No último pregão das ações dos EUA antes deste fim de semana, as ações de Taiwan caíram mais de 6%, as ações japonesas caíram 4%, e o índice de semicondutores de Filadélfia recuou 20% do pico de junho; foi um movimento técnico rumo a um mercado urso, a pior semana desde a tempestade de tarifas de abril de 2025. O valor de mercado da Nvidia chegou a cair abaixo de US$ 4,85 trilhões, devolvendo a posição de número 1 global à Apple.
E, para quem detonou tudo, segundo dizem, foi uma empresa chinesa de modelo de linguagem: Månzhī Àmiàn.
Na madrugada de 17 de julho, poucas horas antes da abertura da Cúpula Mundial de Inteligência Artificial, a Månzhī Àmiàn lançou o Kimi K3.
No ranking de código do front-end no teste cego da Arena, o K3 lidera com 1679 pontos, superando os 1631 do Claude Fable 5 e os 1618 do GPT-5.6 Sol — e no começo do mês o primeiro lugar era o Fable. Nos 14 benchmarks divulgados pela própria Månzhī Àmiàn, o K3 venceu o Fable 5 em seis itens, a maioria concentrada em programação de longo alcance e tarefas de agentes.
Muitas instituições o colocam em terceiro no mundo, logo atrás do Fable 5 e do GPT-5.6 Sol.
O que é ainda mais sério é o preço: a entrada do Kimi K3 da Kimi custa US$ 3 por milhão de tokens e a saída, US$ 15, ou seja, um terço do Fable 5 (US$ 10/50). A entrada com cache hit é tão baixa quanto US$ 0,3.
Desempenho colado no primeiro escalão, preço pela metade (um terço), e ainda com pesos abertos.
Por que o modelo Kimi K3 da Månzhī Àmiàn conseguiu derrubar as ações dos EUA?
A lógica de valuation da cadeia de IA dos EUA é um ciclo fechado: capacidades de ponta são escassas → plataforma proprietária cobra aluguel por token → receita de API sustenta o gasto de capital → gasto de capital sustenta pedidos de chips → pedidos de chips sustentam o valor de mercado da Nvidia, de quase US$ 5 trilhões.
Segundo estimativas do Goldman Sachs, em 2026 o investimento de capital dos supergrandes provedores de cloud dos EUA deve chegar a cerca de US$ 770 bilhões, aproximadamente 100% do fluxo de caixa operacional.
Em outras palavras, as empresas de tecnologia dos EUA estão reinvestindo cada centavo que ganham em infraestrutura de IA; a parcela de depreciação e amortização em relação à receita deve subir de 7% em 2022 para cerca de 12% em 2027, e cada vez mais depende de emissão de dívidas e de financiamentos via aumento de capital.
A única forma de fechar essa conta é se o token continuar sendo cobrado de forma constante e a preços altos.
Mas a premissa de preços altos é a “escassez”.
Esse é justamente o pressuposto que os modelos open source atacam. Ano passado, o DeepSeek provou que “barato também pode chegar perto do estado da arte”; desta vez, o K3 dá um passo além — não é uma simples alternativa mais barata, mas em alguns campos de batalha ele ganha de frente os modelos fechados mais caros.
Se a IA com capacidade estiver ficando gratuita, os gastos de capital das empresas americanas talvez não consigam se recuperar; o risco é tão grande que pode arrastar a economia como um todo.
Seis meses atrás, “aumentar o capex” era equivalente a uma explosão de demanda — era um fator positivo; agora, “aumentar o capex” significa que a queima de dinheiro vai ainda mais forte — é um fator negativo.
Depois que o relatório do 2º trimestre da TSMC saiu, embora os resultados tenham superado as expectativas, como a empresa elevou a orientação de capex anual para US$ 60–64 bilhões, acabou sofrendo uma venda de ações.
Segundo estatísticas, nos últimos 12 meses, o investimento de capital dos quatro maiores fornecedores de cloud da China foi de cerca de US$ 45 bilhões, enquanto o dos pares dos EUA foi de cerca de US$ 291 bilhões — uma diferença de 6,5 vezes.
Atualmente, todas as notas do K3 são reportadas pela própria Månzhī Àmiàn ou vêm de testes via API; antes do lançamento dos pesos, não dá para verificar de forma independente.
Depois que isso é colocado no ar, independentemente de o resultado ser bom ou ruim, vai causar um impacto importante na lógica de valuation das ações dos EUA.
O que é mais afetado é a Nvidia $NVDA.US ; se no fim ficar comprovado que o K3 foi treinado com chips que não são da Nvidia (por exemplo, Huawei), não será apenas o “podemos ou não cobrar aluguel com IA” que vai ser abalado — mas também a própria crença de que “para treinar modelos de ponta é preciso comprar Nvidia”.
Metade do valor de mercado de quase US$ 5 trilhões da Nvidia foi construída sobre essa crença.