Os modelos de IA da China estão inundando o mercado global – e a Europa precisa decidir: entrar na onda ou ficar para trás

A perigosa tentação da IA: por que as empresas alemãs agora dependem da tecnologia chinesa

Poder mundial através do código aberto: o engenhoso plano mestre da China para dominar a IA

As placas tectônicas do cenário tecnológico global estão se movendo a uma velocidade vertiginosa. Por muito tempo, os EUA, liderados por gigantes como OpenAI, Google e Anthropic, foram considerados os pioneiros indiscutíveis da inteligência artificial. Mas esse consenso está ruindo. Com uma ofensiva estratégica sem precedentes, a China está inundando o mercado global com modelos de código aberto de alto desempenho e disponíveis gratuitamente. Nomes como DeepSeek, Qwen e MiniMax não são mais produtos de nicho, mas concorrentes sérios que superam em muito os modelos premium ocidentais em desempenho e, sobretudo, em preço. Para empresas europeias, desde startups ambiciosas até empresas de médio porte já estabelecidas, esse desenvolvimento exerce um enorme atrativo econômico. Mas optar pela IA chinesa de baixo custo tem suas armadilhas: qualquer empresa que lance projetos de IA transfronteiriços a coloca em um campo de tensão altamente complexo entre a proteção de dados europeia (GDPR), o controle estatal chinês e riscos geopolíticos tangíveis. O artigo a seguir examina o plano mestre da China para se tornar uma superpotência em IA e mostra como as empresas europeias podem resolver operacionalmente o dilema estratégico entre pragmatismo econômico e soberania da política de dados.

Avanço tecnológico com aspirações de poder global

A ascensão da China ao status de superpotência global em IA deixou de ser uma previsão e se tornou um fato mensurável. Até 2025, empresas chinesas haviam lançado 1.509 modelos de linguagem principais – aproximadamente 40% de todos os novos modelos de IA lançados no mundo. Nove dos quatorze principais modelos de código aberto do mundo tiveram origem na China, enquanto nenhum modelo de código aberto dos EUA figurou entre os 14 melhores. A filosofia subjacente é notável: a China prioriza estrategicamente a abertura. Enquanto provedores ocidentais como a OpenAI dependem de modelos proprietários e pagos, laboratórios chineses como DeepSeek, Qwen, Kimi e MiniMax estão inundando a comunidade internacional de desenvolvedores com código disponível gratuitamente.

A diferença de custo não é gradual, mas estrutural. O DeepSeek R1 foi treinado em 2.000 GPUs NVIDIA H800 por aproximadamente US$ 5,6 milhões – modelos ocidentais comparáveis ​​consomem orçamentos de US$ 80 a US$ 100 milhões em infraestruturas de cluster significativamente maiores. O preço da API segue a mesma lógica: o Qwen 2.5-Max custa apenas US$ 0,38 por milhão de tokens processados, enquanto os modelos premium dos EUA cobram entre US$ 4,50 e US$ 15. Essa vantagem de custo tem consequências reais: empresas ocidentais já estão adotando modelos chineses. O Airbnb usa o Qwen, da Alibaba, para seus bots de atendimento ao cliente, a ferramenta de desenvolvimento de código Cursor emprega modelos chineses e até mesmo a Meta estaria usando modelos do Qwen para treinar sua própria IA, o "Avocado".

Ofensiva de infraestrutura por trás da Grande Muralha

As ambições da China na área da computação vão muito além do lançamento de modelos individuais. Em 3 de dezembro de 2025, a China ativou a maior rede de computação de IA distribuída do mundo: a Future Network Test Facility (FNTF), que se estende por mais de 2.000 quilômetros, conecta 40 cidades por meio de 55.000 quilômetros de cabos de fibra óptica e, segundo seus operadores, atinge 98% da eficiência de um único data center. Em Zhengzhou, a China inaugurou um centro de computação com 30.000 chips, especificamente para a próxima geração de IA física — robôs e sistemas autônomos. A rede nacional de supercomputadores compreende mais de 150.000 chips aceleradores e mais de dois milhões de núcleos de CPU, já acessados ​​por mais de um milhão de usuários — pesquisadores e empresas.

