A rápida disseminação dos modelos chineses de inteligência artificial está criando um paradoxo financeiro. O uso cresce, os modelos chegam a mais desenvolvedores e empresas, e algumas companhias revisam suas projeções de receita para cima. Mesmo assim, a capacidade de transformar essa adoção em faturamento recorrente permanece muito abaixo da observada nas principais empresas americanas. Para a Rhodium Group, essa diferença pode se tornar uma questão decisiva para a sustentabilidade dos laboratórios chineses de IA de fronteira.

A análise coloca o modelo de distribuição no centro do problema. Muitas empresas chinesas adotaram uma estratégia baseada em modelos open source, permitindo que terceiros com infraestrutura suficiente baixem e executem a tecnologia sem depender constantemente do desenvolvedor original. Isso facilita a disseminação e reduz barreiras de uso, mas também significa que uma parte da atividade econômica criada em torno dos modelos pode ocorrer fora da empresa que os desenvolveu.

Crescer em usuários não significa capturar toda a receita

A vantagem do código aberto está na capacidade de espalhar rapidamente uma tecnologia. Empresas podem incorporar um modelo em seus próprios serviços, desenvolvedores podem executá-lo em hardware próprio e provedores independentes podem oferecer acesso comercial. O laboratório responsável pelo modelo, porém, não necessariamente recebe pagamento cada vez que isso acontece.

Essa característica ajuda a explicar por que a utilização de modelos chineses pode crescer com velocidade muito maior do que a receita dos desenvolvedores. Rhodium observou que laboratórios locais estão procurando formas de receber uma parcela maior do dinheiro gerado por terceiros que oferecem acesso a seus modelos.

O desafio é encontrar uma estrutura que preserve a facilidade de distribuição sem abrir mão de uma parte excessiva do valor econômico criado ao redor da tecnologia.

A diferença de preço também pesa na comparação

Os principais modelos chineses não apenas tendem a ser mais abertos; eles também podem custar menos para serem utilizados. A Artificial Analysis indicou que o custo por tarefa dos principais modelos de OpenAI e Anthropic é muito superior ao dos modelos chineses.

Essa diferença influencia diretamente a receita potencial. Um modelo que cobra mais por utilização pode alcançar uma receita elevada com uma base de uso menor, enquanto outro pode registrar grande volume de atividade sem gerar o mesmo faturamento.

A maioria dos principais modelos americanos permanece fechada. Isso mantém o acesso sob maior controle das empresas responsáveis, permitindo que elas determinem preços e capturem diretamente uma parte maior de cada utilização.

Rhodium vê uma diferença comercial muito maior que a de adoção

Com base em estimativas de receita recorrente anual, a Rhodium concluiu que todos os modelos chineses de IA juntos geram cerca de 10% do faturamento atribuído a OpenAI e Anthropic. O ARR utilizado nessa comparação anualiza um valor mensal recente, método usado para refletir o ritmo de empresas que crescem rapidamente.

OpenAI foi estimada em aproximadamente US$ 40 bilhões de ARR, enquanto Anthropic chegou a cerca de US$ 65 bilhões. Esses números colocam as duas empresas americanas em uma escala comercial muito superior à dos desenvolvedores chineses avaliados.

A diferença chama atenção justamente porque o uso das alternativas chinesas vem avançando rapidamente.

ByteDance lidera as estimativas chinesas apresentadas

Entre as empresas chinesas citadas, a Rhodium estimou a receita de IA da ByteDance em aproximadamente US$ 4 bilhões. Alibaba aparece com cerca de US$ 2,4 bilhões. As duas companhias possuem operações tecnológicas amplas, mas seus números relacionados a IA ainda permanecem muito abaixo daqueles atribuídos aos líderes americanos.

Z.ai informou aos investidores uma receita recorrente anual de US$ 1,8 bilhão. Moonshot foi estimada pela Rhodium em US$ 1 bilhão, MiniMax em US$ 800 milhões e DeepSeek em US$ 500 milhões.

Mesmo somando as principais empresas, o resultado continua muito menor que o ARR estimado de OpenAI e Anthropic.

Z.ai mostra que a distância pode mudar rapidamente

Os dados não são estáticos. Na quarta-feira, Z.ai elevou sua previsão de receita recorrente anual para o final do ano. A empresa agora espera chegar a US$ 3 bilhões, acima dos US$ 2,4 bilhões projetados anteriormente.

