Enquanto Washington debate qual empresa de software vai liderar a próxima geração de assistentes de inteligência artificial, Pequim já decidiu, há anos, onde quer que a tecnologia produza efeito: no chão de fábrica, na rede elétrica e nos portos. Essa divergência de rota, mais do que uma disputa de modelos ou de chips, é hoje o núcleo de uma competição geopolítica que redefine o que significa "vencer" a corrida da inteligência artificial.
Um artigo publicado em 21 de agosto pelo China Daily, assinado pelo professor Mammo Muchie, da Zhengzhou Normal University e da Universidade de Gondar, argumenta que os dados recentes de comércio exterior chinês, com exportações em alta de 23,9% e as vendas de semicondutores praticamente dobrando em valor, são sintoma de uma mudança estrutural mais profunda: a transição de uma economia manufatureira intensiva em mão de obra para uma economia intensiva em inovação tecnológica aplicada em escala[1].
O conceito central do texto é o que o autor chama de "inovação em escala": a ideia de que o mundo não sofre de escassez de invenções tecnológicas, mas de dificuldade em torná-las acessíveis, produtivas e amplamente disponíveis. Para o Sul Global, argumenta Muchie, a lição relevante da experiência chinesa não é copiar seu modelo de desenvolvimento, mas entender como Pequim conectou inovação a produção, emprego, infraestrutura e mercados[1].
O contraste estrutural: software versus economia física
A diferença mais citada por analistas ocidentais entre as estratégias americana e chinesa de IA está na destinação do investimento. Nos Estados Unidos, a corrida é dominada por aplicações de software: assistentes de codificação, ferramentas empresariais, plataformas de busca e redes sociais concentram boa parte do capital privado investido em inteligência artificial, que somou 285,9 bilhões de dólares em 2025, mais de 23 vezes o volume investido na China no mesmo período[2].
Na China, o desenho é distinto. A iniciativa nacional "IA+", lançada pelo Conselho de Estado em agosto de 2025, foi concebida justamente para tecer a inteligência artificial em praticamente todos os ramos da economia física: manufatura, saúde, transporte, finanças e energia, com meta de penetração de terminais e agentes inteligentes superior a 70% nesses setores até 2027[3]. Estudo do think tank Stimson Center descreve essa agenda como uma combinação de robótica de chão de fábrica, visão computacional industrial, veículos autônomos e logística em grande escala, apoiada em décadas de experiência chinesa automatizando sua base manufatureira[4].
"O desafio não é se uma nova tecnologia existe, mas se ela pode ser implantada em custo e escala que melhorem a vida das pessoas."
Esse contraste ajuda a explicar por que a China, apesar de investir proporcionalmente muito menos em capital privado de IA que os Estados Unidos, consegue converter a tecnologia em ganhos de produtividade física mensuráveis. A Agência Nacional de Energia e a Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma (NDRC) já formalizaram metas conjuntas para o uso de IA na gestão de cargas de energia e no controle de emissões de carbono[5], enquanto a China instalou 295 mil robôs industriais no último período de referência, quase nove vezes o volume registrado nos Estados Unidos, segundo o relatório AI Index 2026 da Universidade Stanford[2].
Software concentrado, aplicação dispersa
Levantamentos do setor de consultoria e de institutos de pesquisa reforçam esse padrão de destinação distinta. Análise da RAND Corporation mostra que software e serviços de TI representam apenas 18% do total de exportações de serviços da China, a menor proporção entre os dez maiores exportadores mundiais de serviços, evidência de que o software segue sendo, proporcionalmente, um segmento pequeno dentro da estratégia tecnológica chinesa quando comparado à manufatura, à energia e ao transporte, onde a aplicação de IA já está embutida em processos produtivos de larga escala[6].
Já nos Estados Unidos, o eixo de aplicação é essencialmente o inverso: ferramentas de codificação, mecanismos de busca, redes sociais e softwares corporativos concentram o esforço de adoção, sem que exista, até o momento, um equivalente chinês de tração comparável fora do mercado doméstico chinês[7].
