As ambições da China em IA são postas à prova: por que bilhões em investimentos estão sendo desperdiçados?

Mais do que uma simples guerra de chips: o verdadeiro motivo pelo qual a ofensiva chinesa em IA está estagnada.

A República Popular da China está perseguindo seu objetivo de se tornar a principal superpotência mundial em inteligência artificial até 2030 com uma determinação impressionante. Embora os pronunciamentos oficiais evoquem um futuro brilhante no qual 90% da economia opere com IA e sistemas inteligentes permeiem todos os aspectos da sociedade, um cenário muito mais complexo está emergindo nos bastidores. A ofensiva chinesa em IA enfrenta problemas estruturais fundamentais que vão muito além das tão discutidas restrições americanas às exportações de chips. Uma lacuna de talentos de mais de cinco milhões de trabalhadores qualificados, uma infraestrutura tecnológica fragmentada, desigualdades regionais drásticas e a iminente consolidação do mercado representam desafios existenciais aos ambiciosos planos de Pequim.

Os paralelos com os problemas da transição energética da Alemanha são impressionantes. Assim como a Alemanha corre o risco de fracassar em seu futuro digital devido à falta de capacidade da rede elétrica, a China enfrenta um tipo diferente de desequilíbrio infraestrutural. Enquanto centros de dados não podem ser construídos em Frankfurt devido à falta de conexões de energia, instalações de última geração nas províncias do oeste da China permanecem praticamente vazias porque faltam infraestrutura, capital humano e demanda prática. Em ambos os casos, revela-se uma verdade fundamental da política tecnológica moderna: investimentos gigantescos em componentes individuais tornam-se ineficazes se o sistema como um todo não for desenvolvido de forma consistente.

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A armadilha do talento

Talvez a maior fragilidade da estratégia chinesa de IA seja a drástica escassez de mão de obra qualificada. O Ministério de Recursos Humanos e Segurança Social estima que a lacuna seja de mais de cinco milhões de pessoas, com uma proporção alarmante entre oferta e demanda de um para dez. No primeiro semestre de 2025, as vagas de emprego relacionadas à IA aumentaram 37% em comparação com o mesmo período do ano anterior. Engenheiros de robótica e desenvolvedores de algoritmos foram particularmente requisitados, com um aumento de mais de 50% nas vagas para essas posições. Esses números não refletem uma expansão saudável, mas sim uma corrida desesperada por recursos escassos.

A McKinsey prevê que a demanda da China por profissionais de IA aumentará para seis milhões até 2030, enquanto as universidades nacionais e os chineses que retornam do exterior poderão suprir, no máximo, dois milhões. Isso cria uma lacuna de quatro milhões de trabalhadores altamente qualificados, e é provável que essa lacuna aumente ainda mais, visto que a taxa de natalidade da China vem caindo há anos. A ONU projeta que a população em idade ativa diminuirá em 180 milhões até 2050 em comparação com 2023, enquanto a população envelhece rapidamente. A idade média da força de trabalho subirá para mais de 45 anos. A China, portanto, encontra-se em um dilema demográfico entre economias emergentes como o Vietnã e nações industrializadas envelhecidas como o Japão.

Uma análise superficial pode levar à suposição de que a China possui uma abundância de graduados. De fato, as universidades chinesas formam cerca de 1,4 milhão de graduados em STEM (Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática) anualmente. No entanto, a realidade revela uma discrepância qualitativa. Pesquisas de ponta e o desenvolvimento de modelos inovadores exigem, principalmente, doutores. A produção de doutores com formação em IA (Inteligência Artificial) permanece relativamente baixa, o que leva a uma intensa competição pelos melhores talentos disponíveis. Cientistas experientes em aprendizado de máquina em gigantes da tecnologia agora recebem salários milionários em yuan. Startups menores relatam que cargos críticos em pesquisa e desenvolvimento permanecem vagos por meses, atrasando consideravelmente o desenvolvimento de produtos.

O problema é agravado pela natureza específica da integração da IA. Ao contrário da revolução móvel da década de 2010, quando as tecnologias essenciais já estavam funcionais e o capital era necessário principalmente para a aquisição de usuários e expansão logística, a implementação da IA ​​exige pesquisa e desenvolvimento contínuos e específicos ao contexto. Um hospital não pode simplesmente instalar o ChatGPT e falar sobre assistência médica com IA. São necessários meses ou anos de desenvolvimento para atender aos fluxos de trabalho médicos, à conformidade regulatória e à integração com os sistemas existentes. Sem o capital de pacientes dispostos a financiar esses ciclos de desenvolvimento plurianuais, a maioria dos projetos de IA com IA integrada estagna antes de resolver os principais desafios de implementação.

A falta de conhecimento interdisciplinar está se mostrando particularmente problemática. Um estudo de 2024 da Universidade Renmin constatou que a China sofre com a escassez de talentos de ponta, especialmente cientistas de IA e profissionais com experiência em diversos setores. Integrar a IA às indústrias tradicionais exige indivíduos com profundo conhecimento técnico e vasta experiência no setor. Um sistema de IA agrícola precisa de desenvolvedores que entendam de agronomia. Uma IA financeira requer especialistas familiarizados com as normas regulatórias. Essas habilidades interdisciplinares são escassas globalmente, mas especialmente na China.

As empresas estão respondendo com diversas estratégias. Algumas estão recrutando agressivamente no exterior, flexibilizando as restrições do hukou (registro de residência) e tentando trazer de volta talentos que estavam fora do país. Outras estão investindo pesadamente em programas internos de treinamento. O governo está promovendo a expansão dos currículos de IA nas universidades. Mais de quinhentas universidades chinesas criaram cursos de graduação em IA desde 2018. No entanto, mudanças culturais e educacionais levam tempo. Mesmo com esforços acelerados, a escassez de talentos continuará a afetar o ecossistema de IA chinês na próxima década.

A dimensão geopolítica agrava ainda mais o problema. Embora as universidades chinesas estejam fazendo progressos substanciais no ensino de IA, os polos tecnológicos globais continuam a atrair os melhores talentos. A incerteza decorrente da regulamentação governamental, do controle ideológico e das limitações percebidas à liberdade acadêmica leva alguns talentos a migrar para o exterior ou a permanecerem lá. Apesar de a China possuir 47% dos principais pesquisadores de IA do mundo e 50% das patentes de IA, esses números impressionantes não conseguem mascarar o fato de que a enorme demanda supera em muito os recursos disponíveis.

