OpenAI para a esquerda DeepSeek para a direita

24 de abril de 2026, a versão de pré-visualização do DeepSeek V4 foi oficialmente lançada.

Esta grande modelo nacional, contendo uma versão Pro de 1,6 triliões de parâmetros e uma versão Flash de 284 bilhões de parâmetros, colocou o ponto central de venda no mercado, com um contexto de milhões, tornando-se o padrão gratuito de todos os serviços oficiais.

Quase ao mesmo tempo, do outro lado do oceano, a OpenAI também apresentou o GPT-5.5. Sua capacidade de cálculo é maior, as funções de Agente mais ricas, mas o preço também é muito mais alto.

“Contexto de milhões” traduzido de forma simples, significa que a IA não é mais um “peixinho dourado” que só consegue lembrar das suas últimas frases, mas sim um “super cérebro” que pode engolir de uma só vez três livros de “Três Corpos”, entender um filme de duas horas em um segundo, e ainda ajudar a identificar erros de digitação.

Um exemplo mais direto: você pode entregar todos os contratos, e-mails e relatórios financeiros dos últimos três anos da sua empresa ao V4, e ele ajudará a encontrar aquela cláusula de inadimplência escondida no anexo da página 47. Antes, isso exigiria uma equipe de advogados; agora, é gratuito.

O GPT-5.5 coloca esse super cérebro à venda, com a versão padrão cobrando 5 dólares por milhão de tokens de entrada e 30 dólares por saída; enquanto a versão Pro, voltada para tarefas avançadas, chega a cobrar 30 dólares por milhão de entrada e 180 dólares por saída.

Mas, de acordo com os preços oficiais do DeepSeek, a entrada em cache hit do V4-Flash custa apenas 0,2 yuan por milhão de tokens, e a saída 2 yuan; mesmo o V4-Pro, que compete com modelos de código fechado de ponta, tem entrada em cache hit por 1 yuan, entrada sem cache hit por 12 yuan, e preço de saída de apenas 24 yuan.

As pessoas sempre pensam que a competição de IA entre China e EUA é uma corrida de capacidade de modelos, mas na verdade, isso há muito tempo se transformou em uma divergência de modelos de negócios.

A OpenAI, que antes clamava “beneficiar toda a humanidade”, agora vende imóveis de luxo caros; enquanto a DeepSeek, usando uma capacidade de cálculo quase gratuita, transforma a IA em água, eletricidade e gás.

Quando a OpenAI se torna uma empreiteira astuta, por que a DeepSeek deveria, sem custo, transformar a IA de ponta na água potável? Por trás dessa mudança de poder de precificação, que correntes ocultas estão escondidas?

O vento frio de Ulanqab

A batalha decisiva dos grandes modelos ocorre em um data center na Mongólia Interior, a -20°C.

Pouco antes do lançamento do V4, uma vaga surpresa apareceu na lista de vagas da DeepSeek: gerente sênior de entrega de data center e engenheiro de operações sênior, com salário máximo de 30 mil yuan, 14 salários por ano, em Ulanqab, Mongólia Interior.

Era uma empresa que antes se orgulhava de ser “minimalista, pura, apenas algoritmos”.

Nos últimos dois anos, sua marca mais orgulhosa era “quebrar o galho com pouco esforço”, com menos de 6 milhões de dólares em custos de treinamento, criando o DeepSeek-R1, que fez o mercado de IA nos EUA despencar.

Mas a enorme demanda de cálculo do V4, junto com o bloqueio cada vez mais rígido de capacidade de cálculo dos EUA, destruiu essa utopia de ativos leves.

Em 2025, o Departamento de Comércio dos EUA reforçou ainda mais o controle de exportação de chips de IA para a China, com a Nvidia H100 e H800 já sob embargo, e até a versão downgrade H20 incluída na lista de controle. Isso significa que a expansão de capacidade de cálculo da DeepSeek no futuro deve se voltar totalmente para o ecossistema Ascend da Huawei.

Na nota de lançamento do V4, o próprio site afirma que o novo modelo recebeu “apoio da Huawei Ascend”, e que após o lançamento em massa do supernó 950 na segunda metade do ano, o preço do Pro será significativamente reduzido.

Essa mudança não é algo que se possa fazer ajustando algumas linhas de código na camada de adaptação; ela exige começar do zero, construindo uma infraestrutura completa de capacidade de cálculo nacional no nível físico.

A escala de 1 trilhão de parâmetros do V4 (com dados de pré-treinamento de até 33 trilhões de tokens), junto com a enorme demanda de cálculo de milhões de contextos, significa que você precisa de milhares de chips Ascend, de data centers capazes de acomodar esses chips, de uma rede elétrica que os alimente, e de uma equipe de operações que mantenha esses equipamentos funcionando em -20°C sem falhas.

