Modelo chinês de IA afirma gastar 100 vezes menos que concorrente americana

Nesta semana, a Alibaba anunciou seu maior modelo de IA até hoje, o Qwen3.8-Max. Pouco depois, a DeepSeek chamou ainda mais atenção ao apresentar um sistema que, segundo análises independentes, custa uma fração do valor cobrado pelos principais concorrentes americanos.

A mudança pode parecer apenas técnica, mas tem potencial para alterar profundamente o mercado. Afinal, reduzir drasticamente o custo de operação significa facilitar o acesso de empresas, startups e desenvolvedores à inteligência artificial avançada.

Neste artigo, você entenderá por que essa disputa é importante, como funcionam esses novos modelos e quais impactos ela pode trazer para o mercado global de IA.

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Durante os últimos anos, a competição entre empresas de IA foi marcada por um objetivo claro: criar modelos cada vez maiores e mais inteligentes.

OpenAI, Google e Anthropic investiram bilhões de dólares em infraestrutura para treinar modelos capazes de responder perguntas complexas, gerar imagens, programar sistemas e realizar tarefas cada vez mais sofisticadas.

Agora, empresas chinesas mostram que existe outra forma de competir.

Em vez de buscar apenas o maior desempenho possível, elas procuram oferecer modelos suficientemente avançados, mas com custos muito menores.

Essa estratégia pode democratizar o acesso à IA, especialmente entre empresas que não conseguem pagar pelos serviços mais caros disponíveis atualmente.

Alibaba apresenta o Qwen3.8-Max, seu maior modelo de IA

A Alibaba revelou oficialmente o Qwen3.8-Max, considerado seu modelo mais ambicioso até o momento.

O anúncio repercutiu rapidamente no mercado financeiro e impulsionou as ações da companhia na Bolsa de Hong Kong.

Segundo a empresa, o modelo possui 2,4 trilhões de parâmetros.

O que são parâmetros?

Parâmetros são os valores que um modelo aprende durante seu treinamento.

Em termos simples, eles representam o conhecimento acumulado pela IA.

Quanto maior a quantidade de parâmetros, maior tende a ser a capacidade de reconhecer padrões e realizar tarefas complexas.

Entretanto, especialistas destacam que o número de parâmetros não determina sozinho a qualidade de um sistema. Arquitetura, qualidade dos dados de treinamento e eficiência computacional também fazem grande diferença.

Como o novo modelo consegue reduzir custos

Apesar do tamanho impressionante, o Qwen3.8-Max não utiliza todos os seus parâmetros ao mesmo tempo.

Isso acontece graças à arquitetura conhecida como Mixture of Experts (MoE).

O que é Mixture of Experts?

Imagine um hospital.

Nem todo paciente consulta todos os especialistas ao mesmo tempo.

Dependendo do problema, apenas alguns médicos participam do atendimento.

A arquitetura Mixture of Experts funciona de maneira semelhante.

Em vez de ativar todo o modelo durante cada solicitação, apenas uma pequena parte entra em funcionamento.

Segundo a Alibaba, embora o modelo possua 2,4 trilhões de parâmetros, apenas cerca de 95 bilhões são ativados em cada tarefa.

Na prática, isso oferece diversas vantagens:

• menor consumo de energia;
• respostas mais rápidas;
• redução dos custos computacionais;
• melhor aproveitamento dos servidores.

Além disso, o modelo consegue processar até 1 milhão de tokens em uma única solicitação, permitindo analisar documentos extensos, grandes bases de dados e longas conversas.

DeepSeek aposta em eficiência e preço

Se a Alibaba chamou atenção pelo tamanho do modelo, a DeepSeek escolheu outra estratégia.

Seu novo modelo, chamado V4-Flash, prioriza eficiência operacional.

Segundo a consultoria independente Artificial Analysis, trata-se de um dos modelos mais baratos entre os principais sistemas avaliados atualmente.

Os números impressionam.

O custo informado para processar dados é de aproximadamente:

• US$ 0,14 por milhão de tokens de entrada;
• US$ 0,28 por milhão de tokens de saída.

Nos testes comparativos realizados pela consultoria, o custo médio por execução ficou em torno de US$ 0,03, enquanto modelos concorrentes apresentaram valores significativamente superiores.

Entre eles:

• GPT-5.6 Sol;
• Claude Fable 5;
• Kimi K3.

Dependendo da comparação utilizada, o modelo da DeepSeek pode operar com custos dezenas de vezes menores, chegando próximo de uma diferença de cerca de 100 vezes em determinados cenários de benchmark.

O que significa “tokens” na inteligência artificial?

Quem acompanha notícias sobre IA costuma encontrar a palavra token, mas ela ainda gera dúvidas.

Um token corresponde a pequenas partes de um texto.

Pode ser uma palavra inteira, parte de uma palavra ou até um sinal de pontuação.

Quanto maior o número de tokens processados, maior é a quantidade de informações que o modelo consegue analisar simultaneamente.

Por isso, modelos capazes de lidar com milhões de tokens conseguem resumir livros, contratos extensos, códigos de programação e grandes volumes de documentos sem perder o contexto.

