Título original: "Relatório de IA de 423 páginas de Stanford lançado, a lacuna entre EUA e China diminui para apenas 2,7%, DeepSeek da Tsinghua entra no top 10 global"

Autores originais: Boa noite de sono, Pêssego, Sincronizado

Liderança: O "Relatório do Índice de IA 2026" de Stanford foi lançado! Este documento impactante de 432 páginas está repleto de informações valiosas: no confronto entre China e EUA em IA, a lacuna quase foi fechada, reduzindo-se para apenas 2,7%. Os principais talentos de IA do mundo, no número de 95, estão concentrados principalmente em grandes empresas. Mais cruelmente, as oportunidades de emprego para desenvolvedores com idades entre 22 e 25 anos foram cortadas em 20%.

Em 13 de abril, o Stanford HAI lançou o muito aguardado "Relatório do Índice de IA de 2026"!

Este relatório anual de 423 páginas revela de forma abrangente o último mapa de poder da indústria global de IA.

Ele apresenta uma conclusão central: As capacidades da IA fizeram progressos rápidos, mas a capacidade da humanidade de medi-las e governá-las não acompanhou o ritmo.

Entre eles, a conclusão mais chocante é —

A lacuna de desempenho entre os modelos de IA chineses e americanos praticamente desapareceu, com ambos os lados trocando frequentemente a liderança no confronto, e a atual liderança da Anthropic é de apenas 2,7%.

Os EUA investiram mais dinheiro em IA do que qualquer outro país, mas atrair os melhores talentos está se tornando cada vez mais desafiador.

O relatório também aponta que a evolução da IA não apenas não encontrou o chamado "gargalo", mas está aumentando em um ritmo sem precedentes.

No ano passado, mais de 90% dos melhores modelos do mundo igualaram ou até superaram o desempenho humano em problemas científicos de nível de doutorado, raciocínio multimodal e matemática competitiva.

Especialmente em capacidades de codificação, a pontuação do SWE-bench subiu de 60% para quase 100% em um ano.

No entanto, o fenômeno da "superespecialização" da IA é extremamente grave, apresentando uma situação distorcida:

LLM pode ganhar uma medalha de ouro na IMO, mas não consegue ler um relógio analógico com precisão, com uma taxa de precisão de apenas 50,1%.

Ao mesmo tempo, a competição por empregos em IA mudou de previsão para realidade, e os primeiros a sofrer são os jovens "trabalhadores" modernos.

Agora, vamos ao ponto - as 12 tendências hardcore que mais valem a pena prestar atenção no "Relatório do Índice de IA de 2026".

Outros destaques:

· O poder computacional global da IA aumentou 30 vezes em 3 anos, com a NVIDIA ocupando 60% e quase todos os chips vindo da TSMC

· O investimento global em IA para empresas atingirá US$ 581,7 bilhões em 2025, dobrando ano a ano, com os EUA representando quase metade

· O número de pesquisadores de IA que entram nos EUA caiu 89% em 7 anos, com uma redução de 80% apenas no ano passado

· O emprego de desenvolvedores de software de 22 a 25 anos diminuiu 20% desde 2024, com posições de nível inicial sendo eliminadas seletivamente

· A China implantou mais de 85 supercomputadores públicos de IA, mais que o dobro da contagem da América do Norte, ocupando o primeiro lugar globalmente

· Mais de 80% dos locais de trabalho chineses usam IA, superando em muito a média global de 58%

· Os modelos mais poderosos estão se tornando cada vez mais opacos, com 80 dos 95 modelos representativos não tendo código de treinamento disponível publicamente

Uma diferença mínima entre a China e os EUA, com a lacuna diminuindo para apenas 2,7%

Desde maio de 2023, Stanford tem retratado os melhores modelos dos EUA e da China no mesmo sistema de coordenadas.

Em maio de 2023, o gpt-4-0314 assumiu a liderança com 1320 pontos, enquanto a China estava usando o chatglm-6b, com uma diferença de mais de 300 pontos.

Em fevereiro de 2025, o DeepSeek-R1 empatou brevemente o modelo líder dos EUA pela primeira vez.

