Inteligência artificial, conteúdo e informação na internet: Expectativas de ARR de modelos de IA da China elevadas; relação desempenho-preço, multimodalidade e pontos de entrada de agentes tornam-se temas competitivos-chave

Visão geral

O relatório acompanha os mais recentes desenvolvimentos em modelos fundamentais chineses de IA, geração multimodal, aplicações de agentes, infraestrutura de nuvem e aplicações de internet para consumidores. O Goldman Sachs acredita que os modelos chineses continuam expandindo sua participação de uso com base em eficiência de custos, capacidades de programação e estratégias de pesos abertos, com a comercialização avançando mais rapidamente do que o esperado anteriormente; por isso, eleva as previsões de receita para o setor e empresas-chave. Ao mesmo tempo, a concorrência entre modelos com parâmetros ultragrandes, a pressão de preços sobre APIs de baixo custo, o investimento sustentado em P&D e a potencial regulamentação transfronteiriça de modelos intensificarão a divergência no setor.

Visões principais

Primeiro, espera-se que o ARR combinado dos modelos chineses de IA alcance US$13bn no fim de 2026, acima da previsão anterior de US$10bn. Segundo, o foco competitivo se expandiu da simples redução de custos para capacidade de programação de ponta, capacidade multimodal, pontos de entrada de agentes e poder de precificação. Terceiro, espera-se que a estratégia multimodal completa, de pesos abertos e baixo preço do MiniMax H3 impulsione o crescimento do ARR e a recuperação da avaliação. Quarto, produtos de espaço de trabalho como Tencent WorkBuddy e Alibaba QwenWork estão formando um ciclo fechado de distribuição de modelos, feedback de dados e monetização. Quinto, espera-se que a melhora na oferta doméstica de chips e poder computacional suporte maiores investimentos de capital por fornecedores de nuvem, com nuvem e data centers permanecendo o subsetor preferido.

Estrutura de análise

O relatório combina classificações em arenas de modelos, uso de tokens e receita estimada da OpenRouter, preços de APIs, capacidades de produtos multimodais, visitas e tempo gasto em aplicações, divulgações de ARR das empresas, previsões de resultados e dados de investimentos de capital de fornecedores de nuvem para realizar uma comparação horizontal da relação desempenho-preço, capacidade de comercialização, força financeira e pontos de entrada no ecossistema dos fornecedores de modelos, ajustando consequentemente as previsões e avaliações de Z.AI e MiniMax para 2026 a 2028.

Notas metodológicas

• Análise competitivaEstrutura de posicionamento competitivo de modelos de IA

  Avaliar de forma abrangente desempenho, preço, eficiência de custos, força financeira, distribuição no ecossistema e capacidade de comercialização

  O relatório considera poder de precificação, eficiência de custos e força financeira os três indicadores-chave para avaliar empresas chinesas de modelos de IA, e examina adicionalmente o desempenho em produtos de programação, multimodais e de agentes.

• Previsão de receitaProjeção de ARR

  Estimar receita recorrente anual com base na demanda por APIs, crescimento de tokens, lançamentos de produtos e divulgações das empresas

  As previsões de ARR do setor e das empresas refletem o ritmo atual de receita e não a receita realizada do ano inteiro; a implantação privada de modelos de pesos abertos também pode fazer com que dados públicos subestimem a escala real de uso.

• Acompanhamento de mercadoAcompanhamento de tokens e preços da OpenRouter

  Observar a adoção de modelos por meio da participação no consumo de tokens, composição de tarefas e mudanças de preço

  Essa estrutura ajuda a identificar mudanças de participação de modelos com alta relação custo-benefício, mas os dados da plataforma não podem representar integralmente todas as APIs de vendas diretas, implantações privadas e uso dentro da China.

• Acompanhamento de aplicaçõesAcompanhamento de engajamento de aplicações líderes

  Avaliar tendências de aplicações por meio de tempo gasto, usuários ativos mensais, usuários ativos diários, visitas e participação em downloads

  O relatório acompanha aplicações móveis líderes na China, aplicações de IA voltadas ao consumidor e produtos de agentes para desktop para medir adoção de usuários, cenário competitivo e potenciais oportunidades de comercialização.

• Análise de investimentos de capitalEstrutura de conversão de investimentos de capital em receita de nuvem

  Comparar investimentos de capital acumulados com defasagem de um trimestre à receita incremental acumulada de nuvem

  O relatório usa Alibaba, Tencent e fornecedores estrangeiros de nuvem como referências para avaliar a intensidade de investimentos de capital em IA, a capacidade de geração de caixa e a eficiência futura de conversão em receita de nuvem.

Mapeamento e comparação de ativos

Mapeamento estruturado da tese para ativos nomeados (pontos fortes, pontos fracos, pares e riscos).

• MiniMax Group (0100.HK)

  Empresa de modelos de IA recomendada, recomendação de Compra mantida

  Pontos fortes

  O H3 oferece geração multimodal completa, pesos abertos, eficiência de custos significativa e capacidades de produção comercial mais fortes; o negócio de APIs está crescendo rapidamente.