Em paralelo, a indústria chinesa está contornando as restrições de exportação dos EUA aos chips de última geração da NVIDIA com soluções pragmáticas: Alibaba, ByteDance e outras gigantes da tecnologia estão alugando tempo de computação em data centers em Singapura e na Malásia, operados por empresas não chinesas. Essa prática é perfeitamente legal após a revogação da "Regra de Difusão" da era Biden pelo presidente Trump. O Goldman Sachs prevê que somente as empresas chinesas de internet investirão mais de US$ 70 bilhões em data centers até 2026. Esses números ilustram que a China não está construindo um campo de testes acadêmico, mas sim uma infraestrutura industrial projetada para escala global.

O documento do Conselho de Estado como um plano para as ambições de poder mundial

Em 21 de agosto de 2025, o Conselho de Estado chinês publicou o documento estratégico "Guofa nº 11" — a chamada Ação "IA+" — um plano de 14 pontos para a profunda integração da IA ​​em todas as áreas da economia e da sociedade. Os objetivos são precisos: até 2027, a IA deverá estar profundamente incorporada em seis áreas principais, com uma penetração de agentes de IA e dispositivos inteligentes superior a 70%. Até 2030, a chamada "economia inteligente" deverá se tornar o principal motor do crescimento, com uma taxa de penetração superior a 90%. A meta de longo prazo para 2035 prevê uma transição completa para uma economia e sociedade permeadas pela IA.

Em paralelo, em 26 de julho de 2025, a China apresentou uma contrapartida de política externa, o “Plano de Ação para a Governança Global da Inteligência Artificial”, que visa uma governança multilateral e inclusiva da IA ​​— com foco explícito no apoio aos países em desenvolvimento na construção de suas próprias capacidades em IA. Enquanto a Europa debate a regulamentação e os EUA adotam uma abordagem de desregulamentação do tipo “Construa, bebê, construa!”, a China segue uma estratégia dupla: internamente, uma reivindicação massiva de controle estatal e, internacionalmente, uma autoproclamação como parceira justa e inclusiva do Sul Global. Essa combinação de investimento estratégico em infraestrutura, abertura acadêmica por meio de modelos de código aberto e estratégia diplomática torna a ofensiva chinesa em IA um fenômeno cuja complexidade é singular na história tecnológica moderna.

O dilema estratégico da Europa: cooperação barata ou regulamentação dispendiosa?

Para as empresas europeias, a ascensão dos recursos de IA chineses representa uma oportunidade econômica atraente. A diferença de desempenho entre os melhores modelos chineses e americanos diminuiu drasticamente: enquanto era superior a 100 pontos em benchmarks relevantes no início de 2024, caiu para cerca de 20 pontos no início de 2025. Em domínios especializados, como matemática e programação, os modelos chineses agora superam até mesmo seus concorrentes americanos. Soma-se a isso as significativas vantagens de custo: de acordo com os dados disponíveis, os fornecedores chineses alcançam 90% do desempenho dos modelos americanos com custos de treinamento 82% menores.

Essa atração econômica é praticamente impossível de ignorar para as PMEs e startups europeias. Qualquer pessoa que desenvolva um produto com inteligência artificial hoje enfrenta uma decisão que nem sequer era questionada há dois anos: devo pagar os preços exorbitantes dos EUA pela OpenAI ou Anthropic, ou devo usar modelos chineses de código aberto que executo em minha própria infraestrutura? A resposta a essa pergunta depende não apenas de critérios técnicos, mas sobretudo da própria tolerância ao risco em áreas como proteção de dados, dependência geopolítica e conformidade regulatória. Porque é exatamente aí que começa a verdadeira complexidade dos projetos de IA transfronteiriços que envolvem a China.

