Conheça o “zhinenghua”, o processo chinês de tornar inteligentes os sistemas e as atividades

Quando um novo modelo chinês de inteligência artificial ganha visibilidade, boa parte do debate internacional procura imediatamente seu equivalente americano. Avaliam-se respostas, custos, capacidade de raciocínio e posição nos testes de desempenho. Essa comparação é útil, mas coloca a China em uma história que já chega organizada: a de uma disputa entre laboratórios para produzir o próximo grande modelo. O que me interessa é uma ambição mais ampla, na qual a IA participa da transformação da base produtiva, dos serviços e da capacidade de desenvolvimento do país.

Para entrar nessa discussão pela perspectiva chinesa, é preciso incluir duas palavras que aparece com frequência nos documentos de política tecnológica da China.

A primeira palavra

Quero começar com “zhinenghua”, que é o processo de tornar sistemas e atividades inteligentes. Em português, a tradução literal soa pouco natural. Seu sentido, nesse contexto, é incorporar capacidades de percepção, análise, decisão e execução à atividade econômica. A IA deixa de ser compreendida apenas como um produto adquirido por uma empresa e passa a ser tratada como uma mudança possível na maneira pela qual a produção se organiza. (Veja a Diretriz AI Plus do Conselho de Estado, em tradução integral.)

Minha leitura é que essa formulação encontra uma disposição industrial particular: o conhecimento técnico precisa alcançar o processo que produz, distribui e presta serviço. Um avanço em inteligência artificial interessa pelo que pode tornar possível em materiais, máquinas, agricultura, transporte ou pesquisa. Isso não reduz a importância da ciência básica. Amplia a pergunta sobre o que acontece depois da descoberta e sobre como a experiência de aplicação volta a alimentar a pesquisa.

Uma interpretação publicada pela Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma, em agosto de 2025, explicita essa relação ao descrever um movimento em que inovação estimula aplicação e aplicação estimula inovação. O texto situa o “AI plus” como continuidade e aprofundamento do “internet plus”, com a ambição de reorganizar fatores de produção e cadeias de valor. (Confira a interpretação da NDRC sobre a trajetória chinesa de IA.) Considero esse ponto mais revelador do que muitas comparações de desempenho: na estratégia declarada, o uso da tecnologia integra a própria produção de conhecimento.

Isso significa que uma fábrica, um hospital ou uma operação logística podem ser mais do que clientes de um fornecedor de tecnologia. Podem oferecer o ambiente em que uma tecnologia encontra restrições que o laboratório não consegue reproduzir integralmente. É ali que aparecem variações de materiais, comportamentos inesperados, exigências de segurança e necessidades não previstas. Se o aprendizado retorna à engenharia e pode ser reutilizado, a aplicação deixa de ser apenas uma etapa comercial. Torna-se parte do desenvolvimento tecnológico.

A segunda palavra

Existe uma segunda palavra importante para compreender essa lógica: “changjing”, normalmente traduzida como cenário de aplicação. O termo ganha densidade institucional no contexto chinês. Em novembro de 2025, uma orientação do Conselho de Estado o definiu como um ambiente de verificação sistemática de tecnologias, produtos e formas de negócio, incluindo infraestrutura e condições institucionais. O documento procurou estimular a abertura desses ambientes e sua utilização em escala.

Para o leitor ocidental, a diferença merece ser traduzida com cuidado. Um caso de uso descreve um problema que a tecnologia poderia resolver. Um cenário aberto à experimentação oferece condições para descobrir se ela consegue resolvê-lo: acesso à operação, interlocutores, infraestrutura e critérios de validação. A partir dessa política, vejo a intenção de reduzir a distância entre quem desenvolve a solução e quem detém o ambiente necessário para testá-la. A abertura de uma situação real pode ser tão importante quanto o financiamento inicial.

É nesse ponto que a base industrial chinesa se torna especialmente relevante. Uma cadeia produtiva concentra conhecimento distribuído entre muitas organizações: quem desenha um componente, quem o fabrica, quem o integra, quem o repara. Minha hipótese é que a IA pode ganhar potência quando encontra esse conhecimento organizado em relações de produção. A vantagem não nasce simplesmente de possuir muitos dados. Depende de compreender sua procedência, seu significado e as consequências de agir a partir deles.

