A Ascensão da Inteligência Artificial na China em 2025

Em 2025, a inteligência artificial deixou de ser uma tecnologia emergente na China, consolidando-se como um pilar fundamental da economia, da ciência e dos serviços. Segundo o Relatório das Dez Principais Tendências de IA, divulgado pelo QuantumBit Think Tank, essa transformação se deve à combinação de fatores como a expansão da infraestrutura computacional, o avanço dos chips, o amadurecimento dos modelos de grande escala e o crescimento das aplicações práticas.

O relatório destaca uma série de tendências que moldaram o cenário da IA na China, impulsionando a inovação e o desenvolvimento tecnológico.

Infraestrutura Computacional como Ativo Estratégico

A demanda por centros de dados experimentou um crescimento acelerado ao longo de 2025. Governos e grandes empresas ampliaram sua capacidade de processamento para treinar e operar modelos de IA de grande escala. O relatório enfatiza que o poder computacional é a base da chamada “indústria inteligente”, com investimentos focados na eficiência energética, na construção de superclusters de GPU e na redução de custos operacionais.

Essa tendência acompanha um movimento global, mas assume características próprias na China, onde projetos nacionais de redistribuição de capacidade computacional buscam equilibrar a oferta de energia e processamento entre diferentes regiões.

Chips Projetados para Inteligência Artificial

As exigências dos modelos de IA influenciaram diretamente o design de semicondutores. Em 2025, fabricantes chineses avançaram no desenvolvimento de chips especificamente voltados para treinamento e inferência, como ASICs (Circuitos Integrados de Aplicação Específica) e aceleradores dedicados.

Leia também:

Apple e Google unem forças em parceria estratégica de IA com Gemini

Lançamento da Índia falha: Perde foguete com satélites brasileiros e indiano

Astronauta Kimiya Yui Captura Espectacular Aurora Boreal na ISS

Empresas como a Huawei, através da linha Ascend, expandiram parcerias com provedores de nuvem e clientes corporativos para integrar essas soluções em ambientes de produção. O objetivo era reduzir a dependência de GPUs importadas e garantir o desempenho adequado para modelos cada vez maiores, considerando as limitações do cenário geopolítico.

Pré-Treinamento e a Hierarquia dos Modelos

O relatório destaca que o pré-treinamento passou a definir a hierarquia entre modelos de grande escala, enquanto a inovação em arquitetura determina o nível de eficiência desses treinamentos. A disponibilidade de dados, a infraestrutura e as técnicas refinadas conferem vantagem.

Isso reforça a liderança de grandes empresas e centros de pesquisa. Modelos como o Qwen, da Alibaba, ganharam espaço devido à combinação de uma base de dados ampla e boa eficiência, refletindo maior adoção e desempenho consistente.

Modelos de Grande Escala na Fase de Inferência

Em 2025, os grandes modelos deixaram de ser vistos como experimentos e passaram a operar continuamente em produtos e serviços. A prioridade mudou para torná-los mais eficientes no uso cotidiano. Isso aparece em aplicações como assistentes digitais, automação de processos empresariais, análise de dados e atendimento ao cliente em plataformas de e-commerce, onde a inferência (respostas rápidas e estáveis) tornou-se o principal desafio técnico.

Integração de IA Digital e Física

O relatório identifica a convergência entre IA da informação, sistemas físicos e inteligência incorporada. Em outras palavras, software e hardware evoluem juntos. Essa integração se reflete no avanço da robótica, da automação industrial e dos veículos autônomos.

Empresas como a DJI e fabricantes de robôs industriais ampliaram o uso de IA para navegação, reconhecimento de objetos e interação com ambientes reais, aproximando a tecnologia de aplicações físicas concretas.

Reconfiguração dos Pontos de Entrada de Tráfego Digital

A IA passou a transformar a forma como os usuários acessam serviços digitais. Em 2025, agentes de IA começaram a atuar como intermediários entre pessoas e aplicações, organizando tarefas, informações e fluxos de trabalho. Esses agentes se integraram a smartphones, computadores e plataformas de comunicação, reduzindo a dependência de interfaces tradicionais.

Essa mudança altera o papel do “primeiro clique” e desloca parte do tráfego para sistemas baseados em IA.

Modelos Multimodais em Ascensão

O uso de modelos capazes de integrar texto, imagem, vídeo e código avançou significativamente em 2025. Essas abordagens ampliam o contexto das respostas e tornam as aplicações mais versáteis. Na China, chatbots que combinam imagem e texto, além de ferramentas de geração de conteúdo audiovisual, começaram a ser adotados comercialmente, especialmente em plataformas digitais e serviços criativos.

IA Incorporada em Dispositivos Cotidianos

A presença da IA se expandiu para dispositivos de uso diário. Veículos inteligentes, smartphones, wearables e outros equipamentos incorporaram processamento de IA local, sem depender exclusivamente da nuvem. Esse movimento aproxima a tecnologia do usuário final e amplia seu uso em atividades rotineiras, do transporte à comunicação e ao entretenimento.

IA Acelera a Pesquisa Científica

O relatório aponta o uso crescente de IA em áreas como química, física e ciência dos materiais. Em vez de substituir pesquisadores, a tecnologia tem sido usada para acelerar simulações, testar hipóteses e otimizar experimentos. Embora comparações com níveis humanos avançados sejam difíceis de medir, há evidências concretas de ganhos de produtividade e redução de tempo em etapas críticas da pesquisa científica e industrial.

IA de Código Aberto e a Rota Chinesa para a Inteligência Artificial Geral

Por fim, o estudo destaca o fortalecimento de modelos de código aberto desenvolvidos na China e a busca por um caminho próprio rumo à inteligência artificial geral. A estratégia combina abertura técnica, colaboração entre empresas e pesquisadores e desenvolvimento alinhado às demandas locais.

O avanço do código aberto, nesse contexto, funciona como um instrumento de escala, redução de custos e formação de ecossistema, sem depender exclusivamente de modelos estrangeiros.