Inteligência artificial aberta versus fechada – O ponto de virada na geopolítica global da IA: o domínio do código aberto na China versus o domínio dos EUA

Fim da hegemonia americana? A estratégia de código aberto da China quebra o monopólio do Vale do Silício

O Fim da Exclusividade: Como a Ascensão dos Modelos de IA Aberta Está Remodelando a Ordem Mundial Global

O ano de 2025 marca uma virada histórica no mundo da inteligência artificial. Por muito tempo, o Vale do Silício, com sua filosofia de sistemas fechados e de alto custo, foi considerado o centro indiscutível do progresso tecnológico. Mas essa hegemonia está ruindo. Impulsionados pelas restrições comerciais dos EUA e pela pressão por eficiência, os desenvolvedores chineses iniciaram uma revolução silenciosa que agora ressoa fortemente no mercado global: a era da "Inteligência Aberta".

Com modelos como DeepSeek e Qwen, as empresas de tecnologia chinesas não estão mais focando apenas no poder computacional bruto, mas sim na eficiência de custos radical e na ampla disponibilidade. Quando um modelo atinge o desempenho dos principais modelos da OpenAI, mas custa apenas uma fração para operar, o cenário econômico muda drasticamente. É um efeito paradoxal: as sanções destinadas a desacelerar a China desencadearam uma onda de democratização, tornando a IA acessível a todos — desde pequenas startups em Berlim até equipes de desenvolvimento em Bangalore.

Mas essa transformação não traz apenas oportunidades. Embora os preços caiam e a inovação aumente, os pontos negativos também crescem: a falta de transparência, os riscos de censura e as incertezas geopolíticas acompanham os novos supermodelos abertos. O artigo a seguir analisa em profundidade como o equilíbrio de poder entre os EUA e a China está mudando, por que a Meta está se tornando repentinamente a beneficiária e o que essa nova realidade significa para a economia europeia e a segurança de dados.

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A democratização da inteligência artificial está redefinindo as relações de poder

Uma mudança fundamental está em curso no cenário global da inteligência artificial, que vai muito além das métricas tecnológicas e tem profundas consequências econômicas, estratégicas e geopolíticas. Pela primeira vez na história moderna da IA, os desenvolvedores chineses ultrapassaram seus concorrentes americanos em número de downloads de modelos de código aberto. Isso não é apenas uma mudança estatística, mas sim um sintoma de uma reestruturação fundamental de como a inteligência artificial é desenvolvida, disseminada e comercializada. A longa hegemonia dos EUA no setor de IA, que se baseava no controle de sistemas proprietários, de alto desempenho e de código fechado, está sendo desafiada por uma nova lógica: a de modelos abertos, escaláveis ​​e com boa relação custo-benefício.

Os dados empíricos são inequívocos. De acordo com o relatório “Economias da Inteligência Aberta”, que analisa as estatísticas de downloads da plataforma Hugging Face, mais de 44% dos downloads de novos modelos populares em 2025 tiveram origem na China. Os desenvolvedores americanos, antes líderes incontestáveis ​​do mercado, estão perdendo participação de mercado continuamente. As famílias de modelos Qwen e DeepSeek, da Alibaba, estão experimentando um crescimento massivo, deixando para trás concorrentes americanos antes dominantes, como Meta e Google. Essas duas famílias de modelos chinesas, sozinhas, representam 14% de todos os downloads. Em comparação, os modelos Llama, da Meta, que ainda dominavam o mercado em 2024, alcançaram apenas 500 milhões de downloads no mesmo período, enquanto a família Qwen, da Alibaba, atingiu mais de 750 milhões de downloads.

