Yan Junjie, da MiniMax: os últimos 5% da lacuna da IA chinesa são os mais difíceis
Yan Junjie, fundador da startup chinesa de IA MiniMax, tem uma forma direta de descrever a posição dos grandes modelos de linguagem de seu país diante dos melhores modelos dos Estados Unidos. Em um episódio recente do podcast britânico Invest in Progress, ele disse ao gestor de investimentos da Scottish Mortgage, Lawrence Burns, que os modelos líderes da China já percorreram cerca de 95% da distância até os melhores sistemas americanos. Os 5% restantes, argumentou, podem se revelar mais difíceis de fechar do que tudo o que veio antes.
A conversa foi gravada depois que Burns viajou à China em dezembro de 2025 e conheceu Yan pessoalmente. O que ficou com o investidor não foi uma demonstração de produto, mas um número: a estimativa de que a lacuna entre os melhores modelos dos dois países é de cerca de 5%. A formulação de Yan transforma esse número pequeno no problema central da IA chinesa, em vez de um motivo de comemoração. O último trecho, segundo ele, é onde estão a engenharia mais difícil e a maior incerteza.
Essa visão combina com o clima mais amplo do setor de IA na China, onde as empresas passaram os últimos dois anos lançando modelos em ritmo acelerado e alegando paridade de benchmarks com rivais americanos, para depois descobrir que o último incremento de qualidade é o mais caro. A própria MiniMax viveu esse ciclo. A empresa lançou uma série de modelos voltados tanto para aplicativos de consumo quanto para ferramentas de desenvolvedores, e tem falado abertamente sobre a pressão de acompanhar concorrentes muito mais bem financiados.
O número de 5% também importa porque reformula a maneira como a corrida da IA é discutida. Se os melhores modelos da China já estão a poucos pontos da fronteira, então a disputa não é mais sobre alcançar capacidade bruta, mas sobre confiabilidade, custo e o trabalho pouco glamouroso de tornar os modelos confiáveis em implantações reais. O ponto de Yan é que essa última fase recompensa forças diferentes das da corrida que a antecedeu.
A posição da MiniMax não é a de um gigante. Ela atua ao lado de players chineses maiores e enfrenta as mesmas restrições em chips avançados que moldam todo o setor doméstico. Ainda assim, manteve um perfil público alto, e a disposição de seu fundador de atribuir um número preciso à lacuna — e de dizer que a parte mais difícil ainda está por vir — é incomum em um setor onde executivos costumam preferir falar de avanços.
Para leitores globais, a entrevista oferece uma avaliação sincera rara de dentro da comunidade chinesa que constrói modelos. Burns, cuja firma investe globalmente, saiu com a impressão de que a lacuna é real, mas estreita. A pergunta que o argumento de Yan deixa em aberto é o que de fato é necessário para fechar essa margem final: mais capacidade de computação, melhores dados, métodos de treinamento mais inteligentes ou simplesmente tempo.
Yan não ofereceu um prazo para quando os últimos 5% poderiam ser fechados, e sua avaliação é um julgamento, não um resultado medido. Mas a formulação provavelmente vai se espalhar. À medida que os laboratórios chineses lançarem sua próxima geração de grandes modelos de linguagem, o setor observará se a distância até a fronteira continua encolhendo ou se, como Yan sugere, o último trecho se revela o mais longo.