Os modelos chineses de IA de código aberto conquistam utilizadores no estrangeiro, mas as plataformas na nuvem ficam com grande parte das receitas

DeepSeek lidera em utilização, enquanto a disputa se desloca para as receitas

A DeepSeek representou 24,5% dos pedidos de texto na OpenRouter na semana iniciada a 5 de outubro de 2026, à frente da OpenAI, com 18,6%, e da Google, com 17,8%. No entanto, uma estimativa da Epoch AI concluiu que a DeepSeek captou apenas cerca de 8% dos gastos dos clientes nos seus modelos acedidos através da plataforma. Os criadores chineses de IA estão a conquistar utilização no estrangeiro, mas competem com as empresas que alojam e comercializam a sua tecnologia pela receita que esta gera.

As classificações semanais de utilização da OpenRouter, com dados até 13 de outubro, colocam o DeepSeek V4.1 Flash em primeiro lugar, com 40,5 biliões de tokens processados, seguido do Step 5 Preview, com 15,1 biliões, e do GLM 5.3 Flash, com 12,9 biliões. Os tokens são pequenas unidades de texto ou dados que um modelo de IA processa quando recebe uma pergunta e produz uma resposta.

Os modelos chineses lideraram os modelos norte-americanos na utilização semanal de tokens na OpenRouter durante 24 semanas consecutivas, até 11 de outubro. O seu apelo combina preços mais baixos, desempenho em melhoria e liberdade para as empresas adaptarem os modelos e executarem-nos através do fornecedor que escolherem.

Cynthia Zhang, sócia fundadora da FutureX Capital, afirma que é improvável que os criadores chineses de modelos igualem em breve as receitas da OpenAI e da Anthropic, embora as suas vendas estejam a crescer rapidamente. A Epoch AI estimou que, em conjunto, seis dos principais criadores chineses geraram cerca de 10% das receitas de IA dessas duas empresas norte-americanas, em setembro.

O que medem os números de utilização

A OpenRouter liga aplicações a vários modelos de IA através de uma interface de programação de aplicações, ou API. O seu gráfico de pedidos conta a frequência com que os modelos são chamados. As classificações de tokens contam a quantidade de material processado, incluindo perguntas e respostas. Os números descrevem a atividade que passa pela OpenRouter, excluindo os pedidos privados.

A percentagem de pedidos da DeepSeek superou a da OpenAI em 5,9 pontos percentuais na semana de 5 de outubro. A Z.ai registou outros 13,4%, a Qwen 5,4%, a Xiaomi 2,9% e a Tencent 1,7%. Em conjunto, estes cinco criadores chineses representaram 47,9% dos pedidos de texto. Outros criadores chineses poderão também estar incluídos nas categorias restantes.

O conjunto de dados diário de tokens da OpenRouter inclui os 50 principais modelos públicos de cada dia e um total agregado para os restantes. Permite consultar períodos diários, semanais e mensais, com filtros para características como a modalidade e o comprimento do contexto. Os filtros por categoria e idioma baseiam-se em estimativas derivadas de amostras. Os fornecedores também dividem o material em tokens de formas diferentes, pelo que os totais dependem, em parte, dos métodos de contagem que utilizam. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), em 13 de outubro de 2026.

Porque escolhem as empresas modelos que podem adaptar

A Harvey, que cria ferramentas de IA para o trabalho jurídico, e a Genspark, que desenvolve agentes que recorrem a vários modelos, estão a criar sistemas baseados em tecnologia chinesa de código aberto para reduzirem a dependência de fornecedores de acesso fechado. Um agente de IA é um programa que utiliza um modelo para executar uma sequência de tarefas, como planear trabalho, escrever código e verificar o resultado.

Os pesos abertos são as definições numéricas aprendidas que orientam as respostas de um modelo. Disponibilizá-los permite que outra empresa descarregue o modelo, o execute nos seus próprios servidores e o ajuste a tarefas específicas. Os direitos exatos dependem da licença. Algumas versões também incluem código-fonte, enquanto outras disponibilizam os pesos com restrições à utilização comercial.