Crise de infraestrutura apesar dos investimentos maciços

A infraestrutura de IA da China apresenta um paradoxo de proporções monumentais. Por um lado, o país anunciou ou construiu mais de 250 novos centros de dados de inteligência artificial entre 2023 e 2024. Investidores públicos e privados injetaram bilhões na expansão da infraestrutura digital. Por outro lado, fontes locais relatam que até 80% dessa capacidade computacional recém-criada permanece ociosa. As taxas de utilização de muitos centros de dados inteligentes estão em torno de 20% a 30%. Instalações que custaram bilhões estão em grande parte ociosas, enquanto seus operadores buscam desesperadamente por clientes e os custos contínuos de refrigeração, eletricidade e manutenção pressionam seus balanços patrimoniais.

Essa situação bizarra resulta de uma combinação de pressão política, excessos especulativos e erros de cálculo fundamentais. Após o estouro da bolha imobiliária e a recessão econômica induzida pela COVID-19, os governos locais buscaram desesperadamente novos motores de crescimento. O entusiasmo em torno do ChatGPT no final de 2022 fez com que a IA parecesse a candidata ideal. Em 2023, mais de 500 projetos de data centers foram propostos em todo o país. As autoridades locais promoveram agressivamente essas iniciativas, na esperança de impulsionar suas economias regionais. Empresas estatais, fundos de investimento ligados ao governo, bem como empresas e investidores privados, abraçaram com entusiasmo o futuro supostamente promissor.

Contudo, como é típico em projetos apressados, o planejamento realista muitas vezes deixou a desejar. Muitas instalações foram construídas sem levar em consideração a demanda real ou os padrões técnicos. Engenheiros com experiência relevante eram escassos, e inúmeros executivos recorreram a intermediários que inflaram as previsões ou exploraram os processos de licitação para garantir subsídios. Como consequência, muitos novos data centers ficaram aquém das expectativas, sendo caros de operar, difíceis de preencher e tecnicamente irrelevantes para as cargas de trabalho modernas de IA.

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Um problema crucial reside no tipo de infraestrutura construída. Muitos centros de dados foram projetados para o treinamento de grandes modelos de linguagem e, consequentemente, localizados nas províncias ocidentais, com energia mais barata. Isso estava alinhado com a Iniciativa de Computação Ocidental de Dados do Leste (Eastern Data Western Computing Initiative), que visava transferir o processamento de dados das áreas metropolitanas congestionadas do leste para as regiões ricas em recursos do oeste. No entanto, quando a demanda mudou do puro treinamento de modelos para a inferência — a aplicação prática dos modelos treinados — muitas instalações ocidentais mostraram-se mal posicionadas. A inferência normalmente exige configurações de hardware diferentes — chips mais rápidos e responsivos que priorizam baixa latência e eficiência em detrimento da pura potência computacional. Além disso, a inferência precisa ocorrer perto dos usuários finais, ou seja, nas grandes cidades do leste. Assim, os centros de dados ocidentais são frequentemente construídos para tarefas inadequadas e localizados em lugares inadequados.

Em resposta, Pequim anunciou a construção de um centro de dados focado em inferência em Wuhu, uma prefeitura no sudeste do país, para atender grandes mercados urbanos como Xangai, Hangzhou e Nanjing. Mas isso é apenas uma gota no oceano. A má alocação de recursos para infraestrutura inadequada imobilizou bilhões em capital que poderiam ter sido usados ​​de forma mais produtiva em outros lugares. Alguns projetos aparentemente nunca tiveram a intenção de gerar lucro por meio de poder computacional real. Diversos relatórios e fontes internas confirmam que algumas empresas usaram centros de dados de IA para se qualificar para subsídios governamentais em energia verde ou para a compra de terrenos. Em alguns casos, a eletricidade destinada à IA foi vendida de volta à rede enquanto os prédios permaneciam sem uso. No final de 2024, a maioria das empresas do setor visava se beneficiar de incentivos políticos em vez de trabalho genuíno com IA.

A escassez de hardware está agravando ainda mais a situação. Apesar do enorme apoio governamental ao desenvolvimento de chips nacionais, as empresas chinesas de IA continuam altamente dependentes de tecnologia estrangeira. Os EUA controlam mais de 70% do poder computacional global e utilizam controles de exportação para restringir o acesso da China a chips avançados, como o H100 da Nvidia, e a tecnologias de encapsulamento essenciais. A previsão é de que o déficit de fornecimento de chips de IA da China ultrapasse US$ 10 bilhões até 2025. Alternativas nacionais, como o Ascend 910B da Huawei, apresentam desempenho inferior no treinamento de grandes modelos de linguagem. Além disso, clusters avançados de IA exigem não apenas chips, mas interconexões altamente sofisticadas que abrangem dezenas de milhares de processadores. As empresas americanas continuam liderando o projeto em nível de sistema.

Só em 2024, empresas chinesas compraram quase um milhão de processadores Nvidia HGX H20. Essa dependência persiste porque a escala de fornecimento da Nvidia e a maturidade do seu conjunto de software CUDA criam um dilema do ovo e da galinha para a indústria de IA na China. O hardware nacional carece tanto de volume quanto de suporte de desenvolvedores. A DeepSeek tentou treinar seu modelo R2 em chips Ascend da Huawei, mas teve que recorrer ao hardware da Nvidia devido à instabilidade de desempenho, interconexões mais fracas e à imaturidade da rede neural artificial chinesa (CANN). Mesmo que os fabricantes chineses conseguissem inundar o mercado com NPUs Ascend ou GPUs Moore Threads, um conjunto de software deficiente as torna pouco atraentes para os desenvolvedores.

O ecossistema de software para chips de IA chineses é significativamente mais fraco do que o seu equivalente ocidental. O CUDA da Nvidia beneficia de mais de quinze anos de documentação e aprimoramento, uma grande base de usuários e uma integração robusta com frameworks populares de aprendizado de máquina como PyTorch e TensorFlow. O framework CANN da Huawei foi introduzido apenas em 2019, doze anos após o CUDA. Os desenvolvedores frequentemente o descrevem como cheio de bugs, instável e mal documentado, com frequentes travamentos em tempo de execução e integração limitada com terceiros. Esses problemas não impossibilitam a execução de treinamentos em larga escala em hardware chinês, mas os tornam consideravelmente mais caros.

