EUA estão à frente na IA, mas China tem áreas de destaque, diz professor da Universidade de Pequim

Para Xiaotie Deng, professor titular do Centro de Fronteiras da Computação da Universidade de Pequim, os Estados Unidos ainda lideram o desenvolvimento de inteligência artificial no mundo, mas a China tem encontrado áreas nas quais se destaca, como aplicações no mercado financeiro.

"Os Estados Unidos lideraram inicialmente muitas áreas da IA de propósito geral. A China, por sua vez, encontrou oportunidades em setores específicos, como o financeiro, atraindo matemáticos e pesquisadores muito inteligentes para trabalhar em problemas de otimização e desenvolvimento tecnológico", diz.

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Deng será um dos palestrantes do São Paulo Innovation Week (SPIW) na trilha de conteúdos sobre inteligência artificial. O festival, uma parceria entre o Estadão e a Base eventos, vai até sexta-feira, 15, no Pacaembu e na Faap.

Ele obteve seu doutorado pela Universidade de Stanford, mestrado pela Academia Chinesa de Ciências e bacharelado pela Universidade de Tsinghuaé. Hoje, é diretor do centro de pesquisa multi-agente do Instituto de Inteligência Artificial da Universidade de Pequim, diretor do comitê de blockchain da Sociedade Chinesa para Indústria e Matemática Aplicada (CSIAM) e membro da organização científica Academia Europaea, além de membro sênior do Federação Chinesa de Computadores (CCF).

Como exemplo de sucesso da China nos esforços de desenvolvimento de IA generativa, o professor cita o caso do DeepSeek, que surpreendeu o mercado no início de 2025 com um modelo construído com menor investimento do que as ferramentas americanas.

"Eles enxergaram cedo uma oportunidade ligada ao hardware e começaram comprando chips. [...] Então veio a percepção de que esse poder computacional poderia ser aproveitado de forma prática. Eles passaram a utilizá-lo em investimentos financeiros", afirma.

No SPIW, Deng falará sobre a Teoria dos Jogos na era da IA. Ele argumenta que a teoria dos jogos continua essencial na era da IA porque seu conceito central, o equilíbrio de Nash, representa um ideal de sociedade em que diferentes agentes tomam decisões que levam a um estado estável e benéfico para todos. Nesse cenário, ninguém tem incentivo para mudar sua estratégia isoladamente, e o resultado coletivo tende a ser satisfatório. Esse tipo de equilíbrio pressupõe uma certa igualdade de condições entre os participantes do "jogo".

No entanto, os avanços recentes em IA estão rompendo esse equilíbrio ao dar a alguns atores uma capacidade de otimização muito superior, permitindo que dominem o sistema e enfraqueçam os demais. Com a IA de propósito geral, esse efeito pode se intensificar, concentrando poder em poucos e deixando de lado a dinâmica equilibrada entre vários agentes. Por isso, ele defende que o foco no futuro deve ser menos na otimização individual e mais na criação de equilíbrio entre grupos e sociedades, para evitar concentrações excessivas de poder.

Leia a seguir os principais trechos da entrevista.

O que está funcionando e o que pode melhorar na China para o desenvolvimento de LLMs para sistemas de IA generativa?

Tem sido uma surpresa para nós a velocidade do progresso da área de IA tem sido muito alta, mas a ascensão dos LLMs tem sido aguda em muitos aspectos. Muitos deles começaram nos EUA e em outros países tecnológicos. No começo, estávamos tentando perseguir o desenvolvimento nessa direção. O poder computacional, sabemos, é muito importante, e, no começo, os chips não eram tão caros. As pessoas podiam fazer o trabalho seguindo algumas técnicas, tentando desenvolver diferentes LLMs para resolver questões de IA geral. Claro, isso é o que todos estão fazendo. Na China, alguns níveis fizeram processos. De certa forma, ainda está longe do desenvolvimento dos EUA em técnicas de IA generalista. Algumas das ideias na China não se saíram bem. Mas, nos últimos anos, a China fez alguns progressos ao utilizar algo em que somos bons e algo que tem tido algum sucesso, coisas que o mundo tem reconhecido como boas abordagens. Um exemplo é o DeepSeek. Eles enxergaram cedo uma oportunidade ligada ao hardware e começaram comprando chips. Na época, esses chips não eram tão caros quanto hoje, então acabaram investindo pesado nisso. Mais tarde, perceberam que tinham acumulado uma enorme capacidade computacional, quase como quem investe em ouro antes de ele disparar de valor.

