Laboratórios chineses de IA divulgam segurança em apenas 3,6% de 857 versões de modelo desde 2021

Um estudo intitulado “Beijing Will Not Pace the Frontier”, publicado pela SemiAnalysis em 8 de outubro de 2026, compilou um inventário detalhado de lançamentos de modelos de inteligência artificial de nove desenvolvedores chineses entre 2021 e 15 de setembro de 2026, totalizando 857 versões distintas e criando uma base robusta para avaliar a transparência em segurança.

Dos 857 lançamentos, apenas 31 versões – exatamente 3,6 % – incluíram um resultado de segurança que os próprios desenvolvedores optaram por tornar público, conforme os números extraídos diretamente da análise da SemiAnalysis.

Ainda mais impressionante, apenas nove dos 31 resultados divulgados – 1,1 % do total de lançamentos – foram disponibilizados simultaneamente ao lançamento do modelo; os demais 22 foram publicados depois que o modelo já estava acessível ao público.

Distribuição das divulgações por tipo de empresa

Ao segmentar os dados por categoria organizacional, as startups – DeepSeek, Moonshot, Zhipu, MiniMax e StepFun – apresentam maior propensão a compartilhar avaliações de segurança, com 6,3 % de seus lançamentos contendo um resultado, enquanto os quatro hyperscalers – Alibaba, ByteDance, Tencent e Baidu – divulgam apenas 2 % das suas versões.

A Zhipu, operando sob a marca Z.ai, destaca‑se como a única entidade entre as nove que publicou consistentemente um resultado de segurança a cada ano desde 2022, de acordo com declarações das próprias empresas.

Números absolutos dos maiores players

A Alibaba, que lidera o catálogo com 238 versões lançadas, contribuiu com apenas sete resultados de segurança. A Tencent, com 133 versões, divulgou uma única avaliação, enquanto a ByteDance revelou duas de suas 120 versões, conforme relatado pelas próprias companhias.

As 813 versões restantes – representando 94,9 % do total – não possuem nenhuma divulgação pública de segurança, proporção apresentada como fato estabelecido no relatório da SemiAnalysis.

Momento das divulgações pós‑lançamento

Entre os 31 resultados divulgados, dezesseis foram publicados depois que o modelo correspondente já havia sido lançado. O atraso mediano foi de 42 dias, com o maior intervalo atingindo 349 dias, estatísticas extraídas diretamente do estudo.

• Apenas 3,6 % dos lançamentos de IA chinesa incluem algum resultado público de segurança.
• Startups divulgam resultados de segurança a 6,3 %, hyperscalers a 2 %.
• Zhipu publica um resultado de segurança todos os anos desde 2022.
• O atraso mediano de divulgação pós‑lançamento é de 42 dias.

O “China AI Safety Governance Framework 3.0”, tornado público em 14 de setembro de 2026, recomenda a realização de testes regulares e a divulgação periódica de avaliações de segurança, mas não impõe exigência legal, permanecendo uma prática voluntária para as organizações.

Os autores do estudo SemiAnalysis alertam que a ausência de divulgações públicas não significa necessariamente que testes internos de segurança estejam ausentes; a metodologia captura apenas informações acessíveis ao público, deixando margem para avaliações realizadas de forma privada.

Para empresas de língua inglesa que avaliam fornecedores chineses de IA, a implicação prática é clara: sem padrões obrigatórios de divulgação, deve‑se presumir que a maioria dos lançamentos de modelo passou por pouca ou nenhuma verificação de segurança documentada.

Consequentemente, equipes de compras precisam solicitar relatórios internos de auditoria de segurança, negociar cláusulas contratuais que exijam divulgação oportuna dos resultados de segurança e considerar auditorias de terceiros para mitigar riscos de vulnerabilidades não divulgadas.

Essas recomendações são particularmente relevantes para organizações que operam em setores regulados, onde a conformidade com normas de segurança de IA pode impactar diretamente a aprovação de projetos e a confiança dos clientes.

Em síntese, o panorama revela uma lacuna significativa de transparência entre os principais laboratórios chineses de IA, indicando que a maioria dos modelos ainda carece de avaliações de segurança acessíveis ao público.

A situação observada até o momento reflete a necessidade de políticas mais robustas e de incentivos que estimulem a divulgação de resultados de segurança, contribuindo para um ecossistema de IA mais confiável e responsável.

Esta análise foi elaborada a partir dos dados disponíveis até 13 de outubro de 2026 e será acompanhada por atualizações conforme novos lançamentos e divulgações forem registrados, especialmente nas regiões metropolitanas de Shenzhen, onde a maioria dos laboratórios analisados está concentrada.