Abertura estratégica como resposta às sanções dos EUA

Essa mudança, contudo, não é resultado apenas da superioridade tecnológica, mas sim consequência de um realinhamento estratégico deliberado por parte das empresas de tecnologia chinesas. Enquanto gigantes americanos como a OpenAI e o Google protegem suas tecnologias de IA mais avançadas por trás de custos elevados e APIs fechadas, a China adotou uma estratégia diametralmente oposta. Mais de vinte empresas e universidades chinesas lançaram modelos de código aberto, representando uma mensagem coordenada, ainda que não formalmente direcionada, para o mercado global. Essa estratégia de abertura não é altruísmo, mas uma resposta calculada às restrições de exportação e sanções tecnológicas impostas pelos Estados Unidos às empresas de tecnologia chinesas. De acordo com a Estrutura de Difusão de IA dos EUA, chips de IA avançados são bloqueados para a China, forçando os desenvolvedores chineses a trabalharem com hardware mais barato e algoritmos mais eficientes.

Paradoxalmente, essa limitação tecnológica levou a uma inovação que pode se revelar mais custosa para a indústria de IA americana a longo prazo: a democratização em massa da tecnologia de IA. Ao disponibilizar seus modelos abertamente, as empresas chinesas estão reduzindo drasticamente as barreiras de entrada para pequenas equipes, startups e instituições de pesquisa em todo o mundo. Elas estão garantindo que o desenvolvimento de IA não seja mais privilégio exclusivo de algumas megacorporações com orçamentos bilionários. Essa escolha estratégica, nascida da necessidade, está se tornando a arma mais poderosa contra a filosofia fechada de IA dos EUA.

Eficiência em vez de força bruta: a superioridade econômica das novas arquiteturas

O cerne econômico dessa mudança reside na radical eficiência de custos dos modelos chineses. O DeepSeek-R1, por exemplo, alcança desempenho técnico igual ou superior ao do OpenAI-o1, enquanto os custos operacionais representam apenas cerca de cinco por cento. A métrica de custo é concreta: o DeepSeek cobra US$ 2,19 por milhão de tokens de saída, enquanto o OpenAI-o1 custa US$ 60 por milhão de tokens. Essa não é uma diferença marginal, mas sim uma economia de custos de aproximadamente 30 vezes para uma qualidade de saída comparável ou melhor. Essa estrutura de custos se baseia em uma inovação metodológica fundamental. Enquanto o OpenAI emprega um processo de três etapas, composto por ajuste fino supervisionado, modelagem de recompensa e otimização PPO, o DeepSeek utiliza aprendizado por reforço puro, sem supervisão prévia. O modelo aprende por tentativa e erro, corrigindo-se e resolvendo problemas complexos por meio de experimentação algorítmica, em vez de por meio de orientação humana dispendiosa.

O orçamento de treinamento evidencia a disparidade econômica: a DeepSeek investiu aproximadamente doze milhões de dólares em seu treinamento R1. A OpenAI, por sua vez, gasta cerca de sete bilhões de dólares anualmente em treinamento e inferência, com cada execução de treinamento custando centenas de milhões de dólares. Uma reportagem do Wall Street Journal sugere que a OpenAI destina cerca de quinhentos milhões de dólares por ciclo de treinamento de seis meses para o GPT-5. Esses números não apenas destacam os ganhos em termos de custo-benefício, mas também uma mudança mais profunda na lógica tecnológica: os desenvolvedores chineses descobriram que tamanho e poder computacional não são os únicos determinantes do desempenho de um modelo. Arquitetura inteligente, métodos de treinamento eficientes e utilização otimizada de hardware podem gerar enormes economias de custos.

Essa inovação tecnológica tem um impacto direto na acessibilidade econômica da IA. O modelo Qwen Long da Albaba, por exemplo, teve seu preço reduzido em 97%, tornando-o acessível a milhões de desenvolvedores, startups e empreendedores que não conseguem competir com os preços da OpenAI. Ao mesmo tempo, é evidente que os modelos chineses estão ganhando força no mercado por meio de atualizações mais frequentes e ciclos de versão mais rápidos. Cada atualização de modelo normalmente gera um aumento na base de usuários e na adoção. Como os fornecedores chineses lançam novas versões com muito mais frequência, sua base de usuários cresce mais rapidamente do que a dos fornecedores americanos, que atualizam com menos frequência, mas com saltos maiores em desempenho e funcionalidade.

