Desde o surgimento do DeepSeek R1 até a tendência viral “Criando uma lagosta” (adoção do OpenClaw), tudo isso em apenas um ano, AI China está sendo adotada e expandida de uma maneira fundamentalmente diferente, traduzindo-se rapidamente em valor comercial tangível.

De acordo com o Relatório AI da Universidade de Stanford, 83% dos consumidores chineses têm uma atitude positiva em relação AI e serviços AI , um índice significativamente mais alto do que em países como os EUA e a França. Essa ampla aceitação social, combinada com uma infraestrutura tecnológica e um ecossistema locais únicos, significa que, na China, AI nunca AI apenas uma ferramenta de produtividade.

Por que AI na China é um jogo totalmente diferente

Em comparação com os mercados ocidentais, onde AI é impulsionada principalmente pela eficiência de custos, as empresas chinesas tendem mais a integrar AI aos motores de crescimento, reformulando a experiência do cliente e os modelos de negócios com foco na receita. Essa divergência decorre de três fatores principais:

1. Fundação Única

Devido a restrições arquitetônicas e regulatórias, as empresas que operam na China muitas vezes não conseguem replicar diretamente seus AI globais AI . Em vez disso, precisam reconstruir essas capacidades com base em plataformas locais (como o Alibaba Cloud o Volcano Engine).

No curto prazo, essa duplicação aumenta a complexidade. Mas, a longo prazo, ela acelerou o surgimento de um ecossistema local altamente autônomo e competitivo. Por um lado, os modelos nacionais estão alcançando rapidamente o nível de excelência global em áreas como capacidades multimodais e programação. Por outro lado, as escolhas tecnológicas localizadas garantem uma resposta mais rápida ao mercado e o cumprimento das normas regulatórias.

Essa tendência é particularmente evidente entre as empresas multinacionais, cuja AI na China geralmente passa por três etapas:

  • Adoção total da arquitetura global: uso de modelos internacionais ou acesso a soluções globais unificadas por meio de VPN
  • Soluções globais com adaptação local: por exemplo, implementar o Microsoft Copilot no Azure para casos de uso gerais (como AI conversacional), mantendo a utilização de modelos internacionais
  • Infraestruturas totalmente localizadas: desenvolvimento AI de ponta a ponta em ecossistemas chineses cloud modelos (por exemplo, Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Volcano Engine), frequentemente combinados com plataformas como a Dify, garantindo uma integração profunda com o marketing local, o comércio eletrônico e os sistemas internos

Na prática, as marcas multinacionais estão mudando rapidamente da padronização global para uma abordagem que prioriza o mercado local, especialmente nos casos emergentes de uso AI , onde modelos e infraestrutura locais estão se tornando o padrão.

2. Casos de uso orientados para o resultado financeiro

Enquanto os mercados ocidentais dão ênfase à redução de custos e à eficiência, as empresas chinesas concentram-se mais diretamente no crescimento. Como resultado, as funções voltadas para a geração de receita, como marketing, vendas e atendimento ao cliente, tornaram-se os principais campos de batalha para AI .

Caso 1: Da percepção à tomada de decisão

As ferramentas tradicionais de monitoramento de redes sociais costumam limitar-se a palavras-chave e métricas de volume, o que as torna insuficientes para a tomada de decisões complexas. Uma marca multinacional de consumo utilizou a IA Gerativa (GenAI) para obter uma compreensão semântica profunda do conteúdo das redes sociais, identificando cenários de consumo e motivações subjacentes. Por exemplo, AI captar o verdadeiro desejo de “recuperação energética eficiente” entre mães jovens a partir de reclamações fragmentadas como “breves momentos de exaustão ao cuidar dos filhos”, orientando assim a estratégia de conteúdo e a concepção do produto.

