Victoria Mio destaca quatro principais conclusões da WAIC 2026, onde os rápidos avanços em toda a cadeia de valor de IA da China estão intensificando a concorrência e reforçando a atratividade das empresas de pick-and-shovel que se beneficiam do aumento dos investimentos em IA.
A World Artificial Intelligence Conference (WAIC) é o principal evento da indústria de IA da China, reunindo formuladores de políticas públicas, empresas de tecnologia, pesquisadores, investidores e compradores corporativos de toda a cadeia de valor da IA. Realizado em Xangai todos os anos em julho, neste ano o evento atraiu cerca de 400 mil visitantes, com mais de mil expositores apresentando seus produtos. Os participantes incluíram desde grandes plataformas de tecnologia e provedores de infraestrutura até fabricantes domésticos de chips, desenvolvedores de modelos de fronteira e empresas de robôs humanoides.
Por que a WAIC 2026 é importante para os investidores
Acreditamos que a WAIC oferece uma visão útil sobre onde o capital está sendo alocado, quais tecnologias estão se aproximando da adoção comercial e onde estão surgindo novos gargalos na cadeia de suprimentos. A mensagem mais clara deste ano foi que a indústria de IA da China está avançando para além de chips individuais e benchmarks de modelos, em direção à computação em nível de sistema, implementação empresarial e robôs de automação industrial.
A seguir, destacamos quatro conclusões relevantes do evento para os investidores:
1. A China está enfrentando suas limitações em chips de IA ao passar da competição no nível dos chips para a otimização no nível dos sistemas
Os fornecedores domésticos estão conectando mais aceleradores (chips de IA) por meio de supernodes maiores (conectando mais chips em sistemas maiores para aumentar a capacidade computacional), a fim de compensar o desempenho inferior dos chips individuais.
Essa parece ser uma solução prática no curto prazo. No entanto, à medida que mais aceleradores são conectados, movimentar os dados de maneira eficiente pelo sistema torna-se mais desafiador. Isso ocorre porque clusters maiores aumentam as perdas de comunicação, o consumo de energia e as necessidades de refrigeração. A implicação é que esses fatores podem manter o custo por token das empresas chinesas mais elevado em comparação com as plataformas estrangeiras.
É difícil identificar o vencedor entre os fabricantes domésticos de chips ou fornecedores de supernodes, especialmente diante da contínua incerteza em torno da capacidade de fabricação, compatibilidade de software, adoção pelos clientes e competitividade de custos.
Por isso, preferimos os fornecedores de pick-and-shovel, que provavelmente se beneficiarão da necessidade de data centers maiores para atender clusters de maior porte. Entre essas empresas estão aquelas que fornecem módulos e componentes ópticos; fibra óptica especializada; placas de circuito impresso (PCBs) de alta tecnologia; além de soluções de refrigeração líquida.
2. Os modelos de IA de fronteira da China estão avançando rapidamente, mas ainda não surgiu um vencedor claro
A WAIC 2026 destacou o progresso e as ofertas mais recentes da DeepSeek, MiniMax, Moonshot AI (cujo lançamento do Kimi 3 afirma competir com OpenAI e Anthropic) e Zhipu AI, os quatro principais desenvolvedores de modelos de fronteira. Todos apresentaram rápido progresso técnico, maior eficiência de inferência, preços mais baixos por token e forte crescimento reportado da receita recorrente anual (ARR).
No entanto, o desempenho dos modelos muda rapidamente, e a liderança em benchmarks individuais de desempenho de IA pode durar apenas até o lançamento do próximo modelo. O crescimento da receita recorrente anual (ARR) e do volume de tokens não garante receitas, lucros ou fluxo de caixa sustentáveis. A IA agêntica poderia impulsionar uma demanda substancial por tokens, mas o valor será criado apenas se as receitas dos clientes e os ganhos de produtividade crescerem mais rapidamente do que os custos de inferência. Atualizações rápidas dos modelos, competição intensa, limitações de capacidade computacional, diferenciação limitada dos produtos e a necessidade contínua de financiamento tornam difícil, no momento, construir uma tese de investimento de longo prazo e identificar qual será o vencedor entre os modelos de IA.
Os modelos de fronteira da China estão escalando rapidamente, mas o tamanho não determina o sucesso comercial
Source: Company data, Hugging Face, CLSA as at 6 July 2026. Model parameters are the learned values within a machine learning model that determine how it maps input data to outputs. The values of these parameters determine a model’s predictions and ultimately the model’s performance on a given task. The number of parameters in a model directly influences the model’s ability to capture patterns across data points. Activation rate is the percentage of a large language model’s total parameters that actively compute data for a single token or query.