Em março de 2026, o Claude Opus 4.6 dos EUA marcou 1503 pontos, enquanto o dola-seed-2.0-preview da China marcou 1464 pontos.

Agora, a diferença entre a China e os EUA em IA é de apenas 39 pontos. Em termos percentuais, isso é 2,7%.

O que é ainda mais notável é a frequência das mudanças no ano passado. Desde o início de 2025, os principais modelos em ambos os países trocaram de posição várias vezes na Arena.

Em termos quantitativos, também é uma disputa acirrada.

Em 2025, os Estados Unidos lançaram 50 "modelos significativos", seguidos de perto pela China, que também lançou 30 grandes modelos de alto nível.

No topo, OpenAI, Google, Alibaba, Anthropic e xAI ficaram juntos, dividindo os 5 primeiros lugares globalmente.

Olhando mais abaixo para o top 10, instituições e empresas chinesas ocuparam quatro vagas, incluindo Alibaba, DeepSeek, Universidade de Tsinghua e ByteDance.

No ecossistema de código aberto, o foco mudou notavelmente para o leste este ano.

DeepSeek, Qwen, GLM, MiniMax e Kimi têm impulsionado continuamente a curva de capacidade de código aberto.

Quando se considera a produção de artigos de pesquisa, citações, produção de patentes e instalações de robôs industriais, a China lidera globalmente em todos os aspectos.

O preço é outro campo de batalha.

Desenvolvedores estrangeiros fizeram os cálculos sobre o X e descobriram que o preço de saída do Seed 2.0 Pro é apenas cerca de um décimo do Claude Opus 4.6.

Com desempenho equivalente, o preço é apenas um décimo. A reação em cadeia deste assunto só começou.

90% dos Modelos de Ponta vêm da Indústria, Estabelecendo uma Velocidade Divina Sem Precedentes

Entre os 95 modelos mais representativos lançados no ano passado, mais de 90% vieram da indústria, e não de instituições acadêmicas ou laboratórios governamentais.

O mundo acadêmico não está mais acompanhando a vanguarda.

O ritmo de lançamentos também está acelerando a uma velocidade insana.

Em apenas um mês, em fevereiro de 2026, modelos emblemáticos como Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.6, GPT-5.3 Codex, Grok 4.20, Qwen 3.5, Seed 2.0 Pro, MiniMax M2.5 e GLM-5 fizeram sua entrada.

O ciclo divino mudou de "anos" para "meses".

Benchmark de um ano, a IA não tem gargalos

A curva mais poderosa é a programação.

SWE-bench Verificado, um benchmark que realmente corrigiu bugs, aumentou de 60% para quase 100% em um ano.

Não aumentou em alguns pontos; basicamente atingiu o teto.

Terminal-Bench testou a capacidade do Agente de lidar com tarefas reais de terminal, aumentando de 20% no ano passado para 77,3%.

A taxa de resolução de problemas bem-sucedida do Agente de Segurança de Rede aumentou de 15% para 93%.

O Gemini Deep Think ganhou uma medalha de ouro na Olimpíada Internacional de Matemática.

Perguntas de Resposta a Problemas Gerais (GPQA Diamond) de nível de doutorado, Exame de Matemática American Invitational (AIME) e Inferência Unificada Multimodal Multitarefa (MMMU) – todos originalmente considerados desafios "intransponíveis para os humanos" – foram todos superados por modelos de ponta.

O que melhor ilustra o ponto é o Último Exame da Humanidade.

Este é um teste especificamente projetado para "desafiar a IA e favorecer os especialistas humanos", com perguntas fornecidas pelos melhores especialistas em várias áreas.

No ano passado, o o1 da OpenAI marcou 8,8%, e em um ano, os modelos de ponta elevaram a pontuação em outros 30 pontos percentuais. Atualmente, o Claude Opus 4.6 e o Gemini 3.1 Pro ultrapassaram ambos a marca de 50%.

Jagged Edge, pode ganhar a medalha de ouro da IMO, mas não consegue ler um gráfico

No entanto, o mesmo índice apresentou outro conjunto de números.

A precisão do modelo de melhor desempenho na tarefa "Ler Relógios Analógicos" é de 50,1%.