Então veio a percepção de que esse poder computacional poderia ser aproveitado de forma prática. Eles passaram a utilizá-lo em investimentos financeiros. Como o sistema financeiro chinês vinha enfrentando dificuldades havia alguns anos, eles começaram, pouco antes do ano passado, a usar esses chips para desenvolver algoritmos e métodos voltados à análise do mercado financeiro. Foi a primeira vez que esse tipo de abordagem teve grande sucesso na China. Não era exatamente uma IA geral, mas uma IA especializada, uma aplicação de poder computacional e técnicas de inteligência artificial ao mercado financeiro. Para mim, esse foi um dos primeiros exemplos realmente claros de como técnicas de IA podem ser extremamente úteis no mundo real. Ao mesmo tempo, empresas como essa precisavam de pessoas capazes de usar a tecnologia. Por isso, passaram a contratar profissionais de IA, ciência da computação e tecnologia computacional para aprender e desenvolver essas técnicas.

A segunda etapa desse desenvolvimento foi contratar matemáticos de alto nível, inclusive alguns dos melhores matemáticos, além de cientistas da computação especializados em computação de alto desempenho. Essa foi a segunda fase do sucesso dessa iniciativa na China. Foi assim que surgiu o que hoje conhecemos como DeepSeek: uma empresa de IA ligada a esse grupo financeiro. Portanto, o sucesso da China nesse caso não veio inicialmente de uma IA geral amplamente aplicada, mas sim do uso da IA para impulsionar o mercado financeiro. E o setor financeiro, provavelmente mais do que muitos outros, sempre utilizou intensamente técnicas avançadas de ciência da computação. Como havia uma forte competição nesse mercado, as técnicas de IA se tornaram extremamente importantes. Ao mesmo tempo, eles conseguiram avançar na direção certa e melhorar continuamente essas tecnologias. Em determinado momento, essas técnicas evoluíram a ponto de também contribuírem para melhorar o desempenho das tecnologias de IA geral. Esse é o processo que acabou dando origem ao que hoje é chamado de DeepSeek.

No ano passado, o DeepSeek chamou a atenção do mundo devido ao seu custo. Neste ano, vimos a Bytedance se destacando globalmente com a IA generativa SeeDance 2.0. Na sua opinião, qual país lidera hoje os avanços da IA: China ou EUA?

Os Estados Unidos ainda lideram o desenvolvimento das melhores tecnologias de IA do mundo em muitos aspectos. Mas as empresas chinesas também encontraram áreas específicas nas quais conseguem se destacar muito bem, e isso é algo importante. Ainda existe muito desenvolvimento sofisticado e inteligente acontecendo nos EUA, e em vários pontos a China continua atrás. Porém, ao mesmo tempo, há setores em que a China avançou rapidamente, especialmente porque pessoas talentosas receberam financiamento e apoio para desenvolver essas tecnologias.

De certa forma, China e Estados Unidos têm trajetórias parecidas, mas com prioridades diferentes. A China tende a focar mais em algumas aplicações específicas nas quais acredita que pode obter vantagens maiores, enquanto os americanos também seguem fortes em suas próprias áreas de excelência. Essa disputa tecnológica está apenas começando, não é um jogo encerrado. E, olhando além de China e EUA, outros países também possuem vantagens próprias e podem se beneficiar dessa nova onda tecnológica de maneiras diferentes e até melhores em determinados setores. Eu suspeito que toda essa competição ainda vai evoluir bastante nos próximos anos.

A China já está criando agentes de IA que podem se expandir globalmente e estar presentes em todo lugar?

A principal vantagem da China, especialmente nos últimos anos, tem sido sua capacidade de engenharia. Os avanços recentes em técnicas de IA e em agentes de IA ainda estão em uma fase muito dinâmica, com muita gente trabalhando nisso. Parte do sucesso depende do aspecto da engenharia, no qual a China pode se sair bem, mas se outros países e os Estados Unidos investirem mais, também poderão se sair bem. Portanto, ainda é um campo em rápido desenvolvimento e que exige muito esforço. Descobrimos que a China pode se sair muito bem em algumas áreas, mas é claro que o jogo foi dominado pelos Estados Unidos, que são muito bem-sucedidos em determinadas áreas e eles atraem excelentes estudantes para trabalhar com eles. Eu espero, sim, que a China se destaque no desenvolvimento de agentes de IA específicos.

