Almost Timely News: 🗞️ A Maior Coisa Que Faltou na MAICON 2025 (2025-10-19)

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O Grande Destaque

👉 Assista à minha sessão na MAICON 2025, Do Texto ao Vídeo em Segundos, uma palestra sobre geração de vídeo por IA!

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100% desta newsletter desta semana foi gerado por mim, o humano. Você verá diversas saídas de IA no vídeo, especialmente na análise. Descubra por que este tipo de divulgação é uma boa ideia e pode ser exigido em breve para qualquer pessoa que faça negócios de alguma forma com a UE.

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O Que Está na Minha Mente: A Maior Coisa Que Faltou na MAICON 2025

O que estava faltando na MAICON?

Esta semana, tive o privilégio e o prazer de falar na Marketing AI Conference (MAICON) em Cleveland, Ohio, juntamente com minha CEO, parceira de negócios e amiga de uma década, Katie Robbert. Na terça-feira, conduzimos um workshop sobre o uso de IA para análise de dados. Na quarta-feira, entramos para uma sessão de última hora intitulada “Do Texto ao Vídeo em Segundos“.

Esta sessão foi originalmente programada para Joshua Xu, da HeyGen, mas surgiu um compromisso de última hora. Quando os organizadores da conferência perguntaram se poderíamos preencher a lacuna, agarramos a chance. Olhei para a descrição da sessão e fiquei fascinado – seria um desafio divertido. Criação de conteúdo, geração de vídeo e multimídia não são as áreas pelas quais a Trust Insights ou eu somos tipicamente conhecidos. Somos reconhecidos por análise, estratégia de IA e um profundo entendimento técnico de como os sistemas de IA funcionam. Estou feliz com essa reputação; são coisas nas quais as pessoas estão dispostas a investir, e a base de qualquer bom negócio é algo que as pessoas queiram comprar.

Mas não é só isso que fazemos, e não é só isso que somos. Quando essa oportunidade surgiu, foi um desafio fantástico pegar a descrição da sessão existente e dar o nosso toque nela. Entregamos a sessão, e foi muito divertido. Ilustramos como a criatividade combinada com o conhecimento técnico pode maximizar as saídas dos sistemas de IA generativa, trazendo a expertise de Katie em produção de filmes, bem como em governança de dados, juntamente com meu conhecimento do cenário.

É claro que, naquela mesma noite, o Google lançou uma nova versão de seu modelo de vídeo Veo, o Veo 3.1. É sempre engraçado quando você declara algo como o “mais recente e melhor,” e literalmente quatro horas depois, algo novo aparece.

No entanto, como alguém que conhece bem o espaço da IA, o que mais me chamou a atenção foi o que não estava presente na MAICON 2025.

O Panda de 400 Quilos na Sala

Não faltou discussão sobre IA em geral. Palestrantes do Meta e do Google estavam presentes. As conversas giravam em torno de ChatGPT, Gemini do Google, Claude da Anthropic, e vários fornecedores que se integram a esses líderes de mercado.

Mas houve uma omissão gritante nas conversas na MAICON, tanto no nível das sessões quanto no nível dos participantes. Em discussões privadas, houve um reconhecimento tácito dessa omissão, citando uma variedade de razões geopolíticas, orçamentárias, reputacionais e de confiança complicadas.

Então, qual era o panda de 400 quilos que não foi discutido na sala e nas sessões?

A China.

A IA chinesa esteve visivelmente ausente de todas as discussões. Acho que não ouvi um único modelo chinês mencionado além dos que eu trouxe. No entanto, a China é um dos líderes mundiais em IA generativa. Seus laboratórios estão produzindo modelos em um ritmo insano, e esses modelos são muito, muito bons. Alguns são de ponta (state-of-the-art), como o DeepSeek V3.2. Se você olhar para rankings como o LMArena, notará nomes de modelos intrigantes que raramente surgem em conversas focadas no Ocidente: GLM da Zhipu AI, Hunyuan da Tencent, ou SeeDream da ByteDance, a empresa controladora do TikTok.

Muitos modelos de alta qualidade e alta capacidade pontuam no topo dos rankings, mas no que considero uma das melhores conferências de IA para negócios, eles não foram sequer um sussurro. Era como se todos tivessem concordado coletivamente em falar apenas sobre OpenAI, Anthropic, Google e Meta. Para ser claro, não houve uma grande conspiração ou intenção maliciosa. Foi simplesmente uma ausência notória. Qual é a causa?