Liang Wenfeng levou sua metodologia do mundo do bits para o mundo dos átomos.

A capacidade de cálculo, no final, precisa se enraizar no concreto e na rede de energia.

De um lado, há os elites de IA de camisas xadrez, digitando código no Vale do Silício, tomando café filtrado; do outro, os operadores de data center de casacos militares, cuidando das máquinas na vastidão das pradarias de Inner Mongolia. Essa diferença constitui o pano de fundo da resistência da IA chinesa às sanções de capacidade de cálculo.

Transformar uma empresa de algoritmos pura em um jogador de “ativo pesado” com data centers próprios significa que a DeepSeek deixou para trás a era da guerrilha de “pequenos esforços, grandes milagres”, e agora veste a armadura de um soldado de infantaria pesada.

Essa transformação tem um custo enorme: construir data centers, comprar chips, puxar cabos — cada item é um buraco sem fundo. Mais importante, esse modelo de ativos pesados faz com que os custos operacionais cresçam exponencialmente, enquanto a receita comercial da DeepSeek ainda é extremamente limitada.

Essa estratégia de precificação, na essência, troca prejuízo por ecossistema, usando o gratuito para conquistar a infraestrutura básica.

Um herói que antes rejeitava todos os gigantes, financiando a IA com seu próprio dinheiro através de negociações quantitativas, quanto tempo consegue sustentar essa estratégia diante de um buraco sem fundo?

O compromisso de 20 bilhões de dólares

Em abril, a DeepSeek anunciou sua primeira rodada de financiamento externo, avaliada em até 300 bilhões de yuan (cerca de 44 bilhões de dólares), planejando captar 50 bilhões, com 30 bilhões de fora. Rumores de entrada de Tencent e Alibaba estão em alta.

Muita gente pensa que isso é por causa do alto custo de construir data centers. Mas, na verdade, o principal motivo do financiamento da DeepSeek, além de comprar placas gráficas, é seu “ideal técnico puro”, que não consegue resistir à máquina de talentos dos gigantes.

Durante o período crítico de desenvolvimento do V4, as grandes empresas domésticas iniciaram uma caça agressiva a talentos da DeepSeek. Desde o segundo semestre de 2025 até hoje, pelo menos cinco membros-chave de pesquisa e desenvolvimento deixaram a empresa. O principal autor do primeiro modelo, Wang Bingxuan, foi para a Tencent; a contribuinte principal do V3, Luo Fuli, foi recrutada por Lei Jun com um salário anual de milhões para a Xiaomi; e o autor principal do R1, Guo Daya, entrou na equipe Seed do ByteDance.

Essa é a operação mais crua do mercado: quando seus concorrentes têm munição ilimitada, e você tenta manter-se com fundos próprios, o mercado de talentos se torna sua maior vulnerabilidade.

Você pode pedir aos gênios que trabalhem horas extras por um sonho de mudar o mundo, mas quando uma grande corporação coloca na mesa um cheque de dezenas de milhões de yuan e promete recursos ilimitados de cálculo, a capacidade de precificação do idealista desaparece.

A dificuldade de Liang Wenfeng é, na verdade, a mesma que todo empreendedor que tenta fazer uma “empresa lenta” na China enfrenta. Em um mercado onde as grandes empresas podem comprar qualquer um com dinheiro, a rota de “não financiar, não fazer negócios, apenas tecnologia” é extremamente luxuosa. Seu custo é aceitar que sua equipe pode ser desfeita a qualquer momento por um adversário com mais dinheiro.

Esse financiamento avaliado em 300 bilhões de yuan não é uma concessão de Liang Wenfeng ao capital, mas uma guerra de resgate de talentos para proteger a equipe de desenvolvimento do V4. Ele precisa sentar-se na mesa do capital, usando o mesmo dinheiro de verdade, para dar aos que permanecem motivos suficientes para continuar.

A possível entrada de Tencent e Alibaba significa que a DeepSeek deixa de ser um idealista técnico isolado. Torna-se uma empresa com acionistas externos e pressão comercial. Essa mudança inevitavelmente dilui a liberdade de pesquisa que Liang Wenfeng tanto valoriza, de não ser influenciado por pressões externas.

Mas ele não tem escolha.

Quando o idealismo é forçado a vestir a armadura do capital, de onde vem a confiança para manter essa grande máquina funcionando, e o data center de Ulanqab operando dia e noite?

Outro tipo de “grande força, grandes milagres”

A resposta não está nos algoritmos, mas na rede elétrica.

Hoje, a maior preocupação do Vale do Silício não é a falta de chips, mas a falta de energia. Elon Musk está construindo loucamente um super data center em Memphis, Tennessee; a OpenAI discute investir em usinas nucleares; a Microsoft anunciou a reativação da usina nuclear de Three Mile Island na Pensilvânia para alimentar seus data centers de IA. A capacidade de cálculo termina na eletricidade, uma verdade física extremamente fria.