Contraponto editorial
Nem todos os analistas veem essa diferença de rota como vantagem definitiva para Pequim. A própria pesquisa da RAND aponta que a China carece, até hoje, de um sucesso relevante no setor de software equivalente ao que teve em painéis solares e veículos elétricos, e que o apoio estatal, historicamente eficaz em hardware, não garante o mesmo resultado em software[6]. Além disso, o Stanford AI Index 2026 mostra que os Estados Unidos ainda lideram em capacidade computacional total (32% do poder de processamento mundial contra 26% da China) e em investimento privado, mesmo que a diferença de desempenho entre os melhores modelos das duas potências tenha encolhido para 2,7 pontos percentuais[2]. Especialistas de instituições como a MERICS, na Alemanha, também alertam que a métrica de "penetração setorial" da China pode mascarar desigualdades regionais profundas: um índice comparativo de 2026 mostra que três regiões costeiras concentram a maior parte da capacidade de IA do país, deixando o interior significativamente atrás[8].
O que isso significa para o Brasil
A discussão não é apenas acadêmica para o Brasil. O país lançou, no fim de julho, a versão consolidada do Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) 2024-2028, com investimento previsto de 23 bilhões de reais e cinco eixos estruturantes, entre eles a "IA para Inovação Empresarial" e o alinhamento com o programa Nova Indústria Brasil, que prevê 300 bilhões de reais em investimentos até 2026 voltados à transformação digital da indústria, do complexo agroindustrial e do complexo industrial da saúde[9].
Pesquisadores do Instituto de Economia da Unicamp, no entanto, apontam fragilidades na execução: quase 80% do orçamento do eixo voltado à melhoria dos serviços públicos está concentrado na criação de infraestrutura nacional de dados, sem clareza suficiente sobre como o plano pretende, de fato, estruturar a demanda por aplicações setoriais de IA na economia produtiva, um problema semelhante ao que a experiência chinesa buscou resolver ao amarrar inovação a cadeias de manufatura e energia já existentes[10].
O governo federal também anunciou a capacitação de 115 mil servidores públicos em uso de IA até 2026 e a criação de um Centro Nacional de Transparência Algorítmica em parceria com a Universidade Federal de Minas Gerais, medidas que sinalizam preocupação regulatória, mas que ainda carecem de métricas equivalentes às metas setoriais chinesas de penetração de IA na indústria e nos serviços[11].
Cooperação, não cópia
O artigo do China Daily insiste que a experiência chinesa não deveria ser lida como um modelo a ser replicado, mas como um repertório de escolhas institucionais a ser adaptado conforme a história, os recursos e as instituições de cada país[1]. É uma ressalva relevante em um momento de disputa geopolítica intensa em torno de cadeias de suprimento de semicondutores, controles de exportação de chips avançados e formação de blocos tecnológicos regionais.
Para o Sul Global, e para o Brasil em particular, o dilema real não é escolher entre o modelo americano e o chinês, mas decidir onde a inteligência artificial deve ser aplicada primeiro: em ferramentas de produtividade digital ou em processos físicos de produção que ainda dependem de infraestrutura precária, energia cara e logística ineficiente. A resposta a essa pergunta, mais do que qualquer benchmark de desempenho de modelos de linguagem, é o que vai determinar se a tecnologia se traduz em desenvolvimento real.
Perguntas frequentes
Qual é a principal diferença entre as estratégias de IA dos Estados Unidos e da China?
Nos Estados Unidos, o investimento em inteligência artificial se concentra majoritariamente em software: ferramentas de codificação, plataformas corporativas, buscadores e redes sociais. Na China, a política "IA+" direciona a tecnologia principalmente para setores da economia física, como manufatura, transporte e energia, com metas de penetração superiores a 70% nesses segmentos até 2027.
O que significa "inovação em escala", conceito citado pelo China Daily?
É a ideia de que o desafio tecnológico atual não é a falta de invenções, mas a dificuldade de torná-las acessíveis, produtivas e amplamente disponíveis, movendo tecnologias de laboratórios e projetos-piloto para produção e aplicação em massa.
Qual a relevância dessa discussão para a política de IA do Brasil?
O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) 2024-2028 busca alinhar investimentos em IA à indústria, ao agronegócio e à saúde, seguindo lógica semelhante à chinesa. Pesquisadores da Unicamp, porém, apontam que o plano ainda carece de clareza sobre como estruturar a demanda por aplicações setoriais, um dos pontos que a experiência chinesa buscou resolver.
A China tem vantagem definitiva sobre os Estados Unidos em inteligência artificial?
Não de forma unânime. Os Estados Unidos ainda lideram em capacidade computacional total e em investimento privado, e a China não construiu, até agora, um sucesso de software comparável aos que teve em painéis solares e veículos elétricos. A diferença de desempenho entre os melhores modelos das duas potências, porém, encolheu para 2,7 pontos percentuais em 2026.