Iniciativa da China em IA aberta ganha força no simpósio WIC em Quzhou
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Iniciativa da China em IA aberta ganha força no simpósio WIC em Quzhou

Na plataforma ModelScope, a maior comunidade de IA aberta na China, um único desenvolvedor é capaz de realizar o trabalho de uma equipe inteira. Entre os 249 empreendedores individuais neste espaço de trabalho em Hangzhou, capital da província de Zhejiang, no leste da China, 95% trabalham em projetos de inteligência artificial.

Com a ajuda da IA, Li Guanghui desenvolveu sozinho um mini-programa para reserva de hotéis. Este projeto, concluído por ele em oito meses, normalmente exigiria um ano de trabalho de uma equipe de cinco a dez pessoas.

A experiência de Li reflete uma tendência mais ampla discutida no recente Simpósio da Conferência Mundial de Internet (WIC) em Quzhou, uma cidade aquática histórica na província de Zhejiang, destacando a crescente dinâmica do movimento chinês em direção a soluções abertas.

O código aberto tornou-se uma característica definidora do desenvolvimento de IA na China. As comunidades nacionais de IA aberta chinesas atraíram mais de 11 milhões de usuários, e os grandes modelos de IA chineses de código aberto foram baixados mais de 10 bilhões de vezes em todo o mundo.

Joe Tsai, cofundador e presidente do Alibaba Group, que fundou e gerencia o ModelScope, declarou: 'O ModelScope agora atende a mais de 33 milhões de desenvolvedores de 239 países e regiões.'

Três anos atrás, a Alibaba lançou sua estratégia de IA aberta. Até hoje, a série Qwen da empresa lançou mais de 470 modelos de código aberto, que acumularam mais de 4 bilhões de downloads e mais de 330.000 modelos derivados em todo o mundo.

No Uganda, uma organização sem fins lucrativos criou um modelo de linguagem local baseado no modelo aberto Qwen, cobrindo 68 idiomas africanos e ajudando mais africanos a superar barreiras linguísticas. Iniciativas semelhantes usando modelos de IA abertos chineses estão surgindo em toda a África em setores como serviços jurídicos, agricultura, educação e seguros.

É notável que a IA aberta está começando a ser implementada em serviços públicos. O sistema de alerta precoce de clima MAZU da China foi implantado em oito países, incluindo Paquistão, Etiópia e Sri Lanka, e testes em nuvem estão sendo realizados em mais de 50 países até outubro de 2026.

Na área de exposição do simpósio, um robô equipado com modelos de IA da LingBot da Robbyant coleta medicamentos em uma farmácia simulada. Esta solução, apresentada em julho, já está sendo usada em várias farmácias em Xangai. Os modelos LingBot desta empresa foram baixados mais de 2,2 milhões de vezes em nove meses, o que ajuda a reduzir a barreira de entrada para desenvolvedores de robótica.

Os participantes do simpósio também pediram maior envolvimento e desenvolvimento responsável. Yang Qin Zhang, acadêmico estrangeiro da Academia Chinesa de Engenharia, apelou às empresas que investem em IA para alocar parte de seu orçamento em pesquisas sobre governança de IA. Ele também insistiu no desenvolvimento conjunto de padrões de compatibilidade para agentes de IA e plataformas internacionais de avaliação de segurança, para garantir que os benefícios do código aberto permaneçam controlados e sustentáveis.

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Potenciais da China no âmbito da APEC: transição para energia verde e criação de rede baseada em IA
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Potenciais da China no âmbito da APEC: transição para energia verde e criação de rede baseada em IA

Na próxima reunião dos líderes econômicos da APEC, que ocorrerá em Shenzhen este mês, o especialista em questões estratégicas da China Southern Power Grid e diretor da Computing-Power-Grid Engineering Company do CSG Digital Research Institute, Liang Linxu, compartilha opiniões setoriais sobre a transição para uma rede de energia baseada em inteligência artificial. Ele discute como alinhar as cargas computacionais com o fornecimento de eletricidade e propõe opções práticas de cooperação no âmbito da APEC para integrar IA e energia verde.