Como em tudo que é tão grande, existem múltiplas razões.

Cinco Razões do Porquê

Não há uma única causa. É um caldeirão interessante de múltiplas causas sobrepostas pelas quais as pessoas se esquecem de que metade dos modelos de IA que lideram as tabelas são chineses.

1. Preocupações com a Privacidade de Dados

Existe uma percepção, certa ou errada, de que usar modelos de IA chineses é inerentemente mais perigoso do que usar os ocidentais. Há alguma verdade nisso quando se trata de privacidade de dados — se você estiver usando modelos de IA chineses hospedados por empresas chinesas dentro da República Popular da China. Ao usar esses serviços, especialmente os gratuitos, você está 100% entregando seus dados a uma entidade estrangeira. Se você está sujeito a leis de segurança de dados, não deve usar modelos hospedados naquele país.

Mas isso não é diferente de usar algumas IAs ocidentais, como a IA da Meta ou o Grok da xAI. Você não tem expectativa de privacidade lá, e elas são tão propensas a entregar dados ao governo dos EUA quanto uma empresa como a DeepSeek é ao governo chinês. Os líderes de tecnologia americanos estão tão à vontade com o governo americano quanto os líderes de tecnologia chineses estão com o governo chinês. Uma das regras cardeais da privacidade de dados é: se você não está pagando, você é o produto.

Todas as empresas de IA, em qualquer lugar do planeta, entregarão dados a um governo quando solicitadas legalmente. Está nos termos de serviço de todos — elas têm que fazê-lo.

Então, como você protege seus dados?

A única maneira de proteger dados altamente sensíveis em um ambiente comercial é através de APIs de retenção zero de dados (zero data retention), onde o provedor não registra nada. Se o provedor diz que tem retenção zero de dados, isso significa que quando chega um pedido legal por dados, o provedor pode dizer: Bem, nós não temos nenhum. Desculpe, não registramos nada. É assim que a maioria dos serviços de VPN realmente bons e reputáveis funciona. Eles dizem: Não registramos nada, então não há nada que possamos entregar a quem vier bater à porta.

O nível máximo de proteção, no entanto, é executar modelos de IA locais que você baixa em seu próprio computador. Lembre-se, não existe ”computação em nuvem” — é literalmente o computador de outra pessoa. Se os dados nunca saem do seu controle, eles estão tão seguros quanto o resto da sua máquina.

Você PODE usar modelos chineses com segurança se eles estiverem rodando em infraestrutura em que você confia. Isso, quando apresentado aos céticos, provoca o próximo tópico.

2. A Realidade da Censura

Muitas pessoas acreditam que os modelos chineses são censurados para dar respostas inadequadas ou incorretas. Há censura nos modelos chineses, sem dúvida. Pergunte a um sobre a Praça Tiananmen, e você receberá uma recusa ou a linha oficial do partido. Você não pode perguntar ao Deepseek sobre isso.

Mas também há censura nos modelos ocidentais. O Gemini do Google é famoso por se recusar até mesmo a tocar em política. Sam Altman foi criticado na semana passada por dizer que o ChatGPT começaria a permitir que usuários adultos gerassem conteúdo ‘spicy’ (picante). Eu não tenho objeção pessoal a isso, desde que existam proteções de segurança para usuários que não são adultos legalmente competentes. A realidade é que, para os modelos ocidentais, há muita censura.

Chineses ou não, quase todos os modelos de IA têm restrições embutidas, muitas delas por um bom motivo. Todo país tem o direito de regulamentar sua IA à medida que é usada dentro de suas fronteiras; não há nada inerentemente errado nisso. Mas reconheça que todo país tenta censurar sua IA de alguma forma. Pelo que sei, não há país no planeta que tenha fabricantes de modelos de IA que não tentem influenciar esses fabricantes de alguma maneira.

Eu argumentaria que ter acesso a modelos de fora da sua geografia é uma COISA BOA; o governo federal americano tem pressionado os fabricantes de modelos de IA para criar modelos que sejam favoráveis ao seu ponto de vista, como classificar os atuais funcionários eleitos como os melhores de todos para qualquer consulta específica. (Brookings Institute). Ter um consórcio de diferentes modelos de diferentes origens nacionais pode lhe dar um conjunto de respostas mais matizado, da mesma forma que ler fontes de notícias fora do seu país de origem pode lhe dar uma visão mais matizada dos eventos, mesmo dentro do seu país.