Uma situação hipotética explica

Tomemos uma situação hipotética em uma cadeia de equipamentos. Uma falha identificada no uso pode orientar uma mudança no projeto; a alteração pode exigir outro material; o material precisa ser testado nas condições da fábrica; e o resultado deve retornar à engenharia. A inteligência artificial pode apoiar diferentes momentos desse percurso. O aprendizado mais valioso está na conexão entre eles. Uma aplicação isolada melhora uma tarefa; uma cadeia capaz de compartilhar e incorporar o que aprendeu pode melhorar sucessivamente o produto.

Esse é um dos motivos pelos quais não leio a ênfase chinesa na indústria como preferência pelo passado. O que está em disputa é a capacidade de fazer o mundo físico participar do avanço digital. Máquinas, sensores, redes elétricas e dispositivos são lugares onde a inteligência encontra consequências materiais. A proximidade entre computação e produção pode permitir novas soluções, mas também exige confiabilidade, manutenção e segurança. Na operação, a demonstração precisa sobreviver ao desgaste, à variabilidade e ao custo.

O “AI plus”, divulgado em agosto de 2025, estabeleceu metas de penetração superiores a 70% para terminais inteligentes de nova geração e agentes até 2027, e a 90% até 2030. São metas para essas categorias, não resultados já alcançados nem uma medida de autonomia de todas as empresas chinesas. (Leia sobre as metas anunciadas para o AI Plus.) Seu significado estratégico está em atribuir importância à difusão. Um pequeno conjunto de empresas altamente avançadas não realiza, sozinho, a transformação nacional pretendida.

Também por isso o movimento de modelos abertos merece uma leitura econômica. No lançamento do DeepSeek-R1, em janeiro de 2025, a empresa anunciou a disponibilização do modelo sob licença MIT, permitindo usos comerciais e adaptações nos termos da licença. (Esse é o anúncio oficial do DeepSeek-R1.) Essa decisão empresarial oferece uma possibilidade concreta de experimentar e desenvolver aplicações sem depender exclusivamente do acesso a um serviço proprietário. Não revela, por si só, a intenção de todo o Estado chinês, mas pode favorecer um ecossistema de utilização mais amplo.

Vejo uma convergência possível entre esse tipo de abertura e o interesse industrial na difusão. Quando mais organizações conseguem testar uma tecnologia, aumentam as oportunidades de descobrir utilizações economicamente relevantes. O valor pode aparecer na adaptação a um domínio, na integração com equipamentos ou no serviço que sustenta a operação. Isso permite compreender por que disponibilizar uma parte da tecnologia não precisa significar renunciar à criação de valor: pode ampliar os lugares em que o valor será produzido.

Seria um erro, porém, traduzir abertura tecnológica como ausência de controle. A orientação chinesa combina difusão com segurança e capacidade de governar a utilização. O plano de ação internacional de governança de IA apresentado em 2025 também defende cooperação, construção de capacidades e respeito à soberania dos países. Plano de Ação para a Governança Global da IA. Na minha interpretação, a posição chinesa considera que ampliar o acesso e preservar a autoridade sobre as condições de uso podem ser objetivos simultâneos. Essa visão suscita questões sobre quem estabelece os limites e como decisões podem ser contestadas; compreendê-la exige reconhecer a lógica que pretende conciliar esses objetivos.

Existe ainda uma dimensão social que a imagem de uma corrida de robôs deixa à margem. A diretriz “AI plus” inclui aplicações em educação, saúde e cuidado, além de capacitação profissional e atenção aos efeitos sobre o emprego. Campos de aplicação previstos no documento do Conselho de Estado. É uma ambição declarada. Sua importância está em reconhecer que a transformação produtiva precisa encontrar uma sociedade capaz de incorporá-la, e não apenas uma indústria capaz de vendê-la.

Essa arquitetura é exigente. A existência de uma política não torna uma empresa preparada, nem elimina incentivos para anunciar projetos sem utilização suficiente. Também não há motivo para presumir que o aprendizado circulará sem obstáculos entre organizações. O teste estará na capacidade de formar profissionais, reduzir o custo de implantação e transformar experiências em soluções confiáveis. A posição industrial que considero mais consistente é justamente aquela que exige demonstrar valor no funcionamento cotidiano.

Conhecimento + fabricação + vida social

Ao olhar a China, procuro enxergar essa tentativa de aproximar conhecimento, fabricação e vida social. Ela amplia o horizonte da discussão sobre inteligência artificial. Um modelo pode conquistar atenção mundial; a transformação de um sistema produtivo acontece em milhares de decisões menos visíveis. É nesse trabalho de incorporação que a China pretende converter inteligência em capacidade nacional. Para entender sua estratégia, precisamos acompanhar o que o país aprende a fazer com a IA depois que o mundo termina de comparar suas respostas.