Diante dos problemas climáticos globais e da crescente demanda por energia impulsionada pelo boom da inteligência artificial, acelerar a transição para a energia verde tornou-se uma prioridade urgente. O objetivo é criar um sistema de energia que seja seguro, confiável, suficientemente abastecido, sustentável, inclusivo, ecológico e acessível.

Um fator chave para alcançar esse objetivo é o desenvolvimento de uma nova infraestrutura de rede que coordena seis redes principais: abastecimento de água, eletricidade, computação, comunicação, comunicações urbanas subterrâneas e logística. Um planejamento mais cuidadoso permite alinhar o consumo de energia com o fornecimento de energia limpa em diferentes regiões.

A construção conjunta de instalações e a troca de recursos ajudam a evitar investimentos excessivos, reduzir o consumo de energia e diminuir os custos. Graças à coordenação unificada, processos intensivos em energia, como cargas computacionais, podem ser planejados e executados de forma flexível nos locais e momentos em que há excedente de energia verde. Isso forma uma base sólida para a energia verde, melhora a estabilidade, resiliência e acessibilidade dos sistemas de energia, e contribui para um desenvolvimento global mais eficiente da IA.

Um caminho crucial para a realização dessa visão é a paradigma orientada por IA, que combina precisão, resposta operacional e confiabilidade das operações no setor de energia para integrar modelos de propósito geral e domínios especializados. A implementação profunda da inteligência artificial nos fluxos de trabalho de produção e nos modelos organizacionais do setor de energia fornece o suporte necessário à infraestrutura de energia para o desenvolvimento da IA industrial. Além disso, ao atender aos rigorosos requisitos de percepção inteligente, tomada de decisão confiável e funcionamento seguro nos sistemas de energia, essa paradigma identifica metodologias comuns para a transformação inteligente de sistemas industriais complexos e oferece orientação tecnológica para uma atualização mais ampla da IA industrial.

A Importância da Paradigma Baseada em IA

Em meio às pressões gerais relacionadas às mudanças climáticas e à revolução da IA, a energia é um campo de batalha chave, e os sistemas de energia são o principal motor. A pesquisa da paradigma baseada em IA e a implementação de um reforço bidirecional entre a infraestrutura de energia e a IA específica do setor de energia representam um caminho vital para a modernização dos sistemas de energia, a transição verde, o desenvolvimento coordenado da infraestrutura e a transformação da IA industrial.

Os sistemas de energia possuem vantagens únicas, como mandato de serviços públicos, importância estratégica e complexidade sistêmica. Alcançar avanços técnicos na arquitetura de energia baseada em IA em cenários industriais pode trazer um duplo benefício: suporte confiável à infraestrutura de energia e liderança inovadora, o que, por sua vez, acelera o progresso geral da IA industrial e o upgrade digital inteligente no setor real da economia.

Primeiramente, como a infraestrutura fundamental conecta a geração de energia, as operações industriais, a gestão urbana e as necessidades sociais, os avanços na paradigma baseada em IA modernizam os sistemas de energia e fornecem fontes de alimentação mais estáveis, confiáveis e acessíveis para apoiar a implementação em larga escala de aplicações de IA industrial. Além disso, os sistemas de energia servem como um local de teste representativo para estudar a IA específica do setor.

O consumo de energia exige um equilíbrio entre oferta e demanda em tempo real; a geração, transmissão e consumo estão intimamente interligados, e todas as operações devem cumprir rigorosas regras de segurança. À medida que o volume de energia renovável gerada por vento e sol injetada na rede aumenta, é necessária uma coordenação mais estreita entre os ativos de geração de energia, consumo final e armazenamento de energia, o que aumenta a complexidade operacional e de coordenação. A IA deve interpretar as leis físicas que governam o comportamento do sistema de energia, detectar condições emergentes e tomar decisões confiáveis sob restrições complexas para garantir a segurança operacional. Esses desafios são amplamente comuns em outros setores industriais. Por essa razão, os avanços técnicos e a experiência prática obtidos dentro da paradigma baseada em IA podem servir como uma base valiosa para outros setores e estimular um desenvolvimento mais amplo da IA industrial.

Prática Chinesa

Enfrentando as mudanças climáticas globais e a alta carga nas redes elétricas causada pela expansão da inteligência artificial, a China promove o desenvolvimento de uma nova rede para aumentar a coordenação de seis redes de infraestrutura chave, promover a transição para a energia verde e criar uma base energética estável, limpa, suficiente e acessível para o crescimento da IA. A paradigma baseada em IA fornece o suporte técnico principal para esta tarefa.

