Modelos abertos de IA da China conquistam usuários no exterior, mas plataformas de nuvem ficam com boa parte da receita

DeepSeek lidera em uso, enquanto a disputa se desloca para a receita

O DeepSeek respondeu por 24,5% das solicitações de texto na OpenRouter na semana iniciada em 5 de outubro de 2026, à frente da OpenAI, com 18,6%, e do Google, com 17,8%. Ainda assim, uma estimativa da Epoch AI concluiu que o DeepSeek capturou apenas cerca de 8% dos gastos dos clientes com seus modelos acessados pela plataforma. Desenvolvedores chineses de IA estão conquistando usuários no exterior enquanto disputam receita com as empresas que hospedam e comercializam sua tecnologia.

O ranking semanal de uso da OpenRouter, com dados até 13 de outubro, colocou o DeepSeek V4.1 Flash em primeiro lugar, com 40,5 trilhões de tokens processados, seguido pelo Step 5 Preview, com 15,1 trilhões, e pelo GLM 5.3 Flash, com 12,9 trilhões. Tokens são pequenos fragmentos de texto ou dados que um modelo de IA processa quando recebe uma pergunta e produz uma resposta.

Modelos chineses lideraram os modelos dos EUA em uso semanal de tokens na OpenRouter por 24 semanas consecutivas até 11 de outubro. Sua atratividade combina preços mais baixos, desempenho em melhora e liberdade para as empresas adaptarem os modelos e executá-los por meio do provedor que escolherem.

Cynthia Zhang, sócia-fundadora da FutureX Capital, afirma que é improvável que desenvolvedores chineses de modelos igualem em breve a receita da OpenAI e da Anthropic, embora suas vendas estejam crescendo rapidamente. A Epoch AI estimou que, em setembro, seis dos principais desenvolvedores chineses geravam juntos cerca de 10% da receita de IA dessas duas empresas americanas combinadas.

O que os números de uso medem

A OpenRouter conecta aplicativos a muitos modelos de IA por meio de uma interface de programação de aplicações, ou API. Seu gráfico de solicitações contabiliza a frequência com que os modelos são acionados. Seu ranking de tokens contabiliza o volume de material processado, incluindo perguntas e respostas. Os números descrevem a atividade que passa pela OpenRouter e excluem solicitações privadas.

A participação do DeepSeek nas solicitações superou a da OpenAI em 5,9 pontos percentuais na semana de 5 de outubro. A Z.ai ficou com outros 13,4%, a Qwen com 5,4%, a Xiaomi com 2,9% e a Tencent com 1,7%. Juntos, esses cinco desenvolvedores chineses responderam por 47,9% das solicitações de texto. Outros desenvolvedores chineses também podem aparecer nas categorias restantes.

O conjunto de dados diários de tokens da OpenRouter inclui os 50 principais modelos públicos de cada dia e um total agregado dos demais. Ele permite períodos diários, semanais e mensais, com filtros para recursos como modalidade e tamanho da janela de contexto. Os filtros por categoria e idioma usam estimativas derivadas de amostras. Os provedores também dividem o material em tokens de maneiras diferentes, por isso os totais dependem, em parte, de seus métodos de contagem. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), em 13 de outubro de 2026.

Por que as empresas escolhem modelos que podem adaptar

A Harvey, que desenvolve ferramentas de IA para o trabalho jurídico, e a Genspark, que cria agentes usando vários modelos, estão desenvolvendo sistemas baseados em tecnologia aberta chinesa para reduzir a dependência de provedores fechados. Um agente de IA é um software que usa um modelo para executar uma sequência de tarefas, como planejar o trabalho, escrever código e verificar o resultado.

Pesos abertos são as configurações numéricas aprendidas que orientam as respostas de um modelo. Disponibilizá-los permite que outra empresa baixe o modelo, o execute em seus próprios servidores e o ajuste para tarefas específicas. Os direitos exatos dependem da licença. Algumas versões também incluem o código-fonte, enquanto outras fornecem os pesos com restrições ao uso comercial.

