O CEO da Nvidia, Jensen Huang, revela os dois motivos simples (energia e regulamentação) pelos quais a China praticamente venceu a corrida da IA.

O paradoxo da IA: por que o Ocidente está ficando para trás apesar de possuir a melhor tecnologia

Energia e regulamentação como fatores-chave na competição global da IA: a dimensão subestimada da luta pelo poder tecnológico.

A provocativa afirmação do CEO da Nvidia, Jensen Huang, de que a China vencerá a corrida da inteligência artificial causou alvoroço no Ocidente. Mas por trás da manchete, esconde-se uma verdade incômoda que vai muito além do poder computacional dos chips. A corrida global pela supremacia em IA não será decidida apenas por algoritmos e poder computacional, mas por dois fatores físicos fundamentalmente subestimados: a disponibilidade de energia e a eficácia da regulamentação governamental. Enquanto o Ocidente se ilude com uma suposta superioridade tecnológica, a China reconheceu os verdadeiros gargalos e está agindo com uma estratégia implacável.

A primeira dimensão é a aparente fome insaciável de energia da IA. Os centros de dados dobrarão seu consumo de eletricidade até 2030 – um aumento equivalente ao consumo anual total do Japão. Enquanto nos EUA o desenvolvimento tecnológico é prejudicado pelas limitações de uma rede elétrica inadequada, a China está seguindo uma estratégia implacável, porém eficaz: subsídios maciços para eletricidade, a construção de dezenas de novas usinas nucleares e termelétricas a carvão e uma expansão sem precedentes das energias renováveis.

A segunda dimensão é o paradoxo regulatório. Embora os EUA preguem a desregulamentação em nível federal, um mosaico caótico de leis contraditórias em nível estadual sufoca qualquer desenvolvimento rápido. A China, por outro lado, utiliza seu sistema centralizado para criar estruturas claras e estratégicas que canalizam a inovação de forma ordenada e proporcionam às empresas segurança no planejamento.

Esta análise demonstra como a abordagem pragmática e estatal da China — uma combinação de investimentos maciços em infraestrutura e política industrial estratégica — cria uma vantagem competitiva decisiva. Enquanto o Ocidente permanece atolado em debates sobre a regulamentação perfeita, a China está criando realidades concretas. A corrida pelo futuro da IA, portanto, é menos uma corrida de curta distância em busca do melhor algoritmo e mais uma maratona em busca da infraestrutura mais robusta — uma corrida que o Ocidente corre o risco de perder antes mesmo de compreender as verdadeiras regras do jogo.

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A provocação por trás da verdade: Por que os EUA já estão perdendo a corrida da IA ​​antes mesmo de ela ter começado de verdade.

Jensen Huang, CEO da Nvidia, empresa de design de chips, declarou que a China venceria a corrida da inteligência artificial, o que rapidamente se tornou manchete na mídia ocidental. Mas por trás dessa declaração provocativa reside uma percepção fundamental que o establishment tecnológico ocidental reluta em ouvir: a corrida da IA ​​não será decidida principalmente pelo design de chips ou pela sofisticação do software, mas por dois fatores econômicos corriqueiros, porém cruciais, cuja importância é sistematicamente subestimada. Esses dois fatores são a infraestrutura energética disponível e a flexibilidade regulatória para sua expansão. Huang demonstra um tipo de cinismo que paralisa o Ocidente, enquanto a China age com pragmatismo.

Embora os EUA, sob a administração Trump, estejam comprometidos com a desregulamentação e reconheçam que a inovação não deve ser sufocada por regulamentações, o país está falhando simultaneamente na segunda parte da equação: fornecer a infraestrutura física que permite o funcionamento dos sistemas de IA. Esta não é uma questão técnica abstrata, mas uma dura realidade econômica que determinará o sucesso ou o fracasso na corrida global pela IA.