Para satisfazer os requisitos de desenvolvimento coordenado da infraestrutura crítica nacional, incluindo 'comando unificado, gerenciamento multinível e tomada de decisão local', a China propôs e implementou uma estrutura técnica integrada construída sobre quatro pilares: interação baseada em IA, arquitetura baseada em IA, processos baseados em IA e integração de ferramentas baseadas em IA.

A interação baseada em IA permite que os operadores enviem solicitações e executem tarefas usando linguagem cotidiana, reduzindo assim as barreiras técnicas para fluxos de trabalho inter-rede. A arquitetura baseada em IA reorganiza as bases digitais do setor em torno da IA, garantindo a compatibilidade entre diferentes agentes, algoritmos e modelos e promovendo a conectividade entre os sistemas inteligentes das seis redes de infraestrutura chave. Os processos baseados em IA permitem que agentes inteligentes que atendem às seis redes de infraestrutura chave gerem soluções e colaborem autonomamente em tarefas, apoiando o planejamento integrado e a construção sequencial da infraestrutura inter-rede. A integração de ferramentas baseadas em IA unifica o acesso a várias ferramentas profissionais, mapeia equipamentos, fluxos de trabalho e interconexões dentro das seis redes de infraestrutura chave e permite que a IA chame as ferramentas apropriadas sob demanda para a execução colaborativa.

Esta estrutura técnica é aplicada na China Southern Power Grid, permitindo coordenar o planejamento, a construção, o despacho e a operação da infraestrutura relacionada. Através de sua plataforma inovadora E-Hong AI China Southern Power Grid conecta equipamentos de rede, sistemas operacionais e capacidades de inteligência artificial, unificando dados e conjuntos de ferramentas anteriormente isolados para fluxos de trabalho contínuos — este é um exemplo de arquitetura baseada em IA. Para o planejamento da construção de redes, os operadores podem enviar requisitos de trabalho em linguagem natural conversacional no Da-Wate, eliminando operações manuais volumosas, o que demonstra a interação baseada em IA. Seu módulo complementar Da-Wate Yun-Rui então analisa onde e em que volume a capacidade da rede deve ser construída e gera automaticamente planos e relatórios. Tarefas que antes levavam vários dias agora são concluídas em 10 minutos graças à IA que gerencia fluxos de trabalho ponta a ponta — esta é uma demonstração de processos baseados em IA.

No despacho de energia elétrica, o Tian-Quan realiza cálculos complexos de alta velocidade com base nas condições de geração e carga, bem como nas restrições de segurança da rede. Ele apoia os participantes do mercado de energia na determinação do volume e dos preços da energia negociada, fornecendo os recursos computacionais especializados apropriados para tarefas profissionais gerenciadas por IA, o que representa a integração de ferramentas baseadas em IA. Na inspeção de equipamentos, modelos de inteligência artificial processam imagens de inspeção para identificar perigos nas linhas e defeitos nos equipamentos, direcionando a priorização da manutenção. Isso desloca a manutenção de verificações de calendário rígidas para manutenção baseada em condição, que é outro exemplo real de processos baseados em IA. Essas pesquisas internas abrem novas oportunidades para as economias da Ásia-Pacífico para desenvolver energia limpa e construir infraestrutura mais inteligente.

Integração de Energia Verde na Região da Ásia-Pacífico

A experiência da China em inovações técnicas no âmbito da paradigma baseada em IA e o desenvolvimento coordenado de seis redes de infraestrutura chave oferecem abordagens frescas para a cooperação na transição para a energia verde e na integração da IA na energia na região da Ásia-Pacífico. No futuro, as economias da APEC podem aprofundar a cooperação transfronteiriça multinível em várias áreas:

Pesquisa e Desenvolvimento Conjuntos: Desenvolvimento conjunto de abordagens aprimoradas por IA para aumentar a utilização de fontes renováveis variáveis, como energia eólica e solar. Estudo de métodos para alinhar cargas computacionais com o fornecimento de eletricidade para promover um funcionamento de rede mais estável, confiável e verde.

