Os modelos chineses de inteligência artificial ganharam usuários, reduziram a distância técnica e passaram a ser citados como alternativa viável aos americanos. A receita, porém, não acompanhou. Um relatório do Rhodium Group divulgado em 17 de setembro estima que sete dos principais desenvolvedores chineses de modelos somam, juntos, cerca de 10% do que OpenAI e Anthropic faturam.

Os números do levantamento, referentes ao período entre março e agosto deste ano, apontam receita recorrente anual de aproximadamente US$ 10,5 bilhões para o grupo chinês. Do lado americano, OpenAI e Anthropic somam mais de US$ 100 bilhões. Na distribuição interna do bloco chinês, a ByteDance lidera com cerca de US$ 4 bilhões, seguida pelo Alibaba, com US$ 2,4 bilhões, e pela Z.ai, antiga Zhipu, com US$ 1,8 bilhão. A Moonshot AI aparece com US$ 1 bilhão, a MiniMax com US$ 800 milhões e a DeepSeek — a empresa que mais chamou atenção internacional nos últimos dois anos — com apenas US$ 500 milhões. A Kuaishou, dona do gerador de vídeo Kling, completa a lista.

O contraste mais agudo do relatório está nos múltiplos de avaliação. A DeepSeek negocia a cerca de 163 vezes sua receita recorrente e a Moonshot a 50 vezes, enquanto OpenAI e Anthropic ficam em 34 e 21 vezes, respectivamente. A DeepSeek vinha sendo avaliada em torno de US$ 74 bilhões em captação em andamento e se preparava para abrir capital no STAR Market, em Xangai. A Moonshot protocolou pedido confidencial de oferta pública em Hong Kong. A explicação para o descompasso passa pelo preço: os laboratórios chineses cobram significativamente menos por token, o que amplia a adoção e comprime a receita.

Logan Wright, sócio do Rhodium Group, avaliou que restrições de financiamento podem limitar a capacidade dos laboratórios chineses de fronteira de se expandirem, e que essas empresas estão fortemente dependentes de um clima favorável no mercado acionário. Ele observou ainda que mais de 60% do investimento em participações acionárias em chips e servidores de IA na China veio de fontes ligadas ao Estado — dinheiro que foi majoritariamente para infraestrutura computacional, não para os desenvolvedores de modelos, que seguem dependendo de capital privado. O relatório enquadra o quadro como risco de bolha: o entusiasmo dos investidores permanece intenso enquanto a receita fica muito aquém da narrativa de paridade tecnológica entre os dois países.