A falta de padrões comuns entre os diversos fornecedores chineses de chips fragmenta ainda mais o mercado. Cada fornecedor possui sua própria pilha de software de baixo nível incompatível. As principais estruturas de IA suportam principalmente chips da Nvidia. Os chips de IA nacionais precisam se adaptar a múltiplas estruturas, e cada atualização de estrutura exige adaptações repetidas. Isso leva à falta de operadores e otimizações para modelos grandes, impedindo a execução dos modelos ou tornando-os ineficientes, discrepâncias de precisão devido a diferenças de arquitetura e implementação de software, e altos custos de portabilidade para viabilizar o treinamento de modelos em larga escala em chips nacionais.

A Aliança de Inovação do Ecossistema Modelo-Chip, fundada no verão de 2025, busca solucionar esse problema. Ela reúne a Huawei, a Biren Technologies, a Enflame, a Moore Threads e outras empresas com o objetivo de construir uma pilha de IA totalmente localizada que conecte hardware, modelos e infraestrutura. O sucesso depende da interoperabilidade por meio de protocolos e frameworks compartilhados e da redução da fragmentação do ecossistema. Embora unificar o software de baixo nível possa ser um desafio devido às diferentes arquiteturas, a padronização de nível intermediário parece mais realista. Ao focar em APIs e formatos de modelo comuns, o grupo espera tornar os modelos portáteis entre plataformas nacionais. Os desenvolvedores poderiam escrever o código uma única vez e executá-lo em qualquer aceleradora chinesa. No entanto, até que esses padrões realmente existam, a fragmentação significa que cada empresa precisa lidar com múltiplos problemas simultaneamente em diversas frentes, em um mercado saturado.

A Huawei tornou o CANN de código aberto no início de agosto de 2025, possivelmente como parte de seu compromisso com a nova aliança ou como uma tentativa geral de tornar sua série Ascend 910 a plataforma preferida entre as empresas chinesas. Até então, o kit de ferramentas de IA da Huawei para NPUs Ascend era distribuído de forma limitada. A maturidade do CANN está atrás da do CUDA, principalmente porque não havia uma base instalada ampla e estável de processadores Ascend fora dos próprios projetos da Huawei. Os desenvolvedores seguem a escala, e o CUDA se tornou dominante porque milhões de GPUs da Nvidia foram comercializadas e estavam amplamente disponíveis, justificando investimentos em otimização, bibliotecas e suporte da comunidade. A Huawei e outros desenvolvedores chineses não podem comercializar milhões de NPUs Ascend ou GPUs Biren devido às sanções dos EUA.

A infraestrutura energética apresenta um panorama misto. A China expandiu sua rede elétrica oitenta vezes mais rápido que os EUA e é líder mundial em capacidade de energia solar, eólica e hidrelétrica. Esses investimentos maciços em energias renováveis ​​visam tornar a escalabilidade da IA ​​sustentável. A Iniciativa de Computação de Dados do Leste para o Oeste está transferindo o processamento de dados para regiões ocidentais ricas em energia e terras, alimentadas por energia eólica e solar. O objetivo não é apenas reduzir custos, mas também criar uma infraestrutura mais robusta e sustentável. Espera-se que milhões de racks de TI sejam instalados até o final do décimo quarto Plano Quinquenal, em 2025.

Embora as regiões ocidentais ofereçam abundantes recursos eólicos e solares e preços de eletricidade mais baixos, elas frequentemente ficam para trás no desenvolvimento de infraestrutura. O desafio reside em combinar eficientemente os abundantes recursos de energia verde nas regiões ocidentais menos desenvolvidas com as crescentes necessidades de processamento de dados no leste. As necessidades computacionais estão concentradas nas regiões orientais, onde a autossuficiência em energia renovável é inferior a 40%, enquanto o oeste detém 70% da capacidade instalada de energia renovável da China. A Tencent planeja localizar seu maior centro de dados inteligente no oeste da China, em Ningxia, em parte devido aos preços mais baixos da eletricidade. As empresas tendem a treinar seus modelos de linguagem em larga escala nas províncias ocidentais devido aos custos mais baixos de eletricidade, mas baseiam seus centros de dados voltados para aplicações no leste, onde uma base de clientes maior permite um feedback mais rápido sobre suas aplicações.

Embora as regiões ocidentais ofereçam custos de eletricidade baixos, as deficiências nos sistemas de transporte, comunicação e apoio a talentos dificultam a atração e retenção de profissionais de alta tecnologia. Muitos data centers ocidentais permanecem ociosos enquanto aguardam um crescimento exponencial em aplicações downstream. Um funcionário de uma empresa de serviços em nuvem confirmou que a taxa de utilização dos data centers inteligentes chineses é inferior a 30%.

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A divisão regional agrava a divisão.

As disparidades geográficas no desenvolvimento da IA ​​na China replicam e exacerbam as desigualdades econômicas existentes. Províncias da costa leste, como Guangdong, Jiangsu, Zhejiang e Xangai, ocupam há muito tempo posições de liderança, com Guangdong demonstrando um ímpeto de desenvolvimento particularmente forte. Xangai e Pequim mantêm uma alta concentração de atividades de IA, graças ao apoio político e às capacidades de pesquisa e desenvolvimento tecnológico. Regiões centrais, como Hubei, Henan e Shandong, gradualmente ascenderam a uma posição intermediária, indicando uma melhoria constante. No entanto, províncias ocidentais, como Qinghai, Tibete e Gansu, permanecem em um nível baixo no geral. Apesar de algumas melhorias, a disparidade com a região leste ainda é evidente, e o problema do desenvolvimento regional desigual persiste.

De 2014 a 2022, o nível de IA na China apresentou uma tendência significativa de melhoria e expansão regional ao longo do tempo. Em 2014, o nível geral de desenvolvimento de IA no país era baixo, com apenas as províncias costeiras do leste apresentando desempenho excepcional e demonstrando as vantagens iniciais dessas regiões em IA. Enquanto isso, as regiões central e oeste tiveram um início tardio no geral, e seu nível de desenvolvimento foi geralmente baixo. Em 2022, o nível de IA do país havia melhorado consideravelmente, com o Delta do Rio Yangtzé e a Margem do Mar de Bohai se tornando os principais motores de crescimento. Pequim, Tianjin e Hebei mostraram forte impulso de desenvolvimento, enquanto a região oeste, embora em um nível de desenvolvimento inferior, exibiu uma clara tendência de crescimento.