As empresas podem usar dados proprietários para adaptar esses modelos às suas necessidades. Também podem escolher onde o sistema será executado, em vez de enviar todas as solicitações ao desenvolvedor original. Essa flexibilidade ajuda a explicar por que um modelo chinês pode se tornar parte de um produto americano ou europeu, enquanto a hospedagem e o relacionamento com os clientes permanecem fora da China.

O presidente-executivo da Intel, Lip-Bu Tan, descreveu a adoção de modelos de fronteira chineses como “muito rápida” em um painel do DBS em Singapura, em 12 de outubro. Ele considerou o desempenho do DeepSeek, do Kimi e do GLM “bom o suficiente” e disse que os mercados determinariam quais modelos se adaptam melhor a diferentes usos. Ao explicar sua preferência por tecnologia aberta, Tan afirmou:

“Acredito muito em código aberto; é a melhor maneira de impulsionar a eficiência”,

Preços mais baixos mudam decisões do dia a dia

Stu Clott, gerente de operações e desenvolvedor ocasional em San Diego, disse que uma hora de programação custava cerca de US$ 10 com o Claude, contra menos de 50 centavos com o DeepSeek. Esses valores colocam o gasto com o DeepSeek abaixo de um vigésimo do custo do Claude para aquele trabalho.

Ruben Garcia Jr., desenvolvedor de Dallas que cria sites e aplicativos móveis, divide o trabalho entre provedores. Ele gasta US$ 500 por mês com Claude e ChatGPT para planejamento e revisão de tarefas difíceis e US$ 200 com modelos chineses, incluindo MiniMax, Kimi e Xiaomi MiMo. Segundo ele, os modelos chineses dão conta de 90% de suas tarefas, incluindo programação e reconhecimento de voz.

Flo Crivello, fundador da Lindy, disse que transferir os assistentes de IA da empresa dos modelos da Anthropic para o DeepSeek economizou milhões de dólares. A Lindy acessa o DeepSeek por meio de um provedor americano. Crivello explicou por que um modelo menos caro pode servir para tarefas rotineiras:

“Você não precisa de Deus para escrever seu e-mail”,

Kyle Chan, pesquisador do Brookings Institution, identifica empresas de médio porte que começam a usar IA, mas se preocupam com os custos, como um mercado em expansão para desenvolvedores chineses. Zhang afirma que a concorrência pode deixar um modelo americano líder com apenas cerca de seis meses de alta lucratividade antes que os preços comecem a cair.

O desempenho é suficiente para muitas tarefas

O Center for Strategic and International Studies descreve os modelos chineses como competitivos em muitas tarefas práticas em sua avaliação de IA chinesa. O autor Yasir Atalan, vice-diretor e pesquisador de dados do CSIS Futures Lab, escreve que o GLM-5.2 tem cerca de 750 bilhões de parâmetros e uma janela de contexto de um milhão de tokens. Parâmetros são as configurações aprendidas do modelo; a janela de contexto é a quantidade de material que ele pode considerar de uma só 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 americanos. Também descreve bons resultados de programação e de agentes do GLM e da Moonshot. Para uma empresa que escolhe um sistema, a questão relevante é se ele executa a tarefa necessária de forma confiável e a um custo aceitável.

Uma comparação do governo dos EUA oferece um exemplo concreto. O relatório Two Loops da Comissão de Revisão Econômica e de Segurança EUA-China lista preços de janeiro de 2026 de US$ 1,20 por milhão de tokens para o Kimi K2.5 e de US$ 4,81 para o GPT-5.2. Ambos tiveram nota 47 no Intelligence Index da Artificial Analysis, o que deixa o preço listado do Kimi em cerca de um quarto do valor do GPT-5.2.