3. A Produção Prolífica de Modelos

A China é absolutamente prolífica na produção em massa de modelos de IA. Existem dezenas de milhares de modelos de alto desempenho que são fantásticos, e pode ser avassalador escolher. Eles às vezes têm nomes obscuros, como o modelo Qwen da Alibaba, que frequentemente vem com nomes como Qwen3-235B-A30B. Claramente, ninguém do marketing de produto pôs as mãos nesse aí. A China fez disso uma prioridade nacional desenvolver o máximo de modelos de ponta possível, e há muito mais deles do que nos EUA.

Portanto, uma das razões pelas quais as pessoas podem evitar modelos chineses para IA é simplesmente devido ao volume avassalador deles.

4. Modelos de Negócios Conflitantes

Este é o momento Jerry Maguire. Mostre-me o dinheiro. O pessoal do Vale do Silício não gosta de falar sobre modelos chineses porque a maioria das empresas chinesas oferece seus modelos de graça. Você pode baixá-los e, se tiver o hardware, pode executá-los e não pagar nada a ninguém, exceto à sua companhia de eletricidade. Isso está em um contraste gritante com o modelo de negócios das empresas de IA ocidentais, que é focado em fazer os usuários pagarem por serviços em níveis cada vez maiores — do ChatGPT Plus ao Enterprise, do Gemini Pro ao Ultra.

Investidores despejaram quantias ridículas de dinheiro em empresas de IA ocidentais e precisam ver um retorno. A IA tem que gerar grandes lucros, e você não pode fazer isso quando seus concorrentes estão entregando a loja.

Por que a China está fazendo isso? A China está jogando o jogo de longo prazo. Por ordem do governo, suas empresas distribuem modelos para evitar o bloqueio global a IA de um único país. É de interesse nacional deles não depender de empresas americanas de IA, e é de interesse nacional que outros adotem seus modelos.

Se uma nação em desenvolvimento tem que escolher entre pagar muito dinheiro à OpenAI ou usar os modelos gratuitos da Alibaba com resultados quase tão bons, a escolha é óbvia. O mesmo se aplica a qualquer empresa que tenha orçamentos pequenos, mas queira os benefícios de uma grande IA. Em grandes provedores de infraestrutura, os modelos chineses geralmente estão disponíveis por uma pequena fração do custo dos modelos ocidentais.

Por exemplo, o Anthropic Claude Sonnet 4.5, um excelente modelo, custa de US$ 3 a US$ 6 por milhão de tokens de entrada, e de US$ 15 a US$ 22 por milhão de tokens de saída. Em uma única sessão de codificação, você pode facilmente acumular 100 milhões de tokens de uso, o que leva a contas enormes. O muito comparável Zhipu GLM 4.6? US$ 0,60 por milhão de token de entrada e US$ 1,90 por milhão de token de saída, uma diferença de 86-91% mais barato para um desempenho comparável, e isso se você estiver rodando no hardware de outra pessoa. Se você estiver rodando em sua própria infraestrutura? É o preço da eletricidade e do computador em que você está rodando.

Mas essa é uma enorme diferença de preço. O Vale do Silício não consegue ganhar dinheiro a esses preços. Os investidores ficarão muito insatisfeitos com empresas que oferecem esses preços aos usuários. E, portanto, uma grande parte do motivo pelo qual ninguém fala sobre a IA chinesa é porque ninguém quer admitir que a IA de ponta está disponível literalmente por centavos de dólar.

5. A Verdade Inconveniente: Viés

O último elefante na sala é uma mistura tóxica de racismo e xenofobia. Há um viés implícito, e talvez às vezes explícito, em jogo. Quando você olha para os líderes em IA e os sobrenomes nos principais artigos de IA, eles frequentemente não são de origem ocidental e branca. Sobrenomes codificados como chineses e afiliações com universidades chinesas são muito comuns.

Apenas pela dinâmica populacional, a China produziria de quatro a cinco vezes mais PhDs do que a América, mesmo com investimento igual em educação — o que não é o caso. A América está investindo muito menos em educação e investindo muito menos em programas de matemática e ciências para criar um pipeline dos melhores especialistas em IA para os próximos anos. Combine isso com os diferentes valores nacionais atribuídos à educação e ao rigor acadêmico, e você obtém disparidades gritantes em quem gera o maior poder intelectual para construir IA de ponta. A realidade é que a China está produzindo algumas das melhores IAs porque está produzindo as melhores pessoas qualificadas em matemática e ciências para alimentar essa IA, e tem feito isso por anos.

