grandes empresas podem comprar qualquer um com dinheiro, a rota de “não financiar, não fazer negócios, apenas focar na tecnologia” é extremamente luxuosa. Seu custo é aceitar que sua equipe pode ser limpa a qualquer momento por um adversário com dinheiro.

Essa avaliação de 300 bilhões de yuan na rodada de financiamento não é uma concessão de Liang Wenfeng ao capital, mas uma guerra de resgate de talentos para proteger a equipe de pesquisa do V4. Ele precisa sentar na mesa do capital, usando o mesmo dinheiro de verdade, para dar aos que permanecem motivos suficientes para continuar.

A possível entrada de Tencent e Alibaba significa que a DeepSeek deixa de ser aquele idealista técnico solitário, e passa a ser uma empresa com acionistas externos e pressão comercial. Essa mudança tem o custo de diluir a liberdade de pesquisa que Liang Wenfeng tanto se orgulhava de ter, livre de pressões externas.

Mas ele não tinha escolha.

Quando o idealismo é forçado a vestir a armadura do capital, de onde vem a confiança para manter essa enorme máquina funcionando, e o data center de Ulanqab operando dia e noite?

Outro “grande esforço, grande efeito”

A resposta não está nos algoritmos, mas na rede elétrica.

Hoje, o maior problema do Vale do Silício não é a falta de chips, mas a falta de energia. Elon Musk está construindo loucamente um super data center em Memphis, Tennessee; a OpenAI discute investir em usinas nucleares; a Microsoft anunciou reativar a usina nuclear de Three Mile Island na Pensilvânia para alimentar seus data centers de IA. A capacidade de cálculo termina na energia — uma verdade física extremamente fria.

Nos EUA, o consumo de energia de um grande data center de IA equivale ao uso diário de uma cidade média. E a rede elétrica americana é uma rede antiga, construída na década de 1950, lenta para expandir, fragmentada por regiões, incapaz de acompanhar a velocidade de expansão de capacidade de cálculo na era da IA.

E o que sustenta a corrida da China na IA contra os EUA não são apenas os gênios de algoritmos com salários de milhões, mas também as linhas de transmissão de alta tensão silenciosas.

O data center de Ulanqab, por exemplo, é sustentado pela abundante energia verde de Inner Mongólia e pela capacidade de rede de energia mais avançada do mundo na China. Dados públicos mostram que a capacidade instalada de energia verde em Ulanqab é de 19,402 milhões de kW, representando cerca de 65,9%, com energia verde local cerca de 50% mais barata que na região leste. Além disso, a temperatura média anual de apenas 4,3°C, com quase 10 meses de resfriamento natural, permite economizar de 20% a 30% de energia.

Quando o V4 da DeepSeek está em operação, o verdadeiro “sangue” que o alimenta vem da infraestrutura de energia barata e enorme da China. Essa é outra dimensão de um “grande esforço, grande efeito”.

Existe uma comparação histórica extremamente interessante e cruel: em 1986, os EUA usaram o “Acordo de Semicondutores EUA-Japão” para derrubar a indústria de semicondutores do Japão, forçando o Japão a abrir seu mercado e aceitar controle de preços. A participação do Japão no mercado global de semicondutores caiu de 40% em 1986 para 15% em 2011. O Japão levou trinta anos para se recuperar.

Hoje, os EUA tentam usar a mesma lógica para bloquear a China na IA, bloqueando chips, limitando capacidade de cálculo e cortando cadeias de suprimentos tecnológicas. Mas a resposta da China é completamente diferente.

O fracasso do Japão na época foi sua dependência excessiva de tecnologia americana e acesso ao mercado, que, uma vez cortados, o deixou sem capacidade de sobreviver por conta própria. A contra-ofensiva da China na IA começa na reconstrução da infraestrutura física básica: fabricação de chips, construção de data centers, rede elétrica própria, modelos de código aberto.

Essa é uma rota extremamente pesada, cara, mas também difícil de “matar”. Enquanto o Vale do Silício constrói torres de Babel na nuvem, a China cava trincheiras na terra.

Se a batalha na nuvem é uma guerra de ativos pesados, há uma outra rota para escapar do domínio da nuvem além de construir data centers na Mongólia Interior e puxar cabos de energia?

Fugindo da nuvem

Quando os gigantes do Vale do Silício constroem data centers cada vez maiores, até planejando clusters de cálculo de centenas de bilhões de dólares como a OpenAI, a linha de defesa da China se move silenciosamente para o subterrâneo.

A arma final contra o bloqueio de capacidade de cálculo dos EUA não é criar chips mais poderosos que o H100, mas colocar grandes modelos em cada telefone.

Se não podemos competir na nuvem com fogo pesado, trazemos o campo de batalha de volta para os 1,4 bilhão de smartphones e dispositivos de borda. Uma estratégia de guerrilha típica, difícil de bloquear: você pode proibir a exportação de GPUs de ponta, mas não pode confiscar os smartphones de cada chinês.

Em 2026, com a ansiedade de capacidade de cálculo provocada pelo DeepSeek, fabricantes chineses como Xiaomi, OPPO e vivo iniciaram uma “migração para o lado do dispositivo”. Eles não querem mais apenas usar o telefone como um visor para APIs na nuvem, mas, por meio de destilação e compressão extremas de modelos, inserir um “super cérebro” reduzido em smartphones nacionais de poucos milhares de yuan.

A essência dessa técnica é a “destilação”: usar um grande modelo (professor) para treinar um pequeno (aluno), fazendo com que o pequeno aprenda o “modo de pensar” do professor, e não apenas memorize o “conhecimento” dele.