A resposta do Vale do Silício: entre o domínio da infraestrutura e a reviravolta de código aberto da Meta

A transição de um monopólio para um cenário fragmentado não deve ser entendida como uma narrativa simplista de Davi contra Golias. Em vez disso, trata-se de uma coexistência de diferentes lógicas econômicas. Os EUA mantêm vantagens estruturais. Com aproximadamente 500.000 especialistas em IA, a indústria americana possui o maior contingente de talentos do mundo. Os investimentos em capital de risco e pesquisa somam cerca de 502 bilhões de dólares anualmente. A capacidade dos data centers americanos é de 45 gigawatts, a maior do mundo. Essa superioridade infraestrutural permite que as empresas americanas continuem treinando os modelos proprietários mais poderosos, que superam as alternativas de código aberto em muitas aplicações altamente especializadas. Os modelos da OpenAI são valorizados por sua confiabilidade e consistência, o Meta-Llama desenvolveu uma comunidade robusta e o Google Gemini oferece recursos multimodais com escalabilidade proprietária.

Ao mesmo tempo, a Meta, uma das empresas de tecnologia mais importantes dos EUA, está se tornando a maior apóstata do modelo proprietário americano. Sob a liderança de Mark Zuckerberg, a Meta lançou um programa agressivo de código aberto, disponibilizando seu modelo aberto mais poderoso até o momento, o Llama 4. Com 400 bilhões de parâmetros, o Llama 4 se posiciona como concorrente direto da OpenAI e do Google, mas com uma diferença fundamental: é de acesso livre. Essa decisão da Meta representa uma reversão consciente de sua estratégia anterior e sinaliza que até mesmo uma gigante da tecnologia consolidada reconheceu que o futuro do mercado de IA reside na abertura. A previsão da Gartner confirma essa tendência: os modelos de linguagem de código aberto representarão aproximadamente 50% do mercado corporativo até 2027, o dobro em comparação com a atualidade.

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Novas oportunidades para PMEs e soberania de dados europeia

A ascensão dos modelos de IA de código aberto tem consequências imediatas para as pequenas e médias empresas (PMEs). Empreendedores e desenvolvedores agora podem integrar recursos de IA em seus produtos sem gastar milhões em APIs proprietárias. Startups fundadas na Europa, Ásia e outras regiões alcançaram, pela primeira vez, verdadeira paridade tecnológica com as gigantes. A empresa francesa Mistral AI, por exemplo, que desenvolve modelos de código aberto e concluiu recentemente uma importante rodada de financiamento com uma avaliação de seis bilhões de euros, se beneficia diretamente desse novo cenário. Da mesma forma, a startup alemã Aleph Alpha, focada na soberania de dados europeia, pode se basear em fundamentos robustos de código aberto em vez de desenvolver tudo do zero.

Ao mesmo tempo, os modelos de código aberto abrem novas opções de implementação que são cruciais para organizações preocupadas com a privacidade e a segurança dos dados. Em vez de enviar dados para servidores da OpenAI, do Google ou mesmo da China, as empresas podem executar os modelos localmente em seu próprio hardware. Isso não é apenas uma possibilidade técnica, mas uma necessidade econômica e regulatória. Em agosto de 2025, a União Europeia implementou seu Regulamento de IA para modelos de IA de uso geral, que implica extensos requisitos de transparência. Os fornecedores de grandes modelos de linguagem devem divulgar detalhadamente como seus modelos funcionam, com quais dados foram treinados e como gerenciam os riscos. Algumas exceções são previstas para modelos de código aberto, dando aos desenvolvedores europeus e globais uma vantagem regulatória sobre os sistemas fechados.