Laboratórios chineses têm buscado métodos mais eficientes de treinamento e operação. A DeepSeek afirmou que o treinamento final do V3 usou 2,788 milhões de horas de GPU H800, com custo estimado em cerca de US$ 5,6 milhões. O CSIS também descreve a destilação de conhecimento, em que respostas e avaliações de um modelo mais potente se tornam exemplos de treinamento para outro. A OpenAI e a Anthropic acusaram laboratórios chineses de obter esse material por meio de contas fraudulentas, tornando a prática um ponto de conflito comercial e político.

Um ecossistema em expansão chega às plataformas globais

Dados de downloads da Hugging Face citados pelo CSIS indicaram que modelos chineses responderam por 41% dos downloads no ano anterior. O relatório da comissão afirma que eles superaram os modelos dos EUA em downloads totais em agosto de 2025 e ocuparam sete das dez posições mais baixadas da plataforma entre novembro e dezembro daquele ano.

A família Qwen, da Alibaba, ilustra a escala da adaptação. A comissão contabilizou mais de 100 mil modelos derivados na época da publicação. No verão de 2026, a Qwen tinha cerca de 2,045 bilhões de downloads e 151.448 derivados, aproximadamente 2,6 vezes o número baseado em modelos da Meta. Um derivado é uma versão criada a partir de um modelo existente, muitas vezes ajustada para um idioma, setor ou tarefa específica.

A Amazon Web Services adicionou seis modelos chineses de pesos abertos ao Amazon Bedrock, incluindo DeepSeek V3.2, MiniMax M2.1 e Qwen3 Coder Next. O Kimi K3 foi adicionado em setembro, seguido pelo GLM-5.3 no início de outubro. O Bedrock oferece às empresas uma maneira de usar modelos por meio 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, cuidando da hospedagem e da capacidade computacional necessária para gerar respostas.

A expansão avançou em várias etapas:

• Agosto de 2025: modelos chineses superaram os modelos dos EUA no total de downloads da Hugging Face.
• Novembro a dezembro de 2025: modelos chineses ocuparam sete das dez posições principais de downloads da Hugging Face.
• Julho de 2026: a Moonshot lançou o Kimi K3 com exigências de compartilhamento de receita para alguns grandes provedores 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 por meio de um acordo comercial que envolve compartilhamento de receita.
• 12 de outubro de 2026: o presidente-executivo da Intel descreveu a rápida adoção durante o painel do DBS em Singapura.

Quem recebe quando um modelo aberto se espalha?

A experiência da Z.ai mostra como um modelo pode ganhar popularidade enquanto seu criador perde negócios de hospedagem. A Epoch AI constatou que 12 provedores externos ofereciam o GLM-5.3 Flash pela OpenRouter no prazo de um dia após a disponibilização de seus pesos, em agosto. Depois de 20 dias, 26 provedores o ofereciam, oito deles cobrando menos que a Z.ai.

A participação da Z.ai nos tokens processados com esse modelo caiu de 88% para 22%. Seu próprio volume diário de tokens diminuiu 70%, mesmo com o uso total do modelo crescendo 17%. Os clientes passaram cada vez mais a comprar acesso de outros provedores de hospedagem.

A Vercel registrou uma diferença semelhante entre atividade e receita: a participação do DeepSeek nos tokens aumentou de menos de 1% para 17% em maio, enquanto sua participação na receita permaneceu perto de 1%. Modelos baratos podem responder por grande volume de trabalho e, ainda assim, gerar uma parcela muito menor dos gastos.

A Z.ai informou uma margem bruta de 24,6% na API no primeiro semestre de 2026, ante 18,9% em 2025. Margem bruta é a parcela da receita que sobra após os custos diretos do serviço, antes das demais despesas. A Epoch AI estimou uma margem de 85% para o modelo fechado Opus 4.8, da Anthropic, e de 70% a 80% para o DeepSeek, cujos baixos custos operacionais fazem dele uma exceção entre os desenvolvedores de modelos abertos.