Caso 2: Tornando as capacidades de vendas escaláveis

No setor de varejo, um desafio constante é a dificuldade de padronizar a expertise humana. Uma marca global de artigos esportivos implementou um sistema de coaching AI que transforma o treinamento de vendas em uma capacidade escalável. Por meio de simulações de situações reais e análises de desempenho em tempo real, a eficiência do treinamento melhorou significativamente, enquanto as habilidades que antes dependiam exclusivamente da experiência passaram a ser estruturadas, repetíveis e transferíveis.

3. Adoção rápida por meio da integração do ecossistema

A profunda integração entre redes sociais, comércio eletrônico e sistemas de pagamento cria um ambiente data consumo naturalmente conectado. AI ser incorporada diretamente nos pontos de contato com o usuário, abrangendo de forma integrada desde recomendações de conteúdo até transações.

Essa vantagem do ecossistema impulsiona AI notável AI . Por exemplo, o Qwen, da Alibaba, foi integrado a plataformas como Taobao, Alipay, Fliggy e Amap, proporcionando uma AI unificada AI , desde a descoberta até a compra. Durante o período do Ano Novo Chinês, ele processou mais de 120 milhões de pedidos de entrega de comida em apenas cinco dias, com os usuários interagindo em média 14,4 vezes por dia.

Essa rápida adoção impulsionada pelo ecossistema não só está acelerando AI grande escala, como também está remodelando a forma como as marcas se conectam com os consumidores, trazendo novos desafios e oportunidades.

Novo desafio: AI como “guardiões das decisões”

AI estão redefinindo a jornada do consumidor.

Antes, os consumidores precisavam acessar várias plataformas para pesquisar, comparar e decidir. Hoje, os grandes modelos são capazes de agregar informações, oferecer recomendações personalizadas e até mesmo concluir transações em um único fluxo, colocando as marcas no centro de jornadas de decisão AI.

Essa mudança exige que as empresas repensem seu papel e aprendam a coexistir com os agentes. Por um lado, elas devem estruturar data de produtos e conteúdos data que possam ser compreendidos e recuperados com precisão pela AI. Por outro lado, precisam otimizar sua “visibilidade” em ambientes generativos (GEO) e explorar novas estratégias de marketing e promoção projetadas para interações conduzidas por agentes.

Nova oportunidade: dos ativos digitais à “hiperpersonalização”

Ao mesmo tempo, AI remodelando os ativos digitais das marcas.
O tráfegoAI ainda está em seus estágios iniciais, mas cresce rapidamente. Data que o tráfego AI para sites aumentou cerca de oito vezes em comparação com o ano passado. Ao contrário data tradicionais baseados em cliques, AI geram continuamente sinais de usuários de alta densidade. Por exemplo, cada interação com os sistemas da OpenAI pode gerar cerca de 600 tags, totalizando mais de 200.000 tags por usuário ativo anualmente. Dinâmicas semelhantes podem ser observadas em ecossistemas como o da Tencent.

Essa capacidade de “marcação” abre oportunidades sem precedentes para a hiperpersonalização:

  • Extração de sinais estruturados de intenção: as marcas podem “interpretar” a intenção do usuário a partir de interações em linguagem natural, identificando cenários de consumo (por exemplo, encontros sociais, atividades físicas), preferências de saúde (por exemplo, baixo teor de açúcar, sem glúten), motivações de compra (por exemplo, compra para estoque versus compra pontual) e sensibilidade ao preço
  • Ativação da personalização em tempo real: com base nesses sinais, as marcas podem recomendar produtos de forma dinâmica, criar pacotes, ativar promoções direcionadas, adaptar o tom das mensagens em tempo real e otimizar as vendas cruzadas e as vendas adicionais
  • Construindo uma memória duradoura do consumidor: com o tempo, data acumulados data uma “camada de memória” dos usuários, permitindo que as marcas antecipem necessidades futuras, aprimorem os sistemas de fidelização e de marketing e até mesmo orientem a inovação de produtos

Apesar da evolução contínua tanto na tecnologia quanto nos modelos de negócios, AI na China já traçou um caminho distinto, impulsionado pelo crescimento e por casos de uso, e profundamente enraizado em seu ambiente de mercado único.