China investe R$70 bi em IA para robôs e desafia EUA em 2026

Inteligência Artificial

Empresas chinesas impulsionam a automação industrial com investimentos bilionários em IA para robótica, intensificando a competição global.

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Empresas chinesas de robótica e inteligência artificial levantaram 93,5 bilhões de yuans em 322 negócios no primeiro semestre de 2026 para desenvolver IA incorporada em robôs, numa guinada que tira o foco do hardware e acirra a disputa tecnológica com startups e laboratórios dos Estados Unidos.

O dinheiro novo financia softwares que permitem que robôs “entendam” o ambiente, aprendam tarefas a partir de poucos exemplos e se adaptem sem reprogramação detalhada — uma aposta para aumentar a utilidade das máquinas em fábricas, galpões logísticos, varejo e serviços, e para compensar a queda das margens de lucro na venda de equipamentos.

Da corrida por humanoides ao cérebro dos robôs

Depois de anos exibindo humanoides capazes de correr, dançar e dar cambalhotas, o setor desloca o centro da inovação para o que acontece dentro das máquinas. A avaliação é que o robô em si já começa a se tornar um produto comoditizado, enquanto o diferencial passa a estar na inteligência.

“Os fabricantes de robôs concluíram que a margem de lucro não virá do hardware, mas da inteligência”, resume Dermot McGrath, fundador da consultoria ZenGen Labs, em Xangai. A leitura explica por que o volume de capital destinado à IA embarcada é cinco vezes maior que o registrado um ano antes.

Para Gao Yang, cofundador da Spirit AI, o gargalo é justamente o software que coordena sensores, câmeras, braços e pernas mecânicos. “O cérebro é, de fato, o elo mais fraco em toda a estrutura da robótica”, afirma. A empresa montou uma operação de coleta de dados com cerca de 1.000 pessoas registrando atividades cotidianas e industriais, material que alimenta o treinamento de seus modelos.

Entenda o contexto

A chamada inteligência artificial incorporada busca reproduzir no mundo físico a revolução que modelos de linguagem já provocam em texto e imagem. Em vez de treinar sistemas apenas com dados da internet, as empresas precisam mostrar às máquinas como segurar um objeto escorregadio, enfiar fios flexíveis em conectores ou organizar mercadorias em prateleiras.

Isso exige dados de interações reais com o ambiente: vídeos, movimentos guiados por humanos, medições de força e simulações em computador. A China aposta que sua capacidade de produção em larga escala e o acesso direto a linhas de montagem, armazéns e lojas dão vantagem nessa coleta de informações do mundo real.

Como a IA está ensinando robôs a aprender sozinhos

De um lado e de outro do Pacífico, o objetivo é o mesmo: criar um “cérebro” genérico capaz de ser instalado em diferentes tipos de robôs e que aprenda tarefas novas usando poucas demonstrações.

Nos Estados Unidos, startups como Physical Intelligence, Skild AI e Generalist trabalham em sistemas que permitem esse aprendizado rápido. A Generalist relata que seu modelo GEN-1.5 consegue completar cerca de 60% de tarefas simples depois de assistir a vídeos de demonstração de apenas 3 a 12 segundos.

Na China, a X Square apresentou pesquisa em que robôs adquirem habilidades de manipulação a partir de um único vídeo de um humano, sem necessidade de re-treinar o modelo para cada nova tarefa. “Queremos que os robôs deixem de ser guiados por código e passem a ser guiados pelo bom senso”, diz Yang Qian, cofundador e diretor de operações da startup.

O consultor de robótica Georg Stieler vê os laboratórios americanos na dianteira em alguns critérios, mas ressalta que a distância está encurtando. “Os principais laboratórios americanos estão estabelecendo um padrão exigente, principalmente em relação à rapidez com que os robôs podem adquirir e reutilizar habilidades”, afirma. Na avaliação dele, empresas chinesas como X Square, Galaxea e Spirit AI, avaliadas em cerca de US$ 3 bilhões cada, já competem diretamente nesse patamar.

Coleta de dados: vídeos, sensores e simulações

Ao contrário de chatbots, treinados com grandes volumes de texto, robôs precisam ver e sentir o mundo físico. Para isso, as empresas estão montando verdadeiras fábricas de dados.