Por meio de destilação e quantização extremas, um grande modelo que antes exigia centenas de GPUs para rodar foi comprimido para entre 1,2 GB e 2,5 GB, podendo rodar fluentemente em um chip de smartphone.

Aplicativos móveis como MNN Chat já permitem que usuários executem localmente no telefone o modelo destilado do DeepSeek R1. Essa IA de borda significa que você não precisa estar sempre conectado ao 5G, nem pagar 100 dólares por mês a gigantes do Vale do Silício. O grande modelo está no seu bolso, rodando offline, sem gastar um centavo de capacidade de cálculo na nuvem.

Se não posso construir uma caldeira de aquecimento centralizada, então dou uma pequena lareira para cada casa.

Claro, a IA de borda não é perfeita. Limitada pelo poder de cálculo e memória do chip do telefone, sua capacidade máxima ainda fica longe do grande modelo na nuvem. Ela pode ajudar a escrever um e-mail, traduzir um texto, resumir um artigo, mas se você pedir para ela deduzir um teorema matemático complexo ou analisar um contrato de centenas de páginas, ela ainda ficará aquém.

Mas isso já é suficiente. Para a maioria das pessoas comuns, a IA que precisam nunca foi um super cérebro capaz de deduzir teoremas matemáticos, mas um “assistente pessoal” que ajuda nas tarefas diárias.

Quando os grandes modelos se tornarem extremamente baratos, até cabendo no bolso, como eles vão mudar os cantos esquecidos do Silicon Valley?

A equidade digital no Sul Global

Se você estiver em um escritório de vidro com vista de Manhattan, provavelmente achará que pagar 100 dólares pelo GPT-5.5 é válido, porque ele pode escrever uma demonstração de fusão e aquisição perfeita em um segundo.

Mas se estiver numa plantação de milho em Uganda, na África Oriental, enfrentando plantações secas por causa de mudanças climáticas, ninguém pode pagar essa assinatura de 100 dólares, pois a renda mensal per capita de Uganda é inferior a 150 dólares.

Os gigantes do Vale do Silício discutem como dominar o mundo com IA, enquanto agricultores ugandeses e estudantes pobres do Sudeste Asiático, graças ao código aberto do DeepSeek, entram pela primeira vez na era digital.

O GPT-5.5 serve às pessoas que podem pagar, e seu corpus de dados é quase todo em inglês. Se você perguntar em suaíli ou javanês, ele responderá com dificuldades, e o consumo de tokens será várias vezes maior do que em inglês. Os gigantes do Vale do Silício, por causa do “baixa retorno comercial”, abandonaram esses mercados marginais.

Já os modelos de código aberto da China se tornaram a infraestrutura digital do Sul Global.

Em Uganda, a organização não governamental Sunbird AI, usando o modelo chinês Qwen ajustado com o sistema Sunflower, expandiu de 6 para 31 línguas locais suportadas. Esse sistema agora é usado pelo governo de Uganda para enviar recomendações agrícolas em suaíli aos agricultores.

Na Malásia, empresas de tecnologia ajustaram modelos de código aberto para atender às leis islâmicas, suportando malaio e indonésio, e garantindo que as saídas estejam em conformidade com os padrões culturais e religiosos do mercado muçulmano. Desde sistemas de identidade digital na Indonésia até perguntas médicas em suaíli no Quênia, a tecnologia chinesa está penetrando nas camadas sociais desses países.

A maior plataforma de APIs de modelos de IA do mundo, OpenRouter, divulgou no início de 2026 que, pela primeira vez, os modelos chineses consumiram mais tokens do que os concorrentes americanos. Em uma semana de estatísticas, os 10 principais modelos globais consumiram 8,7 trilhões de tokens, com cerca de 61% vindo de modelos chineses.

O código aberto rompeu o monopólio da narrativa de IA dos EUA, permitindo que países em desenvolvimento, com recursos escassos, cruzem o abismo digital. Não é uma narrativa grandiosa de disputa entre China e EUA, mas uma verdadeira “reconquista do campo” na era da IA.

A estratégia de código aberto da China na IA, objetivamente, está se tornando uma forma extremamente eficaz de “soft power”. Quando os gigantes do Vale do Silício constroem muralhas na nuvem, tentando ser os novos senhores digitais, aqueles “refugiados tecnológicos” que não podem pagar aluguel finalmente encontram sua faísca na terra aberta do código aberto e do processamento de borda.

Água potável

A tecnologia nunca deveria ser um luxo inalcançável.

O Vale do Silício construiu condomínios de luxo, com controle de acesso rigoroso, apenas para VIPs. Mas nós construímos uma tubulação de água que chega às casas de milhões.

Essa tubulação começa na sala de servidores de Inner Mongólia, no som das linhas de alta tensão, na guerra de 300 bilhões de dólares. Cada trecho é pesado, caro, cheio de concessões e compromissos. Liang Wenfeng quis criar uma empresa puramente tecnológica, mas a realidade o forçou a construir data centers, captar recursos, competir com grandes empresas. Ele não teve escolha, pois escolheu um caminho mais difícil: não transformar a IA em um luxo, mas torná-la uma água potável.

E o destino dessa tubulação está em um smartphone nacional de poucos milhares de yuan, nas mãos rústicas de agricultores ugandeses, na vida de cada pessoa comum que deseja atravessar o abismo digital.

Por mais altos que sejam os muros de capacidade de cálculo, eles não podem impedir a água de fluir para os mais baixos.