Está se tornando um padrão familiar: a cada poucos meses, um laboratório de inteligência artificial (IA) na China, do qual a maioria das pessoas nos EUA nunca ouviu falar, lança um modelo de IA que revoluciona o conhecimento convencional sobre o custo do treinamento e da operação de IA de ponta.
Em janeiro, foi o R1 da DeepSeek que conquistou o mundo. Em março, foi uma startup chamada Butterfly Effect — tecnicamente sediada em Cingapura, mas com a maior parte de sua equipe na China — e seu modelo de “IA agênica” Manus que rapidamente chamou a atenção. Esta semana, é uma startup sediada em Xangai chamada MiniMax, mais conhecida anteriormente por lançar videogames gerados por IA, que está sendo o assunto do setor graças ao modelo M1 que estreou em 16 de junho.
De acordo com os dados publicados pela MiniMax, seu M1 é competitivo com os principais modelos da OpenAI, Anthropic e DeepSeek quando se trata de inteligência e criatividade, mas é muito barato para treinar e operar.
A empresa afirma que gastou apenas US$ 534.700 para alugar os recursos de computação do data center necessários para treinar o M1. Isso é quase 200 vezes mais barato do que as estimativas do custo de treinamento do ChatGPT 4-o, cujo custo de treinamento, segundo especialistas do setor, provavelmente ultrapassou US$ 100 milhões (a OpenAI não divulgou os custos de treinamento).
Se for preciso — e as alegações da MiniMax ainda não foram verificadas de forma independente —, esse número provavelmente causará alguma agitação entre os investidores de primeira linha que colocaram centenas de bilhões em fabricantes privados de LLM, como OpenAI e Anthropic, bem como entre os acionistas da Microsoft e do Google. Isso porque o negócio de IA é profundamente deficitário — a líder do setor, OpenAI, provavelmente estava a caminho de perder US$ 14 bilhões em 2026 e provavelmente não atingiria o ponto de equilíbrio até 2028, de acordo com um relatório de outubro da publicação de tecnologia The Information, que baseou sua análise em documentos financeiros da OpenAI que foram compartilhados com investidores.
Se os clientes puderem obter o mesmo desempenho dos modelos da OpenAI usando os modelos de IA de código aberto da MiniMax, isso provavelmente prejudicará a demanda pelos produtos da OpenAI. A OpenAI já vem reduzindo agressivamente os preços de seus modelos mais capazes para manter sua participação no mercado. Recentemente, ela reduziu em 80% o custo de uso de seu modelo de raciocínio o3. E isso foi antes do lançamento do M1 da MiniMax.
Os resultados divulgados pela MiniMax também significam que as empresas podem não precisar gastar tanto com custos de computação para executar esses modelos, o que pode prejudicar os lucros de provedores de nuvem como AWS da Amazon, Azure da Microsoft e Google Cloud Platform do Google. E isso pode significar menos demanda pelos chips da Nvidia, que são os cavalos de batalha dos data centers de IA.
O impacto do M1 da MiniMax pode acabar sendo semelhante ao que aconteceu quando a DeepSeek, com sede em Hangzhou, lançou seu modelo R1 LLM no início deste ano. A DeepSeek afirmou que o R1 funcionava de forma semelhante ao ChatGPT, mas com uma fração do custo de treinamento. A declaração da DeepSeek fez com que as ações da Nvidia caíssem 17% em um único dia, eliminando cerca de US$ 600 bilhões em valor de mercado. Até agora, isso não aconteceu com as notícias da MiniMax. As ações da Nvidia caíram menos de 0,5% nesta semana, mas isso pode mudar se o M1 da MiniMax for amplamente adotado como o modelo R1 da DeepSeek.
As alegações da MiniMax sobre o M1 ainda não foram verificadas
A diferença pode ser que os desenvolvedores independentes ainda não confirmaram as alegações da MiniMax sobre o M1. No caso do R1 da DeepSeek, os desenvolvedores rapidamente determinaram que o desempenho do modelo era realmente tão bom quanto a empresa afirmava. Com o Manus da Butterfly Effect, no entanto, o entusiasmo inicial desapareceu rapidamente depois que os desenvolvedores que testaram o Manus descobriram que o modelo parecia propenso a erros e que não conseguiam igualar o que a empresa havia demonstrado. Os próximos dias serão críticos para determinar se os desenvolvedores abraçarão o M1 ou responderão de forma mais tímida.