Um estudo sobre a desigualdade de renda causada pela IA constatou que o impacto da IA ​​na desigualdade de renda é mais forte na região nordeste, seguida pela região oeste, enquanto os efeitos são relativamente menores nas regiões central e leste. A IA exacerba significativamente a disparidade de renda por meio de melhorias estruturais industriais e inovação tecnológica. A heterogeneidade regional demonstra que a IA não atua como um equalizador, mas sim amplifica as vantagens existentes. Províncias com forte infraestrutura digital, acesso a capital e mão de obra qualificada se beneficiam de forma desproporcional, enquanto as regiões subdesenvolvidas ficam ainda mais para trás.

A divisão digital entre áreas urbanas e rurais agrava ainda mais essas disparidades. Apesar dos recentes esforços do governo para acelerar o desenvolvimento da infraestrutura digital rural no contexto da revitalização do campo na China, com base nos sucessos na redução da pobreza, o problema da exclusão digital persiste. Em termos de investimento financeiro, os recursos destinados à infraestrutura digital rural ficam significativamente aquém dos destinados às áreas urbanas. Segundo dados, os investimentos fiscais e sociais da China em informatização agrícola e rural em nível municipal totalizam apenas treze milhões de yuans e trinta milhões de yuans, respectivamente, resultando em um nível geral de desenvolvimento da informatização de apenas 37,9%.

Existe uma disparidade significativa na implantação de hardware entre áreas rurais e urbanas, abrangendo variações em recursos digitais, infraestrutura, equipamentos de rede e estações base. Em 2022, a China atingiu a marca de 2,3 milhões de estações base 5G em todo o país. No entanto, o número de estações base 5G em áreas rurais está consideravelmente abaixo da média nacional, ampliando ainda mais a exclusão digital. Ao mesmo tempo, o objetivo de fornecer cobertura e velocidade de rede equivalentes em áreas rurais e urbanas ainda não foi totalmente alcançado.

Durante a pandemia de COVID-19, a disparidade no desenvolvimento da infraestrutura de hardware tornou-se ainda mais evidente. Um exemplo marcante envolve um estudante universitário tibetano que vive em Linzhou, na Região Autônoma do Tibete, e que foi obrigado a percorrer vinte minutos de motocicleta até a base de uma montanha e, em seguida, subir até o topo em temperaturas congelantes para assistir às aulas online. Essa história destaca o grande desequilíbrio no desenvolvimento de hardware digital entre as áreas rurais e urbanas.

A falta de centros de dados nos níveis municipal e distrital, essenciais para a manutenção de sistemas de aplicativos digitais eficientes, dificulta o avanço das tecnologias de IA generativa em áreas rurais. Essa situação remete ao provérbio "Nem a dona de casa mais habilidosa consegue cozinhar sem arroz", evidenciando a necessidade fundamental desses centros de dados para impulsionar o desenvolvimento digital rural.

Na perspectiva das organizações de software que constituem o "poder brando" do desenvolvimento digital rural, o software digital rural sofre com deficiências em competências digitais, aquisição de talentos e governança, em comparação com as áreas urbanas. Por um lado, influenciada por mentalidades tradicionais e egoístas, prevalentes em comunidades de pequenos agricultores e exacerbadas pelo atraso inerente ao progresso digital rural, observa-se uma notável falta de entusiasmo entre a população rural para se engajar ativamente com serviços de IA generativa para a revitalização da China rural. Além disso, a significativa migração da força de trabalho rural, que resulta na formação da principal força de trabalho em áreas rurais composta por idosos, indivíduos vulneráveis, mulheres e crianças, intensifica os fenômenos de despovoamento rural, afetando a população rural, a economia, a sociedade e o desenvolvimento em geral.

Uma pesquisa realizada em áreas rurais que ainda não implementaram a governança eletrônica dos assuntos locais revelou que 84,13% dos funcionários municipais citaram “a alta proporção de moradores idosos, o que dificulta a adoção de tecnologia” como o principal obstáculo. Esses fatores combinados impedem significativamente a adoção e a promoção de tecnologias de IA generativa em regiões rurais.

As disparidades regionais também são evidentes no índice de IA. Um estudo recente desenvolveu um índice abrangente de inteligência artificial com sete dimensões principais, projetado para análises em nível provincial e setorial. A comparação entre China e EUA mostra que, sob uma estrutura unificada, a pontuação composta dos EUA supera a pontuação chinesa de 59,4 em 68,1 pontos. Ao dividir a China em sete áreas principais para criar um índice subnacional, revelam-se disparidades regionais gritantes no desenvolvimento da IA ​​no país: as regiões norte, leste e sul lideram em pontuações compostas, enquanto as regiões central e oeste ficam significativamente para trás, evidenciando os efeitos da concentração regional de inovação e recursos industriais.

Essa fragmentação geográfica tem consequências de longo alcance. Ela cria diferentes velocidades de transformação econômica, com as regiões líderes avançando rapidamente para economias baseadas no conhecimento, enquanto as regiões atrasadas permanecem presas à manufatura e à agricultura tradicionais. Exacerba as tensões sociais à medida que as disparidades de renda entre as regiões aumentam. Complica a coordenação nacional, já que diferentes províncias têm níveis de desenvolvimento e prioridades variáveis. E gera uma alocação ineficiente de recursos, com centros de dados de última geração ociosos em províncias remotas do oeste, enquanto as metrópoles do leste lutam por capacidade.

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A crise de excesso de capacidade e a pressão para consolidar

O entusiasmo desenfreado pela construção civil em 2023 e 2024 colocou a China diante de uma dramática crise de excesso de capacidade. Mais de 500 projetos de data centers foram propostos somente em 2023, com pelo menos 150 previstos para entrar em operação até o final de 2024. Esse desenvolvimento reflete um padrão já conhecido na evolução econômica da China. Quando o governo central prioriza um setor como estratégico, as autoridades locais e as empresas se lançam nele com zelo excessivo, muitas vezes desconsiderando a necessidade real ou o planejamento racional. O resultado é, frequentemente, superinvestimento, excesso de capacidade e uma dolorosa fase de consolidação.