O sistema jurídico dual: Quando o RGPD e o PIPL entram em conflito

Os projetos de IA transfronteiriços entre a Europa e a China operam numa zona cinzenta legal, definida por duas partes. Do lado europeu, o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) estipula que os dados pessoais só podem ser transferidos para países terceiros se for garantido um nível adequado de proteção de dados nesses países – algo que ainda não foi confirmado para a China por uma decisão formal de adequação da Comissão Europeia. Do lado chinês, a Lei de Proteção de Informações Pessoais (PIPL) está em vigor desde novembro de 2021. Embora semelhante ao RGPD na sua estrutura básica, difere deste em aspetos fundamentais.

A Lei de Proteção de Dados Pessoais (PIPL) aplica-se extraterritorialmente: empresas europeias que processam dados de cidadãos chineses também estão sujeitas ao seu âmbito de aplicação. Além disso, obriga os controladores de dados a tratar os dados pessoais de acordo com os princípios da limitação da finalidade, da minimização dos dados e da transparência. No entanto, o que distingue estruturalmente a PIPL do RGPD é a sua relação com os agentes estatais: embora o RGPD também se aplique a entidades estatais, as autoridades chinesas estão, em grande parte, isentas da PIPL. Esta lacuna não é acidental, mas sim inerente ao sistema: a lei de inteligência chinesa obriga todas as organizações e indivíduos a cooperarem com as autoridades de segurança, o que os observadores da China interpretam, em grande parte, como um direito de facto de acesso a todos os dados armazenados na República Popular.

O caso DeepSeek exemplifica essas tensões. O Escritório Federal Alemão para Segurança da Informação (BSI) considera problemático o armazenamento de padrões de digitação pelo DeepSeek, pelo menos em áreas críticas de segurança, já que esses dados podem ser usados ​​para criar perfis de usuários com o auxílio de inteligência artificial. Segundo a legislação chinesa, o DeepSeek é obrigado a armazenar todos os dados de usuários dentro da República Popular da China. Diversos países europeus, incluindo Itália, Dinamarca e República Tcheca, proibiram suas autoridades de usar os modelos do DeepSeek em dispositivos oficiais. A Comissária Federal Alemã para Proteção de Dados, Louisa Specht-Riemenschneider, exigiu a remoção do DeepSeek das lojas de aplicativos por violar a legislação europeia, enquanto diversas autoridades alemãs de proteção de dados iniciaram investigações.

Arquitetura operacional de projetos de IA transfronteiriços

Apesar dessas tensões regulatórias e de políticas de segurança, a prática é mais complexa do que uma simples proibição ou aprovação. Empresas europeias que buscam utilizar recursos de IA chineses para projetos transfronteiriços têm diversos modelos operacionais à disposição, que representam diferentes compromissos entre desempenho, redução de custos e exposição ao risco.

O modelo mais seguro para empresas europeias é a chamada implantação local (on-premise): modelos chineses de código aberto, como DeepSeek-V3, Qwen ou MiniMax, são executados nos servidores próprios da empresa dentro da UE. Nesse caso, nenhum dado do usuário sai da infraestrutura europeia, garantindo assim a conformidade com o GDPR e a evasão da lei chinesa de inteligência. Essa abordagem já se mostrou prática para empresas com conhecimento técnico: mais de 180.000 modelos derivados foram criados com base apenas no Qwen da Alibaba, uma parcela significativa dos quais roda em infraestrutura europeia. O segundo modelo — usar APIs de nuvem chinesas diretamente da Europa — é juridicamente arriscado enquanto não houver uma estrutura de cláusulas contratuais padrão ou salvaguarda comparável, visto que a transferência de dados pessoais para um país sem uma decisão de adequação constitui uma violação do GDPR.

Isso resulta em uma lógica operacional clara para o gerenciamento de projetos internacionais de IA: os gerentes de projeto europeus assumem a responsabilidade pela classificação de dados, arquitetura de conformidade e operação dos sistemas mais voltados para a produção na infraestrutura europeia. As equipes chinesas de engenharia de dados podem ser responsáveis ​​pela otimização, ajuste fino e avaliação comparativa dos modelos — desde que nenhum dado sensível do mundo real seja transferido para a China, mas apenas dados de treinamento anonimizados ou conjuntos de dados sintéticos. Essa forma de divisão de trabalho não é apenas mais robusta juridicamente, mas também economicamente racional: os engenheiros de IA chineses, especialmente as equipes especializadas em engenharia de dados, oferecem uma relação custo-benefício muito atraente em comparação com seus colegas internacionais.

