A todos os desbravadores e pragmáticos que persistem na busca dentro da onda de empreendedorismo em IA:
Se você já foi atraído pelo poder da simplicidade do "primeiros princípios" e tentou remodelar algum setor com base nisso, então, nos últimos dois anos, você certamente testemunhou ou vivenciou aquela sensação de frustração ao passar do ideal elevado para o chão da realidade.
O problema talvez não esteja no espírito de buscar a essência, mas em se temos interpretado erroneamente a essência dos "sistemas complexos".
Quando a rede irredutível de interações do mundo dos negócios encontra modelos mentais que tentam reduzir tudo a unidades básicas; quando a dependência e o aprisionamento de trajetórias tecnológicas encontram plantas ideais que "começam do zero" — o abismo entre eles é precisamente o precipício onde muitos idealistas fracassam.
O que é o "primeiros princípios"?
Quando o pensamento marciano de Musk encontra o solo comercial complexo da China, por que a mesma metodologia funciona estrondosamente no campo de hardware, mas falha no ecossistema de software? Teríamos nós interpretado erroneamente o verdadeiro espírito do "primeiros princípios"?
O chamado "primeiros princípios" foi primeiramente elevado ao altar por Musk, tornando-se o bordão de inúmeros empreendedores e inovadores. Seu charme central reside em uma pureza quase física, ou seja, deixar de lado todas as práticas existentes e convencionais, retornar às condições mais básicas das coisas, decompô-las em seus elementos mais fundamentais e, a partir da origem, reconstruir e inovar.
Nos campos de foguetes e veículos elétricos, o triunfo desse pensamento de engenharia é impactante — ele enfrenta diretamente as leis da física e os custos de fabricação, e de fato obteve avanços. No entanto, quando esse conjunto de pensamentos é reverenciado como a regra de ouro do mundo dos negócios, especialmente aplicado ao empreendedorismo em IA, que é um sistema complexo, começa uma simplificação perigosa.
O problema começa, antes de tudo, na diferença fundamental de dimensões.
O mundo físico é, em grande medida, redutível, com variáveis relativamente limitadas e relações causais mais diretas.
Você pode calcular o empuxo de um foguete e a resistência dos materiais, pode decompor a composição química e o custo de uma bateria.
Mas o ecossistema de negócios, especialmente o moderno ecossistema de negócios impulsionado por tecnologia digital, é um típico sistema complexo.
Ele está repleto de características "emergentes" irredutíveis: a interação de inúmeros indivíduos (usuários, desenvolvedores, concorrentes, reguladores) produz padrões macro que não podem ser previstos a partir do comportamento de um único indivíduo.
Aqui não há uma única "partícula fundamental", mas sim uma rede dinâmica e entrelaçada. Aplicar o pensamento de lidar com sistemas físicos redutíveis diretamente a sistemas sociais de negócios irredutíveis é como usar a mecânica newtoniana para explicar um pânico no mercado financeiro; sua unilateralidade e risco são intrínsecos.
Assim, vemos uma interpretação errônea generalizada: muitos empreendedores transformam o "primeiros princípios" em metodologia e slogan, considerando-o um "salvo-conduto" que pode evitar todas as complexidades. Eles acreditam que podem ignorar o cenário industrial existente, os hábitos dos usuários e as redes de colaboração, e, com uma solução técnica superior ou uma concepção mais "essencial", subverter tudo a partir do zero.
Por trás disso está uma autoconfiança excessiva no "design racional", ignorando as poderosas características de auto-organização e dependência de trajetória do próprio sistema.
Esse pensamento é especialmente proeminente na onda de empreendedorismo em IA e especialmente propenso a falhar.
A IA não opera no vácuo de um laboratório; ela precisa ser incorporada ao sistema socioeconômico e tecnológico existente para gerar valor. Um dilema típico é a "dependência de trajetória tecnológica e o aprisionamento ecológico".