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A dimensão energética da corrida da IA: por que a eletricidade é o novo petróleo

Para compreender a criticidade da questão energética, é preciso primeiro considerar a enorme quantidade de eletricidade que os sistemas de IA exigem. De acordo com as previsões da Agência Internacional de Energia, o consumo global de eletricidade por centros de dados mais do que dobrará até 2030, passando de aproximadamente 415 terawatts-hora em 2024 para cerca de 945 terawatts-hora. Isso equivale aproximadamente ao consumo anual total de eletricidade do Japão atualmente. Esse aumento exponencial é impulsionado quase que inteiramente por aplicações de IA. Um único centro de dados moderno, otimizado para IA, consome, em média, tanta eletricidade quanto cerca de 100.000 residências. As maiores dessas instalações, atualmente em construção, podem consumir vinte vezes essa quantidade.

Segundo cálculos atuais, os EUA serão responsáveis ​​por quase metade desse aumento global no consumo de eletricidade, o que evidencia a dependência absoluta das empresas de tecnologia americanas em relação à disponibilidade de energia. A China apresentará uma taxa de crescimento ainda mais expressiva, em torno de 170%, o que destaca a necessidade urgente de se criar nova capacidade instalada. A Europa fica para trás, com um crescimento de aproximadamente 70%.

Eis o principal problema econômico: embora os EUA possuam uma infraestrutura energética moderna, essa infraestrutura não tem capacidade suficiente para atender à demanda de eletricidade prevista para o setor de IA. Enquanto o governo Trump impulsiona uma agenda de desregulamentação sem precedentes com seu Plano de Ação para IA, visando agilizar os processos de licenciamento para data centers e usinas de energia, os Estados Unidos não conseguem, de fato, expandir essas instalações. Embora o Secretário de Energia tenha anunciado que a infraestrutura de IA levará, em última análise, a uma eletricidade mais barata, essa é uma esperança de médio prazo, não uma realidade atual.

A China, por outro lado, adotou uma estratégia completamente diferente. O país aumentou drasticamente seus subsídios à energia, resultando em uma redução de até 50% nos custos de eletricidade para grandes centros de dados. Esse investimento não é aleatório nem de curto prazo. Faz parte de uma política industrial sistemática destinada a proteger e promover a indústria nacional de IA. Enquanto o CEO da Nvidia, Huang, é forçado a argumentar com o governo dos EUA que os custos de energia poderiam ser praticamente nulos porque a infraestrutura já está instalada, a China está agindo de acordo, mobilizando enormes recursos estatais para realmente reduzir esses custos.

A importância econômica desse subsídio energético é enorme. Um centro de dados que consegue reduzir seus custos de eletricidade em 50% aumenta sua lucratividade ou pode oferecer seus serviços a aproximadamente metade do preço cobrado por concorrentes de países com custos de energia mais altos. Este é um exemplo clássico de condições de concorrência manipuladas pelo Estado, que, na política de comércio global, geralmente são recebidas com acusações de dumping. Contudo, no campo da IA, isso é considerado política legítima de segurança nacional.

A estratégia energética da China para centros de dados de IA é multifacetada. O país está construindo novas usinas termelétricas a carvão em larga escala, o que é ecologicamente problemático, mas pragmático do ponto de vista da política energética. Ao mesmo tempo, a China está investindo em mais de duas dezenas de novas usinas nucleares e empreendendo esforços sem precedentes para expandir a energia eólica, hidrelétrica e solar. A diferença reside na velocidade e no foco: enquanto planos vagos para a expansão nuclear circulam nos Estados Unidos, e a realidade é de atrasos, a China está construindo concretamente.

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O paradoxo regulatório: por que menos regras não levam automaticamente a uma maior competitividade?

O governo Trump implementou uma agenda de desregulamentação de escala sem precedentes. O Plano de Ação para IA compreende mais de 90 medidas destinadas a remover obstáculos ao desenvolvimento da IA. Os departamentos governamentais foram instruídos a identificar e alterar normas que possam dificultar a IA. A Comissão Federal de Comércio deve interpretar a legislação antitruste de forma favorável aos negócios. Os processos de licenciamento para centros de dados e geração de energia devem ser agilizados. Tudo isso soa excelente no papel e, de uma perspectiva puramente de livre mercado, faz todo o sentido.