A taxa de sucesso das operações de um robô em um ambiente de simulação de laboratório (RLBench) atingiu 89,4%. No entanto, quando é levado para cenários reais em casa para realizar tarefas como lavar louça e dobrar roupas, a taxa de sucesso cai imediatamente para 12%.

Há uma diferença de 77 pontos percentuais entre o laboratório e a cozinha.

Os pesquisadores chamaram esse fenômeno de "fronteira irregular". A distribuição das capacidades da IA é desigual, sendo capaz de vencer uma competição de matemática, mas incapaz de dizer a hora de forma consistente.

A IA pode vencer uma competição de matemática, mas tem apenas 50% de chance de entender um relógio analógico. A IA está avançando, mas não na mesma direção.

Além disso, nos testes da Tarefa do Agente em OSWorld, o desempenho de ponta da IA (66,3%) está se aproximando da linha de base humana.

No entanto, no teste PaperArena que avalia especificamente a lógica de pesquisa, o Agente com melhor desempenho auxiliado por IA obtém apenas 39%, o equivalente a apenas metade da capacidade de um estudante de doutorado.

No entanto, essa desigualdade não impede as empresas de integrar a IA em suas linhas de produção.

O Índice de IA fornece outra estatística: a taxa global de adoção de IA pelas empresas atingiu 88%. Nove em cada dez empresas integraram a IA em algum fluxo de trabalho.

O custo está subindo paralelamente. O número de incidentes relacionados à IA subiu de 233 em 2024 para 362.

O dinheiro está acelerando, 581,7 bilhões de dólares investidos em IA

Em 2025, o investimento global em IA pelas empresas atingiu 581,7 bilhões de dólares, um aumento de 130% em relação ao ano anterior. Os investimentos privados representaram US$ 344,7 bilhões, um crescimento de 127,5%.

Ambas as curvas quase dobraram.

Em termos de países, os EUA estão muito à frente. Em 2025, os investimentos privados em IA nos EUA chegaram a US$ 285,9 bilhões. Além disso, 1953 novas startups de IA foram adicionadas em um ano, mais de dez vezes o número do segundo país classificado.

O dinheiro está acelerando para os Estados Unidos. Mas outro recurso fundamental dos Estados Unidos está fluindo na direção oposta.

Fuga de cérebros: Influxo de pesquisadores de IA para os EUA Cai 89%

Um conjunto de números dentro fez as pessoas pararem.

De 2017 até o presente, o número de pesquisadores e desenvolvedores de IA que entram nos Estados Unidos caiu 89%.

Mais criticamente, esse declínio está se acelerando. No ano passado, a taxa de declínio atingiu 80%.

Os Estados Unidos continuam sendo o país com a maior densidade de pesquisadores de IA do mundo, mas a torneira de afluxo está se fechando.

Ambas as curvas de dinheiro e de pessoas estão se invertendo agora. Esta é uma situação que não ocorreu na última década.

Potência de Computação Cresce 30x em Três Anos, Dominada por Uma Empresa

À medida que a curva de capacidade de IA acelera, a curva de potência de computação por trás dela está funcionando ainda mais rápido.

De 2021 até o presente, a potência de computação global de IA aumentou 30 vezes. Nos últimos três anos, tem crescido mais de três vezes por ano.

Apenas algumas empresas estão sustentando essa curva.

As GPUs da NVIDIA sozinhas representam mais de 60% do poder computacional de IA do mundo. A Amazon e o Google seguem com seus próprios chips, mas, combinados, estão muito atrás da NVIDIA.

Quase todos esses chips vêm de uma fundição, a TSMC. Quanto mais íngreme for a curva de poder computacional, mais estreita será a porta de oportunidade.

Simultaneamente, o custo também está aumentando.

O consumo total de energia dos centros de dados de IA global atingiu 29,6 GW, equivalente à demanda total de eletricidade do Estado de Nova York durante o horário de pico. As emissões de carbono estimadas de uma sessão de treinamento do AI Grok 4 são de 72.816 toneladas métricas de CO2 equivalente, o que equivale à exaustão de 17.000 carros funcionando por um ano inteiro.