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O paradoxo da transparência e os riscos de segurança geopolítica

No entanto, a qualidade e a transparência desses modelos abertos estão apresentando um declínio preocupante. Em 2022, cerca de 80% dos modelos populares divulgavam abertamente os dados com os quais foram treinados. Em 2025, esse número caiu para apenas 39%. O que está surgindo, na verdade, não é um modelo verdadeiramente de código aberto com total transparência, mas sim uma nova categoria: modelos semiabertos que podem ser baixados gratuitamente, mas cujo funcionamento interno e dados de treinamento não podem ser rastreados. Trata-se de uma espécie de democratização sem transparência, disponibilidade sem compreensão. Isso permite que muitas pessoas usem e integrem sistemas de IA, mas, ao mesmo tempo, cria novas incertezas sobre as verdadeiras origens e vieses desses sistemas.

Essa falta de transparência torna-se particularmente problemática quando se trata de modelos chineses. Embora os desenvolvedores chineses disseminem seus modelos de forma agressiva, estes operam sob a influência de diretrizes de censura estatal. Sabe-se que o DeepSeek e outros sistemas de IA chineses suprimem ou falsificam informações quando são feitas consultas sobre tópicos sensíveis, como Taiwan ou o massacre da Praça da Paz Celestial. Isso não é uma coincidência, mas uma manifestação da estrutura de controle chinesa, na qual todas as empresas de tecnologia operam sob supervisão estatal. As implicações de segurança são sutis, mas significativas: enquanto modelos de código aberto de fontes ocidentais podem, pelo menos teoricamente, ser revisados ​​pela comunidade científica, os modelos chineses são influenciados por mecanismos opacos de controle político, sem qualquer transparência.

Uma segunda preocupação de segurança relaciona-se com a privacidade dos dados e a vigilância governamental. A DeepSeek armazena dados de usuários em servidores na China sem oferecer aos usuários a opção de recusar o compartilhamento. Isso proporciona ao governo chinês acesso potencial aos dados. Relatórios indicam que as implementações da DeepSeek também são propensas a emitir código inseguro quando as consultas se tornam politicamente sensíveis. Isso levanta não apenas preocupações com a privacidade, mas também questões sobre a segurança e a confiabilidade de sistemas usados ​​em infraestruturas críticas ou agências governamentais. O Governo Federal Alemão e as instituições europeias estão, com razão, cautelosos quanto à implantação de sistemas de IA chineses em contextos sensíveis.

Paradoxalmente, essa tensão geopolítica pode permitir que a Europa, há muito tempo uma observadora passiva na corrida da IA ​​entre EUA e China, assuma um papel independente. O erro tradicional da Europa tem sido regular enquanto outros inovavam e inovar enquanto os EUA cresciam. Esse padrão histórico resultou na monopolização de invenções europeias, como a internet, por empresas americanas. No entanto, a regulamentação da IA ​​pela UE pode abrir um caminho diferente. Em vez de simplesmente regular de forma reativa, a Europa pode se concentrar proativamente na transparência, na soberania dos dados e no processamento local. Isso não apenas cria clareza regulatória, mas também um ambiente competitivo para desenvolvedores europeus especializados em confiança, segurança e conformidade.

A realidade geopolítica, contudo, permanece complexa. Os EUA continuam a deter a liderança absoluta nos sistemas mais poderosos, embora cada vez mais não por meio da OpenAI, mas sim da Meta e, em certa medida, da Anthropic. A China não está no caminho para ultrapassar tecnologicamente os EUA, mas sim para tornar a competição tecnológica mais rentável e democrática. Isso altera as regras do jogo para milhões de atores, mas não necessariamente para organizações com orçamentos ilimitados. A implicação a longo prazo, porém, é que um futuro com tecnologia de IA acessível e rentável para todos os atores redistribuirá as oportunidades e os riscos globais.