Mas Huang argumenta que essa desregulamentação não é suficiente. A razão reside no que poderia ser chamado de problema da fragmentação regulatória americana. Enquanto o governo em Washington prega a desregulamentação, estados individuais já promulgaram suas próprias leis de IA. Califórnia, Colorado, Utah e Texas aprovaram regulamentações específicas para IA. Cerca de 15 outros estados estão considerando regulamentações semelhantes. Além disso, existem inúmeras leis de proteção e segurança de dados que afetam indiretamente a IA. Huang fala de aproximadamente 50 novas regulamentações que podem resultar desse sistema federal e alerta para esse labirinto regulatório, que sufoca a inovação.

Este é um exemplo clássico de um fenômeno econômico conhecido na literatura como fragmentação regulatória. Empresas que operam em âmbito nacional precisam lidar com uma colcha de retalhos de regulamentações locais, o que gera custos de conformidade, atrasos e, em última instância, desvantagens competitivas. A China não enfrenta esse problema devido ao seu sistema de autoridade centralizado. Embora existam diferenças regionais, elas são integradas a uma estratégia nacional unificada. O setor de IA conhece sua posição e o que precisa fazer.

O paradoxo é o seguinte: Huang argumenta que o Ocidente é prejudicado pela regulamentação precisamente porque esta é fragmentada, contraditória e constantemente reinterpretada. Um sistema regulatório europeu unificado poderia proporcionar clareza, ainda que fosse restritivo. O sistema americano, por outro lado, representa o pior dos dois mundos: a regulamentação existe, mas é fragmentada localmente, ineficaz e desnecessariamente dispendiosa.

Os EUA, portanto, têm um problema de desregulamentação que, na verdade, é um problema de regulamentação oculto. Isso levanta uma questão fundamental: será que é realmente a regulamentação que está impedindo o progresso dos Estados Unidos, ou será que é a implementação falha da regulamentação?

A abordagem chinesa: Planejamento centralizado aliado ao pragmatismo estratégico.

Enquanto os EUA fragmentam seus esforços entre os estados individualmente, a China adota uma abordagem integrada e planejada centralmente. O país entende que a IA não é apenas um problema técnico, mas também econômico e geopolítico. Consequentemente, um enorme arcabouço de investimentos foi estabelecido. Segundo estimativas do Bank of America, a China planeja aumentar seus investimentos em IA para até 700 bilhões de yuans (aproximadamente US$ 98 bilhões) até 2025. Isso representa um aumento anual de cerca de 48%. Esse nível de investimento sem precedentes demonstra que o sistema político chinês trata a IA como uma prioridade estratégica.

Esses investimentos não são distribuídos de forma alguma de maneira aleatória. Eles seguem uma estratégia clara. Em seu Programa de Ação IA+, publicado em 2025, a China delineou três fases. Até 2027, as tecnologias de IA devem ser integradas em seis áreas principais: ciência, indústria, consumo, prosperidade geral, administração e cooperação global. Isso não é a retórica de um ecossistema de startups inovadoras, mas sim a linguagem de uma superpotência centralizada que utiliza a IA como ferramenta em sua abrangente política industrial.

O setor público está investindo direta e substancialmente. Um fundo soberano para a indústria de IA, criado em 2025, possui 60,06 bilhões de RMB (aproximadamente 7,2 bilhões de euros) com prazo de 13 anos. Bancos e instituições financeiras estatais participam. Além desse fundo nacional, existem outros fundos especializados para clusters de IA: o Shanghai Pioneer AI Fund, com aproximadamente 2,7 bilhões de euros; o Shenzhen AI and Robotics Fund, com cerca de 1,2 bilhão de euros; e outros oito fundos setoriais regionais em Pequim, cada um com pelo menos 1,2 bilhão de euros.

