Alibaba vs Tencent: duas estratégias de bilhões que estão redefinindo a corrida de IA na China

Nesse modelo, a infraestrutura de IA é tratada como um ativo estratégico de longo prazo — não como algo que precisa gerar lucro imediato.

A divisão de computação em nuvem tornou-se um dos pilares da estratégia da empresa. O crescimento forte dos serviços de nuvem ligados à IA tem impulsionado a expansão dessa área, que a Alibaba vê como motor central de crescimento nos próximos anos.

O problema é o impacto no curto prazo. O aumento expressivo de investimentos em IA e infraestrutura de nuvem tem pressionado a rentabilidade da companhia, contribuindo para resultados financeiros mais fracos recentemente.

Na prática, a Alibaba está tentando se posicionar como a principal provedora de infraestrutura de IA da China, semelhante ao papel que Amazon (AWS) e Microsoft construíram no mercado global de cloud computing.

A estratégia da Tencent: IA integrada ao ecossistema

A Tencent segue um caminho mais cauteloso.

Em vez de priorizar imediatamente grandes expansões de infraestrutura, a empresa tem focado em integrar IA aos produtos que já domina, como publicidade digital, jogos, plataformas de conteúdo e serviços corporativos em nuvem. Ao mesmo tempo, aumenta gradualmente sua capacidade de computação.

No primeiro trimestre de 2026, a Tencent reportou receita de 196,46 bilhões de yuans, um crescimento de 9% em relação ao ano anterior. No mesmo período, seu capex chegou a 31,94 bilhões de yuans, alta de 16%, impulsionada em parte pela demanda crescente por serviços relacionados à IA.

Executivos da empresa indicaram que os investimentos devem aumentar ainda mais ao longo de 2026 — especialmente no segundo semestre — à medida que a demanda por cargas de trabalho de IA na nuvem continua crescendo.

Diferentemente da Alibaba, a Tencent liga seus investimentos em IA diretamente a aplicações e oportunidades de monetização dentro do seu ecossistema digital.

Por que gastar mais mesmo com receita abaixo do esperado

À primeira vista, pode parecer contraditório que as empresas estejam aumentando gastos justamente quando os resultados financeiros ficaram aquém das expectativas.

Mas, para os executivos dessas companhias, capacidade computacional virou um recurso estratégico, não um custo opcional.

A demanda por IA — desde treinamento de modelos até execução de aplicações em nuvem — está crescendo mais rápido do que a oferta de GPUs e infraestrutura de data centers. Sem investir agora, as empresas correm o risco de ficar para trás quando a próxima onda de serviços de IA se consolidar.

Em outras palavras, trata-se de uma corrida tecnológica: quem ficar atrás em capacidade de computação pode perder espaço de forma permanente no mercado de nuvem e IA.

O papel crescente dos chips chineses

Outro fator importante nessa corrida é o avanço de chips de IA desenvolvidos na China.

Com o acesso às GPUs mais avançadas da Nvidia ainda incerto para empresas chinesas, companhias como Alibaba e Tencent passaram a depender mais de alternativas locais. Entre elas estão processadores da Huawei e chips criados pelo braço de semicondutores da própria Alibaba.

Segundo executivos e relatórios do setor, a disponibilidade desses chips domésticos está aumentando gradualmente, permitindo que provedores de nuvem ampliem clusters de computação e data centers mesmo sem acesso irrestrito às GPUs estrangeiras.

Embora esses chips ainda possam ficar atrás do hardware internacional mais avançado em algumas tarefas — especialmente no treinamento de modelos gigantes — eles são suficientes para ampliar a oferta de computação para inferência de IA, serviços corporativos e aplicações em nuvem.

Dois caminhos diferentes na corrida da IA

O contraste entre Alibaba e Tencent ilustra duas estratégias distintas para a economia da inteligência artificial:

• Infraestrutura primeiro: a Alibaba aposta em investimentos massivos em capacidade computacional e nuvem para dominar a base da cadeia de IA.
• Aplicações primeiro: a Tencent expande a IA gradualmente ao integrá‑la a produtos e serviços já consolidados.

Apesar das diferenças, ambas partem da mesma realidade: o crescimento da IA hoje é limitado pela oferta de computação.

À medida que chips domésticos ganham escala e empresas chinesas adaptam seus data centers a esse novo hardware, a expansão da infraestrutura de IA no país pode acelerar — mesmo sem acesso pleno aos chips estrangeiros mais avançados.

O grande teste agora será transformar essa capacidade massiva em serviços comerciais lucrativos e adoção corporativa em larga escala.