Desenvolver IA exige muito dinheiro, e nem todos os países possuem esses recursos. Em países em desenvolvimento, como o Brasil e muitos outros, você acredita que é possível não depender da infraestrutura de outras nações quando falamos de IA?

Hoje, as tecnologias mais avançadas realmente concentram muitos recursos em poucos lugares, especialmente pensando no futuro da indústria. Historicamente, toda revolução industrial começou com tecnologias centrais. Na Inglaterra, por exemplo, houve a máquina a vapor, e, antes disso, dependíamos de força animal, como cavalos. Depois vieram a eletricidade e outras transformações. De fato, países mais ricos acabam tendo vantagens importantes, e possuir riqueza ajuda muito. Mas a própria China, durante muito tempo, não era um país rico em termos financeiros. Para chegar ao nível atual, houve uma combinação de fatores: algum grau de sorte, escolhas estratégicas corretas e, principalmente, investimento em educação.

Nos últimos dez anos na China, meu trabalho esteve muito ligado à educação e à pesquisa. Por isso, vejo que o dinheiro é apenas um dos fatores. O dinheiro é importante, mas provavelmente precisamos trabalhar com outros fatores importantes. A confiança das pessoas nesta comunidade (científica) também seria muito importante.

No São Paulo Innovation Week, o sr. falará sobre teoria dos jogos algorítmica. Por que isso é importante na era da IA?

Quando a IA começou a avançar rapidamente, eu mesmo fiquei em dúvida se a teoria dos jogos ainda continuaria sendo importante. Mas depois percebi que ela permanece extremamente relevante. O conceito central da teoria dos jogos é o equilíbrio (de Nash). Essa ideia representa, de certa forma, um ideal para a sociedade: todos fazendo o melhor para o bem comum, e eventualmente a solução conjunta se torna um conceito de estabilidade, um conceito de solução com o qual as pessoas ficarão felizes, buscando tornar as coisas melhores para todos. Esse é o tipo de mundo que eu imaginaria como desejável.

Porém, os avanços recentes da IA mudaram bastante esse cenário. A IA tornou a capacidade de otimização de alguns indivíduos muito fácil. Eles são tão poderosos em sua própria otimização que enfraquecem a resposta de outras comunidades. Por isso, acredito que a teoria dos jogos continua importante, mas o mundo ideal seria aquele em que diferentes grupos continuam participando do 'jogo' de maneira equilibrada.

Já a IA de propósito geral está mudando as coisas em uma direção diferente. É como se a capacidade de automação de uma pessoa (ou grupo) superasse todas as outras. Então deixa de ser um jogo equilibrado de otimização entre vários agentes e passa a ser uma concentração excessiva de poder computacional e tecnológico. Por isso, acredito que no futuro precisaremos pensar mais em equilíbrio entre comunidades e sociedades, e não apenas na otimização individual de um único ator dominante.

O SPIW acontece pela primeira vez neste ano. Na sua opinião, quão importantes são eventos de inovação como esse para discutir questões globais, disseminar conhecimento científico e conectar empreendedores e investidores?

Esse tipo de evento é extremamente importante. Tradicionalmente, nas universidades, fazemos pesquisa e buscamos financiamento do governo. Quando o trabalho é bom, o governo tende a investir mais nos pesquisadores e nos projetos de qualidade. Mas o governo também procura incentivar empresas e estimular o desenvolvimento industrial, transformando pesquisa em aplicações concretas para a sociedade. Eventos de inovação surgem justamente como resposta a essa necessidade social, porque a inovação se tornou um fator-chave para o desenvolvimento econômico e tecnológico. E hoje, naturalmente, a IA está no centro dessa discussão.

Por isso, eu realmente valorizo o convite dos organizadores para participar do evento como pesquisador universitário. Isso mostra que inovação já não depende apenas de ideias individuais. Hoje, para inovar, também precisamos de recursos financeiros. Sem investimento, é muito difícil desenvolver modelos de linguagem avançados e sistemas de IA geral. Então precisamos reunir diferentes grupos: educadores, pesquisadores, investidores, fundações, profissionais da indústria e pessoas que trabalham com aplicações práticas.

A China encontrou oportunidades para a IA em setores específicos, como o financeiro, atraindo matemáticos e pesquisadores muito inteligentes para trabalhar em problemas de otimização e desenvolvimento tecnológico. Por isso, espero que eventos como esse consigam unir educação, pesquisa e indústria em um esforço conjunto. No fim, o grande desafio é descobrir como fazer a IA geral realmente beneficiar os países e as pessoas.