Estava acompanhando as últimas novidades na indústria de inteligência artificial chinesa e percebi algo muito importante que merece discussão. Há oito anos, a história de Zhongxing foi uma lição dura sobre a dependência de cadeias de suprimentos globais, mas hoje a situação é completamente diferente.

O verdadeiro problema nunca foram os chips em si, mas sim a CUDA - o ambiente de software da Nvidia que controlou mais de 90% do mercado global de inteligência artificial. Quase todos os desenvolvedores do mundo treinaram suas plataformas nesta, e tornou-se quase impossível se desvincular dela. Mas o que aconteceu nos últimos meses indica uma mudança real.

DeepSeek adotou uma abordagem completamente diferente. Em vez de tentar competir diretamente com a Nvidia, focou em melhorar os algoritmos de forma radical. Seu modelo V3 possui 671 bilhões de parâmetros, mas ativa apenas 5,5% deles durante a inferência. O resultado? Os custos de treinamento caíram de 78 milhões de dólares para o GPT-4 para cerca de 5,6 milhões. Essa grande diferença de custo se refletiu diretamente nos preços do serviço - DeepSeek é de 25 a 75 vezes mais barato que Claude.

Mas a parte mais importante diz respeito à capacidade de treinar localmente. China Telecom e outras começaram a lançar servidores de computação totalmente domésticos usando processadores Loongson e placas Taichu Yuanqi chinesas. Isso não é apenas inferência, mas treinamento real de grandes modelos. Em janeiro de 2026, foi treinado o primeiro modelo avançado para geração de imagens totalmente em chips chineses. Agora estamos falando de um avanço qualitativo verdadeiro.

A Huawei, por sua vez, construiu um ecossistema completo ao redor de seus processadores Ascend. Até o final de 2025, o número de desenvolvedores ultrapassou 4 milhões, com mais de 200 modelos de código aberto adaptados. Os preços das novas placas de energia da Huawei estão se aproximando dos níveis do NVIDIA A100 em desempenho, e isso é um avanço que não pode ser ignorado.

Outro fator muito importante é a eletricidade. A China produz o dobro da eletricidade dos EUA, e os preços de energia industrial no oeste da China são de 4 a 5 vezes menores que nos EUA. Enquanto os Estados Unidos enfrentam uma escassez severa de energia e suspendem projetos de centros de dados, a China está construindo rapidamente.

O que está acontecendo agora lembra a guerra comercial entre EUA e Japão na década de 1980 sobre semicondutores. Mas desta vez, a China está aprendendo a lição - em vez de ser apenas uma produtora em um sistema global, está construindo um ecossistema totalmente independente. Desde algoritmos até chips, ambiente de software e energia.

Os dados da DeepSeek ilustram melhor a imagem: 30,7% dos usuários são da China, mas 13,6% da Índia e 6,9% da Indonésia. Isso significa que o modelo chinês começou a dominar os mercados emergentes. Na própria China, a DeepSeek detém 89% do mercado.

Relatórios financeiros de empresas locais de chips, publicados em fevereiro de 2026, contam uma história real. Sim, algumas perderam bilhões, mas as receitas aumentaram em centenas de porcentagens. Essas perdas não representam uma gestão fracassada, mas um investimento na construção de um ecossistema independente. Cada dólar perdido é dinheiro gasto em pesquisa, desenvolvimento, suporte de software e resolução de problemas técnicos.

A verdadeira diferença entre nós e o Japão dos anos 80 é que não nos contentamos em sermos apenas o melhor produto em um sistema dominado por forças externas. Estamos construindo o próprio sistema do zero. Isso é mais difícil, mas é o único caminho para a verdadeira independência na era da inteligência artificial.