A Xiaomi acaba de baratear todo o plano de soberania em IA

Um fabricante de telemóveis acaba de redesenhar o mapa

A Xiaomi lançou três novos modelos de IA a 22 de setembro, sob o nome MiMo-V2.6, e o modelo principal não é uma funcionalidade de telemóvel. O MiMo-V2.6 Pro é um modelo de raciocínio com um bilião de parâmetros, construído com uma arquitetura mixture-of-experts esparsa que ativa cerca de 42 mil milhões desses parâmetros em cada resposta, e a Xiaomi disponibilizou os pesos completos e o código de treino sob licença MIT.

Um modelo mais pequeno, o MiMo-V2.6 Flash, usa 309 mil milhões de parâmetros no total e 15 mil milhões ativos, pensado para uso de grande volume a custo mais baixo. Ambos leem e geram texto, imagens, vídeo e áudio, e ambos foram avaliados pelo avaliador independente Artificial Analysis: o Pro obteve 46 pontos no seu Intelligence Index, à frente dos próprios modelos chineses Kimi K3 (44) e GLM-5.3 (45), enquanto os melhores modelos fechados continuam à frente com cerca de 53 pontos.

O que 2,6 milhões de dólares compraram

A Xiaomi não se limitou a publicar o modelo, transmitiu o treino em direto. A empresa afirma que o MiMo-V2.6 Pro completou 30 passos de aprendizagem por reforço em menos de seis dias, ao longo de 750 mil trajetórias de tarefas, com um método chamado Group Relative Policy Optimization, a um custo declarado de cerca de 2,6 milhões de dólares; o Flash custou mais cerca de 850 mil dólares, totalizando 3,5 milhões de dólares para os dois modelos.

Vale a pena comparar este valor com o que a indústria diz gastar nos seus próprios modelos de topo. A comparação abaixo usa estimativas habituais do setor, não os números da própria Xiaomi, para cada modelo fechado.

A conta da soberania acaba de mudar

O debate europeu sobre soberania digital tem sido sobretudo um debate de infraestrutura: construir uma região de nuvem soberana, financiar uma fábrica de chips, gastar anos e milhares de milhões para fechar a distância face aos hiperescaladores norte-americanos e chineses. O MiMo-V2.6 aponta para um caminho mais curto que não precisa de nada disso. Um organismo público ou uma grande empresa pode descarregar hoje os pesos completos, executá-los em GPUs próprias ou alugadas dentro da UE, e nunca enviar um único pedido a uma API norte-americana ou chinesa.

Esse caminho traz as suas próprias questões por resolver. Ninguém fora da Xiaomi verificou com que dados o MiMo-V2.6 foi treinado, nem se mantém as restrições de conteúdo habituais nos modelos chineses, a mesma ressalva que já acompanha outras implementações soberanas construídas sobre pesos chineses. Alojar o modelo internamente elimina a dependência do fornecedor, não a necessidade de verificação; a organização que descarrega os pesos herda o trabalho de os verificar que, de outra forma, um fornecedor de API pago teria feito.

O que isto significa se gerir a sua própria infraestrutura de IA

Uma equipa de compras ou de infraestrutura que esteja a negociar agora um contrato plurianual de nuvem soberana tem agora uma terceira opção real para comparar: comprar as GPUs, descarregar os pesos e operar o modelo inteiramente internamente, com um custo único de equipamento em vez de uma fatura de API recorrente. O modelo Pro, com o seu bilião de parâmetros, continua a precisar de um verdadeiro cluster de GPUs para responder a uma velocidade utilizável, pelo que esta opção convém realisticamente a grandes empresas, universidades e organismos públicos antes de convir a uma pequena empresa.

Antes de mudar, é preciso orçamentar o trabalho que um fornecedor como a OpenAI ou a Anthropic faz hoje de forma invisível: afinação de segurança, alinhamento com políticas de conteúdo e uma verificação daquilo que o modelo pode e não pode dizer a um cliente. A Xiaomi entregou os pesos e o código de treino. Não entregou uma estrutura de responsabilização, e construí-la é agora tarefa do comprador, não do vendedor.

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