Disrupção dos modelos de negócios e a realidade dos números de utilização

As consequências econômicas dessa mudança são profundas. Para as empresas, isso significa que os modelos de negócios tradicionais baseados em tecnologia de IA proprietária estão sob pressão. Oitenta e cinco por cento das empresas pesquisadas em um estudo recente veem a IA generativa como uma grande oportunidade para transformar seus modelos de negócios. Ao mesmo tempo, cerca de um quinto delas alerta para riscos significativos de disrupção nos modelos de negócios existentes. Áreas como desenvolvimento de software, design, criação de conteúdo e consultoria tradicional podem ser transformadas drasticamente se sistemas de IA de alto desempenho se tornarem acessíveis a todos.

Isso também se aplica à dinâmica do mercado de trabalho. Se os sistemas de IA deixarem de estar limitados a tecnologias proprietárias caras e se tornarem acessíveis a qualquer desenvolvedor, tarefas que atualmente exigem conhecimento especializado poderão ser automatizadas em larga escala. Uma agência de web design, por exemplo, poderia ser substituída por uma pequena equipe com bom suporte de IA. Centros de serviços, programadores, escritórios de design e departamentos administrativos poderiam ser fundamentalmente transformados devido à disponibilidade de modelos abertos e robustos. No entanto, este não é um evento de automação no sentido clássico, mas sim uma redistribuição da criação de valor: em vez de uma grande empresa com um orçamento vultoso fornecer serviços de IA, pequenas e médias empresas poderão fazer o mesmo.

Métricas empíricas de uso confirmam essa mudança fundamental. A situação fica ainda mais clara quando consideramos a geração real de tokens — a quantidade de resultados de IA que os usuários realmente produzem — em vez do número de downloads. No final de 2024, os modelos chineses representavam apenas cerca de 1,2% da geração global de tokens. Em 2025, essa participação subiu para quase 30% em apenas algumas semanas, com uma média de cerca de 13% ao longo do ano. Essa mudança é ainda mais drástica do que os números de downloads sugerem. Somente o DeepSeek gerou aproximadamente 14,37 trilhões de tokens entre novembro de 2024 e novembro de 2025, significativamente mais do que os 5,59 trilhões de tokens do Qwen, e juntos superam a produção total de todos os outros modelos de código aberto combinados.

Em outras palavras, não se trata apenas de uma mudança na disponibilidade ou no interesse, mas de uma mudança real no uso. Milhões de pessoas e organizações já utilizam ativamente modelos abertos chineses em suas tarefas diárias, desenvolvimento de software, pesquisa e criação de conteúdo.

Em conclusão, pode-se afirmar que a realidade empírica de 2025 apresenta um cenário de IA fundamentalmente diferente do que era três anos antes. A transição de uma arquitetura dominada pelos EUA e centrada em código fechado para um cenário multipolar e impulsionado por código aberto não é mais uma previsão ou um potencial, mas uma realidade vivida. Os desenvolvedores chineses não ultrapassaram tecnicamente os EUA, mas estabeleceram uma lógica econômica diferente que prioriza a relação custo-benefício, a acessibilidade e a velocidade. Essa competição não será vencida pela superioridade tecnológica absoluta, mas pela lógica de mercado: quem oferecer modelos acessíveis, prontamente disponíveis e regularmente atualizados conquistará maiores fatias de mercado, independentemente de seu sistema apresentar um desempenho apenas um décimo de ponto percentual superior em cada benchmark.

O ano de 2025 marca, portanto, a transição de uma era de exclusividade da IA ​​para uma era de proliferação da IA. As implicações para a economia, a governança, a segurança e a dinâmica do poder global são significativas e exigem uma reorientação fundamental das considerações estratégicas na política, nos negócios e na ciência. A disponibilidade gratuita ou a baixo custo de sistemas de IA de alto desempenho não é problemática em si, mas cria novas responsabilidades: a transparência em relação à origem, aos dados de treinamento e aos potenciais vieses torna-se essencial. Ao mesmo tempo, isso abre uma nova oportunidade para países como a Alemanha e a União Europeia atuarem não apenas como reguladores, mas como atores independentes no mercado global de IA.

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