Projetos Piloto Transfronteiriços: Lançamento de projetos piloto conjuntos de soluções de IA no setor de energia e energia limpa, adaptados aos recursos energéticos locais e às necessidades práticas de economias individuais. Teste de planejamento, construção e operação coordenadas de instalações auxiliares para acelerar a transferência de resultados de pesquisa para aplicação real.

Harmonização de Padrões e Troca de Conhecimento: Incentivo à participação no desenvolvimento de padrões internacionais. Troca de especificações técnicas, protocolos de troca de dados e regras de uso para melhorar a compatibilidade de equipamentos e sistemas através das fronteiras e garantir o despacho coordenado de recursos de resposta a emergências.

Cooperação Infraestrutural e Industrial: Promoção da troca de recursos e da operação coordenada de infraestruturas de abastecimento de água, eletricidade, computação, comunicação, comunicações urbanas subterrâneas e logística. Exemplos incluem o planejamento de cargas computacionais em resposta aos perfis de geração de eletricidade e a instalação integrada de tubulações e cabos durante programas de reurbanização. Expansão da cooperação interregional e intercorporativa para reduzir a construção excessiva e as perdas de recursos, aumentar a utilização de fontes renováveis variáveis, bem como reduzir o consumo de energia e as emissões de carbono durante a construção e operação.

Em perspectiva, por meio de inovações tecnológicas conjuntas, criação conjunta de casos de uso, harmonização de padrões e desenvolvimento de um ecossistema mutuamente benéfico, as economias da APEC podem acelerar o alcance de um sistema de energia e infraestrutura moderno, verde, inteligente, confiável e inclusivo. Isso dará um novo impulso ao desenvolvimento sustentável em toda a região da Ásia-Pacífico.

Laboratórios chineses de IA buscam autoaperfeiçoamento recursivo sem alterar os pesos dos modelos
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Laboratórios chineses de IA buscam autoaperfeiçoamento recursivo sem alterar os pesos dos modelos

O tema do autoaperfeiçoamento recursivo — a capacidade da IA de ajudar na criação de uma IA subsequente — tornou-se um dos mais notáveis entre os desenvolvedores de modelos na China neste outono. De acordo com uma pesquisa da Leiphone, observa-se uma tendência geral: os desenvolvedores não permitem que a IA reescreva os pesos dos modelos. Em vez disso, os laboratórios direcionam a IA para trabalhar com pipelines de treinamento, sistemas de inferência, núcleos de GPU, sandboxes e dispositivos de agentes.

Em um trabalho de setembro, preparado por 35 pesquisadores da Universidade de Shanghai Jiaotong, Tsinghua, ByteDance, SenseTime e outros, foram propostos cinco níveis de autoaperfeiçoamento, sendo que a maioria dos sistemas avançados está entre os primeiros e segundos níveis.

Exemplos de implementação de autoaperfeiçoamento

A empresa Zhipu demonstrou o exemplo de produção mais óbvio. Um agente de infraestrutura, controlado pelo GLM-5.3, criou uma infraestrutura de serviço para o GLM-5.3-Flash em duas semanas em um cluster composto por aproximadamente 100.000 aceleradores fabricados na China, mantendo correções operacionais na forma de modelos reutilizáveis. Mais tarde, em seu trabalho HarnessPro, em colaboração com a Tsinghua, os agentes conseguiram reescrever seu próprio mecanismo de gerenciamento.

A DeepSeek começou a trabalhar com o ambiente de treinamento. Seu cluster DSec, criado com a participação da Tsinghua, gera diariamente cerca de 3 milhões de sandboxes, permitindo que os agentes criem ambientes para treinar agentes mais fortes. O sistema DeepSeek Harness considera ferramentas e até mesmo seu tempo de execução principal como plugins que podem ser substituídos sem reinicialização e revertidos.

O projeto Forge Engineering da ModelBest utiliza IA para escrever o software necessário para criar IA. Ele relatou que a estrutura de treinamento criada por IA, ForgeTrain, igualou-se ao Megatron-LM em oito horas, e os operadores ForgeKernel superaram os rankings oficiais da Huawei e NVIDIA.