Este é o arcabouço institucional da ofensiva chinesa em IA. O país não se ilude quanto aos desafios. Estima-se que o déficit de oferta de chips de IA na China ultrapasse dez bilhões de dólares até 2025. Alternativas domésticas, como o Ascend 910B da Huawei, ainda apresentam desempenho inferior no treinamento de grandes modelos de linguagem. As taxas de utilização dos data centers de IA chineses variam entre 20% e 30%, o que significa que uma capacidade significativa permanece ociosa e a rentabilidade está em risco. Isso é mitigado pela capacidade estratégica da China para investimentos maciços, enquanto o Ocidente precisa avaliar a rentabilidade de cada projeto individualmente.

A indústria nacional de semicondutores como esfera de influência econômica

Um dos principais motivos para os subsídios energéticos da China é a promoção direcionada de sua indústria nacional de semicondutores. Isso não pode ser compreendido sem considerar a interação entre a Nvidia e fabricantes chineses de chips como a Huawei e a Cambricon.

Os EUA impuseram um embargo rigoroso à exportação dos chips mais potentes da Nvidia para a China. Trata-se de um embargo tecnológico clássico, que historicamente tende a ser ineficaz, pois força os países a desenvolverem suas próprias soluções. O próprio Huang alertou o governo de que esse embargo é contraproducente. Uma proibição de exportação obriga países como a China a investirem em soluções alternativas.

A Cambricon é um caso de particular interesse aqui. A empresa sofreu um colapso quando a Huawei, sua principal cliente, decidiu desenvolver seus próprios chips de IA por meio da HiSilicon. 98% da receita da Cambricon desapareceu da noite para o dia. Mas, na nova conjuntura, em que a Nvidia é praticamente inexistente no mercado chinês, a Cambricon emergiu como uma estrela da indústria de IA na China.

Entre 2020 e 2024, a empresa investiu um total de 5,6 bilhões de RMB em pesquisa e desenvolvimento, o equivalente a aproximadamente 780 milhões de euros. O foco foi em software, particularmente em interfaces que permitem que modelos treinados em GPUs da Nvidia sejam executados nos chips Siyuan da Cambrico. Essa compatibilidade de software é considerada uma vantagem crucial em relação à série Ascend da Huawei, que apresenta dificuldades de integração em sistemas existentes devido a problemas de software.

No primeiro semestre de 2025, a Cambricon obteve um lucro de 1 bilhão de renminbi, aproximadamente 140 milhões de dólares. Sua capitalização de mercado dobrou em poucas semanas, chegando a cerca de 580 bilhões de renminbi. Analistas do Goldman Sachs preveem que a receita da Cambricon aumentará para 13,8 bilhões de renminbi até 2026, e sua participação de mercado crescerá de aproximadamente 3% atualmente para 11% em 2028. Isso está acontecendo com o apoio direto de grandes empresas chinesas como Alibaba, Tencent e Baidu, que têm grande interesse em construir uma concorrente para a Huawei.

Os subsídios à energia têm efeitos econômicos diretos nesse desenvolvimento. Se os custos de eletricidade para centros de dados que utilizam chips de IA chineses forem reduzidos em 50%, o uso desses chips se torna mais economicamente atrativo. Este é um exemplo clássico de promoção industrial por meio do subsídio de insumos em vez de produtos.

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A revolução da eficiência: por que a DeepSeek e as startups chinesas de IA estão mudando o paradigma tecnológico.

Grande parte da confusão ocidental em torno das capacidades de IA da China decorre do surgimento espetacular de uma empresa chamada DeepSeek. Com sede em Hangzhou, a empresa causou sensação global em 2025 com seus modelos de IA de código aberto V3 e R1. O que havia de revolucionário na DeepSeek não era principalmente a qualidade dos modelos, mas sim a incrível relação custo-benefício de seu desenvolvimento.