De acordo com a OCDE, em 2022 no Programa Internacional de Avaliação de Estudantes, os estudantes chineses obtiveram pontuações médias de 552 em matemática, 543 em ciências e 510 em leitura. Os estudantes dos EUA obtiveram pontuações médias de 465, 499 e 504, respectivamente, colocando os EUA bem abaixo da média da OCDE em dezenas de nações, nem de longe competitivos com a China, Taiwan ou Singapura. Os estudantes dos Estados Unidos têm um desempenho dramaticamente inferior e ficam abaixo até mesmo da média.

Essas realidades básicas se manifestam como uma sensação de racismo e xenofobia, tanto em nível governamental quanto em níveis individual e organizacional. Desde políticos que descrevem a China como uma nação de camponeses (o que não é o caso há décadas) até pessoas ocidentais que expressam desconforto até mesmo ao pronunciar nomes do Leste Asiático, essas atitudes bloqueiam mentalmente as pessoas de avaliar modelos e tecnologia de IA chinesa — o que, por sua vez, as impede de sequer pensar que esses modelos podem ser soluções ótimas, acessíveis e de alto desempenho para seus desafios de IA.

E Daí?

Essa é uma longa explicação do porquê não vimos modelos chineses na MAICON. Mas não há muito que você possa fazer apenas com essa informação, a não ser estar ciente de que os modelos de IA chineses existem e são pares de seus equivalentes ocidentais a custos frequentemente dramaticamente mais baixos. Vamos aumentar a aposta e fazer a pergunta favorita de Katie: e daí? O que fazemos com essa informação?

Para fazer isso, precisamos abordar um processo de três etapas.

Saiba o que está disponível
Conheça suas opções para executá-lo com segurança
Saiba como usá-los

Etapa 1: O Que Está Disponível?

Com centenas de milhares de modelos de IA chineses para escolher, é difícil descobrir quais devemos usar, se quisermos usá-los.

Os grandes laboratórios de IA chineses, sem surpresa, espelham sua indústria de tecnologia da mesma forma que os principais laboratórios ocidentais espelham a indústria de tecnologia ocidental. Gigantes digitais como Alibaba, Tencent e ByteDance têm modelos líderes de mercado porque possuem estoques de dados líderes de mercado de usuários. Da mesma forma que empresas como Meta e Google têm modelos de classe mundial porque têm quantidades de dados de classe mundial que coletaram das pessoas, às vezes sem sua permissão.

Vamos fazer um tour rápido pelos modelos de IA chineses disponíveis para nós.

Para geração de texto — muito parecido com o que você faz com o ChatGPT — você tem uma fartura de opções. Se você tiver o hardware ou um provedor de infraestrutura que o ofereça, os modelos da DeepSeek são competitivos com o ChatGPT. Os modelos da DeepSeek são gigantescos em tamanho; você quase certamente vai querer executá-los nos servidores de outra pessoa.

Se você quer algo que possa rodar em um notebook potente, os modelos Qwen da Alibaba estão entre os melhores. O Qwen3-Next-30B-A3B-Instruct (diga isso 3 vezes rápido) é um modelo incrivelmente rápido e inteligente para uso diário. O Qwen3 Coder é considerado um dos melhores modelos abertos para codificação local — é rápido e inteligente.

Para gerar imagens, o Tencent Hunyuan Image 3.0 e o Bytedance SeeDream são líderes de ranking que geram imagens e gráficos realistas e excelentes. O Hunyuan Image até excede a geração de imagens Gemini do Google em termos de classificações nos rankings. Para edição de imagens, o Nano Banana do Google lidera as tabelas, mas o SeeDream está em segundo lugar imediato.

Para gerar vídeo, o WAN 2.2 da Alibaba atualmente lidera o grupo em termos de pesos abertos (open weights), seguido de perto pelo Hunyuan Video. Existem outros modelos chineses, do WAN 2.5 ao Kling ao Hailuo, que pontuam mais alto, mas não estão disponíveis como modelos de pesos abertos.

Etapa 2: Onde Executá-lo

Esta é a parte mais desafiadora e depende de várias coisas — orçamento e velocidade sendo os principais. Se você se preocupa com a velocidade, alugar um modelo chinês em um provedor de infraestrutura é provavelmente sua melhor escolha, e você pode escolher entre provedores de infraestrutura em sua região.