As empresas podem utilizar dados proprietários para adaptar estes modelos às suas necessidades. Também podem escolher onde o sistema é executado, em vez de enviar todos os pedidos ao criador original. Esta flexibilidade ajuda a explicar como um modelo chinês pode integrar um produto norte-americano ou europeu, mesmo que o alojamento e as relações com os clientes permaneçam fora da China.

O presidente executivo da Intel, Lip-Bu Tan, descreveu a adoção de modelos chineses de fronteira como «muito rápida» num painel do DBS em Singapura, a 12 de outubro. Considerou o desempenho da DeepSeek, da Kimi e da GLM «suficientemente bom» e afirmou que os mercados determinarão quais os modelos mais adequados a diferentes utilizações. Ao explicar a sua preferência pela tecnologia aberta, Tan afirmou:

«Acredito firmemente no código aberto; é a melhor forma de promover a eficiência»,

Preços mais baixos alteram decisões do dia a dia

Stu Clott, gestor de operações e programador ocasional em San Diego, afirmou que uma hora de programação custava cerca de 10 dólares com a Claude, em comparação com menos de 50 cêntimos com a DeepSeek. Estes valores colocam os gastos com a DeepSeek em menos de um vigésimo do custo da Claude para esse trabalho.

Ruben Garcia Jr., programador de Dallas que cria sites e aplicações móveis, divide o trabalho entre fornecedores. Gasta 500 dólares por mês na Claude e no ChatGPT para planeamento e revisão de tarefas difíceis, e 200 dólares em modelos chineses, incluindo a MiniMax, a Kimi e a Xiaomi MiMo. Afirma que os modelos chineses dão resposta a 90% das suas tarefas, incluindo programação e reconhecimento de voz.

Flo Crivello, fundador da Lindy, afirmou que a transferência dos assistentes de IA da empresa dos modelos da Anthropic para a DeepSeek permitiu poupar milhões de dólares. A Lindy acede à DeepSeek através de um fornecedor norte-americano. Crivello explicou por que razão um modelo mais barato pode ser adequado a tarefas rotineiras:

«Não é preciso Deus para escrever o seu e-mail»,

Kyle Chan, investigador do Brookings Institution, identifica como mercado em crescimento para os criadores chineses as empresas de média dimensão que começam a usar IA, mas estão preocupadas com os custos. Zhang afirma que a concorrência pode deixar um modelo norte-americano líder apenas cerca de seis meses em alta rentabilidade antes de os preços começarem a cair.

Desempenho suficientemente próximo para muitas tarefas

O Center for Strategic and International Studies descreve os modelos chineses como competitivos em muitas tarefas práticas na sua avaliação da IA chinesa. O autor, Yasir Atalan, diretor-adjunto e investigador de dados no CSIS Futures Lab, escreve que o GLM-5.2 tem cerca de 750 mil milhões de parâmetros e uma janela de contexto de um milhão de tokens. Os parâmetros são as definições aprendidas do modelo; a janela de contexto corresponde à quantidade de material que pode considerar de cada vez.

A avaliação cita a conclusão do Center for AI Standards and Innovation de que o DeepSeek V4 Pro estava cerca de oito meses atrás dos principais modelos norte-americanos. Refere também resultados sólidos em programação e tarefas com agentes por parte da GLM e da Moonshot. Para uma empresa que escolhe um sistema, a questão relevante é saber se este executa a tarefa necessária com fiabilidade e a um custo aceitável.

Uma comparação do Governo dos EUA dá um exemplo concreto. O relatório Two Loops da Comissão de Revisão Económica e de Segurança EUA-China indica preços de janeiro de 2026 de 1,20 dólares por milhão de tokens para o Kimi K2.5 e de 4,81 dólares para o GPT-5.2. Ambos obtiveram 47 pontos no Intelligence Index da Artificial Analysis, o que coloca o preço indicado do Kimi em cerca de um quarto do preço do GPT-5.2.