A DeepSeek afirmou ter desenvolvido seu modelo de linguagem avançado, o DeepSeek-V3, por apenas US$ 5,6 milhões. Isso causou um grande impacto nos mercados globais de tecnologia e investimento, pois desafiou fundamentalmente a compreensão ocidental do custo do desenvolvimento de IA. A OpenAI e outras empresas ocidentais gastaram bilhões em modelos comparáveis. Eis que surge uma startup chinesa que parece estar criando um modelo semelhante por uma fração ínfima desse custo.

A realidade é mais complexa. Especialistas da Semianalysis estimam que o custo do hardware apenas para o conjunto de GPUs da DeepSeek seja de cerca de US$ 1,6 bilhão. A isso se somam os custos operacionais estimados em aproximadamente US$ 944 milhões. Esses valores contrastam fortemente com os US$ 5,6 milhões divulgados oficialmente. Trata-se, portanto, de um caso clássico de informação enganosa, em que apenas os custos diretos de treinamento do modelo final são relatados, enquanto toda a infraestrutura, pesquisa e desenvolvimento são ignorados.

Ao mesmo tempo, o fato de a DeepSeek ter conseguido levantar esses enormes custos de infraestrutura é uma prova dos recursos financeiros que possui. Uma startup privada não conseguiria fazer esses investimentos sem o apoio de uma grande fonte de financiamento. A estreita ligação com investidores estatais ou afiliados ao Estado na China é frequentemente discutida de forma especulativa, mas não está claramente documentada.

Independentemente da estrutura de financiamento exata, o resultado técnico é real. A DeepSeek provou que arquiteturas e algoritmos inteligentes podem melhorar drasticamente a eficiência do treinamento de IA. A empresa utilizou uma técnica chamada Arquitetura de Mistura de Especialistas, juntamente com um método de Atenção Esparsa que processa apenas as partes relevantes do contexto. Isso possibilitou um modelo com desempenho impressionante e consumo de energia significativamente menor.

O impacto econômico dessa revolução da eficiência é considerável. Posteriormente, a DeepSeek reduziu os preços de sua API em 50 a 75%, aumentando massivamente a pressão sobre os provedores ocidentais. Uma empresa que deseja usar serviços de IA agora pode escolher entre modelos ocidentais caros ou optar por uma alternativa chinesa mais barata. Este é um mecanismo econômico clássico: quando um concorrente reduz os preços por meio da eficiência, a participação de mercado dos provedores ocidentais diminui e as margens de lucro são comprimidas.

Isso ilustra claramente a interação entre os custos de energia e a eficiência tecnológica. A China pode experimentar com energia mais barata e iterar mais rapidamente. Um modelo ineficiente custa menos na China do que no Ocidente. Isso possibilita ciclos de aprendizado e inovação mais rápidos. O DeepSeek é o resultado de centenas de testes, cujo custo cumulativo seria economicamente proibitivo no Ocidente, mas que são subsidiados na China pela energia barata.

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A ilusão tecnológica do Ocidente: por que a superioridade dos chips da Nvidia é uma ficção.

Huang argumenta que os modelos de IA mais recentes dos EUA não estão muito à frente de seus concorrentes chineses. Essa é uma verdade inconveniente que mina a confiança ocidental na superioridade tecnológica. O Ocidente se acostumou a acreditar que os chips da Nvidia e os modelos de IA ocidentais são simplesmente melhores, mais avançados, mais elegantes. O próprio Trump afirma que o novo chip da Blackwell está dez anos à frente de qualquer outro chip do planeta.

Isso é um exagero, possivelmente baseado em uma confusão entre desempenho e saturação de mercado. O chip da Blackwell é de fato impressionante, mas não está dez anos à frente. Grande parte da superioridade tecnológica ocidental deriva de dois fatores: primeiro, conjuntos de dados proprietários nos quais as empresas ocidentais têm vantagem; e segundo, décadas de experiência em otimização de hardware e software.

