Grandes empresas de tecnologia chinesas — Alibaba, Tencent e Huawei — estão avançando em direção à chamada agentic AI: sistemas capazes de executar tarefas em múltiplas etapas de forma autônoma e interagir com softwares, dados e serviços sem instrução humana contínua. Ao invés de buscar soluções genéricas, essas companhias orientam a tecnologia para indústrias e fluxos de trabalho específicos, integrando modelos de linguagem, frameworks e infraestrutura voltada para uso comercial.
Alibaba: estratégia open-source com a família Qwen
A abordagem da Alibaba gira em torno da família de modelos Qwen, modelos de grande porte com capacidade multilingue e licenças de código aberto. Esses modelos servem de base para os serviços de IA e plataformas de agentes oferecidos pela Alibaba Cloud. A empresa documentou publicamente suas ferramentas de desenvolvimento de agentes e serviços de banco de vetores, permitindo que os recursos usados para criar agentes autônomos possam ser adaptados por terceiros.
A Alibaba posiciona a família Qwen como plataforma para soluções setoriais, com aplicações em finanças, logística e atendimento ao cliente. O Qwen App, construído sobre esses modelos, teria alcançado uma grande base de usuários desde o beta público, criando vínculos entre tarefas autônomas e o ecossistema de comércio e pagamentos da companhia. No portfólio open-source da Alibaba também consta um framework de agentes, o Qwen-Agent, pensado para incentivar o desenvolvimento de sistemas autônomos por terceiros — um movimento que espelha a prática de hyperscalers chineses que liberam frameworks e ferramentas para gerenciar agentes, em competição com projetos ocidentais como AutoGen (Microsoft) e Swarm (OpenAI). Tencent também disponibilizou um framework open-source, o Youtu-Agent.
Huawei e Tencent: foco em verticais e arquiteturas para agentes
A Huawei combina desenvolvimento de modelos, infraestrutura e frameworks específicos de setor para atrair clientes globalmente. Sua divisão Huawei Cloud desenvolveu uma arquitetura do tipo “supernode” para cargas de trabalho agentic AI empresariais, projetada para suportar grandes modelos cognitivos e a orquestração de workflows que agentes autônomos exigem. Agentes de IA estão integrados aos modelos de base da família Pangu, que incluem pilhas de hardware ajustadas para telecomunicações, utilidades, criação de conteúdo e aplicações industriais, entre outros segmentos. Há relatos de implantações iniciais em otimização de redes, manufatura e energia, onde agentes assumem tarefas como manutenção preditiva e alocação de recursos com supervisão humana reduzida.
O portfólio “scenario-based AI” da Tencent Cloud reúne ferramentas e aplicações em formato SaaS que empresas fora da China podem acessar, embora a presença da Tencent na nuvem global continue menor do que a de hyperscalers ocidentais em várias regiões.
Integração no ecossistema interno e casos de uso práticos
No ambiente chinês, plataformas agentic têm sido mais visíveis. Projetos como o OpenClaw, originalmente criado fora desse ecossistema, foram integrados a ferramentas de trabalho como o DingTalk (Alibaba) e o WeCom (Tencent) e usados para automatizar agendamento, gerar código e gerenciar fluxos de trabalho de desenvolvedores. Essas integrações são amplamente discutidas em comunidades de desenvolvedores chinesas, mas ainda não se consolidaram em ambientes empresariais das principais economias ocidentais.
Disponibilidade e barreiras nos mercados ocidentais
Alibaba Cloud e Huawei operam datacenters internacionais e oferecem serviços de IA a clientes na Europa e Ásia, posicionando-se como concorrentes de AWS e Azure para cargas de trabalho de IA. Na prática, porém, a adoção por empresas ocidentais é mais limitada em comparação com plataformas de origem ocidental. Entre os motivos estão preocupações geopolíticas, restrições de governança de dados e diferenças nos ecossistemas empresariais que favorecem provedores locais. Nos fluxos de trabalho de desenvolvedores de IA, por exemplo, o CUDA da NVIDIA permanece dominante, e migrar para frameworks alternativos acarreta custos iniciais elevados, como retraining e adaptação.
Há também uma limitação de hardware: os hyperscalers chineses enfrentam restrições no acesso a GPUs ocidentais avançadas para treinamento e inferência, o que os leva a usar processadores nacionais ou a localizar parte das cargas de trabalho em datacenters no exterior para garantir acesso a hardware avançado. Ainda assim, os modelos em si — particularmente a família Qwen — estão ao menos acessíveis a desenvolvedores por meio de hubs de modelos e APIs sob licenças abertas para muitas variantes, o que possibilita experimentação por empresas e instituições de pesquisa ocidentais independentemente da escolha de provedor de nuvem.
Conclusão
Os hyperscalers chineses traçaram uma trajetória própria para a agentic AI, combinando modelos de linguagem com frameworks e infraestrutura pensados para operação autônoma em contextos comerciais. Alibaba, Tencent e Huawei buscam incorporar esses sistemas em pipelines empresariais e ecossistemas do consumidor, oferecendo ferramentas capazes de operar com certo grau de autonomia. Embora essas soluções estejam acessíveis em mercados ocidentais, ainda não atingiram o mesmo nível de penetração empresarial na Europa continental e nos Estados Unidos; usos mais difundidos podem ser observados em regiões onde a influência chinesa é mais forte, como partes do Oriente Médio, Extremo Oriente, América do Sul e África.