Nos EUA, o consumo de energia de um grande data center de IA equivale ao uso diário de uma cidade média. E a rede elétrica americana é uma rede antiga, construída na década de 1950, lenta para expandir, fragmentada por regiões, incapaz de acompanhar a velocidade de expansão de capacidade de cálculo na era da IA.

E o que sustenta a corrida chinesa por IA contra os EUA não são apenas os gênios de algoritmos com salários de milhões, mas também as linhas de transmissão de alta tensão silenciosas.

O data center de Ulanqab, por exemplo, cresce graças à abundância de energia verde na Mongólia Interior e à capacidade de gerenciamento da maior rede elétrica do mundo. Dados públicos mostram que a capacidade instalada de energia verde em Ulanqab é de 19,402 milhões de kW, cerca de 65,9% da capacidade total, com energia verde local cerca de 50% mais barata que na região leste. Além disso, a temperatura média anual de apenas 4,3°C, com quase 10 meses de resfriamento natural, permite economizar de 20% a 30% de energia nos equipamentos.

Quando o V4 da DeepSeek está em operação, o verdadeiro “sangue” que o alimenta vem da vasta e extremamente barata infraestrutura elétrica da China. Essa é outra dimensão de “grande força, grandes milagres”.

Existe uma comparação histórica extremamente interessante e cruel: em 1986, os EUA usaram o “Acordo de Semicondutores EUA-Japão” para derrubar a indústria de semicondutores do Japão, forçando o Japão a abrir seu mercado e aceitar controle de preços. A participação do Japão no mercado global de semicondutores caiu de 40% em 1986 para 15% em 2011. O Japão levou trinta anos para se recuperar.

Hoje, os EUA tentam usar a mesma lógica para bloquear a China na IA, bloqueando chips, limitando capacidade de cálculo e cortando cadeias de suprimentos tecnológicas. Mas a resposta da China é completamente diferente.

O fracasso do Japão na época foi por sua dependência excessiva de tecnologia americana e acesso ao mercado, que, uma vez cortados, deixou sua indústria incapaz de sobreviver de forma independente. A contra-ofensiva da China na IA começa na infraestrutura física básica: fabricação de chips, construção de data centers, rede elétrica própria e modelos de código aberto.

Essa é uma rota extremamente pesada, cara, mas também difícil de “matar”. Enquanto o Vale do Silício constrói torres de Babel na nuvem, a China cava trincheiras na terra.

Se a batalha por capacidade de cálculo na nuvem é uma guerra de ativos pesados, há uma outra rota para escapar do domínio da nuvem?

Fugindo da nuvem

Quando os gigantes do Vale do Silício constroem data centers cada vez maiores, até planejando clusters de centenas de bilhões de dólares, a contra-ofensiva da China migrou silenciosamente para o subterrâneo.

A arma final contra o bloqueio de capacidade de cálculo dos EUA não é criar chips mais poderosos que o H100, mas colocar grandes modelos em cada telefone.

Se não podemos competir na nuvem com força de fogo pesada, trazemos o campo de batalha de volta às 1,4 bilhões de smartphones e dispositivos de borda. Uma estratégia de guerrilha típica, difícil de bloquear: você pode proibir a exportação de GPUs de ponta, mas não pode confiscar os smartphones de cada chinês.

Em 2026, com a ansiedade gerada pelo cálculo, fabricantes chineses como Xiaomi, OPPO, vivo iniciaram uma “migração para o lado do dispositivo”. Eles não querem mais apenas usar o telefone como um visor para APIs na nuvem, mas, por meio de destilação e compressão extremas de modelos, inserir uma versão reduzida de um super cérebro em smartphones de poucos milhares de yuans.

A essência dessa técnica é a “destilação”: usar um grande modelo (professor) para treinar um pequeno (aluno), fazendo o pequeno aprender o “modo de pensar” do professor, e não apenas memorizar todo o “conhecimento”.

Após destilação e compressão extremas, um grande modelo que antes precisava de centenas de GPUs para rodar foi reduzido a apenas 1,2 a 2,5 GB, podendo rodar fluentemente em um chip de smartphone.

Aplicativos móveis como MNN Chat já permitem que usuários executem localmente modelos destilados do DeepSeek R1 no telefone. Essa IA de borda significa que você não precisa estar sempre conectado ao 5G, nem pagar 100 dólares por mês a gigantes do Vale do Silício. O grande modelo está no seu bolso, rodando offline, sem gastar um centavo de capacidade de cálculo na nuvem.

Se não posso construir uma caldeira de aquecimento centralizada, então dou a cada casa um pequeno fogão.

