Carreiras de pesquisadores explicam o avanço chinês em IA
Uma ascensão construída ao longo de décadas
O avanço chinês em inteligência artificial não surgiu de repente. As trajetórias de Tang Jie, professor da Universidade Tsinghua e cofundador da Z.AI, e de seu ex-aluno Yang Zhilin, fundador da Moonshot AI, mostram como uma rede formada em universidades e laboratórios chineses preparou pesquisadores que hoje lideram empresas avaliadas em dezenas de bilhões de dólares e disputam espaço com Anthropic e OpenAI.
A base desse ecossistema foi construída nos anos 2000, quando a expansão da internet chinesa gerou grandes volumes de dados e empresas passaram a investir em aprendizado de máquina. O governo também buscava sistemas de reconhecimento de rostos e vozes para vigilância e detecção de ameaças. Universidades, especialmente a Tsinghua, ampliaram a formação em visão computacional e outras áreas. Em 2005, Andrew Yao criou na instituição uma turma de elite para desenvolver talentos de alto nível. Ex-alunos se espalharam por empresas chinesas e pelo Vale do Silício, mantendo uma circulação de conhecimento entre academia, startups e grandes companhias.
A cultura de publicar pesquisas e a preferência por tecnologias de código aberto facilitaram o compartilhamento de técnicas. A partir de 2018, Pequim permitiu que pesquisadores de universidades e institutos estatais criassem empresas para comercializar suas tecnologias. Tang transformou seu laboratório na Z.AI, enquanto Yang, depois de concluir um doutorado na Carnegie Mellon University, retornou à China e fundou a Moonshot. Liang Wenfeng, que havia trabalhado com visão computacional e criado um fundo de investimentos baseado em IA, fundou a DeepSeek em 2023. Outros pesquisadores de Tsinghua também criaram empresas de modelos em Xangai.
Inovação sob restrição
As empresas chinesas enfrentaram menos financiamento e acesso limitado aos chips avançados, em parte por causa dos controles de exportação dos Estados Unidos. Segundo o banco Jefferies, os investimentos das empresas chinesas de tecnologia eram inferiores a um quinto dos realizados por suas equivalentes americanas. Para compensar, os laboratórios buscaram eficiência. A DeepSeek desenvolveu a atenção latente multi-cabeças, que reduz o uso de memória e, portanto, o consumo de computação, e adotou cedo a arquitetura de mistura de especialistas, capaz de direcionar tarefas a componentes especializados.
Essas técnicas contribuíram para o lançamento de um modelo de código aberto, potente e barato, que provocou o chamado “choque da DeepSeek” em janeiro de 2025. A Moonshot incorporou técnicas da DeepSeek em seus modelos K2 e K3, enquanto a DeepSeek usou uma técnica da concorrente para melhorar a eficiência e a estabilidade do treinamento. O episódio reforçou uma disposição de compartilhar avanços: Liang afirmou que não temia a concorrência porque o mercado seria grande o suficiente.
Disputa tecnológica e controvérsias
Além de trazer de volta pesquisadores chineses treinados ou empregados nos Estados Unidos, algumas empresas são acusadas de destilar modelos americanos: fazer centenas de milhares de perguntas a um sistema existente e analisar suas respostas para treinar outro. A Anthropic acusou Z.AI, Moonshot e outras empresas chinesas de violar suas políticas com esse método; nenhuma das duas comentou as acusações. Profissionais do setor dizem que a destilação é disseminada globalmente, embora algumas companhias chinesas possam empregá-la de modo mais agressivo.
O Estado chinês combina financiamento público, apoio universitário, clientes governamentais e competição privada. Quase metade do investimento total em capital acionário na China no primeiro semestre do ano foi para IA, em grande parte por fundos apoiados pelo governo. Ainda assim, a diferença de recursos permanece: pesquisadores de Alibaba e Z.AI dizem receber frequentemente um quinto dos chips avançados disponíveis para pares da OpenAI e do Google. Analistas afirmam que empresas americanas podem financiar pesquisas mais exploratórias, enquanto as chinesas priorizam eficiência.
A Z.AI abriu capital em Hong Kong e informou receita anual recorrente de US$ 1 bilhão em julho, cerca do dobro da DeepSeek, mas muito abaixo dos US$ 65 bilhões atribuídos à receita anual da Anthropic no mesmo período. Líderes do setor estimam que os melhores modelos chineses estejam apenas alguns meses atrás dos americanos. O resultado descrito é uma corrida ainda aberta: uma combinação de formação acadêmica, circulação de talentos, apoio estatal, código aberto, imitação controversa e engenharia para operar com menos recursos permitiu à China reduzir rapidamente a distância, embora chips e capital continuem sendo desvantagens importantes.