A revisão é relevante porque demonstra que a monetização dos modelos chineses está avançando. Também mostra uma limitação natural da comparação da Rhodium: a análise utilizou os números mais recentes disponíveis no verão, enquanto o uso da IA chinesa continuou crescendo rapidamente desde então.

Por isso, os valores funcionam melhor como retrato de um momento do que como uma conclusão permanente sobre a capacidade comercial do setor.

DeepSeek combina forte visibilidade com receita estimada menor

DeepSeek se tornou um dos nomes chineses de maior destaque no mercado internacional, mas aparece com apenas US$ 500 milhões em ARR na estimativa da Rhodium. Esse foi o menor valor entre as grandes empresas chinesas analisadas.

O contraste entre reconhecimento e receita ajuda a mostrar como modelos amplamente utilizados ou discutidos não necessariamente produzem um volume equivalente de vendas para a empresa responsável.

A Rhodium também chamou atenção para o valor atribuído à companhia em relação a essa base de receita. Segundo suas estimativas, DeepSeek negocia implicitamente a uma relação de cerca de 163 vezes a receita.

Moonshot também apresenta uma relação elevada entre valor e faturamento

A Rhodium estimou Moonshot em aproximadamente US$ 1 bilhão de receita recorrente anual, mas avaliou sua relação entre valuation e receita em cerca de 50 vezes. O relatório descreveu tanto Moonshot quanto DeepSeek como empresas cujas avaliações parecem atualmente muito elevadas em relação à receita.

Para comparação, OpenAI foi estimada em aproximadamente 34 vezes receita e Anthropic em 21 vezes. As empresas americanas também apresentam múltiplos elevados, mas sua maior geração de receita reduz a diferença entre tamanho comercial e valuation.

Essas comparações são estimativas da Rhodium e não devem ser tratadas como demonstrações financeiras auditadas produzidas sob um único padrão contábil.

Uma possível onda de IPOs aumentaria a cobrança por números

As discussões sobre abertura de capital tornam essa diferença ainda mais relevante. Moonshot teria apresentado confidencialmente documentos para uma oferta pública inicial em Hong Kong. A empresa afirmou que não comenta rumores ou especulações de mercado quando questionada sobre a informação.

DeepSeek também estaria se preparando para uma listagem. Nos Estados Unidos, Anthropic é esperada para uma possível estreia no mercado no próximo mês, enquanto OpenAI adiou seus planos de IPO para o próximo ano.

Se essas empresas chegarem às bolsas, investidores terão de analisar com maior atenção crescimento, receita e valuation. Uma grande base de usuários pode ajudar a sustentar expectativas, mas o mercado também tende a observar quanto dinheiro a empresa consegue efetivamente capturar.

O financiamento é o outro lado da equação

Para Logan Wright, sócio da Rhodium e coautor da pesquisa com Endeavour Tian, o problema não termina na comparação de faturamento. Ele acredita que a diferença de financiamento pode tornar muito mais difícil para os laboratórios chineses de IA de fronteira crescerem de maneira sustentável.

Empresas com receita recorrente menor precisam depender mais de capital externo para financiar expansão. Wright disse que isso deixaria os laboratórios chineses fortemente dependentes de um ambiente favorável no mercado acionário, uma condição que, segundo ele, historicamente não é simples na China.

O risco aumenta quando valuations elevados precisam ser sustentados por rodadas frequentes de financiamento antes que a receita acompanhe o crescimento esperado.

O Estado chinês investiu fortemente em chips e servidores

O financiamento público ou ligado ao Estado já tem peso relevante no desenvolvimento da infraestrutura de inteligência artificial da China. A Rhodium estimou que mais de 60% do investimento acionário em chips e servidores de IA chineses veio de fontes afiliadas ao Estado.

Esse capital ajudou a desenvolver a capacidade computacional necessária para a expansão do setor. No entanto, Wright avalia que o governo pode ser menos disposto a financiar diretamente os laboratórios de fronteira na mesma proporção.

Caso isso aconteça, a infraestrutura física poderá continuar recebendo apoio significativo enquanto os desenvolvedores de modelos precisam encontrar outras formas de financiar sua expansão.

Monetizar terceiros pode se tornar uma prioridade estratégica

A Rhodium identificou justamente nesse ponto uma possível mudança de estratégia. Laboratórios chineses estão estudando maneiras de capturar uma parcela maior da receita obtida por empresas que oferecem comercialmente acesso a seus modelos.