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A proteção da propriedade intelectual como um gargalo crítico em qualquer cooperação

Além da soberania de dados, a proteção da propriedade intelectual é a segunda fragilidade estratégica da cooperação transfronteiriça em IA com a China. Em nenhuma outra área de cooperação tecnológica a discrepância entre o arcabouço legal formal e a realidade operacional é tão grande. Há anos, a China possui um sofisticado sistema de patentes e direitos autorais que, em teoria, atende aos padrões internacionais. Na prática, porém, o acesso a recursos legais para empresas estrangeiras em casos de violação de propriedade intelectual permanece complexo, demorado e repleto de riscos consideráveis.

Com 1.576.000 patentes de IA, a China detém uma participação de 38,6% no mercado global – um número que reflete tanto o alto nível de inovação quanto a importância estratégica da proteção da propriedade intelectual no cenário chinês de IA. Para empresas europeias que desenvolvem projetos de IA com equipes chinesas, isso leva a uma recomendação clara de especialistas: todos os algoritmos proprietários, pesos de modelos treinados e arquiteturas devem ser totalmente documentados antes do início do projeto, protegidos por meio de pedidos de patentes internacionais e resguardados por cláusulas contratuais referentes à confidencialidade e à transferência de propriedade. Deve-se dar atenção especial ao gerenciamento das infraestruturas de treinamento: qualquer pessoa que treine ou ajuste dados ou modelos proprietários em servidores chineses corre o risco, sem proteção contratual, de divulgar informações de treinamento a terceiros.

Consultores experientes no mercado chinês recomendam ainda que os contratos de desenvolvimento de IA sejam estruturados de acordo com padrões internacionalmente reconhecidos, com cláusulas explícitas sobre os direitos de propriedade dos modelos treinados, a alocação de direitos de aprimoramento e o tratamento de obras derivadas. O chamado princípio de "obra por encomenda", que se aplica sob a lei dos EUA e torna automaticamente o cliente proprietário da obra encomendada (regulamentado de forma semelhante na lei alemã de direitos autorais em relação aos direitos de uso), não é obrigatório nesta forma sob a lei chinesa. Sem regulamentações explícitas, podem surgir áreas cinzentas em que os contratados chineses podem reivindicar direitos sobre componentes de modelos desenvolvidos.

A Lei de Inteligência Artificial da UE como paradigma regulatório global

Enquanto a China e os EUA concentram suas estratégias de IA no crescimento e na penetração de mercado, a União Europeia promulgou o primeiro marco regulatório abrangente de IA do mundo com a Lei de IA. O regulamento entrou em vigor em 2 de agosto de 2024 e está sendo implementado gradualmente: desde 2 de fevereiro de 2025, estão em vigor proibições para sistemas de IA que representam riscos inaceitáveis. Regras de governança e obrigações adicionais para fornecedores de sistemas de IA de uso geral entraram em vigor em 2 de agosto de 2025. A conformidade obrigatória para sistemas de IA de alto risco entrará em vigor em 2 de agosto de 2026, com implementação completa prevista para 2027.

A Lei de IA aplica-se extraterritorialmente a todos os sistemas de IA colocados no mercado da UE ou cujo uso afete cidadãos da UE – independentemente da localização do fornecedor. Isso significa que os fornecedores chineses de IA que pretendem atender clientes europeus devem cumprir as mesmas obrigações de transparência, documentação e conformidade que os fornecedores americanos ou europeus. Novos modelos serão analisados ​​pelo Gabinete de IA da UE a partir de 2026 e os modelos existentes a partir de 2027. Os fornecedores que violarem as regras estão sujeitos a multas de até 35 milhões de euros ou 7% do seu volume de negócios anual global.