A indústria automotiva oferece um projeto paralelo instrutivo. Cerca de 140 empresas competem nesse setor, com apenas algumas lucrativas e um terço delas apresentando taxas de utilização da capacidade instalada abaixo de 20%. Para evitar a perda de empregos locais, os governos regionais, ainda assim, ajudam até mesmo os fornecedores em dificuldades a se manterem à tona por meio de subsídios e outras formas de apoio. A consolidação do mercado, portanto, desacelerou, guerras de preços eclodiram e os produtores estão sob pressão para aumentar as exportações para mercados mais lucrativos. Enquanto isso, a era dos mercados de exportação de fácil acesso está chegando ao fim. Os EUA proibiram quase todas as importações de veículos chineses por motivos de segurança nacional durante o governo Biden, e a UE impôs tarifas sobre veículos elétricos chineses no ano passado.

A infraestrutura de IA segue uma trajetória semelhante. A Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma interveio com regulamentações mais rigorosas. Novos projetos agora devem atender a critérios específicos de utilização e apresentar contratos de compra antes de serem aprovados. Além disso, as autoridades locais estão proibidas de iniciar projetos de infraestrutura computacional de pequena escala, a menos que possam fornecer uma justificativa econômica clara. As compras governamentais atingiram 24,5 bilhões de yuans, aproximadamente 3,4 bilhões de dólares, somente em 2024, com mais 12,4 bilhões de yuans reservados para 2025. No entanto, apesar do robusto investimento governamental, as taxas de utilização relatadas permanecem entre 20% e 30%, comprometendo tanto a viabilidade econômica quanto a eficiência energética.

Nos últimos dezoito meses, mais de 100 projetos foram abandonados, um aumento significativo em comparação com os apenas 11 de 2023. Esse aumento drástico no número de projetos cancelados sinaliza um choque de realidade. Investidores e operadores estão percebendo que muitas dessas instalações jamais se tornarão lucrativas. A crise inicial, alimentada pela euforia em torno da IA ​​generativa após o lançamento do ChatGPT no final de 2022, transformou-se em uma crise de rentabilidade. Os mercados de leasing de GPUs entraram em colapso. Instalações que custaram bilhões de dólares agora estão subutilizadas, os rendimentos estão despencando e muitas se tornaram obsoletas antes mesmo de estarem totalmente operacionais devido às mudanças nas condições de mercado.

Em julho de 2025, o presidente Xi Jinping alertou explicitamente contra o excesso de investimento em IA, reiterando suas preocupações anteriores sobre o investimento excessivo de governos locais. Os comentários ressaltam o desejo dos formuladores de políticas de evitar a repetição da supercapacidade observada em outros setores emergentes, como o de veículos elétricos, que contribuiu para pressões deflacionárias. Embora o planejador estatal não tenha especificado qual parte do setor requer contenção, o investimento tem sido particularmente expressivo globalmente na construção de data centers que sustentam o desenvolvimento da IA. Uma desaceleração nessa expansão impactaria fornecedores de chips, equipamentos de rede e outros componentes essenciais para servidores, desde a Cambricon Technologies Corp. até a Lenovo Group Ltd. e a Huawei Technologies Co.

Em 29 de agosto de 2025, o Conselho de Estado enfatizou a necessidade de garantir “o fluxo ordenado de talentos, capital e outros recursos”. Zhang Kailin, funcionário da Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma, declarou à imprensa que o governo incentivaria as províncias a desenvolverem a IA de forma coordenada e complementar. O objetivo é alavancar seus pontos fortes para promover o crescimento sem duplicar esforços. “Evitaremos decisivamente a competição desordenada ou uma abordagem de ‘seguir a multidão’”, afirmou Zhang. O desenvolvimento deve ser baseado em vantagens locais, recursos e fundamentos industriais.

O mercado de software reflete dinâmicas de consolidação semelhantes. A Administração do Ciberespaço da China aprovou uma lista com mais de 180 modelos de linguagem principais para uso geral até agosto de 2024, ilustrando a ampla gama de empresas de tecnologia chinesas que disputam participação no mercado interno. Essas empresas competem não apenas por uma fatia do mercado, mas também por financiamento em meio a uma desaceleração econômica e uma retração no setor de capital de risco da China. Os participantes do workshop enfatizaram que, embora muitas startups chinesas tenham atraído investimentos de grandes empresas de tecnologia como Alibaba e Tencent, muitos investidores permanecem céticos quanto à capacidade das startups de IA de gerar receita no curto prazo. Em sua busca por investimentos economicamente produtivos, muitas empresas de capital de risco chinesas estão buscando diversificar seus riscos por meio da união de recursos, o que sugere um ambiente de financiamento mais disperso.

Considerando as limitações de financiamento e de hardware para os desenvolvedores de IA chineses, os participantes sugeriram que a China poderia ter sucesso no avanço de algumas empresas ou laboratórios de IA por meio do compartilhamento de recursos, mas esses esforços devem ser seletivos e direcionados, reduzindo a probabilidade de retornos substanciais. Em última análise, os participantes sugeriram que esse cenário provavelmente levará a uma maior consolidação do setor no mercado de IA da China.

Du Hai, gerente sênior da divisão de nuvem da Baidu, previu que isso impulsionará a consolidação do mercado. As cerca de doze empresas nacionais de chips de IA atualmente ativas provavelmente se reduzirão a três ou quatro grupos distintos. "Os vencedores serão aqueles cujos chips puderem suportar a mais ampla gama de modelos — ou viabilizar um aplicativo revolucionário que se torne o padrão de fato."

A Gartner prevê que, até 2029, o cenário tecnológico da Inteligência Artificial Geral (IAG) se consolidará em 75% menos participantes, à medida que os provedores de hiperescala e plataformas SaaS se expandirem e os provedores de nuvem híbrida absorverem o mercado. Isso não é especulação de mercado, mas a consequência inevitável das forças econômicas que já estão remodelando o setor. Os paralelos com os desenvolvimentos históricos de infraestrutura são impressionantes. A Gartner identifica que estamos passando de um período de fragmentação de fornecedores para uma consolidação por meio de aquisições e disrupções de mercado. Assim como o setor elétrico evoluiu de milhares de geradores locais para um punhado de grandes concessionárias, a IA está seguindo o mesmo caminho.