Onde os centros de dados estão localizados, de onde vem a eletricidade e onde os chips são produzidos tornaram-se as questões que mais causam dor de cabeça para todos os CEOs de empresas de IA este ano.

A IA gerativa registra uma adoção de 53% em três anos, o uso no local de trabalho na China excede 80%

A IA gerativa atingiu uma taxa de penetração na população global de 53% em três anos.

Isso é mais rápido do que um computador pessoal, mais rápido do que a Internet.

Mas a velocidade de penetração é altamente específica de cada país. Singapura 61%, EAU 54%, estão ambos à frente dos EUA. Os EUA estão apenas em 24º lugar entre os países pesquisados, com uma taxa de penetração de 28,3%.

Se mudarmos o foco dos consumidores para o local de trabalho, o contraste é ainda maior.

Outro conjunto de dados do relatório mostra que, até 2025, 58% dos funcionários globais já começaram a usar a IA regularmente em seu trabalho. No entanto, em cinco países - China, Índia, Nigéria, Emirados Árabes Unidos e Arábia Saudita - essa porcentagem é superior a 80%.

A taxa de penetração de IA no local de trabalho da China já está mais de 20 pontos percentuais acima da média global.

O que é mais interessante é o valor para o consumidor.

O Índice de IA estima que, até o início de 2026, as ferramentas de IA gerativa criarão um valor de US$ 172 bilhões para os consumidores dos EUA anualmente. De 2025 a 2026, o valor médio por usuário triplicou.

A grande maioria dos usuários ainda está usando a versão gratuita.

A quantidade de dinheiro que as pessoas comuns estão dispostas a pagar pela IA é muito menor do que o valor que a IA cria para elas. Preencher essa lacuna é algo que todas as empresas de IA estão tentando alcançar atualmente.

Posições de nível inicial diminuem drasticamente, desenvolvedores de 22 a 25 anos caem 20%

Talvez a parte mais preocupante para os leitores chineses em todo o Índice de IA seja a seção sobre o emprego dos jovens.

O grupo de desenvolvedores de software com idades entre 22 e 25 anos viu uma diminuição no emprego de cerca de 20% de 2024 até o presente.

Enquanto isso, colegas mais velhos experimentaram crescimento durante o mesmo período.

Não são apenas os cargos de desenvolvedor. Outras indústrias com alta exposição à IA, como o atendimento ao cliente, também estão apresentando um padrão semelhante.

Ainda mais preocupantes são os resultados das pesquisas corporativas. Os executivos pesquisados geralmente esperam que a escala de demissões futuras seja ainda maior do que nos últimos meses.

Isso não se trata de taxas de desemprego macro; trata-se de posições de nível de entrada sendo precisamente cortadas.

Sem o primeiro emprego, toda a escada de carreira está com um degrau faltando. O impacto a longo prazo disso, ninguém pode calcular atualmente.

A IA está mudando a forma como as descobertas científicas são feitas

Se a seção sobre emprego está fria, então esta sobre ciência está quente.

No campo da ciência natural, ciência física e ciência da vida, os artigos relacionados à IA tiveram um aumento de 26% a 28% em relação ao ano anterior em 2025.

Em uma nota de aplicação específica, este ano marcou a primeira vez que a IA completou com sucesso um processo de previsão do tempo de ponta a ponta. A partir de dados brutos de observação meteorológica, ela produziu a previsão final para temperatura, velocidade do vento e umidade sem qualquer intervenção de modelos numéricos tradicionais.

A IA, de "ajudá-lo a escrever artigos" e "ajudá-lo a fazer cálculos", agora está passando para "fazer descobertas por conta própria".

Os hospitais estão passando por uma transformação semelhante. Em 2025, muitos hospitais começaram a implantar ferramentas de IA que podem gerar automaticamente registros clínicos a partir de consultas de pacientes. Os médicos de vários sistemas hospitalares relataram uma redução no tempo gasto com a documentação de prontuários médicos de até 83%, o que levou a uma diminuição significativa do esgotamento profissional.

No entanto, um único índice jogou água fria na IA médica. Uma revisão de mais de 500 estudos de IA clínica descobriu que quase metade dos estudos se baseava em conjuntos de dados de estilo de exame, com apenas 5% utilizando dados clínicos reais.