Hoje, a natureza open source permite que uma organização com hardware suficiente execute determinados modelos independentemente do desenvolvedor. Isso cria um ecossistema amplo, mas também permite que intermediários construam serviços comerciais sem necessariamente devolver uma parte equivalente da receita ao laboratório original.

Se os desenvolvedores conseguirem mudar essa relação, poderão preservar parte das vantagens do código aberto enquanto melhoram sua própria base de receita.

O comportamento das ações mostra como o mercado pode mudar rapidamente

As empresas chinesas de IA já listadas enfrentaram forte volatilidade durante o ano. As ações da Z.ai avançaram mais de 5% na manhã de quinta-feira, recuperando parte de uma queda registrada anteriormente na semana depois da notícia de sua segunda grande captação em dois meses.

Mesmo com a recuperação, as ações negociadas em Hong Kong voltaram para níveis observados na primavera, depois de terem mais do que triplicado temporariamente durante o verão.

MiniMax também enfrentou dificuldades para permanecer acima dos ganhos registrados no dia de sua oferta pública inicial depois de uma valorização forte na primavera.

Valuation elevado aumenta a dependência de crescimento futuro

Quando uma empresa negocia a múltiplos muito altos em relação à receita, grande parte de seu valor depende da expectativa de crescimento futuro. Isso não significa que a empresa não possa alcançar o nível projetado, mas aumenta a quantidade de crescimento necessária para justificar a avaliação atual.

Esse é o principal ponto levantado pela Rhodium sobre Moonshot e DeepSeek. O problema não está apenas no faturamento menor, mas na diferença entre o que essas empresas já produzem financeiramente e o valor que investidores atribuem a elas.

Se a receita acelerar, essa relação pode melhorar. Se o crescimento comercial ficar abaixo das expectativas, a avaliação pode receber maior pressão.

As empresas americanas enfrentam uma discussão diferente

Enquanto os laboratórios chineses lidam com monetização e financiamento, as principais empresas americanas estão enfrentando um debate mais intenso sobre os riscos da própria tecnologia. Ações de tecnologia nos Estados Unidos caíram depois que executivos de importantes empresas de IA alertaram sobre os perigos de desenvolver sistemas avançados rapidamente demais.

Até o momento descrito na fonte, líderes dos principais laboratórios chineses não haviam feito comentários equivalentes. A diferença de debate não elimina a competição comercial, mas mostra que os dois mercados enfrentam pressões distintas.

OpenAI e Anthropic possuem receitas estimadas muito maiores, enquanto as empresas chinesas precisam transformar ampla adoção em retornos financeiros mais robustos.

O código aberto pode continuar sendo vantagem e desafio ao mesmo tempo

A estratégia chinesa não precisa ser interpretada apenas como fragilidade. Modelos mais baratos e abertos podem ganhar distribuição de maneira muito rápida e permitir que terceiros criem aplicações sem depender totalmente da empresa original. Isso pode acelerar o crescimento do ecossistema e aumentar o alcance tecnológico.

A dificuldade aparece quando chega o momento de financiar a próxima etapa. Desenvolver modelos de fronteira exige recursos e capacidade computacional, enquanto preços baixos e acesso aberto reduzem algumas das maneiras mais diretas de capturar receita.

A sustentabilidade dependerá de encontrar um equilíbrio entre alcance e monetização.

A próxima disputa pode ser financeira, não apenas tecnológica

A inteligência artificial chinesa já demonstrou capacidade de atrair usuários e gerar forte interesse no mercado. A questão levantada pela Rhodium é se os laboratórios conseguem transformar essa expansão em receita suficiente para sustentar a próxima fase de desenvolvimento.

Z.ai mostra que os números podem crescer rapidamente. ByteDance e Alibaba já operam em escala maior que várias startups locais. Ao mesmo tempo, DeepSeek e Moonshot enfrentam avaliações que, segundo a pesquisa, permanecem altas em relação à receita atual.

O resultado é uma competição em que capacidade técnica, custo e adoção não são mais as únicas métricas relevantes. A forma como cada empresa captura dinheiro do ecossistema, financia seu crescimento e sustenta sua avaliação pode se tornar tão importante quanto a qualidade dos próprios modelos.