Os laboratórios chineses têm apostado em métodos mais eficientes de treino e execução. A DeepSeek afirmou que o treino final do V3 utilizou 2,788 milhões de horas de GPU H800, com um custo estimado de cerca de 5,6 milhões de dólares. O CSIS também descreve a destilação de conhecimento, em que as respostas e avaliações de um modelo mais potente servem de exemplos de treino para outro. A OpenAI e a Anthropic acusaram laboratórios chineses de obterem esse material através de contas fraudulentas, transformando a prática num ponto de conflito comercial e político.

Um ecossistema em expansão chega às plataformas globais

Os dados de descarregamentos da Hugging Face citados pelo CSIS atribuíram aos modelos chineses 41% dos descarregamentos no ano anterior. O relatório da comissão afirma que estes ultrapassaram os modelos norte-americanos no total de descarregamentos em agosto de 2025 e ocuparam sete dos dez lugares cimeiros da plataforma entre novembro e dezembro desse ano.

A família Qwen da Alibaba ilustra a dimensão da adaptação. À data da publicação, a comissão contabilizava mais de 100 000 modelos derivados. No verão de 2026, a Qwen tinha cerca de 2,045 mil milhões de descarregamentos e 151 448 modelos derivados, aproximadamente 2,6 vezes o número baseado em modelos da Meta. Um modelo derivado é uma versão criada a partir de um modelo existente, muitas vezes ajustada a um idioma, setor ou trabalho específico.

A Amazon Web Services acrescentou seis modelos chineses de pesos abertos ao Amazon Bedrock, incluindo o DeepSeek V3.2, o MiniMax M2.1 e o Qwen3 Coder Next. O Kimi K3 foi disponibilizado em setembro, seguido do GLM-5.3 no início de outubro. O Bedrock permite às empresas utilizar modelos através da infraestrutura de nuvem da Amazon. A Baseten também disponibilizou o Kimi K3 e o GLM-5.3 na ferramenta de programação Codex da OpenAI, assegurando o alojamento e a capacidade de computação necessária para gerar respostas.

A expansão decorreu por várias etapas:

• Agosto de 2025: os modelos chineses ultrapassaram os modelos norte-americanos no total de descarregamentos da Hugging Face.
• Novembro a dezembro de 2025: os modelos chineses ocuparam sete dos dez primeiros lugares no número de descarregamentos da Hugging Face.
• Julho de 2026: a Moonshot lançou o Kimi K3 com requisitos de partilha de receitas para alguns grandes fornecedores de serviços.
• Setembro de 2026: o Kimi K3 ficou disponível no Amazon Bedrock.
• Início de outubro de 2026: o GLM-5.3 chegou ao Bedrock através de um acordo comercial que inclui partilha de receitas.
• 12 de outubro de 2026: o presidente executivo da Intel descreveu a adoção rápida num painel do DBS em Singapura.

Quem recebe quando um modelo aberto se difunde?

A experiência da Z.ai mostra como um modelo pode ganhar popularidade enquanto o seu criador perde negócio de alojamento. A Epoch AI concluiu que, no espaço de um dia após a disponibilização dos pesos do GLM-5.3 Flash, em agosto, 12 fornecedores externos o ofereciam através da OpenRouter. Ao fim de 20 dias, eram 26 os fornecedores, oito dos quais cobravam menos do que a Z.ai.

A percentagem de tokens servidos pela Z.ai para esse modelo caiu de 88% para 22%. O seu volume diário de tokens diminuiu 70%, apesar de a utilização total do modelo ter aumentado 17%. Os clientes compravam cada vez mais acesso a outros fornecedores de alojamento.

A Vercel registou uma diferença semelhante entre atividade e receita: a percentagem de tokens da DeepSeek subiu de menos de 1% para 17% em maio, enquanto a sua percentagem das receitas se manteve perto de 1%. Os modelos baratos podem representar uma grande parte do trabalho e, ainda assim, uma parcela muito menor dos gastos.

A Z.ai reportou uma margem bruta de 24,6% na sua API no primeiro semestre de 2026, acima dos 18,9% registados em 2025. A margem bruta é a parcela das receitas que resta depois de deduzidos os custos diretos do serviço, antes de outras despesas. A Epoch AI estimou uma margem de 85% para a oferta fechada Opus 4.8 da Anthropic e de 70% a 80% para a DeepSeek, cujos baixos custos de execução fazem dela uma exceção entre os criadores de modelos abertos.