Embora a IA possa, sem dúvida, reduzir o tempo que os médicos passam digitando no teclado, seu valor clínico real em pacientes reais ainda apresenta um grande ponto de interrogação.

A onda global de autoaprendizado está explodindo, e a educação formal está ficando para trás

A educação formal está ficando para trás em relação à IA.

Nos EUA, 4/5 dos alunos do ensino médio e da faculdade agora usam IA para concluir as tarefas escolares. No entanto, apenas metade das escolas de ensino fundamental têm políticas de uso de IA, e apenas 6% dos professores acreditam que essas políticas são claramente articuladas.

Os alunos estão avançando, os professores estão parados e as regras ainda não apareceram.

Enquanto a educação formal fica para trás, a onda global de autoaprendizagem está crescendo. Ele observa que os três países que apresentam o crescimento mais rápido em habilidades de engenharia de IA são os Emirados Árabes Unidos, o Chile e a África do Sul.

Não são os EUA, não é a Europa.

A parte mais íngreme da curva de habilidades está crescendo onde ninguém está olhando.

Os modelos mais fortes tornaram-se os menos transparentes, levando a uma lacuna entre especialistas e o público

O modelo mais poderoso está se tornando o modelo mais opaco.

O Índice de Transparência do Modelo de Fundação viu a pontuação média deste ano cair de 58 pontos no ano passado para 40 pontos. O Índice de IA criticou o Google, a Anthropic e a OpenAI por optarem por não divulgar a escala e a duração dos dados de treinamento para seus últimos modelos.

Dos 95 modelos mais representativos lançados no ano passado, 80 não tornaram público o código de treinamento.

O sentimento público também se tornou mais matizado.

Em escala global, a proporção daqueles que acreditam que os benefícios da IA superam os riscos subiu de 52% para 59%. No entanto, durante o mesmo período, a proporção daqueles que se sentem ansiosos com a IA aumentou de 50% para 52%.

Ambas as tendências estão em ascensão simultaneamente.

As opiniões mais divididas vêm dos Estados Unidos. Apenas 33% dos americanos acreditam que a IA melhorará seus empregos, em comparação com uma média global de 40%. A confiança dos americanos em seu governo para regular a IA é a mais baixa entre os países pesquisados, com 31%.

Os cidadãos de Singapura têm um nível de confiança de 81% na regulamentação da IA pelo seu governo.

Após o recente ataque à casa de Sam Altman, os insiders do Vale do Silício ficaram "surpresos" ao descobrir que as pessoas comuns nos comentários do Instagram não foram simpáticas, com alguns até achando que deveria ter sido "mais intenso".

Eles não perceberam que as coisas haviam se deteriorado a esse ponto.

Citando dados da Pew e da Ipsos, o relatório de pesquisa destaca a lacuna de mais de 30 pontos percentuais entre as percepções de especialistas e do público sobre o impacto da IA no emprego, na saúde e na economia, com a maior lacuna atingindo 50 pontos percentuais.

Enquanto a curva no laboratório está subindo, um sentimento de inquietação entre as pessoas comuns está se acumulando.

Não há nenhuma ponte entre os dois.

Considerações Finais

Dentro do relatório de 423 páginas, existem centenas de gráficos, mas apenas um gráfico foi realmente desenhado.

O eixo horizontal representa o tempo e o eixo vertical representa a capacidade.

A curva de capacidade do modelo está em alta, assim como a curva de poder computacional, a curva de investimento e a curva de adoção. Tudo o resto está estagnado ou em declínio.

Este é o conteúdo completo do Índice de IA de 2026.

A IA está acelerando. Tudo o mais está fora de sincronia.

Se você está nesta indústria, a pergunta a fazer agora não é "o que o futuro reserva", mas "em qual curva você está parado".

Referências:

https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report

https://hai.stanford.edu/news/inside-the-ai-index-12-takeaways-from-the-2026-report

https://www.nature.com/articles/d41586-026-01199-z

https://hai.stanford.edu/assets/files/ai_index_report_2026.pdf

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