Em 3 de novembro, a Menlo Ventures publicou a quarta edição anual do relatório “State of Enterprise AI” (O estado da IA empresarial). Um conjunto de números dele foi o que mais circulou entre o público de língua chinesa: do dinheiro que as empresas gastam com modelos abertos, 89% vai para modelos chineses.
Segundo o detalhamento divulgado pela imprensa, o Kimi, da Moonshot AI, tem 61%, o DeepSeek 15%, a série GLM, da Zhipu AI, 11%, e o Llama, da Meta, restou com apenas 7%. Um ano atrás, o Llama ainda era a opção padrão mais comum quando empresas americanas implantavam modelos abertos.
Primeiro, olhe o denominador
O denominador desses números é pequeno. Outro dado do relatório: os modelos abertos respondem por apenas 4% do gasto empresarial com modelos, mas por 19% do uso. Pouco dinheiro e muito volume indicam que as empresas usam modelos abertos sobretudo em tarefas sensíveis ao preço unitário e com grande número de chamadas.
Do lado dos modelos fechados, Anthropic e OpenAI, via API, somam 86% do gasto empresarial com APIs de grandes modelos, contra 67% um ano antes. A Anthropic subiu de 40% para 55%, a OpenAI de 27% para 31%, e o Google caiu de 21% para 9%. Os três principais laboratórios juntos respondem por 69% de todo o gasto com implantação, cerca de US$ 122,7 bilhões.
O relatório estima que o gasto empresarial com implantação de IA até setembro deste ano seja de cerca de US$ 176,8 bilhões; em 2025 foram US$ 33 bilhões. Os dados vêm de uma pesquisa com cerca de 400 tomadores de decisão de empresas americanas, que juntos gerem mais de US$ 4 bilhões em orçamentos de IA.
Vale esclarecer alguns pontos de método:
- Todos os entrevistados estão nos EUA; algumas reportagens escreveram “gasto de empresas no mundo todo”, uma formulação ampla demais;
- O detalhamento Kimi 61%, DeepSeek 15%, GLM 11% vem de reproduções do South China Morning Post e da Cailian Press; não encontramos a tabela original no resumo em inglês do relatório;
- São pesquisas e estimativas da Menlo, não estatísticas de mercado auditadas.
O que isso significa para os desenvolvedores de modelos chineses
Tome o Kimi, com a maior fatia: 61% vezes 4% dá, em conta grosseira, cerca de 2,4% do gasto total das empresas americanas com modelos. Numa fatura dominada por APIs de modelos fechados, é pouco, mas mostra uma coisa: ao escolher modelos abertos, as empresas americanas já colocam os modelos chineses em primeiro lugar.
Para os desenvolvedores chineses, os limites desse caminho também são claros. Os pesos abertos são implantados pelas próprias empresas ou hospedados por terceiros, e a maior parte do dinheiro vai para provedores de nuvem e de inferência; a receita de API que chega diretamente a quem criou o modelo é limitada. Uma parte considerável das “fatias” de Kimi, DeepSeek e GLM neste relatório pode ser, na verdade, taxa de inferência paga pelas empresas a quem hospeda os modelos; se a metodologia da Menlo separa essa camada, os materiais públicos não esclarecem.
Há ainda a defasagem de tempo. A pesquisa foi feita em setembro; depois disso, vários modelos chineses lançaram novas versões, e o lado do Llama também não parou. Essas mudanças só aparecerão no próximo relatório. O relatório também não separa quantas das empresas entrevistadas são contratadas do governo ou de setores com restrições de compra, como o financeiro, justamente os clientes com maior probabilidade de trocar modelos chineses por exigências de conformidade.
Outros dois números do relatório
O primeiro é o tráfego de agentes. O relatório cita dados da OpenRouter segundo os quais os agentes já respondem por 80% dos tokens desse serviço de roteamento, cerca de 130,9 trilhões por semana, aproximadamente 7 vezes o uso conduzido diretamente por pessoas; o tráfego de agentes teria ultrapassado o humano no início de fevereiro deste ano.
O segundo é a programação. O gasto empresarial com aplicações de IA é de cerca de US$ 77,3 bilhões, dos quais US$ 34 bilhões em programação, e Claude Code e Codex somam US$ 24 bilhões, setenta por cento do gasto com programação. As empresas concentram o dinheiro em poucas ferramentas de programação e os modelos abertos quase não têm presença nesse segmento; o território deles continua sendo o processamento em lote nos bastidores e as chamadas sensíveis a custo.
Fontes: relatório anual “State of Enterprise AI” da Menlo Ventures, South China Morning Post, CocoLoop, Cailian Press; o resumo do relatório foi usado para conferir a participação dos modelos abertos no gasto, as fatias de API e a amostra da pesquisa, e as fatias por modelo seguem a versão reproduzida pela imprensa.