A Moonshot está a tentar captar mais valor através da licença do Kimi K3, que obriga alguns grandes fornecedores que vendem acesso a celebrar acordos de partilha de receitas. Segundo foi noticiado, procurou obter até 30% das receitas dos serviços relacionados junto das principais plataformas de nuvem. O acordo da Z.ai com o Bedrock também prevê a partilha de receitas em função da utilização. Os termos comerciais exatos e as receitas que estes acordos irão gerar não foram divulgados.

As parcerias com a nuvem trazem clientes e dependência

Wang Peng, investigador na Academia de Ciências Sociais de Pequim, descreve o modelo emergente como uma divisão de responsabilidades: os criadores desenvolvem a tecnologia, os fornecedores globais de nuvem disponibilizam a infraestrutura e o acesso empresarial, e os criadores recebem receitas quando os clientes utilizam os seus modelos.

A Fireworks AI ilustra a oportunidade para os fornecedores de infraestrutura. Zhang afirma que a empresa californiana, cuja equipa principal de gestão é composta em grande parte por pessoas de ascendência chinesa, implementa modelos chineses de código aberto para grandes empresas no estrangeiro e ultrapassou mil milhões de dólares em receitas anualizadas. As receitas anualizadas projetam o ritmo atual de receitas ao longo de um ano completo.

O CSIS explica que o alojamento por terceiros também reduz o encargo dos criadores chineses de fornecer capacidade de computação a uma base global de clientes. No entanto, os pedidos, as avaliações e os registos de utilização podem ficar na posse do fornecedor de alojamento ou do cliente. O laboratório original passa então a ter menos acesso a informação sobre a forma como as pessoas usam o seu modelo e sobre os aspetos que precisam de ser melhorados.

O relatório Two Loops da comissão identifica outra via de aprendizagem: a implementação em fábricas, redes logísticas e robótica. Estas utilizações podem gerar dados especializados que melhoram sistemas posteriores. Os laboratórios chineses podem obter feedback através da implementação industrial e das adaptações feitas pela comunidade, mesmo quando o acesso direto às interações com clientes no estrangeiro é limitado.

Shen Yang, professor na Universidade Tsinghua, identifica diferentes oportunidades no estrangeiro: maior previsibilidade comercial no Sudeste Asiático, mais valor por cliente nos mercados do Golfo e uma procura não satisfeita considerável na América Latina. Refere também o crescente interesse na soberania em IA, ou seja, a capacidade de controlar dentro de um país infraestruturas, dados e acesso essenciais à IA.

A segurança e a confiança dos clientes influenciam a adoção

A Ecosia, empresa berlinense de motores de busca, está a terminar a parceria com a Mistral AI, de França, e a trabalhar com a Melious para utilizar modelos como a Qwen, a GLM e a Kimi. O fundador e presidente executivo, Christian Kroll, afirma que a mudança reduziu para metade os custos operacionais e melhorou a qualidade e o desempenho. Referiu problemas de desempenho da Mistral, falhas dos servidores e preocupações com o fornecimento de energia e a independência da empresa. Guillaume Lample, cofundador da Mistral, convidou a Ecosia a testar o próximo modelo Large 4.

Kroll acredita que ajustes específicos podem corrigir fragilidades políticas dos modelos chineses. Rasmus Rothe, da Associação Federal Alemã para a Inteligência Artificial, é mais cauteloso: considera que o novo treino pode eliminar a censura direta, mas que as influências mais subtis nos dados de treino continuam a ser difíceis de alterar. Um estudo da NewsGuard também identificou falhas de sistemas chineses em corrigir informações falsas alinhadas com os interesses de Pequim.

A Atlassian adotou uma abordagem diferente. O presidente executivo, Mike Cannon-Brookes, afirma que a empresa utiliza o Nvidia Nemotron, a Mistral e outros modelos, cabendo a uma equipa responsável por um sistema de encaminhamento de IA atribuir as tarefas aos sistemas adequados. Explicou a política da empresa para sistemas em produção:

«Não utilizamos modelos chineses em produção, somos muito claros quanto a isso»,

Cannon-Brookes afirma que alguns clientes se opõem a modelos chineses, mas aceitam modelos abertos. Legisladores norte-americanos também investigaram a Airbnb e a Anysphere após divulgações relacionadas com a Qwen e a Kimi. O presidente executivo da Airbnb, Brian Chesky, afirmou que a empresa não estava a enviar dados aos criadores dos modelos.