Claro, a IA de borda não é perfeita. Limitada pela capacidade de cálculo e memória do chip do telefone, sua capacidade máxima ainda fica longe dos grandes modelos na nuvem. Ela pode ajudar a escrever um e-mail, traduzir um texto, resumir um artigo, mas se você pedir para ela deduzir um teorema matemático complexo ou analisar um contrato de centenas de páginas, ela ainda ficará aquém.

Mas isso já é suficiente. Para a maioria das pessoas comuns, a IA que precisam nunca foi um super cérebro capaz de deduzir teoremas, mas um “assistente pessoal” que ajuda nas tarefas diárias.

Quando os grandes modelos se tornarem extremamente baratos, até cabendo no bolso, como eles vão mudar os cantos esquecidos do mundo?

A equidade digital no Sul Global

Se você estiver em um escritório de vidro com vista de Manhattan, provavelmente achará que pagar 100 dólares pelo GPT-5.5 é válido, porque ele pode escrever em um segundo um relatório de fusões e aquisições perfeito.

Mas se estiver numa plantação de milho em Uganda, na África Oriental, enfrentando plantações amarelas por causa de mudanças climáticas, ninguém pode pagar a assinatura de 100 dólares, pois a renda mensal per capita de Uganda é inferior a 150 dólares.

Os gigantes de Silicon Valley discutem como dominar o mundo com IA, enquanto agricultores ugandeses e estudantes pobres do Sudeste Asiático, graças ao open source da DeepSeek, entram pela primeira vez na era digital.

O GPT-5.5 serve às pessoas que podem pagar, e seu corpus de dados é quase todo em inglês. Se você perguntar em suaíli ou javanês, ele responderá com dificuldades, e o consumo de tokens será várias vezes maior do que em inglês. Os gigantes de Silicon Valley, por considerarem baixa a “retorno comercial”, abandonaram esses mercados marginais.

Já os modelos open source da China tornaram-se a infraestrutura digital do Sul Global.

Em Uganda, a organização não governamental Sunbird AI, usando o modelo chinês open source Qwen ajustado ao sistema Sunflower, expandiu de 6 para 31 línguas locais. Esse sistema agora é usado pelo governo de Uganda para enviar recomendações agrícolas em suaíli aos agricultores.

Na Malásia, empresas de tecnologia ajustaram modelos de IA de código aberto para atender às leis islâmicas, suportando malaio e indonésio, e garantindo que os resultados estejam em conformidade com os padrões culturais e religiosos do mercado muçulmano. De sistemas de identidade digital na Indonésia a perguntas médicas em suaíli no Quênia, a tecnologia chinesa está penetrando na estrutura social desses países.

A maior plataforma de APIs de modelos de IA do mundo, OpenRouter, divulgou no início de 2026 que o consumo de tokens de modelos chineses ultrapassou pela primeira vez o dos concorrentes americanos. Em uma semana de estatísticas, os 10 principais modelos consumiram 8,7 trilhões de tokens, com cerca de 61% vindo da China.

O open source rompeu o monopólio da narrativa de IA dos EUA, permitindo que países em desenvolvimento, com recursos escassos, cruzem o abismo digital. Não é uma narrativa grandiosa de disputa entre China e EUA, mas uma verdadeira “reconquista rural” na era da IA.

A estratégia de open source da China na IA, objetivamente, está se tornando uma forma extremamente eficaz de “soft power”. Quando os gigantes de Silicon Valley constroem muralhas na nuvem, tentando ser os novos senhores digitais, aqueles “refugiados tecnológicos” que não podem pagar o aluguel finalmente encontram sua faísca na terra do open source e do processamento de borda.

Água potável

A tecnologia nunca deveria ser um luxo inalcançável.

Silicon Valley construiu condomínios de luxo, com controle de acesso rigoroso, apenas para VIPs. Mas nós construímos uma tubulação de água que chega às casas de todos.

Essa tubulação começa em um data center na Mongólia Interior, a -20°C, sob o rugido de linhas de alta tensão, na guerra avaliada em 300 bilhões de dólares. Cada trecho é pesado, caro, cheio de concessões e compromissos. Liang Wenfeng quis criar uma empresa puramente tecnológica, mas a realidade o forçou a construir data centers, captar recursos, competir por talentos com as grandes empresas. Ele não teve escolha, pois escolheu um caminho mais difícil: não fazer IA um luxo, mas transformá-la em água potável.

E o destino dessa tubulação está em um smartphone chinês de poucos milhares de yuans, nas mãos rústicas de agricultores ugandeses, na vida de cada pessoa comum que deseja atravessar o abismo digital.

Por mais altos que sejam os muros de capacidade de cálculo, eles não podem impedir que a água potável flua para os mais baixos.