Os Estados Unidos comprometeram em 2025 cerca de 23 vezes mais capital privado em inteligência artificial do que a China, segundo o Índice de IA da Universidade Stanford. A distância no dinheiro contrasta com uma corrida tecnológica em que as empresas chinesas vêm encurtando a vantagem americana para uma questão de meses.
O centro dessa disputa é o chamado autoaperfeiçoamento recursivo, a capacidade de um sistema entrar num ciclo automático de melhorar a si mesmo sem intervenção humana. O conceito foi batizado de explosão de inteligência há 61 anos pelo matemático britânico Jack Good, e desde então é tratado como o santo graal do setor.
A lógica que move as empresas é a de que a primeira a alcançar esse estágio abriria uma vantagem inalcançável sobre as concorrentes. Foi com esse argumento que a Anthropic, empresa de inteligência artificial dos Estados Unidos e criadora do Claude, afirmou na semana passada estar cada vez mais perto do objetivo, segundo reportagem do South China Morning Post.
A companhia atribuiu o avanço a modelos recentes como o Mythos, que segundo a empresa foi liberado ao público na terça-feira. A Anthropic também defendeu que exista a opção de pausar globalmente o desenvolvimento de IA diante do risco de perda de controle, fala que parte de seus críticos classifica como jogada de marketing.
Do outro lado do Pacífico, desenvolvedores chineses passaram a falar abertamente em autoevolução. Luo Fuli, desenvolvedora-chefe do modelo MiMo, da chinesa Xiaomi, disse em março no Fórum Zhongguancun, em Pequim, que essa será a maior tendência do próximo ano, e afirmou ter encurtado sua própria previsão de três a cinco anos para algo entre um e dois.
A MiniMax, empresa chinesa listada em Hong Kong, descreveu seu modelo M3 como capaz de reproduzir sozinho um artigo acadêmico premiado depois de rodar de forma autônoma por quase 12 horas. O presidente-executivo da MiniMax, Yan Junjie, disse que a velocidade de autoevolução do modelo deve acelerar ainda este ano.
Os ganhos chineses vêm sobretudo da programação autônoma, área em que os modelos do país mais rapidamente se aproximaram dos americanos. Modelos como o Claude ainda lideram em capacidade geral de código, mas indicadores do setor mostram a diferença reduzida a poucos meses.
Sob restrições americanas ao acesso a chips de ponta, as empresas chinesas concentraram seus primeiros experimentos na otimização de kernels, o código que comanda o uso do hardware. Pesquisadores da ByteDance e da Universidade Tsinghua relataram em fevereiro um agente capaz de automatizar essa tarefa no ecossistema CUDA, da Nvidia, num processo 100% mais rápido que os métodos anteriores.
A própria MiniMax afirmou que o M3 otimizou em cerca de 24 horas um kernel de multiplicação de matrizes em chips da Nvidia, trabalho que exigiria duas semanas de uma equipe humana. A Alibaba, por sua vez, disse que seu modelo Qwen3.7-Max otimizou um kernel em sua plataforma própria de processamento em torno de 35 horas, dez vezes mais rápido que o convencional.
O entusiasmo encontra resistência entre pesquisadores. Xu Weixian, pesquisador de inteligência artificial da Universidade Jiao Tong de Xangai, observa que ninguém definiu de forma clara o que conta como uma descoberta realmente nova, e lembra que, com exceção da DeepSeek, as grandes empresas não submetem suas alegações a revisão por pares.
Para Xu, um sistema pode processar enormes volumes de informação e parecer ter deduzido algo inédito quando, na prática, chegou a algo que humanos também alcançariam. A dúvida central é se automatizar experimentos e a escrita de código equivale de fato a acelerar a pesquisa de ponta.
A própria Anthropic reconheceu haver uma distância grande entre a capacidade do Claude de cumprir tarefas de pesquisa e a de definir sozinho quais objetivos perseguir. A empresa apontou que o discernimento humano sobre quais problemas importam segue sendo uma vantagem, ao menos por enquanto.
O engenheiro de inteligência artificial Benjamin Pou, da empresa de educação em programação KTBYTE, de Hong Kong, vê interesse comercial no uso do fantasma da autoevolução. Segundo ele, as desenvolvedoras de modelos buscam ampliar sua exposição nos mercados de capitais, enquanto os sistemas ainda fazem coisas sem relação com o problema inicial.
Alan Chan, pesquisador do Centre for the Governance of AI, de Londres, afirma que o campo ainda engatinha e carece de métricas concretas. Ele cita como exemplo as alegações cada vez mais comuns sobre a fatia de código interno escrita por máquinas.
A Anthropic informou que mais de 80% do código incorporado à sua base em maio foi escrito pelo Claude. A chinesa Tencent, dona do modelo Hunyuan, diz que a imensa maioria de seu código já é gerada por inteligência artificial.
Uma consulta a 130 funcionários da Anthropic apontou salto estimado de quatro vezes na produtividade com o uso do Mythos. Diego Rojas, ex-engenheiro da chinesa Zhipu AI, criadora dos modelos GLM, avalia que a autoevolução é questão de quando, e não de se, e nos Estados Unidos as iniciantes Recursive Superintelligence e Ricursive Intelligence, ambas com poucos meses de vida, já valem mais de 4 bilhões de dólares cada.
A corrida revela menos sobre máquinas conscientes e mais sobre a disputa por hegemonia tecnológica entre as duas maiores economias do mundo. Mesmo investindo uma fração do capital americano, a China sustenta o avanço apostando em eficiência e em cadeias próprias de chips, num movimento que aponta para uma ordem tecnológica multipolar.
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