Para o modelo de cooperação entre empresas europeias e equipes chinesas de IA, isso tem uma consequência direta: a gestão de projetos europeia, como "operadora" nos termos da Lei de IA, é responsável pela conformidade regulatória dos sistemas de IA utilizados – independentemente de os modelos subjacentes serem originários da China, dos EUA ou da Europa. Essa atribuição de responsabilidade torna uma cuidadosa classificação de risco de cada módulo de IA utilizado uma etapa indispensável no projeto. Particularmente em aplicações nas áreas de alto risco definidas pela Lei de IA – como recursos humanos, empréstimos ou diagnósticos médicos – todo o processo de criação de valor da IA ​​deve ser totalmente documentado e protegido por mecanismos de supervisão humana.

Assimetrias geopolíticas e dependências estratégicas

O apelo econômico dos recursos de IA chineses não pode ser dissociado de seu contexto geopolítico. A China implementa sua estratégia de IA como parte integrante de sua política industrial estatal e de sua estratégia de segurança nacional. O Conselho de Estado não apenas controla e subsidia o desenvolvimento de modelos, mas também, por meio da Lei Nacional de Inteligência de 2017, criou a estrutura legal na qual as empresas privadas são obrigadas a cooperar com os serviços de inteligência. Essa situação não é diretamente comparável à dos provedores de nuvem ocidentais: embora a Lei de Nuvem dos EUA também conceda ao governo acesso a dados armazenados no exterior por empresas americanas, esse acesso está sujeito a revisão judicial e a acordos diplomáticos que regulamentam o acesso aos dados.

Doze dos quinze principais modelos de IA de código aberto agora têm origem na China. Essa constatação tem duas implicações opostas. Por um lado, a estratégia de código aberto da China democratiza o acesso global a modelos de IA poderosos e reduz a dependência de fornecedores americanos que garantem seu monopólio por meio de preços altos e termos de uso restritivos. Por outro lado, uma dependência estrutural de modelos base chineses — mesmo quando executados localmente — acarreta o risco de que preferências incorporadas, vieses nos dados de treinamento ou restrições de conteúdo com motivação política permeiem, inadvertidamente, aplicações europeias. A questão de se os modelos chineses têm pontos cegos deliberados para certos tópicos — Taiwan, Tibete, Praça Tiananmen — está bem documentada empiricamente e representa um risco real de qualidade para empresas em determinados casos de uso.

Além disso, existe o risco de dependência tecnológica: qualquer pessoa que construa sua infraestrutura de desenvolvimento com base em um modelo chinês investe em personalizações, ajustes e interfaces de integração que são completamente perdidas ao migrar para um fornecedor diferente. Embora esse risco de aprisionamento seja menor com modelos de código aberto do que com APIs proprietárias, ele não é totalmente eliminado — especialmente quando extensões proprietárias ou arquiteturas de modelo específicas são usadas, as quais não garantem total portabilidade.

Fatores de sucesso operacional para equipes de projetos internacionais de IA

Projetos de IA transfronteiriços envolvendo a China raramente falham devido a deficiências técnicas, mas sim devido a problemas de coordenação estrutural resultantes de diferentes métodos de trabalho, normas de comunicação e estruturas institucionais. A experiência de projetos tecnológicos germano-chineses demonstra repetidamente que a competência intercultural e um protocolo de escalonamento claramente definido são frequentemente mais importantes do que a excelência puramente técnica das equipes participantes.

Diversos princípios têm se mostrado eficazes na prática para a colaboração entre gerentes de projeto europeus e equipes chinesas de engenharia de dados. Primeiro, a estratégia de dados deve ser totalmente definida antes do início do projeto: Quais dados saem da UE e sob quais condições? Quais esquemas de classificação se aplicam? Quais padrões de anonimização e pseudonimização são utilizados? Segundo, a arquitetura de conformidade exige responsabilidade contínua e compartilhada: A parte europeia é responsável pela conformidade com o GDPR e a Lei de Inteligência Artificial, enquanto a parte chinesa é responsável pela conformidade com a PIPL (Lei de Proteção de Dados Pessoais) ao processar dados de cidadãos ou empresas chinesas. Terceiro, as estruturas de propriedade intelectual devem ser claramente definidas em contrato antes mesmo de uma única linha de código ser escrita em conjunto.

