De acordo com um relatório publicado em 31 de outubro, o volume de dados usado para inferência de inteligência artificial na China superou pela primeira vez o volume de dados usados para treinamento. Esta conclusão foi feita pelo Centro Chinês de Desenvolvimento da Indústria da Informação (CCID), um instituto de pesquisa afiliado ao Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação. A notícia foi noticiada pelo CCTV News em 1º de novembro, citando o IT Home.
O CCID observa que essa mudança sinaliza a transição da China de uma fase focada no desenvolvimento e treinamento de modelos para uma fase de aplicação industrial em larga escala. No relatório, que é uma lista de dez tendências em inovação de novo tipo e nova qualidade, as chamadas de tokens diárias na China são avaliadas em mais de 175 trilhões até junho de 2026. Isso é mais de mil vezes maior do que o nível registrado no início de 2024.
Além disso, o CCID indica que o ciclo de iteração dos principais grandes modelos diminuiu de vários meses para várias semanas ou até dias. Segundo o instituto, a IA está passando da fase laboratorial de fornecimento de dados para a fase industrial de uso desses dados.
O relatório liga essa tendência à produção. No âmbito da iniciativa chinesa 'AI Plus Manufacturing', mais de 500 'fábricas inteligentes' de alto nível foram construídas em 31 regiões provinciais, cobrindo mais de 80% das principais categorias de produção. Em mais de 1000 cenários de aplicação em 20 indústrias, incluindo automobilística e metalurgia, foram implementados recursos computacionais domésticos e grandes modelos que suportam funções como personalização e serviços de ciclo de vida completo.
A demanda também é alta entre os consumidores. De acordo com um relatório emitido pelo Centro Chinês de Informação de Rede da Internet em setembro, até a primeira metade de 2026, havia mais de 700 milhões de usuários de IA generativa na China, o que representa uma penetração superior a 50%.
Essa transição é importante para o planejamento de recursos computacionais. Quando a inferência supera o treinamento, o custo, a velocidade e a confiabilidade do serviço de tokens diariamente tornam-se tão críticos quanto o tamanho do próximo ciclo de treinamento. Vale notar que as estimativas do volume de tokens variam dependendo da fonte e do método de medição. Em um relatório separado da Academia Chinesa de Tecnologia da Informação e Comunicação em outubro, o consumo diário de tokens foi estimado em cerca de 500 trilhões em junho. No entanto, os relatórios baseados nas conclusões do CCID não esclareceram a metodologia de medição dos volumes de dados para inferência e treinamento.