Isso é importante porque os provedores de infraestrutura em sua região devem cumprir as leis de privacidade de dados e leis de computação de sua região, et cetera. Eu uso Groq (sem relação com a IA de Elon Musk) e DeepInfra com frequência; Groq tem alguns dos serviços de modelos mais rápidos, mas tem suporte limitado a modelos. O DeepInfra é mais lento, mas tem mais variedade em termos de modelos.

Se você se preocupa com a privacidade, rodar modelos em sua própria máquina é sua melhor aposta. É aqui que as coisas ficam complicadas — o que você pode rodar depende do hardware que você tem. Eu cobri isso longamente no início deste ano em meu guia introdutório para começar com modelos abertos, mas o resultado final é este:

Você tem que saber quanta memória de VÍDEO seu computador tem disponível
- A menos que você esteja usando um Mac da série M, caso em que você tem que saber quanta memória total livre seu Mac tem disponível
Você tem que saber o nível de precisão com que se preocupa, pois os modelos vêm com diferentes níveis de precisão. Quanto mais preciso o modelo, mais memória ele ocupa
Você precisa de software de hospedagem de modelos, como LM Studio, AnythingLLM, llama.cpp, etc., para rodar os modelos porque eles são pouco mais do que bancos de dados realmente grandes

Se você se preocupa com o custo, faça as contas para o que faz mais sentido para você. Olhe para grandes provedores de infraestrutura e veja quais são seus custos de token para entrada e saída. Olhe para o que seu hardware atual pode suportar e, se não puder suportar os tipos de modelos que você deseja, então olhe para o custo de atualização.

Etapa 3: Saiba Como Usá-los

Depois de identificar o que está disponível e onde você deseja rodar seus modelos, a etapa final no processo é determinar como você usará os modelos. Quais tarefas você está procurando realizar? Quais são esses casos de uso? Especialmente para modelos de pesos abertos que tendem a ser menores, das sete principais categorias de casos de uso para IA generativa, eles executam a maioria delas muito bem.

E como um lembrete, essas sete categorias de casos de uso são extração, classificação, sumarização, reescrita, síntese, resposta a perguntas e geração.

As chances são de que você vai querer usar modelos de pesos abertos de uma das duas maneiras:

Como um agente de chat direto. Isso é semelhante a como você usa o ChatGPT, e isso significa que você vai querer uma interface focada em chat. LM Studio e AnythingLLM são excelentes escolhas para isso.
Como um motor para outras ferramentas. Isso é semelhante a usar um provedor de API como a plataforma da OpenAI, as APIs Vertex do Google, ou outros sistemas semelhantes. LM Studio, llama.cpp e Ollama são excelentes escolhas para isso.

Com base em seus casos de uso, você escolherá uma dessas duas rotas. Se você estiver usando um Mac, o LM Studio é provavelmente sua melhor escolha porque suporta nativamente o formato de modelo MLX do Mac, um formato otimizado para Macs.

No exemplo de vídeo para a newsletter desta semana, eu uso o Qwen3-Coder-30B-A3B como modelo de exemplo juntamente com a ferramenta de codificação Cline. Eu também mostro meu truque favorito — modelos locais que são pequenos não são os mais inteligentes, mas você pode planejar com um modelo grande e implementar com um modelo pequeno, um princípio do meu novo livro, Almost Timeless. (Princípio 27: planeje grande, aja pequeno)

Conclusão

A MAICON 2025 foi uma experiência incrível, para ser claro. É um dos meus eventos favoritos para participar, e eu recomendo fortemente que você o frequente se quiser interagir com pessoas profundamente engajadas em fazer a IA funcionar. A omissão de todas as coisas China não é uma acusação de que a conferência seja de alguma forma intencionalmente tendenciosa ou ignorante — é uma acusação ao campo de IA ocidental como um todo. É uma acusação de um ponto de vista muito ocidental nos seres humanos na América e no Ocidente.

Enfiar a cabeça na areia e fingir que o maior concorrente mundial em IA não existe e suas tecnologias não existem é tolice. Fazer alegações de que a tecnologia é inferior ou não funcional é intelectualmente desonesto, na melhor das hipóteses. Como eu disse, há preocupações válidas e legítimas sobre o uso de qualquer plataforma de software que opere fora da República Popular da China. Mas os modelos em si são tão de ponta quanto seus equivalentes ocidentais, e o profissional de IA completo deve estar familiarizado com todas as principais tecnologias do mundo.

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