O avanço dos modelos de pesos abertos

Outro ponto importante é que tanto o modelo da Alibaba quanto o da DeepSeek seguem uma estratégia baseada em pesos abertos (open weights).

Isso significa que desenvolvedores podem acessar os parâmetros treinados do modelo para criar aplicações próprias, personalizar soluções e adaptá-las às necessidades específicas de empresas.

Pesos abertos não significam código totalmente aberto

Embora muita gente utilize o termo “código aberto”, existe uma diferença importante.

Modelos de pesos abertos disponibilizam os parâmetros treinados, mas nem sempre liberam todo o processo de desenvolvimento ou os dados usados durante o treinamento.

Mesmo assim, eles oferecem muito mais flexibilidade do que modelos totalmente fechados.

Por que reduzir custos pode ser mais importante do que criar a IA mais poderosa

Para muitas empresas, o melhor modelo disponível no mercado não é necessariamente a melhor escolha.

Na prática, diversos projetos corporativos precisam apenas de uma IA capaz de:

• resumir documentos;
• responder clientes;
• analisar planilhas;
• gerar códigos;
• automatizar processos internos.

Se uma ferramenta entrega essas funções por um custo muito menor, ela se torna extremamente competitiva.

É justamente essa oportunidade que empresas chinesas parecem explorar.

Segundo analistas do setor, há um enorme mercado formado por organizações que buscam modelos “bons o suficiente”, desde que sejam acessíveis e fáceis de implementar.

Como isso pode afetar empresas brasileiras

A redução dos custos pode beneficiar diretamente empresas brasileiras.

Hoje, muitas pequenas e médias organizações ainda encontram dificuldades para incorporar inteligência artificial devido aos custos de uso em larga escala.

Modelos mais baratos podem permitir aplicações como:

• atendimento automatizado;
• análise de documentos;
• criação de conteúdo;
• tradução;
• programação assistida;
• pesquisa corporativa.

Além disso, startups poderão experimentar soluções mais avançadas sem necessidade de investimentos elevados em infraestrutura.

A disputa entre China e Estados Unidos entra em uma nova fase

Até recentemente, a liderança tecnológica era medida principalmente pela capacidade de criar modelos cada vez maiores.

Agora, outro indicador ganha importância: eficiência econômica.

A tendência é semelhante ao que ocorreu em outras áreas da tecnologia.

Nem sempre vence quem possui o equipamento mais potente.

Frequentemente, o mercado favorece quem consegue oferecer um desempenho muito próximo por um custo significativamente menor.

Caso essa estratégia se consolide, empresas americanas como OpenAI, Google e Anthropic poderão enfrentar uma pressão crescente para reduzir preços e ampliar a oferta de modelos mais acessíveis.

O que esperar dos próximos meses

A inteligência artificial evolui em ritmo acelerado.

Os anúncios da Alibaba e da DeepSeek mostram que a disputa deixou de ser apenas uma corrida por desempenho.

Nos próximos meses, especialistas esperam uma competição ainda mais intensa envolvendo:

• redução de custos;
• maior eficiência energética;
• expansão dos modelos de pesos abertos;
• processamento de contextos cada vez maiores;
• adoção acelerada por empresas.

Para usuários e organizações, esse cenário tende a ser positivo, já que maior concorrência costuma resultar em ferramentas mais acessíveis e inovadoras.

Conclusão

Os lançamentos recentes da Alibaba e da DeepSeek indicam uma mudança importante na estratégia das empresas chinesas de inteligência artificial. Em vez de competir apenas pelo modelo mais poderoso, elas passaram a investir fortemente em eficiência e redução de custos.

Se essa tendência continuar, a disputa global poderá beneficiar milhões de desenvolvedores e empresas, que terão acesso a soluções mais avançadas pagando muito menos. A consequência pode ser uma nova etapa de popularização da inteligência artificial, acelerando sua adoção em diversos setores da economia.

Perguntas frequentes

O que é o Qwen3.8-Max?

É o maior modelo de inteligência artificial já lançado pela Alibaba, desenvolvido para competir entre os sistemas mais avançados do mercado, com arquitetura otimizada para reduzir custos operacionais.

O que é o DeepSeek V4-Flash?

É um modelo de IA criado pela DeepSeek com foco em eficiência. Segundo análises independentes, ele apresenta um dos menores custos de operação entre os principais modelos disponíveis.

O que significa um modelo de pesos abertos?

Significa que os parâmetros treinados da IA podem ser disponibilizados para desenvolvedores adaptarem o sistema a diferentes aplicações, embora isso não implique necessariamente acesso ao código-fonte completo.

Por que reduzir o custo da IA é importante?

Custos menores tornam a tecnologia mais acessível para empresas de todos os portes, permitindo ampliar o uso da inteligência artificial em atendimento, automação, análise de dados e desenvolvimento de software.

Empresas brasileiras podem usar esses modelos?

Sim. Caso estejam disponíveis por meio de APIs ou versões abertas, empresas brasileiras poderão integrá-los às suas soluções, respeitando as condições de licenciamento e a legislação aplicável.