Os modelos de inteligência artificial (IA) abertos estão avançando no mundo e começam a desafiar sistemas desenvolvidos por empresas como OpenAI e Anthropic, que usam modelos proprietários. Embora ainda não sejam superiores aos principais modelos de código fechado, a diferença de desempenho está diminuindo. A principal vantagem dos modelos abertos é que outras companhias e outros países podem ter acesso à tecnologia, adaptá-la e usá-la em seus próprios computadores e servidores.
O mais famoso desses exemplos é o DeepSeek, que sacudiu a Bolsa americana no começo de 2025 ao mostrar que era possível desenvolver um modelo competitivo gastando uma fração do que as grandes empresas de tecnologia investem. Ao contrário dos sistemas fechados, cujo funcionamento é mantido em grande parte em segredo, os modelos abertos permitem maior acesso à tecnologia e podem ser modificados para diferentes usos. Isso acaba transformando os grandes modelos de linguagem (LLMs) em commodities para a criação de novas aplicações tecnológicas.
Essa disputa entre os modelos totalmente proprietários e os abertos também faz parte da corrida de desenvolvimento da IA mais avançada que acontece entre Estados Unidos e China. Os modelos chineses chamam a atenção pela capacidade de fazer mais com menos recursos. As restrições americanas à venda de chips avançados, como os da Nvidia, levaram as empresas chinesas a buscar formas de tornar seus modelos mais eficientes, reduzindo a necessidade de equipamentos muito pote ntes.
Um exemplo é a Moonshot AI, empresa chinesa que desenvolve a família de modelos Kimi e recebeu investimentos de gigantes como Alibaba e Tencent. A companhia demonstrou em julho que modelos de pesos abertos (open-weight) podem rivalizar com as ferramentas proprietárias do Vale do Silício por um custo menor. Diferentemente de modelos fechados como o GPT-4 (OpenAI) ou o Claude (Anthropic), em que só é possível interagir por meio das plataformas das empresas criadoras, os modelos de pesos abertos disponibilizam os parâmetros matemáticos treinados da IA. Com isso, qualquer empresa, ou país, pode baixar modelos como a família Kimi, personalizá-los e executá-los em seus próprios servidores.
“Se olharmos para os números do meio do ano de 2026, a China não tem apenas ‘relevância’ – ela está ditando o ritmo da inteligência de fronteira aberta. Em abril, o DeepSeek lançou o V4, um modelo de 1,6 trilhão de parâmetros sob licença MIT que custa uma fração da API do GPT-5.5 e roda na linha Ascend, os chips da Huawei”, diz Kenneth Corrêa, professor de MBA da FGV.
“No fim de julho, o Kimi K3 da Moonshot AI assumiu o primeiro lugar absoluto no ranking de código frontend do Arena.ai (comparador de IAs), batendo os modelos mais pesados da OpenAI e da Anthropic. Centenas de gigabytes do K3 foram liberados para qualquer empresa baixar”, completa.
Na visão de Anderson Soares, coordenador científico do Centro de Excelência em Inteligência Artificial da Universidade Federal de Goiás, os modelos abertos representam um desafio importante para que as grandes empresas de IA mantenham suas posições de liderança no mercado global.
“Sem dúvida é uma ameaça do ponto de vista comercial. Na prática, faz com que esse motor de soluções (o LLM é um motor de alguma solução maior) seja usado para montar novos carros parecidos e competitivos. Eles não serão uma Ferrari, mas serão competitivos e muita gente vai aceitar bem. Isso atrapalha em nível substancial os planos dessas grandes empresas para se estabelecerem no mercado global”, afirma.
Já Victor Pavarin Tavares, coordenador de pesquisa no InternetLab, centro de pesquisas sobre direito e tecnologia, faz uma ressalva sobre a ameaça dos modelos abertos às empresas de IA de código fechado: o risco vem apenas dos modelos com dados, pesos e infraestrutura abertos, e não apenas código publicado como fachada para lucrar com modelos fechados depois.
“Esse discurso de abertura já é disputado: grandes corporações se apropriam da retórica do acesso livre para capturar repositórios públicos, produção científica aberta e obras licenciadas, reprocessando-as em modelos proprietários e fechados para fins comerciais. Isso é revelador: mostra que mesmo empresas ‘abertas’ podem estar competindo de forma assimétrica — usando abertura alheia para alimentar modelos fechados. Então a ameaça real às big techs não vem do ‘open-washing’, vem de quando a abertura é completa o bastante para permitir que outros atores, como os países do Sul Global, construam alternativas competitivas”, afirma Tavares.
Soares destaca ainda que os modelos abertos são importantes para a soberania dos países na era da IA, por reduzir a dependência de decisões de empresas do exterior que podem afetar o funcionamento de serviços públicos ou de áreas relevantes da economia.
“Essa disponibilização de pesos abertos é muito importante para a soberania dos países, porque cria alternativas que são muito competitivas. Elas fazem com que investimentos muito substanciais não sejam mais tão necessários. É criada outra dependência, que é a continuidade dessa disponibilização, mas é muito menos crítica do que a dependência comercial de soluções fechadas”, diz Soares.
Tavares, do Internetlab, explica que os modelos precisam ser realmente abertos para que sejam úteis a outros países, como o Brasil, para manterem suas soberanias tecnológicas. Ele diz que, no contexto da IA generativa, não basta abrir o código-fonte, mas também ter transparência em relação aos conjuntos de dados que compõem o modelo. Caso contrário, essa abertura seria pela metade.
“Como não temos recursos para treinar modelos do zero, talvez uma estratégia viável seja o desenvolvimento local se concentrar em aprimorar modelos abertos existentes por meio de fine-tuning (adaptação para tarefas específicas), usando dados específicos do contexto brasileiro e do Sul Global, em vez de começar do zero”, diz Tavares. As informações são do jornal O Estado de S. Paulo.