No entanto, as empresas chinesas alcançaram rapidamente o mesmo nível em ambas as áreas. Os modelos da DeepSeek não são inferiores aos de seus concorrentes ocidentais, mas em alguns domínios específicos, são superiores. Os chips Ascend da Huawei, embora não sejam tão avançados quanto os da Nvidia, são bons o suficiente para lidar com muitas aplicações práticas. O perfeccionismo ocidental, a noção de que apenas a melhor solução é boa o suficiente, coloca o Ocidente em desvantagem econômica em comparação com a abordagem pragmática e satisfatória da China, que aceita o "bom o suficiente".

Este também é um exemplo do que poderia ser chamado de armadilha da otimização excessiva. O Ocidente otimiza seus chips e modelos à perfeição, o que é caro e demorado. A China constrói mais rápido e de forma iterativa, o que leva a uma penetração de mercado mais rápida, mesmo que as soluções não sejam perfeitas. Um chip imperfeito que esteja disponível é melhor do que um chip perfeito que não esteja.

Estratégia regulatória da China: Planejamento centralizado com ambientes de teste (sandboxes)

A China está buscando um interessante meio-termo entre o controle centralizado e a experimentação local. O país estabeleceu mais de 20 zonas-piloto nacionais de inovação em IA, que funcionam como ambientes de teste regulatórios. Nesses locais, as empresas podem testar tecnologias de IA com um certo grau de liberdade regulatória. Trata-se de um mecanismo inteligente, pois permite a inovação dentro de uma estrutura centralizada.

Isso contrasta fortemente com o sistema americano, onde os estados competem para criar suas próprias regras, o que leva à fragmentação. Embora a fragmentação também exista na China, ela está organizada dentro de uma estrutura unificada de estratégia nacional de IA. Isso permite uma iteração mais rápida em nível nacional, sem que cada estado precise reinventar suas próprias regras.

Ao mesmo tempo, a China possui uma estratégia regulatória clara para o conteúdo de IA e seu uso. O governo chinês mantém o controle sobre o conteúdo, o que significa que os modelos de IA disponíveis online são monitorados e devem obedecer aos padrões chineses. Isso é ultrajante para os liberais ocidentais, mas também apresenta a vantagem econômica de que as empresas sabem exatamente para onde seu desenvolvimento está se direcionando. Não há incerteza regulatória.

Ao mesmo tempo, a China está promovendo ativamente modelos de IA de código aberto, especialmente para países em desenvolvimento. Essa é uma estratégia geopolítica para quebrar o monopólio ocidental em IA e atrair economias emergentes para a esfera tecnológica chinesa. Se os modelos da DeepSeek se disseminarem na África, América do Sul e Sudeste Asiático, isso significa que essas regiões dependerão não da OpenAI ou de outros fornecedores ocidentais de IA, mas da China.

Otimismo ocidental como inibição cultural

Huang fala do que ele chama de cinismo ocidental. Trata-se de um diagnóstico cultural surpreendentemente perspicaz sobre a competição tecnológica. O que ele quer dizer é que o Ocidente tem um problema de mentalidade. O Ocidente afirma constantemente que a regulamentação sufoca a inovação, que os grandes problemas não são resolvidos com rapidez suficiente e que o governo é incompetente. Isso é reclamação constante sem ação.

A China, por outro lado, afirma que grandes problemas podem ser resolvidos rapidamente e, então, constrói. Os EUA dizem que precisamos de usinas nucleares e, talvez, construam uma. A China diz que precisamos de duas dúzias de usinas nucleares e constrói duas dúzias. Não se trata primordialmente de uma questão tecnológica, mas sim de convicção cultural e capacidade institucional.

O otimismo defendido por Huang não é ingênuo. É um otimismo baseado na compreensão de que os principais desafios de infraestrutura podem ser resolvidos se houver vontade política. Historicamente, os EUA tiveram essa vontade. As ferrovias, a eletrificação, as rodovias, o programa espacial, a própria internet — tudo isso foi possível graças a investimentos públicos maciços e à desregulamentação. Mas, na era atual, o otimismo ocidental parece ter se esgotado.

A dimensão da política energética: por que a transição energética e a IA estão em competição?

