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

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

Dos 857 lançamentos, apenas 31 – exatamente 3,6 % – incluíram um resultado de segurança que o desenvolvedor optou por tornar público, um número extraído diretamente da análise da SemiAnalysis e apresentado como facto estabelecido.

Ainda mais surpreendente, apenas nove desses 31 resultados divulgados (1,1 % do total de lançamentos) foram disponibilizados simultaneamente ao lançamento do modelo; os restantes 22 foram publicados após o modelo já estar acessível ao público.

Distribuição das divulgações por tipo de empresa

Ao segmentar os dados por categoria organizacional, constata‑se que startups como DeepSeek, Moonshot, Zhipu, MiniMax e StepFun têm maior propensão a partilhar resultados de segurança – 6,3 % das suas versões incluem um resultado – em comparação com os quatro hyperscalers (Alibaba, ByteDance, Tencent, Baidu), que conjuntamente divulgam apenas 2 % das suas versões.

A Zhipu, que opera sob a marca Z.ai, destaca‑se como a única entidade entre as nove a publicar de forma consistente um resultado de segurança todos os anos desde 2022, segundo as próprias declarações das empresas.

Números absolutos dos maiores players

A Alibaba, detentora do maior catálogo de lançamentos com 238 versões, contribuiu com apenas sete resultados de segurança. A Tencent, com 133 versões, divulgou uma única avaliação, enquanto a ByteDance revelou duas das suas 120 versões. Estes números são reportados pelas próprias empresas.

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

Momento das divulgações pós‑lançamento

Dos 31 resultados divulgados, dezasseis foram publicados depois de o modelo correspondente já ter sido lançado. O atraso mediano foi de 42 dias, com o maior atraso a alcançar 349 dias, estatísticas extraídas directamente 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 %.
• A Zhipu publica um resultado de segurança todos os anos desde 2022.
• O atraso mediano nas divulgações pós‑lançamento é de 42 dias.

O “Quadro de Governança de Segurança de IA da China 3.0”, tornado público a 14 de setembro de 2026, recomenda a realização de testes regulares e a divulgação periódica pública das avaliações de segurança, mas não impõe obrigação legal, ficando a adesão a critério voluntário das empresas.

Os autores do estudo SemiAnalysis alertam que a ausência de divulgações públicas não implica necessariamente a falta de testes internos de segurança; a sua metodologia capta apenas a informação acessível publicamente, deixando uma zona cega potencial para avaliações privadas.

Para organizações portuguesas que avaliam fornecedores chineses de IA, a implicação prática é clara: na falta de normas de divulgação obrigatórias, deve‑se presumir que a maioria dos lançamentos de modelos passou por uma avaliação de segurança limitada ou não documentada.

Equipas de compras em Portugal devem solicitar relatórios internos de auditoria de segurança, negociar cláusulas contratuais que exijam a divulgação atempada dos resultados de segurança e considerar a verificação por terceiros para mitigar o risco de vulnerabilidades não reveladas.

Além disso, as empresas portuguesas podem apoiar iniciativas de padronização a nível europeu, contribuindo para a criação de requisitos de transparência que, se adotados globalmente, poderiam pressionar os laboratórios chineses a melhorar a frequência e a pontualidade das suas divulgações de segurança.

Em resumo, o panorama revela uma lacuna significativa na transparência de segurança dos modelos de IA chineses, com apenas uma minoria dos lançamentos acompanhados de resultados públicos, e um atraso considerável nas divulgações que ocorrem após o lançamento.