Um exemplo notável foi a DeepSeek, que em 2025 apresentou o modelo R1, comparado a IAs dos Estados Unidos e batizado do chamado efeito DeepSeek, em que startups chinesas treinam modelos a um custo bem inferior ao de suas concorrentes ocidentais e os disponibilizam sem custo algum. Mais recentemente, a startup Moonshot lançou o Kimi K3, que também se destacou no mercado ocidental. Em testes, a versão gratuita da IA teve desempenho inferior ao Claude e ao ChatGPT, mas superou o Gemini, do Google. Assim, tecnologias que exigiram investimentos na casa dos bilhões de dólares em pesquisa e desenvolvimento passaram a ser distribuídas sem taxas, pressionando as concorrentes americanas e alterando a dinâmica competitiva do setor.
Segundo o neurocientista e especialista em inteligência artificial Álvaro Machado Dias, a estratégia chinesa mira não apenas a venda do modelo, mas a expansão de sua influência tecnológica. Para ele, o modelo funciona como um bilhete de entrada, não como um produto final. Machado Dias explica que, na prática, empresas ocidentais podem resistir a contratar diretamente desenvolvedoras chinesas, como DeepSeek ou Moonshot, mas não hesitam em baixar seus modelos de graça, o que na prática reduz a necessidade de pagar pelas versões premium de OpenAI, Anthropic e Google. Segundo ele, trata-se de um ataque direto à receita americana, estratégia que a China identificou antes de outros países e transformou em política de Estado.
Ainda assim, mesmo gratuitos, os modelos chineses não são simples de operar em infraestrutura própria. O Kimi K3, por exemplo, ocupa cerca de 1,6 terabyte e exige um parque computacional de alto desempenho, inviável para um usuário comum. Segundo Machado Dias, o modelo precisa de duas máquinas com oito chips avançados da Nvidia cada uma apenas para funcionar, com investimento mínimo em torno de R$ 4 milhões, podendo ultrapassar R$ 17 milhões em uma operação profissional, sem contar custos com energia, datacenter e equipe técnica. Por isso, a maioria das empresas continua optando por serviços de inteligência artificial na nuvem, em vez de manter infraestrutura própria.
Ainda assim, o simples fato de esses modelos serem gratuitos já mudou a dinâmica econômica do setor. Segundo o especialista, o modelo gratuito já desestabilizou o mercado de IA em nuvem, derrubando o preço médio, mas não o preço premium. Aplicações que exigem desempenho máximo, como pesquisas farmacêuticas, engenharia avançada e mercado financeiro, continuam justificando valores altos, enquanto tarefas mais comuns enfrentam concorrência bem mais acirrada, dada a variedade de ferramentas disponíveis.
A mesma lógica vale para governos. Machado Dias acredita que faz sentido o Brasil operar um modelo de IA em infraestrutura própria, sobretudo para atender órgãos públicos e proteger informações sensíveis. Segundo suas estimativas, um único ministério poderia manter estrutura própria por cerca de R$ 17 milhões, enquanto expandir o serviço para todo o funcionalismo federal exigiria investimentos entre R$ 250 milhões e R$ 400 milhões apenas no primeiro ano. Já uma plataforma nacional acessível a toda a população demandaria entre R$ 3 bilhões e R$ 4,5 bilhões para implantação, além de cerca de R$ 1 bilhão anual para manutenção. Para ele, o modelo em si, fruto de bilhões investidos na pesquisa chinesa, chega pronto e gratuito, mas tudo o que o cerca é caro e precisaria ser adquirido em dólares.
Para investidores, Machado Dias esclarece que a competição entre modelos abertos e fechados não elimina o potencial das empresas americanas, mas muda a forma como elas devem ser avaliadas. Segundo ele, companhias como Google, OpenAI, Anthropic e Nvidia representam uma aposta na infraestrutura global da inteligência artificial, enquanto empresas como a Palantir, especializada em softwares de segurança para o governo americano, ocupam posição diferente, voltada a aplicações específicas. Para o especialista, os próximos anos serão definidos menos pela qualidade dos modelos e mais pelo custo da infraestrutura necessária para operá-los.
Nos Estados Unidos, o principal obstáculo se tornou o fornecimento de energia para os data centers, enquanto a China amplia sua capacidade de geração elétrica, investe em chips próprios e reduz o custo operacional da inteligência artificial. Segundo Machado Dias, a aposta mais sólida é que o computador se torne relativamente mais barato do lado chinês, cenário em que os modelos já gratuitos ficariam ainda mais acessíveis de operar.
Para o neurocientista, essa disputa tende a ultrapassar o universo dos chatbots e avançar para a robótica e outras aplicações físicas da inteligência artificial, o que pode colocar países como o Brasil em posição estratégica. Segundo ele, os dois blocos devem tentar atrair o país com ofertas vantajosas, data centers e condições especiais, e ser alvo dessa competição é uma posição rara de força, desde que aproveitada para ocupar a camada de aplicações enquanto ambos os lados disputam para reduzir os custos brasileiros.