Uma questão mais profunda permanece oculta aqui. A enorme demanda energética dos centros de dados de IA compete com a transição para energia verde. Governos e empresas estabeleceram a meta de se tornarem neutros em carbono até 2050 ou 2045. Isso exige investimentos maciços em energias renováveis ​​e energia nuclear. Ao mesmo tempo, eles querem construir infraestrutura de IA em uma escala sem precedentes.

A China descobriu que esses dois objetivos não precisam entrar em conflito se as prioridades forem definidas. Por um lado, o país está expandindo a geração de energia a carvão, o que é ecologicamente problemático, mas, por outro lado, também está concentrando recursos maciços em energias renováveis ​​e energia nuclear. Sua matriz energética é pragmática, não idealista.

O Ocidente, por outro lado, tentou combinar a transição energética e o crescimento econômico por meios puramente verdes, o que levou a uma espécie de paralisia. Eles querem energia nuclear, mas leva décadas para construir uma usina. Eles querem energias renováveis, mas estas são variáveis. Eles querem centros de dados com inteligência artificial, mas também querem resolver a crise climática. Na China, essa tensão é aceita pragmaticamente e não resolvida por meio de considerações morais.

O CEO da Microsoft, Satya Nadella, explicou recentemente em um podcast que a Microsoft possui milhões de chips de IA estocados e sem uso em armazéns devido à falta de infraestrutura de fornecimento de energia. Isso é o oposto de progresso. É uma situação em que o capital existe, mas a infraestrutura física é inexistente. Trata-se de uma falha clássica em políticas de infraestrutura.

O apelo de Huang como um alerta: as implicações econômicas.

A declaração de Huang de que a China vencerá a corrida da IA ​​não é, portanto, uma previsão pessimista, mas um apelo à racionalidade econômica. Ele não está dizendo que a China é tecnologicamente superior ou mais inovadora. Ele está dizendo que a China está criando os pré-requisitos infraestruturais para o funcionamento da IA, enquanto o Ocidente está bloqueando esse caminho.

Isso tem implicações imediatas para a lucratividade das empresas de IA. Um data center na China que obtém eletricidade a um custo 50% menor pode ser mais lucrativo ou oferecer serviços a preços mais baixos. Isso pressiona os preços dos fornecedores ocidentais de IA. Se a OpenAI oferece um modelo de IA por US$ 100 por execução de treinamento, mas uma empresa chinesa oferece o mesmo serviço por US$ 50, quem sairá ganhando?

A resposta econômica é simples: a empresa mais barata dominará o mercado. Isso é especialmente verdadeiro em mercados onde o preço é crucial, como em economias emergentes, e em mercados que exigem poder computacional ilimitado, ou seja, o treinamento de modelos ainda maiores.

Ao mesmo tempo, há um efeito psicológico para as empresas ocidentais. Se os concorrentes chineses forem mais rápidos e mais baratos, os investidores ficarão mais céticos quanto à rentabilidade das startups ocidentais de IA. Isso pode levar a uma restrição de crédito, o que, por sua vez, sufoca a inovação. Trata-se de uma espécie de profecia autorrealizável: o pessimismo em relação à competitividade ocidental leva a piores condições de investimento, o que, por sua vez, piora a competitividade.

As dimensões geopolíticas: a IA como uma força

Por trás de todos esses fatores econômicos, esconde-se uma realidade geopolítica mais profunda. A IA não é mais vista como uma conquista científica ou uma inovação econômica, mas como um instrumento de poder. Um país líder em IA possui vantagens não apenas econômicas, mas também militares e políticas.

O governo Trump entende isso. Daí as rígidas restrições à exportação de chips da Nvidia para a China. Daí o anúncio de que os chips mais avançados não serão exportados. Trump afirma que as tecnologias mais avançadas não estarão disponíveis fora dos EUA. Trata-se de uma espécie de embargo digital, semelhante aos embargos ao petróleo ou a outras commodities essenciais em fases anteriores da geopolítica.

