Lições de uma imersão na China: o que podemos aprender observando outros mercados

Tudo sobre China

Tudo sobre Inteligência Artificial

Quando falamos em China, tendemos a travar em dois extremos igualmente inúteis: a admiração que ignora os custos e a rejeição que ignora os mecanismos. Para quem trabalha com tecnologia em uma empresa ocidental, nenhum dos dois contribui para a tomada de decisão.

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Participei recentemente de uma imersão executiva no país e pude perceber a preocupação adotada para que fosse uma experiência produtiva: separar o que funciona de verdade. E é dessa parte que vale falar.

Mudanças na tecnologia para os próximos anos

A primeira mudança de rota é sutil, mas decisiva. Lá, a atenção saiu da capacidade dos modelos de IA e foi parar no custo por tarefa. A corrida por inteligência artificial agêntica foi contada, por muito tempo, como uma disputa pelo modelo mais inteligente. Agora, já não é bem assim.

Em apenas um ano, provedores chineses saltaram de menos de 2% para mais de 45% do tráfego semanal em um dos maiores roteadores de modelos do mundo. Isso acontece porque a viabilidade financeira e a capacidade de inteligência estão se descolando uma da outra.

Desenvolvedores pararam de escolher modelo por benchmark e passaram a otimizar por custo (por token e por capacidades específicas, como gerar bom código ou lidar com contexto longo). Com modelos abertos comparáveis rodando por cerca de um sétimo do preço de um equivalente ocidental de ponta, deixou de ser uma questão de preferência e virou, na prática, uma questão de margem.

O padrão de licenciamento também é surpreendente, mesmo que a narrativa popular sugira algo diferente. A maioria dos laboratórios chineses abre a base e a camada intermediária dos modelos, mas fecha o topo. É exatamente o mesmo padrão adotado por gigantes como OpenAI e Anthropic. O caso da DeepSeek, com licença MIT integral e totalmente aberta, é exceção, mas não a regra.

Os agentes de IA, por sua vez, viraram categoria própria, inclusive do ponto de vista regulatório. Em maio de 2026, a China publicou o primeiro marco regulatório dedicado especificamente a agentes de IA, onde tratou essa tecnologia como infraestrutura digital. No mesmo período, os agentes chegaram a representar 20% do consumo de tokens de um roteador global de modelos em uma única semana. Empresas que ainda planejam capacidade computacional pensando apenas em consumo humano estão erradas e podem ter sérios prejuízos.

Além disso, existe um risco que não aparece no contrato, relacionado à escolha do modelo de IA. Essa medida compreende também escolher os limites definidos por outra empresa, sob outra lei, e precisa de cautela.

O que dá para adaptar por aqui

Da imersão, quatro mecanismos podem ser considerados inspiração por qualquer empresa, em qualquer lugar.

O primeiro é buscar um Cenário de Aplicação, e não um Piloto. Essa é, talvez, a recomendação mais prática de toda a viagem. Piloto costuma ser uma demonstração em busca de um problema para resolver. Já o Cenário de Aplicação nasce com quatro componentes definidos antes de começar: o problema delimitado, o ambiente real onde ele acontece, os dados que já existem ali e o resultado esperado (e mensurável).

Os empresários chineses compartilharam que os chamados “projetos zumbis” (agentes que morrem antes mesmo de chegar à produção) não morrem por limitação técnica nem por falta de orçamento. Morrem porque o líder da área de negócio não participou pessoalmente do processo. Uma atitude que já pode condenar o futuro do projeto.

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O segundo mecanismo é o roteamento. Ou seja, usar o modelo caro só quando a tarefa exige, e resolver o resto com recursos mais antigos, que ficam cerca de 80% mais baratos a cada nova geração de hardware. Treinar é um gasto único. Já o servir é gasto todo dia, para sempre. E é neste momento que roteamento pode decidir o resultado financeiro.

O terceiro é usar meta de penetração como instrumento de gestão. O programa estatal chinês fixou meta acima de 70% de penetração de agentes em setores-chave até 2027, e acima de 90% até 2030. A pergunta deixou de ser “qual IA vamos comprar” e passou a ser “qual percentual dos nossos processos já tem IA integrada”.

Por fim, há o impasse contratual que ninguém resolveu: o cliente quer que o fornecedor responda pelo resultado, o fornecedor recua, e a definição do que seria melhoria quase nunca coincide. Cobrar por resultado esbarra em contrato e não em tecnologia. Acredita-se que quem resolver isso primeiro, ganhará o mercado de vez.

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Dois exemplos que ilustram a diferença

Quando falamos de ritmo, temos Shenzhen. O mercado de componentes de Huaqiangbei ocupa cerca de dez quarteirões, com toda a cadeia de suprimentos a menos de duas horas de carro.

Criar uma variação de produto ali acrescenta cerca de 20% ao custo, em vez de 80% ou 100%. Quando lançar cinco custa quase o mesmo que lançar um, o mercado vira o teste, no lugar do estudo prévio. O paralelo com software é direto: quando o custo de deploy cai, você para de debater em reunião e passa a decidir com feature flag. Não dá para replicar Shenzhen, mas dá para dominar o próprio custo de tentar.

Já quando consideramos modelo, temos um excelente exemplo em Pequim. O Instituto de IA de Pequim foi fundado em 2018 por universidades, pelo Estado, e por Baidu, Alibaba, Tencent, ByteDance e Xiaomi juntos (que são concorrentes diretos na mesma mesa de governança).

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A organização já abriu mais de 200 modelos, acumulou mais de 1 bilhão de downloads e produziu a camada de portabilidade entre chips hoje reconhecida como padrão pela União Internacional de Telecomunicações (UIT).

A lição não é sobre a China: é sobre onde se ganha dinheiro. Escrever o padrão é a jogada mais barata e a mais negligenciada, e uma das poucas em que uma empresa brasileira pode ter influência real sem capital de fronteira.

Recomendações para benchmarking internacional

Vá com hipóteses. Imersão sem pergunta definida vira turismo corporativo. Antes de embarcar tenha claro o que quer descobrir e o que faria de diferente, a depender da resposta.

• Aplique a triagem em quatro categorias. Cada observação cai em uma: depende do regime, depende de escala e geografia, depende de desenho institucional, ou depende só de decisão organizacional. Quase todo o valor prático está nas duas últimas.
• Entenda o que cada organização está valorizando de fato. Por mais de 20 anos, a China premiou volume de publicações científicas e essa diretriz produziu quase 17 mil retratações, até uma correção de rumo em escala. O que a sua organização decidiu medir, e o que vai acontecer quando as pessoas descobrirem que estão sendo medidas por aquilo?
• Leve quem vai executar, não só quem vai apresentar. Converta em decisão com prazo. Uma imersão que termina em deck de fotos foi custo. Uma que termina em decisões, com direcionamento e data para acontecer, foi investimento.

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A distância que separa tudo o que uma imersão tão intensa e rica tem um nome simples: decisão. Por mais fotos registradas, slides lidos e reuniões realizadas, tanto aprendizado só terá valor se for transformado em ação.