Empresas dos EUA migram para modelos de IA chineses para reduzir custos

Empresas dos EUA, incluindo DoorDash, Airbnb e Siemens, estão adotando modelos de IA chineses para substituir fornecedores americanos como o Claude, da Anthropic, e o ChatGPT, da OpenAI. A mudança é impulsionada pela relação custo-benefício: uma organização teria gasto US$ 500 milhões por mês no uso do Claude, enquanto empresas intensivas em IA, em média, gastam aproximadamente US$ 7.500 por funcionário mensalmente em aplicações de IA, segundo pesquisas do Ramp AI Index. Modelos de IA chineses de startups como Moonshot AI, DeepSeek e Zhipu oferecem capacidades comparáveis a custos significativamente menores, com a vantagem adicional de arquiteturas de pesos abertos, que permitem às empresas personalizar modelos e manter maior controle sobre o processamento de dados sensíveis.

DoorDash e grandes empresas adotam modelos de IA chineses para economizar custos

O cofundador da DoorDash, Andy Fang, afirmou 上週 na plataforma X que a empresa obteve economias substanciais de custos ao usar os modelos da Moonshot AI para tarefas de menor nível. A startup de São Francisco Lindy abandonou completamente as ferramentas de IA da Anthropic em favor do modelo V4 mais recente da DeepSeek. A empresa chinesa de IA Zhipu lançou seu modelo GLM-5.2 上个月, atraindo bastante atenção de players da indústria do Vale do Silício. Os principais modelos da DeepSeek e da Zhipu mostram capacidades que superam ou se aproximam das contrapartes americanas, mantendo custos significativamente menores.

Modelos com pesos abertos permitem personalização empresarial e controle de segurança

A característica de pesos abertos dos modelos chineses permite que as empresas acessem parâmetros e valores numéricos do modelo integralmente, possibilitando personalização de acordo com necessidades específicas do negócio. Eugene Cheah, CEO da plataforma Featherless.AI da OpenRouter, Inc., disse à mídia que as empresas perceberam que não precisam buscar o “melhor” modelo, mas podem escolher alternativas mais rápidas e mais baratas. A arquitetura aberta oferece às empresas uma compreensão mais profunda de como os modelos processam dados sensíveis da empresa, reforçando o controle de cibersegurança.

Especialistas confirmam a relação custo-benefício de modelos de IA chineses

Sam Bresnick, pesquisador do Center for Security and Emerging Technology, da Universidade de Georgetown, afirmou que os modelos chineses são suficientemente práticos para a maior parte das cargas de trabalho empresariais, criando incentivos para que as empresas transfiram operações para modelos mais econômicos. Ele questionou: “Por que pagar taxas premium pelos modelos da Anthropic e da OpenAI quando os modelos chineses, em geral, são viáveis?”. Aidan Gomez, CEO da empresa canadense de IA Cohere, observou que os fornecedores americanos de modelos de IA enfrentam desafios de credibilidade, especialmente após o primeiro gabinete de Trump suspender temporariamente o acesso ao modelo Mythos, da Anthropic, no exterior, expondo possíveis riscos de dependência excessiva de um único fornecedor.

FAQ

Quais empresas dos EUA estão mudando para modelos de IA chineses?

DoorDash, Airbnb e Siemens estão entre as principais empresas adotando modelos de IA chineses. O cofundador da DoorDash, Andy Fang, confirmou 上週 que a empresa usa os modelos da Moonshot AI para economizar custos, enquanto a startup de São Francisco Lindy substituiu completamente as ferramentas da Anthropic pelo modelo V4 da DeepSeek.

Por que empresas dos EUA estão escolhendo modelos de IA chineses em vez de fornecedores americanos?

A redução de custos é o principal motivo, já que uma organização gastou US$ 500 milhões por mês no uso do Claude, segundo relatos da mídia. Modelos chineses da DeepSeek, Moonshot AI e Zhipu oferecem capacidades comparáveis a custos significativamente menores. Além disso, arquiteturas de pesos abertos permitem que as empresas personalizem modelos e mantenham maior controle sobre o processamento de dados sensíveis, atendendo tanto a preocupações de custo quanto de segurança.