A Moonshot AI baseia-se no aprendizado por reforço em larga escala. O treinamento do Kimi K3 exigiu o uso de mais de 51 milhões de sandboxes em máquinas virtuais Firecracker, além de um agente dentro do cluster que restaura execuções malsucedidas de 26 cenários, e um modelo de recompensa de agente que avalia as receitas de treinamento. Os riscos apareceram em outubro, quando os desafios de subagentes no K3.1 Pro saíram do controle, e a Kimi reduziu a cota mensal de participantes em 25 por cento.

A Alibaba informou que o Qwen3.8-Max iniciou seu pipeline de treinamento sozinho por mais de um mês, passando por 33 iterações, e o Qwen serve como base para iniciativas externas, como Apex-35B-V1.0. A equipe Seed da ByteDance propõe um identificador de modelo capaz de autoevolução, afirmando que a maioria dos sistemas são apenas ciclos semi-fechados, pois as regras de avaliação ainda são estabelecidas por humanos. A Xiaomi transmitiu seis dias de treinamento por reforço no MiMo-V2.6.

Apesar da existência de ciclos de engenharia, permanece um desafio complexo, observou o cientista-chefe da Zhipu, Tan Ze: fazer com que o modelo determine de forma confiável quando parar, quando se corrigir e como avaliar seu próprio treinamento.

Líderes da indústria de tecnologia e IA expandem a lista dos mais ricos da China para 2026
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Líderes da indústria de tecnologia e IA expandem a lista dos mais ricos da China para 2026

Este ano, o número de ultrarricos na China atingiu um máximo histórico, à medida que magnatas da tecnologia, incluindo o fundador da DeepSeek, se juntaram à lista rigorosamente monitorada em meio à expansão da presença do país em inteligência artificial.

De acordo com a lista anual de ricos Hurun China Rich List, publicada na terça-feira, o número de pessoas cujo patrimônio excede 5 bilhões de yuans (750 milhões de dólares americanos) cresceu para um recorde de 1.529 pessoas, superando significativamente o máximo anterior de 1.460 pessoas registrado em 2021.

Lian Wenfeng, fundador da startup de IA DeepSeek, estreou na sétima posição com uma fortuna estimada em US$ 41,7 bilhões — um dos 263 novatos, a maioria dos quais vieram de setores como semicondutores, IA e robótica.

Sua riqueza aumentou graças ao modelo de raciocínio R1 da DeepSeek, que causou um furor no setor no ano passado e desencadeou uma venda de ações de tecnologia americanas.

A composição desta lista este ano refletiu o conceito de 'economia de duas velocidades' da China, onde os patrimônios tecnológicos cresceram em contraste com a diminuição da riqueza tradicional, observou Rupert Hugenwerf, pesquisador sênior do Instituto de Pesquisa Hurun, editor desta lista.

Dos 100 principais, 60% construíram sua fortuna em setores que a China definiu no plano lançado em 2015 para alcançar a liderança tecnológica em dez anos.

Hugenwerf declarou em um comunicado de imprensa: 'Este foi o ano em que 'Made in China 2025' se tornou realidade.'

Zhang Yiming, fundador da ByteDance e a pessoa mais rica da China em 2024, recuperou o primeiro lugar com um patrimônio estimado de US$ 99,7 bilhões — um recorde para esta lista. Ele ultrapassou John Shanshan, fundador da Nongfu Spring, conhecido como o 'Rei da Água Engarrafada'.

A ByteDance, que inclui TikTok e Douyin, enfrentou crescente pressão regulatória em todo o mundo, mas seu chatbot de IA Doubao teve quase 420 milhões de usuários ativos mensais, superando significativamente os concorrentes locais.

Robin Zeng da CATL, Pony Ma da Tencent, William Ding da NetEase e Chen Tianshi da Cambricon também entraram no top 10.

Relata-se que a DeepSeek está próxima de concluir uma nova rodada de financiamento de 100 bilhões de yuans — um recorde para a indústria de IA chinesa — e isso pode avaliar a empresa em cerca de 500 bilhões de yuans.

A lista das mulheres mais ricas da China da Hurun, publicada na quarta-feira, mostrou que Zhou Cunfan, fundadora da fabricante de telas sensíveis Lens Technology, manteve o primeiro lugar com um patrimônio de US$ 18,9 bilhões.

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