A Spirit AI recorre a demonstrações humanas em larga escala. A ACE Robotics, outra empresa chinesa, usa sensores vestíveis para registrar movimentos e a força das mãos de trabalhadores em lojas e hotéis, criando um banco de dados detalhado das ações que esses funcionários executam no dia a dia.

A Robbyant, braço de robótica do Ant Group, afirma ter treinado um modelo com 160.000 horas de material, das quais 50.000 horas são de movimentos robóticos guiados por humanos. O software já foi testado em 20 configurações de robôs de 17 marcas diferentes, numa tentativa de aproximar-se de uma IA universal que possa ser instalada em diversas máquinas sem adaptações profundas.

Outras empresas apostam em ambientes simulados por computador. A DexForce treina seus robôs em cenários virtuais e depois transfere o aprendizado para o mundo real. “Conseguimos preparar algumas tarefas industriais para execução em 6 a 8 horas e relatamos taxas de sucesso acima de 99,9% em operações de precisão específicas”, afirma Nicole Yang, diretora de operações da companhia. Mesmo assim, especialistas lembram que as simulações ainda não reproduzem perfeitamente todos os choques, atritos e imprevistos do ambiente físico.

Para Yang Qian, da X Square, o segredo está menos em acumular dados e mais em escolher bem o que é coletado. “A qualidade dos dados é mais importante do que a diversidade dos dados, e mais importante do que simplesmente coletar dados em grande escala”, diz.

China x EUA: nova frente da rivalidade tecnológica

A ofensiva chinesa abre mais um capítulo na disputa com os Estados Unidos pelo domínio de tecnologias estratégicas. De um lado, desenvolvedores americanos se beneficiam de décadas de pesquisa avançada em IA e maior acesso a chips de ponta usados para treinar modelos gigantes. De outro, empresas chinesas exploram a proximidade com fabricantes de robôs, fornecedores industriais e grandes clientes para testar rapidamente suas soluções em ambientes reais.

Georg Stieler avalia que os EUA ainda lideram em alguns sistemas mais sofisticados, mas vê a China ganhando terreno à medida que combina inteligência artificial com sua vasta base manufatureira. O país tenta reduzir a dependência de chips importados com esforços de fabricantes locais, como a Huawei, e com modelos mais eficientes, uso de dados sintéticos e simulações, numa tentativa de contornar os controles de exportação americanos.

Enquanto isso, a escassez de chips avançados e as restrições a aberturas de capital pesam sobre o ritmo de expansão das startups chinesas. Mesmo assim, a perspectiva de uma IA robótica versátil e reutilizável em diferentes máquinas mantém o fluxo de capital e parcerias com indústrias interessadas em automatizar tarefas cada vez mais complexas.

Impactos na indústria e no trabalho

Na prática, a inteligência artificial incorporada promete robôs mais flexíveis, capazes de alternar funções e se adaptar a mudanças de linha de produção ou de layout de armazém sem meses de programação manual. Isso pode reduzir custos e aumentar a produtividade em manufatura, logística, varejo e serviços.

Na China, já há aplicações comerciais em escala limitada. A fabricante de baterias CATL relata que robôs equipados com IA da Spirit AI conectam fios flexíveis durante testes de baterias em uma fábrica e registram taxa de sucesso acima de 99% na inserção. A Robbyant afirma que seus robôs processam pedidos em duas farmácias em Xangai, com conferência final feita por funcionários humanos.

Especialistas apontam, porém, que a expansão desses sistemas tende a acelerar a substituição de tarefas hoje cumpridas por trabalhadores, principalmente em funções repetitivas e de baixa qualificação. Isso abre debates sobre emprego, requalificação profissional e políticas públicas para adaptar a força de trabalho à nova onda de automação.

A médio e longo prazo, uma IA robótica mais “universal” pode reconfigurar cadeias produtivas e cadeias de suprimentos, redesenhando o mapa global da indústria. O país que conseguir combinar primeiro inteligência avançada, produção em escala e custo competitivo tende a ganhar uma vantagem relevante nesse novo capítulo da corrida tecnológica.