A corrida armamentista em IA é inútil – os EUA e a China estão buscando objetivos completamente diferentes.

Já foram investidos mais dinheiro em IA do que o necessário para levar humanos à Lua, e até 2026, os gastos com a tecnologia poderão chegar a US$ 700 bilhões, quase dobrando em relação ao ano anterior. Nos EUA, políticos e empresas frequentemente se esforçam para “superar a China” nessa área, mas essa abordagem pressupõe um objetivo comum entre os dois países e uma relativa “simetria” em sua busca. Na realidade, os objetivos de mercado de IA dos dois países são bastante diferentes, relata a IEEE Spectrum.

De acordo com Selina Xu, que lidera a pesquisa e as iniciativas estratégicas sobre China e IA no escritório de Eric Schmidt, ex-CEO do Google, uma análise detalhada do desenvolvimento de IA nos dois países revela que eles não estão buscando os mesmos objetivos nessa área. Além disso, estão seguindo direções completamente diferentes. Segundo Xu, os EUA estão focados na escalabilidade, buscando criar uma “inteligência artificial geral” (AGI), enquanto a China prioriza a melhoria do desempenho econômico e aplicações práticas.

Segundo Xu, uma mentalidade de “corrida para o fundo do poço” só pode ser prejudicial — governos e empresas negligenciarão medidas de segurança necessárias para alcançar uma suposta “primazia”. Isso já está sendo observado em certa medida, por exemplo, no setor de energia, onde o governo presidencial dos EUA está promovendo “campus nucleares” com requisitos de segurança mais flexíveis para usinas nucleares. O próprio Schmidt já alertou sobre os perigos da busca dos EUA pela dominância da IA.

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Com o desenvolvimento dos sistemas de aprendizado de máquina na década de 2010, figuras públicas proeminentes como Stephen Hawking e Elon Musk alertaram que o potencial geral da IA ​​seria inseparável de seu potencial militar e econômico — uma repetição da competição da época da Guerra Fria. Alguns especialistas acreditam que o conceito dessa “competição” beneficia laboratórios de ponta, investidores e veículos de comunicação, que se sentem mais confortáveis ​​com métricas de sucesso simples, como tamanho do modelo, benchmarks e maior poder computacional.

No paradigma da “corrida armamentista”, a “inteligência artificial geral” é a “linha de chegada”, e o vencedor será aquele que a alcançar primeiro. Enquanto isso, especialistas acreditam que não há garantia de que o país que criar a IAG (Inteligência Artificial Geral) será o vencedor e que seus interesses prevalecerão, já que essa inteligência artificial será mais inteligente que os humanos e, portanto, incontrolável e imprevisível. Além disso, a China e os Estados Unidos têm abordagens muito diferentes para a implementação de projetos de IA, e as condições econômicas desses países são radicalmente distintas.

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Após décadas de rápido crescimento, a China enfrenta uma recessão econômica e, por isso, busca um novo “motor econômico”. Em vez de investir em modelos de desenvolvimento de IA “especulativos”, a China vê a IA como uma ferramenta para aprimorar setores já existentes, da saúde à energia e à agricultura, e também como um instrumento para melhorar a vida das pessoas comuns. Para tanto, a IA está sendo implementada nos setores de manufatura, logística, energia, finanças e serviços governamentais.

As montadoras estão introduzindo ativamente robôs em suas fábricas com mínima intervenção humana; segundo as estatísticas disponíveis, até 2024, a China empregará cinco vezes mais robôs industriais do que os Estados Unidos. Modelos agrícolas estão auxiliando os agricultores, enquanto na área da saúde, ferramentas de IA ajudam os médicos a diagnosticar e tratar pacientes, entre outras aplicações. Até mesmo pequenas empresas estão explorando a possibilidade de usar IA para aumentar a produtividade.

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Nos EUA, os modelos de IA também estão sendo cada vez mais implementados em diversos setores, mas o foco principal está em serviços e processamento de informações usando modelos de linguagem de grande escala (LLMs). Estes são usados ​​para processar dados não estruturados e automatizar comunicações. Por exemplo, bancos usam assistentes baseados em LLM para ajudar a gerenciar contas de usuários e processar solicitações de rotina, enquanto os LLMs ajudam médicos a extrair dados importantes de prontuários médicos e documentação clínica. De acordo com especialistas do setor, os LLMs são mais adequados para a economia americana, orientada a serviços, do que para a economia industrial da China.

É claro que a China e os EUA competem em algumas áreas relacionadas à IA, particularmente no desenvolvimento e produção de semicondutores para alimentar a inteligência artificial. Ambos os países também buscam o controle das cadeias de suprimentos para garantir a segurança nacional. A China certamente busca reduzir sua dependência de chips americanos.

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A inteligência artificial militar é uma área crucial de competição, já que um dos lados pode obter vantagem em determinadas tecnologias militares. No entanto, a China ainda não definiu uma “favorita” para seus setores militar e industrial. Após a estreia triunfante do DeepSeek em 2025, o principal beneficiário do financiamento para o desenvolvimento da “inteligência artificial geral” permanece indefinido, e o país parece relutante em investir todos os seus recursos em IAG, alegando os riscos.

De fato, empresas americanas e chinesas ainda colaboram, apesar da gradual “desacoplagem” de suas economias. Xu acredita que, para criar uma IA segura e confiável, seria melhor que pesquisadores e formuladores de políticas dos EUA e da China estabelecessem um diálogo e chegassem a um consenso sobre o que é proibido, para então competir dentro dessa estrutura. O conceito de “corrida armamentista” ignora a situação real no terreno, a troca de experiências entre empresas, o compartilhamento de dados científicos, o fluxo de talentos de um mercado para outro e a natureza interligada dos ecossistemas dos dois países.

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