3. Equipamentos, encapsulamento e componentes de semicondutores: oportunidades de IA em pick-and-shovel
O esforço da China para localizar a produção de semicondutores está se ampliando para equipamentos de fabricação de wafers, testes de chips e encapsulamento avançado. A taxa de localização dos equipamentos de semicondutores da China parece estar avançando acima das expectativas. Houve um bom progresso em áreas como gravação e limpeza. Embora metrologia, inspeção, implantação iônica e litografia continuem substancialmente menos localizadas, a oportunidade é significativa.
Consideramos os equipamentos de semicondutores uma das oportunidades mais claras de pick-and-shovel por trás da indústria doméstica de chips da China. A tese de investimento não exige que identifiquemos qual fabricante de GPUs acabará vencendo. O processo de expansão da capacidade dos fabricantes domésticos de chips e de substituição de equipamentos importados permite que os fornecedores locais de equipamentos se beneficiem do aumento dos gastos de diversos clientes.
4. Humanoides industriais estão mais próximos da implementação comercial inicial
A WAIC 2026 mostrou que a indústria chinesa de robôs humanoides está avançando em direção à implementação comercial inicial, especialmente em fábricas, centros logísticos e armazéns.
O apoio de políticas públicas está acelerando essa transição. Os robôs humanoides fazem parte das prioridades de desenvolvimento da China em seu 15º Plano Quinquenal¹, enquanto uma iniciativa conjunta do governo pretende colocar mais de 10 mil humanoides em uso comercial até o final de 2026.² Além disso, o Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação da China espera que a produção doméstica de humanoides ultrapasse 100 mil unidades em 2026, demonstrando uma forte intenção política.³
As aplicações industriais parecem destinadas a ser a primeira via de comercialização. Fábricas e armazéns possuem tarefas repetitivas e estruturadas, tornando mais fácil mensurar a utilização dos robôs, a economia com mão de obra e o retorno para os clientes. Esses ambientes também oferecem condições operacionais controladas, menos exigentes do que residências ou outros ambientes de consumo.
No entanto, os preços elevados, a funcionalidade limitada dos sistemas de IA, a curta duração das baterias e a incerteza quanto ao retorno para os clientes significam que as oportunidades de investimento ainda estão em estágio inicial. Por isso, preferimos fornecedores de componentes que tenham maior probabilidade de se beneficiar da forte demanda de diversos fabricantes.
Onde provavelmente podem ser encontradas as exposições mais atrativas à IA em ações chinesas?
Em nossa visão, as empresas de infraestrutura que impulsionam a expansão da IA na China e as grandes plataformas que distribuem modelos para clientes corporativos e os integram aos fluxos de trabalho existentes podem oferecer uma exposição mais atrativa em termos de risco-retorno nos próximos três a cinco anos do que os provedores exclusivamente dedicados a modelos. Essas empresas podem potencialmente monetizar a IA por meio do consumo de cloud, software empresarial, além de publicidade e ferramentas de produtividade que utilizem modelos proprietários ou de terceiros. Enquanto isso, considerando o estágio inicial de desenvolvimento dos robôs humanoides, empresas que fornecem componentes essenciais e tecnologias habilitadoras podem oferecer exposição a essa temática transformadora.
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Definições e Notas de Rodapé
1 China Daily, Beijing targets humanoid robots as priority industry, 2 June 2026.
2 Caixin Global, China Targets 10,000 Humanoid Robots in Commercial Use by End-2026, 10 June 2026.
3 China Daily, China’s output of humanoid robot to exceed 100,000 this year: senior official, 7 July 2026.
Agentic AI: AI systems that can autonomously plan, make decisions and perform tasks with limited human input.
AI accelerator: Also known as an AI chip, deep learning processor or neural processing unit (NPU), is a hardware accelerator that is built to speed AI neural networks, deep learning and machine learning.
Advanced packaging: Semiconductor packaging techniques that improve performance by connecting multiple chips in a single package.
ARR: Annual Recurring Revenue reflects the total predictable subscription-based revenue a company expects to earn each calendar year.
API (Application Programming Interface): Software that allows different applications to communicate and exchange data.
Frontier model: A highly advanced AI model operating at the leading edge of current technological capability.
Inference: The process of using a trained AI model to generate outputs or make decisions.
Infrastructure: The physical systems and facilities that support AI operations, including data centres, networking equipment and power systems.
Large Language Model (LLM): A type of AI model trained on vast amounts of text that can understand and generate human-like language.
Localisation: The replacement of imported products or technologies with domestically-produced alternatives.
Optical module: A component that transmits data using light signals across networking infrastructure.
Pick-and-shovel: A company that supplies products or services needed to support an industry, regardless of which end-market competitor succeeds.
Printed circuit board (PCB): A mechanical base used to hold and connect the components of an electric circuit, used in including phones, tablets, smartwatches, wireless chargers, power supplies and other electronic devices.
Super-node: A high-performance computing architecture that connects large numbers of processors or accelerators to increase overall computing power.
Token: The basic unit of text processed by an AI model. AI providers often charge customers based on the number of tokens used.
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