A Moonshot tenta capturar mais valor por meio da licença do Kimi K3, que exige que alguns grandes provedores que vendem acesso firmem acordos de compartilhamento de receita. Segundo relatos, a empresa buscou até 30% da receita de serviços relacionados junto às principais plataformas de nuvem. O acordo da Z.ai com o Bedrock também prevê compartilhamento de receita de acordo com o uso. Os termos comerciais exatos e a receita que esses acordos vão gerar não foram divulgados.

Parcerias com serviços de nuvem trazem clientes e dependência

Wang Peng, pesquisador da Academia de Ciências Sociais de Pequim, descreve o arranjo emergente como uma divisão de responsabilidades: os desenvolvedores criam a tecnologia, as plataformas globais de nuvem fornecem infraestrutura e acesso a empresas, e os desenvolvedores recebem receita quando os clientes usam seus modelos.

A Fireworks AI ilustra a oportunidade para provedores de infraestrutura. Zhang afirma que a empresa californiana, cuja equipe central de gestão é majoritariamente descendente de chineses, implementa modelos abertos chineses para grandes empresas no exterior e superou US$ 1 bilhão em receita anualizada. Receita anualizada expressa o ritmo atual de receita projetado para um ano inteiro.

O CSIS explica que a hospedagem por terceiros também reduz o ônus dos desenvolvedores chineses de fornecer capacidade computacional para uma base global de clientes. No entanto, instruções, comentários e registros de uso podem permanecer com o provedor de hospedagem ou com o cliente. Assim, o laboratório original tem menos acesso a informações sobre como as pessoas usam seu modelo e onde ele precisa melhorar.

O relatório Two Loops da comissão identifica outra fonte de aprendizado: a implementação em fábricas, redes logísticas e robótica. Esses usos podem gerar dados especializados que aprimoram sistemas futuros. Laboratórios chineses podem obter retorno de implementações industriais e adaptações feitas pela comunidade mesmo quando o acesso direto às interações com clientes no exterior é limitado.

Shen Yang, professor da Universidade Tsinghua, descreve diferentes oportunidades no exterior: maior previsibilidade comercial no Sudeste Asiático, mais valor por cliente nos mercados do Golfo e grande demanda não atendida na América Latina. Ele também observa o interesse crescente em soberania de IA, ou seja, a capacidade de controlar a infraestrutura, os dados e o acesso a recursos importantes de IA dentro de um país.

Segurança e confiança dos clientes influenciam a adoção

A Ecosia, empresa de buscas de Berlim, está encerrando sua parceria com a Mistral AI, da França, e trabalhando com a Melious para usar modelos como Qwen, GLM e Kimi. O fundador e presidente-executivo Christian Kroll afirma que a mudança reduziu os custos operacionais pela metade, ao mesmo tempo que melhorou a qualidade e o desempenho. Ele citou problemas de desempenho da Mistral, interrupções nos servidores e preocupações com seu fornecimento de energia e independência. O cofundador da Mistral, Guillaume Lample, convidou a Ecosia a testar o próximo modelo Large 4.

Kroll acredita que ajustes direcionados podem corrigir fragilidades políticas dos modelos chineses. Rasmus Rothe, da Associação Federal Alemã para Inteligência Artificial, é mais cauteloso e argumenta que o retreinamento pode remover a censura direta, mas influências mais sutis nos dados de treinamento continuam difíceis de alterar. Um estudo da NewsGuard também identificou falhas de sistemas chineses em corrigir desinformação alinhada aos interesses de Pequim.

A Atlassian adotou uma abordagem diferente. O presidente-executivo Mike Cannon-Brookes diz que a empresa usa Nvidia Nemotron, Mistral e outros modelos, com uma equipe responsável por um gateway de IA que encaminha tarefas aos sistemas adequados. Ele explicou a política da empresa para sistemas em produção:

“Não usamos modelos chineses em produção, e somos muito claros quanto a isso”,

Cannon-Brookes afirma que alguns clientes se opõem a modelos chineses, mas aceitam modelos abertos. Parlamentares dos EUA também investigaram a Airbnb e a Anysphere após divulgações envolvendo a Qwen e o Kimi. O presidente-executivo da Airbnb, Brian Chesky, disse que a empresa não enviava dados aos desenvolvedores dos modelos.