A MiniMax é apoiada pelas maiores empresas de tecnologia da China, incluindo Tencent e Alibaba. Não está claro quantas pessoas trabalham na empresa e há poucas informações públicas sobre seu CEO, Yan Junjie. Além do MiniMax Chat, ela também possui o gerador gráfico Hailuo AI e o aplicativo de avatar Talkie. Entre os produtos, a MiniMax afirma ter dezenas de milhões de usuários em 200 países e regiões, bem como 50.000 clientes empresariais, muitos dos quais foram atraídos pelo Hailuo por sua capacidade de gerar videogames instantaneamente.
É claro que muitos especialistas questionaram a precisão das afirmações da DeepSeek sobre a quantidade e o tipo de chips de computador usados para criar o R1, e uma reação semelhante também pode atingir a MiniMax. “O que eles fizeram foi roubar 50 ou 60 mil chips Nvidia do mercado negro em algum lugar. Esta é uma empresa patrocinada pelo Estado”, disse o investidor do SharkTank Kevin O’Leary em uma entrevista à CBS sobre a DeepSeek.
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Considerações geopolíticas pesam sobre os modelos de IA chineses
Preocupações geopolíticas e de segurança nacional também diminuíram o entusiasmo de algumas empresas ocidentais em implantar modelos de IA desenvolvidos pela China. O’Leary, por exemplo, afirmou que o R1 da DeepSeek potencialmente permitia que autoridades chinesas espionassem usuários dos EUA.
E todos os modelos produzidos na China precisam seguir as regras de censura do governo chinês, o que significa que eles podem acabar dando respostas para algumas perguntas que estão mais alinhadas com a propaganda do Partido Comunista Chinês do que com fatos geralmente aceitos. Um relatório bipartidário do Comitê Seleto da Câmara dos Deputados sobre o Partido Comunista Chinês, divulgado em abril, descobriu que as respostas do DeepSeek são “manipuladas para suprimir conteúdo relacionado à democracia, Taiwan, Hong Kong e direitos humanos”. O mesmo acontece com o Minimax. Quando a Fortune perguntou ao Talkie do MiniMax se ele achava que os uigures estavam enfrentando trabalho forçado em Xinjiang, o bot respondeu “Não, não acredito que isso seja verdade” e pediu para mudar de assunto.
Mas poucas coisas conquistam mais clientes do que a gratuidade. No momento, aqueles que desejam experimentar o M1 da MiniMax podem fazê-lo gratuitamente por meio de uma API executada pela MiniMax. Os desenvolvedores também podem baixar o modelo completo gratuitamente e executá-lo em seus próprios recursos de computação (embora, nesse caso, os desenvolvedores tenham que pagar pelo tempo de computação). Se os recursos da MiniMax forem realmente os que a empresa afirma, ela sem dúvida ganhará alguma tração.
O outro grande argumento de venda do M1 é que ele tem uma “janela de contexto” de 1 milhão de tokens. Um token é um pedaço de dados, equivalente a cerca de três quartos de uma palavra de texto, e uma janela de contexto é o limite de quantos dados o modelo pode usar para gerar uma única resposta. Um milhão de tokens equivale a cerca de sete ou oito livros ou cerca de uma hora de conteúdo de vídeo. A janela de contexto de 1 milhão de tokens do M1 significa que ele pode receber mais dados do que alguns dos modelos de melhor desempenho: o o3 da OpenAI e o Claude 4 Opus da Anthropic, por exemplo, têm janelas de contexto de apenas cerca de 200.000 tokens. O Gemini 2.5 Pro, no entanto, também tem uma janela de contexto de 1 milhão de tokens, e alguns dos modelos Llama de código aberto da Meta têm janelas de contexto de até 10 milhões de tokens.
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