A corrida chinesa dos chips de IA que o Ocidente ainda observa de longe

Enquanto o debate internacional continua concentrado nas restrições dos Estados Unidos à exportação de chips da Nvidia para a China, um movimento paralelo avança em alta velocidade dentro do mercado chinês: a construção de um ecossistema doméstico de aceleradores de inteligência artificial.

A pergunta que domina Washington, Wall Street e boa parte do setor de tecnologia ocidental tem sido se a Nvidia poderá ou não vender chips como H20 e H200 para clientes chineses. Mas, para Pequim, a pergunta estratégica parece ser outra: o que a China usará quando não puder mais contar com a Nvidia?

A resposta começa a aparecer em uma constelação de empresas chinesas que já fornecem GPUs, NPUs e aceleradores de IA para data centers, nuvens públicas, grandes laboratórios de modelos e aplicações de inferência. No jargão que vem ganhando espaço no setor, esse grupo tem sido descrito como formado por “três dragões e quatro cobras”: três gigantes de tecnologia com capacidade de desenvolver chips, servidores, clusters e software próprios; e quatro fabricantes especializados em semicondutores que recentemente acessaram o mercado de capitais.

Os “dragões” são Huawei, Alibaba e Baidu. As “cobras” incluem companhias como MetaX, Moore Threads, Biren Technology e Iluvatar CoreX. Ao redor delas orbitam ainda nomes como Cambricon, Hygon e outras empresas apoiadas por capital estatal, fundos industriais e grandes clientes locais.

O movimento não significa que a China tenha superado a Nvidia. A distância em software, eficiência, ecossistema CUDA, interconexão, maturidade de produção e acesso a memória HBM ainda é relevante. Mas os números indicam uma mudança de regime. Em 2025, fabricantes chineses passaram a responder por cerca de 41% do mercado de aceleradores de IA para servidores na China. A Nvidia permaneceu líder, mas sua participação caiu para cerca de 55%, bem abaixo da quase hegemonia que mantinha anos antes.

A Huawei é o caso mais visível. Sua linha Ascend tornou-se a principal alternativa doméstica aos aceleradores americanos. O Ascend 910C entrou em remessas em massa em 2025, e a empresa apresentou uma rota tecnológica que inclui os chips Ascend 950, 960 e 970, com ambição de ampliar desempenho, interconexão e uso de memória de alta largura de banda produzida dentro da própria cadeia chinesa.

O diferencial da Huawei não está apenas no chip. A empresa tenta construir uma pilha completa, com placas, servidores, supernós, interconexão, software CANN e nuvem. Essa escolha tem um custo: o ecossistema Ascend não é CUDA, o que exige adaptação de modelos, frameworks e ferramentas. Mas essa também é sua aposta estratégica. Em vez de emular integralmente a Nvidia, a Huawei tenta criar uma infraestrutura soberana.

A Alibaba segue caminho semelhante por meio da T-Head, sua divisão de semicondutores. O PPU da empresa, equipado com memória HBM2e de 96 GB em versões já divulgadas, foi apresentado como concorrente direto de chips exportáveis da Nvidia para o mercado chinês. Em uma demonstração apoiada por mídia estatal, aceleradores da Alibaba foram comparados a GPUs H20 e A800 da Nvidia, embora os detalhes metodológicos desses testes não tenham sido tornados públicos.

O que torna a Alibaba particularmente relevante é a integração com a Alibaba Cloud, uma das maiores provedoras de nuvem da China. A empresa não precisa apenas vender chips: pode incorporá-los a serviços, servidores, clusters e modelos próprios, como a família Qwen. Isso reduz a dependência de terceiros e permite otimizar hardware e software em conjunto.

A Baidu, por sua vez, avança com a Kunlunxin, unidade de chips de IA criada originalmente dentro da companhia. A empresa desenvolve aceleradores voltados sobretudo a inferência e treinamento de grandes modelos, além de supernós Tianchi para interconectar centenas de placas. A Kunlunxin prepara uma listagem em Hong Kong, em uma operação que pode transformá-la em uma das empresas chinesas de chips de IA mais valorizadas do mercado.