O financiamento de capital de risco para startups chinesas de IA caiu quase 50% em relação ao ano anterior no início de 2025, refletindo uma cautela generalizada dos investidores em meio ao crescimento lento, incertezas regulatórias e tensões geopolíticas. Somente no segundo trimestre, o financiamento despencou para apenas US$ 4,7 bilhões, o nível mais baixo em uma década. Esse temor dos investidores foi parcialmente alimentado pela disposição demonstrada pelo governo chinês em sufocar a inovação de ponta em nome de medidas redobradas para preservar a pureza ideológica.

O restante do mercado chinês, embora apresente alguns sinais contraditórios, oferece mais motivos para pessimismo. O setor imobiliário entrou em colapso, a taxa de desemprego entre os jovens ultrapassa os 17% e a confiança do consumidor está em declínio. A situação geopolítica também não ajuda, com os controles de exportação ainda impactando o setor de tecnologia da China, as tarifas ameaçando a economia em geral e políticas ideológicas focadas no controle afastando a maioria dos investidores. Essa crise de financiamento representa um problema particular para a implementação da IA. Sem capital paciente disposto a financiar esses ciclos de desenvolvimento plurianuais, a maioria dos projetos de IA integrada ficará estagnada antes mesmo de abordar as principais questões de implementação.

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Cenários futuros entre euforia e desilusão

As projeções futuras para a indústria de IA na China apresentam um leque de possibilidades bastante amplo. Otimistas como os analistas do Morgan Stanley preveem que os investimentos chineses em IA poderão atingir o ponto de equilíbrio até 2028 e gerar um retorno de 52% sobre o capital investido até 2030. O setor central de IA poderá se tornar um mercado de 140 bilhões de dólares até 2030. Essa estimativa sobe para 1,4 trilhão de dólares quando setores relacionados, como infraestrutura e fornecedores de componentes, são incluídos. A IA poderá impulsionar ainda mais o crescimento do PIB chinês a longo prazo, compensando fatores como o envelhecimento da força de trabalho e a desaceleração do crescimento da produtividade. Nos próximos dois a três anos, a IA poderá adicionar de 0,2 a 0,3 ponto percentual ao crescimento anual da China.

O mercado global de robôs humanoides poderá atingir cinco trilhões de dólares até 2050, com um bilhão de unidades em uso, sendo 30% delas na China. A abordagem chinesa, focada na eficiência e no baixo custo, cria um caminho diferente para o retorno do investimento. A vantagem de custo demonstrada por empresas como a DeepSeek — que desenvolve modelos influentes por apenas 5,6 milhões de dólares — pode permitir que empresas chinesas penetrem em mercados globais que não podem arcar com os custos ou não estão dispostas a adotar soluções ocidentais.

Os próximos seis a doze meses serão um período crítico para as empresas chinesas de IA, à medida que um número crescente de implementações empresariais, buscando solucionar problemas do mundo real, começará a demonstrar ganhos de produtividade. A longo prazo, os humanoides, ou robôs com características humanas impulsionados por IA, poderão ser amplamente utilizados para fins industriais, comerciais e domésticos. Com o tempo, a revolução da IA ​​se traduzirá em um aumento de produtividade, elevando a eficiência, otimizando os processos de produção e abrindo caminho para novos produtos, serviços e empregos.

A região Ásia-Pacífico representará 33% da receita de software de IA em 2025, mas, à medida que a China intensifica sua participação na corrida da IA ​​com os Estados Unidos, analistas preveem que a região representará 47% do mercado até 2030. As projeções indicam que a China sozinha será responsável por dois terços da receita total de software de IA na região Ásia-Pacífico, totalizando US$ 149,5 bilhões, até 2030. Essa significativa projeção de crescimento para o mercado de IA é impulsionada pelas seguintes tendências que moldam o setor.

Mas essas projeções otimistas vêm acompanhadas de alertas alarmantes. A Capital Economics prevê que a bolha do mercado de ações impulsionada por inteligência artificial estourará em 2026. A empresa de pesquisa afirmou que o aumento das taxas de juros e da inflação pressionarão os preços das ações para baixo. A partir de 2026, esses ganhos do mercado de ações devem se desfazer conforme o esperado, à medida que as taxas de juros mais altas e o aumento da inflação começarem a reduzir os preços das ações. Em última análise, eles antecipam que os retornos das ações serão piores na próxima década do que na anterior. E acreditam que o longo período de desempenho superior do mercado de ações dos EUA pode estar chegando ao fim.

O Fundo Monetário Internacional observou que, embora uma recessão seja plausível, é improvável que se transforme em uma crise sistêmica capaz de devastar a economia dos EUA ou a economia global. Gourinchas observou que, assim como em tendências passadas, a euforia em torno de uma tecnologia inovadora pode não atender às expectativas do mercado no curto prazo, o que pode levar a uma queda nos preços das ações. No entanto, ele observou que, diferentemente de 1999, o cenário atual de investimentos é caracterizado por empresas de tecnologia com grande disponibilidade de caixa, em vez de empresas endividadas.

A Forrester prevê que, até 2026, a IA perderá seu brilho, trocando sua coroa por um capacete. As preocupações com o retorno sobre o investimento (ROI) corporativo superarão o exagero dos fornecedores. Com essa correção de mercado, as empresas priorizarão a funcionalidade em detrimento do glamour. Os diretores financeiros (CFOs) se envolverão em mais negócios de IA. As empresas diversificarão seus investimentos em ecossistemas de agentes e realocarão talentos à medida que os agentes de IA assumirem o trabalho braçal. Empresas inteligentes investirão em governança de IA e treinamento em fluência em IA para mitigar riscos e mapear gradualmente sua jornada em IA.

Um relatório da Bain estima que, até 2030, os investimentos globais em data centers de IA chegarão a US$ 500 bilhões anualmente, exigindo 200 GW de capacidade de energia adicional — metade disso nos EUA. Mas o setor de IA precisa gerar US$ 2 trilhões em receita anual para justificar esse investimento. Atualmente, há uma lacuna de US$ 800 bilhões. Um executivo afirmou que o setor de chips de IA da China ainda enfrenta obstáculos relacionados à demanda e à capacidade de produção. O mercado precisa de aplicações práticas para escalar. É a demanda por aplicações que determinará tudo. O modelo americano de expansão desesperada do poder computacional não é a escolha ideal para as empresas chinesas.