A comissão cita conclusões do NIST segundo as quais os modelos abertos da DeepSeek eram mais vulneráveis a riscos cibernéticos do que modelos norte-americanos comparáveis. Gu Zhaoqin, sócio da sucursal de Hongqiao do escritório de advogados Duan & Duan, afirma que os desafios de conformidade no estrangeiro combinam preocupações com privacidade e segurança com protecionismo comercial motivado por fatores geopolíticos. O alojamento local permite aos clientes controlar o local de processamento; o comportamento do modelo, os testes de segurança e a conformidade legal continuam a exigir atenção própria.

A IA mais barata põe em causa os gastos com infraestrutura

A Jefferies estima que a Microsoft, a Alphabet, a Amazon e a Oracle têm uma carteira de contratos por executar de cerca de 2,3 biliões de dólares, aproximadamente metade associada à OpenAI e à Anthropic. Esta carteira corresponde a negócios contratados a executar ao longo do tempo. A descida dos preços dos modelos pressiona as receitas que os criadores de IA esperam obter e usar para comprar capacidade de computação na nuvem.

A Jefferies cita dados da OpenRouter segundo os quais os modelos chineses processaram 76,12 biliões de tokens na semana terminada a 27 de setembro, em comparação com 4,37 biliões no final de abril. Os quatro principais fornecedores norte-americanos processaram 14,2 biliões de tokens nessa semana de setembro. Estes números referem-se a um período diferente das classificações de outubro da OpenRouter.

O banco de investimento põe em causa planos de despesa entre 600 mil milhões e 800 mil milhões de dólares em centros de dados em 2026, bem como uma despesa de capital proposta de 993 mil milhões de dólares para 2027. Afirma também que os resultados anualizados das quatro principais empresas de nuvem atingiram 581 mil milhões de dólares até ao segundo trimestre de 2026, sendo os ganhos não operacionais responsáveis por todo o aumento de 222 mil milhões. Os ganhos de investimento e as receitas da venda de serviços de computação são componentes diferentes desses resultados.

O Relatório Global de Tecnologia de 2026 da Bain & Company estima que a IA precisa de gerar seis biliões de dólares em receitas anuais até 2031 para financiar a infraestrutura necessária à procura prevista. Atribui 1,8 biliões de dólares às aplicações existentes e 1,5 biliões às emergentes, deixando uma diferença de 2,7 biliões a preencher com novos produtos e utilizações.

As empresas norte-americanas mantêm grandes vantagens nas subscrições, nas relações com os clientes e nas aplicações populares. A comissão cita estimativas da Microsoft segundo as quais a adoção atingiu 28,3% nos Estados Unidos e 16,3% na China no segundo semestre de 2025, embora os dados relativos à China sejam menos abrangentes. O papel crescente dos modelos chineses nos produtos de outras empresas cria uma oportunidade comercial diferente: tornarem-se bases de utilização generalizada e, ao mesmo tempo, negociarem uma parcela maior das receitas geradas sobre essas bases.

Principais pontos

• A DeepSeek liderou os pedidos de texto na OpenRouter, com 24,5%, na semana iniciada a 5 de outubro de 2026.
• Os modelos chineses atraem clientes no estrangeiro com preços mais baixos, desempenho prático e flexibilidade de implementação.
• Os fornecedores de alojamento externos captam uma parte substancial dos gastos com modelos desenvolvidos por laboratórios chineses.
• As parcerias com o Amazon Bedrock e os novos termos de licenciamento criam vias para a partilha de receitas.
• A segurança, a censura, a privacidade e o escrutínio político influenciam as decisões de compra das empresas.
• A descida dos preços dos modelos pressiona as receitas dos criadores e a rentabilidade dos investimentos em infraestrutura de nuvem.