Door Dash adota IA chinesa após custo elevado dos EUA

Empresas globais estão trocando sistemas avançados de inteligência artificial (IA) americanos por opções desenvolvidas na China devido principalmente aos custos elevados das assinaturas.

Segundo reportagem publicada pelo Financial Times, companhias como Door Dash já adotaram ferramentas asiáticas mais acessíveis que permitem executar tarefas diretamente dentro de sua própria infraestrutura tecnológica.

A atração dos modelos chineses e flexibilidade

O cofundador da Door Dash, Andy Fang, confirmou o uso do Kimi K 2.6 para delegar “tarefas de nível inferior” em seu grupo empresarial. Ele reservará os sistemas anteriores apenas às atividades consideradas as mais complexas a serem realizadas pela plataforma.

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Fang apontou ainda que essa combinação superou significativamente uma configuração anterior — baseada unicamente nos modelos avançados (frontier models) americanos fornecidos por Anthropic —, tudo isso com um custo muito menor.

A própria Siemens comunicou ao FT sua busca por maior “flexibilidade” na escolha dos seus recursos de IA. A empresa utiliza diversas ferramentas chinesas, como Deep Seek e Zai, mas mantém o uso simultâneo tanto de “modelos de laboratórios de vanguarda” da Nvidia quanto os desenvolvidos pelo grupo francês Mistral em suas operações globais.

O impacto financeiro no mercado global

Essa mudança não é recente; a rivalidade já se intensificava antes pela questão do preço das assinaturas mais caras com modelos americanos líderes. O episódio que impulsionou essa disputa foi o lançamento do Claude, agente autônomo programador desenvolvido por Anthropic, ferramenta que viralizou entre desenvolvedores na área tecnológica e aumentou consideravelmente as receitas da empresa.

Impulsionada tanto por esse uso crescente como pelos custos operacionais elevados de seus sistemas avançados (frontier models), a própria Anthropic conseguiu ultrapassar OpenAI em avaliação de mercado — um feito inédito —, elevando sua taxa anualizada para uma estimativa impressionante: saltarão cerca de US 9 bilhões no final de 2025 até atingir patamares estimados em US 47 bilhões somente em maio de 2026.

A pressão do custo sobre os gigantes tecnológicos

Diantes dessa perda gradual de terreno, o presidente – executivo da OpenAI reconheceu publicamente que custeio dos serviços de IA representa “um grande problema” tanto quanto ele é valioso. Ele prometeu encontrar diversas formas práticas e soluções capazes de ajudar as empresas clientes a obterem mais valor com gastos reduzidos na área tecnológica.

Neste cenário, modelos abertos como Deep Seek ou GLM (da Zhipu) — além do Kimi desenvolvido pela Moonshot AI – alcançaram qualidade comparável aos sistemas líderes pagando muito menos por tarefa concluída em vez de focar apenas no desempenho máximo testado. A diferença financeira entre os provedores se mostra gritante: segundo análise da firma Artificial Analysis, executar o mesmo volume de trabalho usando Claude custa US 4.811; já utilizando o modelo GLMZhiPu sai pelo valor significativamente menor de US 544.

Em alguns testes práticos e comparações diretas, a disparidade econômica chega até um fator de treze vezes ao comparar modelos ocidentais com suas contrapartes chinesas mais acessíveis. Para empresas que vinham reclamando dos altos custos operacionais em seus balanços financeiros diários, essa matemática tornou – se impossível ignorar para os gestores do setor tecnológico.

O futuro da IA: custo zero

Tommy Shaughnessy, analista pela Delphi Ventures, destacou na área o fato crucial de que “o modelo de inteligência artificial é o maior gasto operacional” — mas ele observou também como laboratórios sediados na China conseguem obter esses recursos gratuitamente por meio da abertura total e contínua desses códigos modelos avançados.

Enquanto a China mantiver esse ritmo constante de disponibilização gratuita dessas ferramentas modelares no mercado global, espera – se que o preço base dos serviços de Inteligência Artificial continue em queda acentuada rumando ao valor mais baixo possível.