  Pontos fracos

  Ainda opera com prejuízo, com altas despesas de P&D e outras despesas operacionais, e a escala de receita de modelos ainda é inferior à da Zhipu.

  Comparação

  Os preços do H3 são aproximadamente 30% a 50% dos pares e sua classificação de modelo de vídeo melhorou significativamente, mas algumas capacidades de imagem para vídeo ainda ficam atrás do Seedance.

  Riscos

  Iteração de modelos abaixo das expectativas, concorrência de preços, restrições de poder computacional, gastos de P&D acima das expectativas e comercialização mais lenta.

• Z.AI Co. (2513.HK)

  Empresa chinesa de modelos fundamentais, recomendação Neutra mantida

  Pontos fortes

  O crescimento de ARR tem sido forte até agora em 2026, a série GLM e o negócio de APIs têm vantagens de escala, e a empresa continua investindo em infraestrutura doméstica de poder computacional.

  Pontos fracos

  Os custos de treinamento e o investimento em P&D são altos, os prejuízos de curto prazo são significativos e as previsões de receita de longo prazo são afetadas pela intensificação da concorrência.

  Comparação

  O ritmo de ARR em meados de 2026 lidera a MiniMax, mas a empresa precisará enfrentar no futuro uma onda de lançamentos de modelos com mais parâmetros e programação de ponta.

  Riscos

  Corte de preço-alvo, concorrência em modelos de ponta, prejuízos sustentados, incerteza sobre retornos de P&D e mudanças regulatórias.

• Alibaba

  Beneficiária de nuvem de IA, modelos fundamentais e aplicações de espaço de trabalho

  Pontos fortes

  Possui amplo financiamento, infraestrutura de nuvem, o ecossistema de modelos Qwen e capacidade de integração do QwenWork; supernós domésticos foram adaptados ao Qwen3.8 Max.

  Pontos fracos

  A integração de modelos e linhas de produtos ainda está em andamento, e a eficiência de conversão dos investimentos de capital requer verificação contínua.

  Comparação

  Superior a laboratórios independentes de modelos em recursos, distribuição em nuvem e iteração rápida, mas enfrenta concorrência da ByteDance, Tencent e modelos de código aberto.

  Riscos

  Retornos dos investimentos de capital, concorrência de preços, execução da integração de produtos e volatilidade da participação dos modelos.

• Tencent

  Beneficiária de infraestrutura de nuvem, modelos e espaço de trabalho de agentes

  Pontos fortes

  O WorkBuddy possui vantagens em distribuição no ecossistema, governança de segurança e suporte a múltiplos modelos, podendo monetizar tanto tokens proprietários quanto APIs de terceiros.

  Pontos fracos

  As métricas de cotas de créditos do produto não são diretamente comparáveis às dos pares, e a eficácia da comercialização ainda precisa ser validada.

  Comparação

  O WorkBuddy lidera produtos chineses de agentes de desktop com participação de 34% e possui capacidades de ecossistema e vendas cruzadas mais fortes do que laboratórios independentes.

  Riscos

  Concorrência de produtos, pressão sobre preços de APIs, retornos dos investimentos de capital e conversão insuficiente de usuários pagantes.

• GDS, VNET, Kingsoft Cloud

  Beneficiárias de infraestrutura da demanda por tokens de IA e do aumento dos investimentos em nuvem

  Pontos fortes

  A IA baseada em agentes impulsiona a demanda por poder computacional, serviços de nuvem e data centers, com espaço para melhoria em preços e margens de nuvem.

  Pontos fracos

  O negócio é sensível aos ciclos de investimentos de capital, utilização pelos clientes e condições de financiamento.

  Comparação

  Em comparação com fornecedores de modelos, seu caminho de benefício é mais direcionado ao crescimento da demanda de infraestrutura, mas elas não têm poder de precificação direto na camada de modelos.

  Riscos

  Desaceleração dos investimentos de capital, excesso de oferta, utilização abaixo das expectativas, custos de financiamento e concorrência de preços em nuvem.