O boom da infraestrutura de IA na China está perdendo força. O país construiu centenas de data centers para sustentar suas ambições em IA, segundo a MIT Technology Review, mas muitos deles agora estão ociosos. Bilhões foram investidos por entidades estatais e privadas em 2023 e 2024, com a expectativa de que a demanda por locação de GPUs continuaria a crescer, mas a adoção, na verdade, diminuiu e, como resultado, muitas operadoras estão lutando para sobreviver. Publicações locais relatam que até 80% dessa nova capacidade computacional permanece ociosa.

Esses cenários futuros divergentes refletem incertezas fundamentais. Será que a China conseguirá superar a fragmentação de seu ecossistema de software? Os fabricantes nacionais de chips conseguirão sanar as lacunas tecnológicas com rapidez suficiente? Os controles de exportação dos EUA serão reforçados, flexibilizados ou permanecerão nos níveis atuais? O governo chinês intensificará seu controle ideológico, desencorajando assim os inovadores, ou adotará uma política mais pragmática? A demanda global por soluções de IA de baixo custo favorecerá as abordagens chinesas focadas em eficiência, ou as preocupações com qualidade e confiança favorecerão as soluções ocidentais?

As respostas a essas perguntas não apenas determinarão o destino da China, mas também moldarão o cenário global da IA. Três cenários possíveis estão surgindo. O primeiro cenário prevê a manutenção da dominância dos EUA. Com o controle sobre chips avançados e as principais empresas de IA do mundo, Washington mantém sua liderança tecnológica, enquanto a China enfrenta limitações computacionais e tem acesso restrito a mercados-chave. O segundo cenário descreve um desenvolvimento de IA dividido em dois ecossistemas concorrentes. Um liderado pelos EUA e seus aliados, priorizando a transparência e os padrões éticos, enquanto o outro é dominado pela China, onde a IA controlada pelo Estado serve como ferramenta de vigilância digital. Os países serão forçados a se alinhar a um desses modelos, criando um cenário digital fragmentado.

O terceiro cenário prevê que a China domine a IA voltada para o consumidor, mas fique para trás em aplicações de ponta. As restrições americanas à fabricação de chips dificultam o desenvolvimento de IA de última geração para defesa e pesquisa científica, embora Pequim se destaque em IA para o mercado de massa, oferecendo plataformas acessíveis como o DeepSeek para usuários globais. No entanto, esse equilíbrio poderia mudar drasticamente se a China decidisse prosseguir com suas ambições em Taiwan, sede da TSMC, que fabrica cerca de 90% dos chips mais avançados do mundo.

Em última análise, a corrida pela supremacia da IA ​​está remodelando a dinâmica do poder global. Embora os EUA liderem atualmente a pesquisa avançada em IA, o foco estratégico da China e o investimento estatal a tornaram uma concorrente formidável. Apesar de Pequim enfrentar obstáculos como restrições ocidentais e ceticismo do mercado, seu progresso em IA voltada para o consumidor e sua influência em mercados emergentes mantêm a disputa imprevisível. Se essa competição levará à continuidade do domínio dos EUA, a um cenário digital fragmentado ou à ascensão da China em setores críticos, uma coisa é certa: a IA moldará profundamente a economia global, as políticas de segurança nacional e as alianças interpolíticas nos próximos anos.

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Problemas de implementação e deficiências de governança

Além das questões de hardware e pessoal, a China enfrenta desafios fundamentais de implementação que muitas vezes são negligenciados. A adoção de IA nas empresas permanece fragmentada e experimental. Embora a China seja líder na adoção de IA generativa, as organizações chinesas ainda não a implementaram completamente em todo o seu potencial. Quando a SAS entrevistou a Düber sobre o grau de utilização de IA generativa em suas organizações, 19% das organizações chinesas afirmaram que “utilizam e implementaram totalmente a IA generativa”, um percentual superior à média global de 11%, mas inferior ao do líder mundial em implementação completa, os EUA, com 24%.

Enquanto isso, 64% dos entrevistados da China afirmaram que suas organizações “utilizam IA generativa, mas ainda não a implementaram completamente”, um percentual bem acima da média global de 43%. Considerando a ênfase da China na regulamentação rigorosa e na aprovação autorizada da IA ​​generativa, é compreensível que muitas organizações estejam realizando testes iniciais antes de integrá-la totalmente aos seus processos. Fica claro que a China está totalmente comprometida com a IA generativa, mas as organizações chinesas estão procedendo com cautela, mesmo adotando coletivamente essa nova tecnologia.

Ao serem questionados sobre os desafios de implementação, os entrevistados chineses foram muito menos propensos do que a média global a citar a falta de conhecimento interno ou de ferramentas adequadas: apenas 31% disseram que não possuíam as ferramentas certas para implementar IA generativa, em comparação com 47% globalmente, enquanto apenas 21% disseram que não tinham conhecimento interno, em comparação com 39% globalmente. Esses números contrastam fortemente com as lacunas de talento discutidas anteriormente e sugerem uma discrepância entre a autopercepção e a realidade, ou padrões diferentes para o que constitui "conhecimento adequado".

Privacidade e segurança de dados foram as duas principais preocupações entre todos os participantes da pesquisa em relação à implementação de IA generativa, citadas por 76% e 75%, respectivamente. No entanto, mais da metade dos entrevistados (51%) expressou preocupação com a necessidade de talentos e habilidades internas. O treinamento em governança e monitoramento foi considerado particularmente inadequado. De acordo com a SAS, menos de um em cada dez entrevistados (7%) relatou um nível "alto" de treinamento em governança e monitoramento para IA generativa. Trinta e dois por cento relataram um nível "adequado", enquanto 58% — uma clara maioria — disseram que seu treinamento em governança e monitoramento era "mínimo".

