A ByteDance, empresa-mãe do TikTok, orça US$ 23 bilhões para impulsionar a IA e desafiar Google e Microsoft

A ByteDance, sediada em Pequim e proprietária do TikTok, está preparando um grande plano de gastos em IA, à medida que as empresas de tecnologia chinesas tentam manter a competitividade com as rivais dos EUA.

De acordo com o Financial Times, a ByteDance elaborou orçamentos iniciais para gastar RMB 160 bilhões, cerca de US$ 23 bilhões, em despesas de capital em 2026, um aumento em relação aos RMB 150 bilhões que a empresa investiu em sistemas de IA este ano.

Cerca de metade do orçamento de 2026 está reservada para semicondutores avançados usados para construir e executar modelos e aplicativos de IA. A ByteDance também reservou RMB 85 bilhões especificamente para processadores de IA, mesmo com o acesso a chips da Nvidia ainda sendo um desafio.

A ByteDance aumenta os gastos com chips enquanto Trump permite vendas limitadas da Nvidia

As empresas de tecnologia chinesas foram restringidas pelos controles de exportação dos EUA que bloqueiam o acesso aos chips mais poderosos da Nvidia, empurrando empresas como a ByteDance e a Alibaba a projetar modelos que custam menos para executar e precisam de menos recursos de computação.

As restrições ainda estão em vigor, mas houve uma mudança de política neste mês, quando Donald Trump levantou uma proibição que permite à Nvidia vender seu processador H200 para compradores aprovados na China, o que, admitidamente, é mais fraco do que o hardware de ponta da Nvidia, mas ainda assim importa.

Trump descreveu a política como permitindo vendas para “clientes aprovados na China”, mas o processo de aprovação ainda enfrenta resistência de legisladores em Washington, e o presidente Xi Jinping disse desde então que nem quer mais os chips.

Se as vendas do H200 seguirem em frente, a ByteDance planeja fazer um pedido de teste de 20.000 chips H200, com cada unidade custando cerca de US$ 20.000, de acordo com o relatório.

A ByteDance também continua a gastar bilhões de dólares alugando data centers no exterior, para que possa usar legalmente o hardware mais avançado da Nvidia para treinar modelos de IA e apoiar usuários fora da China, mas esses pagamentos são contabilizados como custos operacionais, não como despesas de capital, o que significa que não estão incluídos no orçamento de US$ 23 bilhões.

A ByteDance cresce no uso de IA para consumidores enquanto rivais dos EUA financiam a IA com dívida

Embora os modelos de código aberto Doubao da ByteDance fiquem atrás do Qwen da Alibaba e do DeepSeek em benchmarks independentes, dados da QuestMobile mostram que o chatbot Doubao ultrapassou o DeepSeek em usuários ativos mensais e downloads, tornando-o o chatbot de IA mais amplamente utilizado no país.

A ByteDance também está impulsionando sua plataforma de nuvem Volcano Engine para clientes corporativos, colocando-a em concorrência direta com o negócio de nuvem da Alibaba, o que impulsionou um alto uso dos serviços de IA da ByteDance, de acordo com o Goldman Sachs.

Analistas do Goldman Sachs relataram que, em outubro, a ByteDance registrou mais de 30 trilhões de tokens diários, enquanto o Google registrou 43 trilhões de tokens, uma margem pequena no grande esquema das coisas.

Apesar desse crescimento, os gastos da ByteDance permanecem muito abaixo dos das gigantes de tecnologia dos EUA. Microsoft, Alphabet, Amazon e Meta gastaram juntos mais de US$ 300 bilhões este ano construindo data centers e sistemas de energia para modelos e produtos de IA.

Grande parte dessa expansão nos EUA foi financiada por meio de empréstimos. Empresas americanas venderam US$ 1,7 trilhão em títulos de grau de investimento em 2025, perto dos US$ 1,8 trilhão levantados em 2020 durante a crise da Covid. A associação comercial Sifma acompanhou a emissão até o final de novembro, mostrando um surto ligado ao financiamento de infraestrutura de IA.

O Goldman Sachs estima que o empréstimo relacionado à IA agora representa cerca de 30% da emissão líquida de grau de investimento e deve aumentar novamente em 2026, mesmo com o aumento das preocupações sobre os níveis de dívida assumidos pelos hiperscalers de IA.