Dados principais

• Previsão para o ARR combinado dos modelos chineses de IA no fim de 2026US$13bnA previsão anterior era US$10bn.
• Previsão para ARR de API da Zhipu e da MiniMax Group no fim de 2026US$2.5bn; US$1bnReflete demanda mais forte e uma aceleração mais rápida do ARR.
• Revisões das previsões de receita da Z.AI de 2026 a 2028+35%; +4%; -2%As previsões de resultados para o mesmo período foram revisadas em -3%, -3% e -1%, respectivamente.
• Revisões das previsões de receita da MiniMax de 2026 a 2028Elevadas em 22% a 64%Impulsionadas principalmente pela crescente participação do negócio de APIs em rápido crescimento.
• Ajustes de preço-alvoZ.AI reduzida em 14%; MiniMax reduzida em 7%Recomendações mantidas em Neutra e Compra, respectivamente.
• Previsão da Z.AI para o primeiro semestre de 2026Receita Rmb1.8bn; prejuízo líquido ajustado Rmb1.8bnEspera-se que os custos de treinamento sejam aproximadamente Rmb2.2bn.
• Previsão da MiniMax para o primeiro semestre de 2026Receita US$120mn; prejuízo líquido ajustado US$168mnEspera-se que as despesas de P&D sejam aproximadamente US$0.2bn.
• Preços do MiniMax H3Aproximadamente 30% a 50% dos paresO preço por segundo em 2K é aproximadamente um terço dos pares, e em 768P é aproximadamente metade dos pares.
• Especificações de geração do MiniMax H3Até 15 segundos, 24 FPS e até 12 arquivos de referênciaSuporta áudio estéreo nativo, até 9 imagens, 3 vídeos, 3 clipes de áudio e prompts de até 7000 caracteres.
• Tempo total gasto nas 400 principais aplicações móveis da ChinaAlta de 9% YoY em junho de 2026O crescimento YoY foi de 5% em junho de 2025.
• Engajamento total de aplicações AIGC da ChinaAlta de 2% MoM em junho de 2026No mesmo período, o tempo gasto no aplicativo principal e na versão Lite do Douyin aumentou 27% e 30% YoY, respectivamente.
• Participação da ByteDance no tempo gasto nas principais aplicações33%Alta de aproximadamente 6 pontos percentuais em relação a dois anos atrás.
• Participação do agente de desktop Tencent WorkBuddy34%Classificado em primeiro lugar entre produtos chineses de agentes de IA para desktop por visitas em junho de 2026.
• Faixa de preço de API para modelos de agentes de baixo preçoUS$0.1 a US$0.2/milhão de tokensO relatório espera que os preços e as margens brutas nessa faixa permaneçam sob pressão no segundo semestre de 2026.

Impacto e implicações

No nível do setor, melhorias no desempenho dos modelos, reduções de preços de APIs e demanda por agentes expandirão o consumo de tokens, mas também comprimirão as margens brutas dos modelos de baixo custo e acelerarão a eliminação de fornecedores sem financiamento e pontos de entrada no ecossistema. No nível das empresas, espera-se que a MiniMax melhore ARR e avaliação com H3 e a subsequente série M3, enquanto a Z.AI, apesar de se beneficiar do crescimento de ARR no curto prazo, ainda enfrenta concorrência de modelos de programação de ponta e pressão de investimentos em P&D. No nível da cadeia setorial, a melhora na oferta doméstica de poder computacional e a escalabilidade de modelos ultragrandes apoiarão a demanda por serviços de nuvem, data centers e chips domésticos, potencialmente beneficiando Alibaba, Tencent e operadores de infraestrutura relacionados.

Riscos

• Lançamentos intensivos de modelos de programação e agentes de ponta no segundo semestre de 2026 podem levar a rápida troca de usuários e volatilidade de participação de mercado.
• A concorrência de preços de APIs de baixo custo pode continuar deprimindo as margens brutas dos fornecedores de modelos.
• A demanda de treinamento e inferência para modelos com parâmetros ultragrandes pode agravar a escassez de poder computacional e elevar os custos de P&D.
• A adoção de produtos de IA, pagamentos de assinaturas e comercialização empresarial podem ser mais lentos do que o esperado.
• Downloads no exterior de pesos de modelos chineses e transferências transfronteiriças de dados de treinamento podem enfrentar regulamentação mais rígida.
• O aumento dos investimentos de capital pode não se traduzir em receita e lucro de nuvem conforme esperado.
• Mudanças nos termos de licença de pesos abertos podem afetar a adoção por desenvolvedores e o reconhecimento de receita.
• A redução de subsídios a aplicações pode levar à normalização do tráfego e do crescimento de usuários ativos.

Pontos a observar

• Desempenho, preços e cronograma de lançamento do Zhipu GLM-5.5, versões subsequentes do MiniMax M3 e M3 Pro.
• Cenário competitivo para modelos de programação de ponta com 1 trilhão a 5 trilhões de parâmetros no segundo semestre de 2026.
• Implementação de pesos abertos do MiniMax H3, uso de APIs, taxa de saída utilizável e conversão em ARR.
• Visitas, assinaturas e crescimento de clientes empresariais para espaços de trabalho de agentes como WorkBuddy, QwenWork e ZCode.
• Mudanças na participação de tokens de modelos chineses na OpenRouter, participação em tarefas de programação e receita estimada.
• Investimentos de capital por provedores chineses de nuvem de hiperescala e progresso na implantação de chips domésticos no segundo semestre de 2026.
• Receita, prejuízos, despesas de P&D e consumo de caixa da Z.AI e MiniMax no primeiro semestre de 2026.
• Políticas regulatórias relacionadas a downloads de pesos de modelos e transferência transfronteiriça de dados de treinamento.
• Usuários ativos diários, usuários ativos mensais, participação em downloads e tempo gasto nas aplicações AIGC voltadas ao consumidor da China.