Fora dos gigantes, a corrida ganhou força com uma onda de IPOs. A Moore Threads, frequentemente chamada de “Nvidia chinesa”, estreou na bolsa de Xangai em dezembro de 2025 com forte valorização. A empresa combina GPUs para gráficos, jogos, data centers e IA, tentando criar uma arquitetura mais ampla do que a de fabricantes exclusivamente voltados a treinamento de modelos.

A MetaX, fundada por executivos com passagem por AMD e outros nomes da indústria, também teve uma estreia explosiva no mercado chinês. A empresa desenvolve GPUs para treinamento, inferência e renderização, com foco em placas de data center e servidores voltados a inteligência artificial.

A Biren Technology, que já havia chamado atenção ao anunciar aceleradores de alto desempenho em anos anteriores, recorreu ao mercado de Hong Kong para financiar sua expansão. A Iluvatar CoreX seguiu trajetória parecida, mirando tanto data centers quanto aplicações de borda, incluindo chips para robôs, varejo inteligente, transporte e IoT.

O pano de fundo é geopolítico. Desde 2022, os Estados Unidos vêm endurecendo controles sobre exportação de semicondutores avançados, máquinas de fabricação, componentes e acesso a tecnologias de empacotamento. A intenção era limitar a capacidade chinesa de treinar modelos de IA de ponta e desenvolver aplicações militares ou de inteligência. O efeito colateral foi acelerar a política chinesa de substituição tecnológica.

A China também passou a restringir o uso de chips estrangeiros em projetos de data centers financiados pelo Estado, empurrando compras para fornecedores nacionais. Grandes empresas chinesas, antes dependentes de Nvidia, passaram a testar Huawei, Cambricon, Kunlunxin, Iluvatar e outras alternativas, especialmente em inferência, onde o desempenho bruto do chip nem sempre é o único fator decisivo.

A mudança mais importante talvez esteja na convergência entre hardware e modelos. DeepSeek, Qwen, GLM e outras famílias de modelos chineses são cada vez mais relevantes no ecossistema global de IA aberta. À medida que esses modelos passam a ser otimizados para chips domésticos, a vantagem da Nvidia pode diminuir em determinados nichos, especialmente no mercado chinês e em países dispostos a comprar soluções completas de fornecedores locais.

Essa transição ainda enfrenta obstáculos sérios. A China continua atrás dos líderes globais em processos litográficos avançados, acesso a equipamentos de ponta, rendimento de fabricação, empacotamento sofisticado e produção de HBM em escala. Além disso, a Nvidia mantém uma vantagem decisiva em software. CUDA, bibliotecas maduras, ferramentas de desenvolvimento, suporte global e integração com frameworks continuam sendo barreiras difíceis de replicar.

Mas a velocidade do avanço chinês não pode ser ignorada. O que antes parecia um conjunto disperso de substitutos emergenciais começa a se organizar como um ecossistema próprio, com empresas listadas em bolsa, apoio estatal, grandes clientes domésticos, nuvens públicas, superclusters, chips de borda e modelos de IA adaptados ao hardware local.

A discussão no Ocidente ainda gira em torno de quais chips a Nvidia poderá vender para a China. Dentro da China, o debate parece avançar para uma etapa posterior: como construir uma pilha de IA que sobreviva sem a Nvidia.

Se essa estratégia funcionar, o impacto poderá ir além do mercado chinês. Países sob restrições tecnológicas, clientes sensíveis a custos ou governos interessados em infraestrutura soberana poderão avaliar alternativas chinesas, especialmente se vierem integradas a servidores, software, nuvem, modelos abertos e financiamento.

A China ainda não tem uma Nvidia. Mas talvez esteja tentando construir algo diferente: um ecossistema distribuído, protegido pelo tamanho de seu mercado interno, financiado por capital estatal e privado, e orientado por uma prioridade nacional clara. A pergunta, portanto, já não é apenas se os chips chineses alcançam os H100 ou H200 em benchmarks isolados. A questão central é se a China conseguirá transformar restrição externa em escala industrial interna.

Nos próximos dois anos, essa será uma das disputas mais importantes da corrida global de inteligência artificial.■