A comissão cita conclusões do NIST segundo as quais modelos abertos da DeepSeek eram mais suscetíveis a riscos cibernéticos do que modelos americanos comparáveis. Gu Zhaoqin, sócio da filial de Hongqiao do escritório de advocacia Duan & Duan, afirma que os desafios de conformidade no exterior combinam preocupações com privacidade e segurança com protecionismo comercial impulsionado pela geopolítica. A hospedagem local dá aos clientes controle sobre onde o processamento ocorre; o comportamento do modelo, os testes de segurança e a conformidade legal ainda exigem atenção própria.

IA mais barata coloca gastos com infraestrutura sob análise

A Jefferies estima que Microsoft, Alphabet, Amazon e Oracle têm cerca de US$ 2,3 trilhões em contratos futuros, aproximadamente metade associada à OpenAI e à Anthropic. Contratos futuros são negócios comprometidos por contrato para entrega ao longo do tempo. A queda nos preços dos modelos pressiona a receita que os desenvolvedores de IA esperam obter e usar para comprar capacidade de nuvem.

A Jefferies cita números da OpenRouter segundo os quais modelos chineses processaram 76,12 trilhões de tokens na semana encerrada em 27 de setembro, ante 4,37 trilhões no fim de abril. Os quatro principais provedores americanos processaram 14,2 trilhões naquela semana de setembro. Esses números se referem a um período diferente do coberto pelo ranking de outubro da OpenRouter.

O banco de investimentos questiona planos de gastos de US$ 600 bilhões a US$ 800 bilhões em centros de dados em 2026 e uma proposta de US$ 993 bilhões em despesas de capital para 2027. Também afirma que os lucros anualizados das quatro principais empresas de nuvem chegaram a US$ 581 bilhões até o segundo trimestre de 2026, com a totalidade do aumento de US$ 222 bilhões vindo de receitas não operacionais. Ganhos com investimentos e receita da venda de serviços de computação são componentes distintos desse quadro de resultados.

O Global Technology Report de 2026 da Bain & Company estima que a IA precisa gerar US$ 6 trilhões em receita anual até 2031 para financiar a infraestrutura necessária à demanda prevista. O relatório atribui US$ 1,8 trilhão a aplicações existentes e US$ 1,5 trilhão a aplicações emergentes, deixando uma lacuna de US$ 2,7 trilhões a ser preenchida por novos produtos e usos.

As empresas americanas mantêm grandes vantagens em assinaturas, relacionamento com clientes e aplicativos populares. A comissão cita estimativas da Microsoft para a adoção de seus produtos: 28,3% nos Estados Unidos e 16,3% na China no segundo semestre de 2025, com dados menos robustos para a China. A presença crescente de modelos chineses nos produtos de outras empresas cria uma oportunidade comercial diferente: tornar-se uma base amplamente utilizada e negociar uma fatia maior da receita gerada acima dela.

Principais pontos

• O DeepSeek liderou as solicitações de texto na OpenRouter, com 24,5% na semana iniciada em 5 de outubro de 2026.
• Modelos chineses atraem clientes no exterior com preços mais baixos, desempenho prático e flexibilidade de implementação.
• Provedores terceirizados de hospedagem capturam uma parcela substancial dos gastos com modelos desenvolvidos por laboratórios chineses.
• Parcerias com o Amazon Bedrock e novos termos de licenciamento abrem caminhos para o compartilhamento de receita.
• Segurança, censura, privacidade e escrutínio político influenciam as decisões de compra das empresas.
• A queda nos preços dos modelos pressiona a receita dos desenvolvedores e a viabilidade econômica dos investimentos em infraestrutura de nuvem.