A resposta da China é pragmática: se a tecnologia ocidental não está disponível, desenvolvemos a nossa própria. Este é um padrão clássico na economia internacional. Países isolados da tecnologia dedicam recursos maciços ao seu desenvolvimento interno. A União Soviética fez isso com a tecnologia de foguetes e a energia nuclear. A China fez isso com semicondutores e inteligência artificial.

A ilusão do controle ocidental

Uma ironia crucial se esconde aqui: os EUA acreditam que podem controlar a China por meio de restrições à exportação. Na realidade, isso apenas leva a China a desenvolver soluções autônomas mais rapidamente. O DeepSeek é, em parte, um produto dessas restrições. Se os chips da Nvidia fossem livremente disponíveis, as empresas chinesas teriam menos incentivo para desenvolver suas próprias arquiteturas.

Huang afirmou repetidamente ao governo dos EUA o seguinte: um mercado aberto, onde a Nvidia domina, é melhor para os EUA do que um mercado fragmentado onde a China desenvolve suas próprias soluções. Este é um caso clássico do efeito bumerangue, em que as tentativas de controlar outro país levam a consequências não intencionais.

Ao mesmo tempo, há também um elemento de racionalidade econômica em jogo para o governo dos EUA. As listas negras e os embargos à exportação não visam primordialmente controlar a China, mas sim consolidar a ordem global dominada pelos EUA. Trata-se de uma questão de hegemonia. Os EUA não só querem ser líderes em IA, como também tornar todos os outros países dependentes dos melhores chips de IA.

Mas isso pressupõe que os próprios EUA tenham capacidade suficiente para atender a essa demanda. A Nvidia não consegue produzir chips suficientes para satisfazer a demanda global. Muito menos os EUA possuem a infraestrutura energética para fornecer IA para o mundo inteiro. Se, por outro lado, os Estados Unidos negarem a outros países o acesso à melhor IA, isso os forçará a encontrar soluções alternativas.

O resultado econômico: Quem dominará a IA?

Segundo estimativas da empresa de pesquisa de mercado CCID Consulting, o mercado de IA da China atingirá um volume de 1,73 trilhão de yuans até 2035, representando aproximadamente 30,6% do volume total global. Essa seria uma participação de mercado enorme, considerando que a China detinha cerca de 15 a 20% do mercado global de IA em 2024.

Os EUA, obviamente, continuarão sendo um enorme mercado de IA. Mas sua participação relativa diminuirá se a China prosseguir com as estratégias descritas. Essa é a lógica econômica por trás da declaração de Huang. Não se trata de a China se tornar tecnologicamente superior, mas sim de reduzir o preço da IA ​​por meio de subsídios para infraestrutura e energia, conquistando assim o mercado.

Um ponto frequentemente negligenciado nos debates ocidentais é que a dominância não significa que um país sempre tenha a melhor tecnologia. Significa que um país domina o mercado. A IBM possuía a melhor tecnologia de computadores na década de 1980, mas perdeu o mercado de PCs para concorrentes mais rápidos e baratos, como a Compaq, e posteriormente para fabricantes asiáticos.

O paralelo com a IA é pertinente. O Ocidente pode até ter modelos melhores. Mas se a IA chinesa for mais barata, mais rápida e suficientemente boa, o mercado tenderá a migrar para a China. Não se trata de superioridade tecnológica, mas sim de eficiência econômica.

A análise mostra que, embora os EUA estejam avançando com uma agenda de desregulamentação, esquecem que a desregulamentação por si só não basta. É preciso também fornecer a infraestrutura física sobre a qual essa desregulamentação possa surtir efeito. A China reconheceu que a energia, e não a regulação, é o gargalo e, portanto, está subsidiando maciçamente os custos da eletricidade. Isso cria vantagens econômicas que se traduzem em preços mais baixos e inovação mais rápida. A crença ocidental de que a superioridade tecnológica leva automaticamente ao domínio do mercado é uma ilusão refutada por uma realidade econômica na qual preço e disponibilidade são mais importantes do que o desempenho teórico. A previsão de Huang, portanto, não é pessimista, mas racional.

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