Além disso, a infraestrutura técnica deve ser projetada de forma a salvaguardar o princípio da soberania dos dados por meio de decisões arquitetônicas, e não apenas por meio de promessas contratuais. Modelos de implantação híbridos – nos quais as etapas de processamento sensíveis são obrigatórias em servidores europeus, enquanto tarefas de treinamento não pessoal e com uso intensivo de computação podem ser executadas em infraestruturas internacionais ou chinesas – oferecem um meio-termo prático entre eficiência econômica e conformidade legal.

A estratégia europeia de soberania em IA como contrapeso

A União Europeia reconheceu o desafio e está respondendo com sua própria iniciativa de investimento. O “Plano de Ação para um Continente de IA” concentra-se em cinco pilares estratégicos: expansão da infraestrutura de computação, incluindo gigafábricas de IA planejadas com investimentos de até € 20 bilhões; melhoria do acesso a dados; desenvolvimento de habilidades em IA direcionadas; desenvolvimento de algoritmos confiáveis; e simplificação dos processos regulatórios. A iniciativa principal, GenAI4EU, destina quase € 700 milhões para o desenvolvimento e a implementação de IA generativa em setores estratégicos europeus.

Em paralelo, empresas industriais alemãs estão investindo em suas próprias infraestruturas locais de IA. Bosch, Trumpf e Siemens estão trabalhando em soluções proprietárias de IA que visam à independência tanto dos gigantes da nuvem americanos quanto dos modelos chineses. Essa tendência em direção a uma infraestrutura de IA soberana, no entanto, não contradiz o uso de modelos chineses de código aberto como componentes principais — pelo contrário, define as condições sob as quais tal uso é responsável: hospedagem local, controle total do modelo, processamento de dados em conformidade com o GDPR e documentação transparente para as autoridades reguladoras.

A verdadeira questão para a Europa não é se deve ou não usar modelos de IA chineses – de uma perspectiva econômica, isso é quase inevitável para se manter competitivo. A questão crucial é como estruturar esse uso de forma que a Europa não abra mão da soberania tecnológica nem do controle sobre as políticas de dados. Projetos transfronteiriços de IA sob liderança europeia, que tratam as capacidades de desenvolvimento chinesas como um recurso e não como uma dependência estratégica, não são uma contradição – são a forma mais complexa, mas também a mais realista, de uma estratégia europeia de IA na era da competição tecnológica global.

Seis áreas de tomada de decisão estratégica

As empresas europeias que participam em projetos de IA transfronteiriços com a China devem definir ativamente seis áreas de decisão estratégicas que não podem ser separadas: soberania de dados através da arquitetura, e não apenas através de contratos; dualidade de conformidade na tensão entre o RGPD e a PIPL; proteção da propriedade intelectual antes do início do projeto através de patentes internacionais e cláusulas de titularidade precisas; conformidade com a Lei de IA enquanto operador, mesmo com modelos desenvolvidos externamente; gestão de riscos geopolíticos através da monitorização contínua dos desenvolvimentos regulamentares e políticos; e gestão de projetos interculturais que integre produtivamente diferentes culturas de trabalho e comunicação, em vez de as ignorar.

A ofensiva chinesa em IA é real; é bem financiada, tecnologicamente competitiva e estrategicamente orientada. As empresas europeias que ignoram esses recursos estão desperdiçando potencial econômico. Aquelas, porém, que os utilizam de forma acrítica e sem uma arquitetura de governança estruturada correm o risco de comprometer a soberania dos dados, segredos comerciais e a conformidade regulatória. A verdade — como tantas vezes acontece com as questões de política econômica mais prementes — não reside em uma decisão binária, mas na qualidade da gestão da complexidade inevitável.

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