Ao serem questionados sobre seus modelos de governança organizacional para IA generativa, apenas 5% dos respondentes afirmaram possuir um modelo “bem estabelecido e abrangente”. Mais de 55% disseram que seu modelo de governança estava “em desenvolvimento”, enquanto 28% o descreveram como “ad hoc ou informal”. Aproximadamente 1 em cada 11% afirmou que seu modelo de governança para IA generativa era “inexistente”. Essas lacunas de governança criam riscos substanciais para as implementações, particularmente em setores regulamentados ou com aplicações sensíveis.

A fragmentação do fluxo de dados entre os setores dificulta a consolidação de dados em um conjunto de recursos coerente e acessível para aplicações de IA. Esses silos de dados impedem o treinamento eficaz de modelos de IA e limitam a obtenção de insights entre os setores. Órgãos governamentais e empresas estão trabalhando para aprimorar a interoperabilidade de dados e promover o compartilhamento de dados entre setores, bem como a circulação estruturada de dados transfronteiriços, em estruturas pouco regulamentadas, a fim de desbloquear todo o potencial do ecossistema de dados da China. Ao enfrentar esses desafios relacionados a dados, a China pode fortalecer ainda mais seu ecossistema de IA, contribuindo para um cenário global de dados mais coerente e inovador.

A implementação da IA ​​generativa também está insuficientemente integrada à governança rural. Como uma força líder em tecnologias emergentes, a IA generativa irá complicar ainda mais a já existente estrutura de interesses diversificada no fortalecimento da revitalização rural na China. Para o governo, que ocupa uma posição de destaque, a exclusão digital decorrente das disparidades econômicas entre áreas urbanas e rurais exige investimentos substanciais em mão de obra, recursos e finanças para superar essa lacuna. Esse processo é caracterizado por um longo período de retorno do investimento. Diferentemente do mercado, que prioriza apenas fatores econômicos, a governança rural liderada pelo governo envolve uma avaliação holística dos custos multifacetados da governança.

Os desenvolvedores e fornecedores de tecnologia interagem principalmente com departamentos governamentais. Consequentemente, suas ofertas são amplamente adaptadas para atender às exigências do governo, negligenciando potencialmente as reais necessidades de desenvolvimento das áreas rurais e seus moradores. Isso exacerba a natureza fluida da governança digital. Em nível nacional, apesar da emissão de documentos legais como o Plano de Ação para o Desenvolvimento de Vilas Digitais 2022-2025 e as Medidas Interinas para a Gestão de Serviços de Inteligência Artificial Generativa, o envolvimento de inúmeros departamentos pode levar a linhas de responsabilidade imprecisas, causando atrasos e reduzindo a eficácia da governança. A menos que essas questões sejam abordadas rapidamente, elas não apenas dificultarão a ativação da motivação intrínseca dos moradores rurais para participar ativamente da revitalização rural impulsionada por IA generativa na China, mas também poderão gerar novos conflitos digitais.

A grande consolidação da IA: apenas alguns modelos chineses sobreviverão.

A busca da China pela liderança em IA até 2030 enfrenta uma complexa combinação de desafios estruturais que vão muito além das frequentemente citadas restrições à exportação de chips. A escassez de talentos, com mais de cinco milhões de trabalhadores qualificados, a infraestrutura fragmentada com capacidade drasticamente ociosa, as enormes disparidades regionais entre centros urbanos e periferias rurais, e a iminente consolidação do mercado após anos de investimentos especulativos excessivos compõem um cenário consideravelmente mais preocupante do que sugerem os pronunciamentos oficiais.

Essa situação paradoxal é particularmente evidente em data centers: enquanto Frankfurt não consegue construir novas instalações devido à falta de energia elétrica, instalações de última geração nas províncias ocidentais da China permanecem praticamente vazias por falta de infraestrutura, capital humano e demanda prática. Em ambos os casos, fica claro que investimentos gigantescos em componentes individuais são desperdiçados se o sistema como um todo não for desenvolvido de forma consistente.

Os próximos 18 a 36 meses serão cruciais. Ou a China consegue superar a fragmentação por meio de iniciativas como a Aliança de Inovação do Ecossistema Modelo-Chip, preenchendo a lacuna de talentos com investimentos maciços em educação e utilizando de forma inteligente a capacidade existente, porém subutilizada, ou o país assiste à migração de investimentos, à saída de talentos de ponta e à transferência da criação de valor digital para outros lugares. A consolidação do mercado que se aproxima será brutal. Dos mais de 180 principais modelos de linguagem atualmente aprovados, talvez apenas três ou quatro sobrevivam. Centenas de data centers terão que fechar ou ser reaproveitados. O financiamento de capital de risco permanece em seu nível mais baixo em uma década.

Mas seria prematuro descartar as ambições da China. Sua estratégia focada na eficiência, a abordagem que prioriza a implementação e as vantagens de custo de soluções como o DeepSeek podem conquistar uma fatia significativa do mercado global que não pode arcar com soluções ocidentais de ponta. O apoio governamental permanece robusto, mesmo que precise se tornar mais coordenado e menos dispendioso. E os desafios demográficos — o envelhecimento da população e a redução da população em idade ativa — tornam os ganhos de produtividade impulsionados pela IA não opcionais, mas essenciais.

Os observadores globais não devem subestimar a China nem aceitar seus pronunciamentos oficiais como verdade absoluta. Como frequentemente acontece, a realidade se encontra em algum ponto entre esses extremos. A China não se tornará uma potência hegemônica incontestável em IA, nem cairá na insignificância tecnológica. Em vez disso, emerge um quadro complexo e fragmentado: polos de excelência concentrados regionalmente na costa leste, implementações experimentais em milhares de empresas, fracassos espetaculares em projetos de infraestrutura ambiciosos demais, soluções inovadoras de eficiência para casos de uso específicos e dependência contínua de tecnologia estrangeira, aliada a esforços acelerados rumo à autossuficiência.

Quando a avaliação final for feita em 2030, é provável que nem as previsões mais otimistas nem as mais pessimistas se concretizem. A China terá feito progressos significativos, mas não terá alcançado a posição dominante que Pequim almeja. Os EUA continuarão a liderar a pesquisa de ponta, mas as soluções chinesas serão onipresentes nas economias emergentes. E o mundo terá que operar com dois ecossistemas de IA parcialmente separados e parcialmente interligados, cuja coexistência, competição e cooperação ocasional moldarão o cenário geopolítico do século XXI.

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