Por exemplo, mesmo que seu algoritmo seja mais elegante e eficiente do ponto de vista dos "primeiros princípios", se ele não for compatível com as estruturas de desenvolvimento mainstream atuais, não puder utilizar a vasta infraestrutura de computação existente ou for difícil de se integrar ao ecossistema de dados monopolizado por gigantes, então suas perspectivas comerciais se tornarão imediatamente sombrias.
A própria trajetória de desenvolvimento da OpenAI é um excelente contraexemplo: ela não subverteu o Google desde o início com um plano perfeito de "primeiros princípios", mas passou por um processo complexo de tentativa e erro e evolução, de sem fins lucrativos para com fins lucrativos limitados, de aberto para parcialmente fechado, e em rotas tecnológicas (como de aprendizado por reforço para grandes modelos de força bruta). Esta é uma história de interação contínua, adaptação e jogo com um ecossistema complexo, e não um projeto puramente desenhado do zero.
No mercado chinês, essa complexidade é ainda acrescida de uma camada única de "restrições implícitas".
Um ambiente de forte regulação significa que as políticas são variáveis centrais que devem ser internalizadas no modelo de negócios, e não perturbações externas. Hábitos únicos dos usuários (como a dependência de superapps, a diferença na ponderação entre privacidade e conveniência) moldam formas completamente diferentes de demanda por produtos.
Redes de supply chain e clusters industriais profundamente enraizados significam que a inovação em hardware deve considerar o acoplamento com o sistema de manufatura existente, e não uma simples substituição. Estes não são painéis de fundo que podem ser facilmente "desmontados" e "reconstruídos"; são estruturas rígidas que moldam o espaço de possibilidades do empreendedorismo. Aqui, o pensamento de "começar do zero" que ignora o ecossistema é mais propenso a colidir com paredes invisíveis.
Portanto, a adoração ao "primeiros princípios" tem seu erro não no espírito da própria busca pela essência, mas na aplicação simplista sem reverência aos "sistemas complexos".
Ela tenta usar ferramentas de pensamento que lidam com variáveis finitas e causalidade linear para enfrentar um mundo real com variáveis infinitas e interações não lineares. Quando o empreendedorismo em IA cai nesse equívoco da adoração à física, seu desfecho muitas vezes não é uma vitória subversiva, mas uma falha trágica e deslocada no ecossistema real de negócios.
O verdadeiro desafio está em como combinar o pensamento de busca da essência com a sabedoria de abraçar a complexidade.
A divisão essencial entre hardware e software
O sucesso de Musk foi excessivamente simplificado.
As pessoas veem ele decompor o custo das baterias e reconstruir a fabricação de foguetes, e então pensam que o "primeiros princípios" é uma chave mestra que pode abrir todos os problemas comerciais. Mas esse pensamento tem uma fronteira de adaptação severamente negligenciada: hardware e software seguem duas lógicas subjacentes completamente diferentes.
Podemos entender os campos dominados por hardware como um "sistema convergente".
Seja veículos elétricos ou foguetes reutilizáveis, seus desafios centrais, em última análise, convergem para uma série de leis físicas e problemas de engenharia que podem ser claramente definidos: densidade energética, resistência de materiais, aerodinâmica, custo de fabricação. Embora essas variáveis sejam desafios enormes, sua natureza e inter-relações são, em grande medida, conhecidas e mensuráveis.
O sucesso da Tesla é, em essência, a otimização extrema e a integração sistêmica de variáveis conhecidas sob um conjunto de rigorosas restrições físicas e de custo. Aqui, as leis da física são irrefutáveis e traçam uma pista relativamente clara e calculável para a inovação. Você joga com aço, química e a mecânica newtoniana; as regras do oponente são constantes.
No entanto, uma vez que se entra em campos centrados em software e ecossistemas, especialmente aplicações comerciais de inteligência artificial, as regras do jogo mudam fundamentalmente. Aqui não é mais um "sistema convergente", mas um "sistema divergente".
Seu oponente não é mais as leis silenciosas da física, mas o "humano" cheio de incertezas — as preferências voláteis dos usuários, as tendências das comunidades de desenvolvedores, as reações dinâmicas dos concorrentes, as mudanças cognitivas dos reguladores.
A característica central desse sistema não é mais otimizar o conhecido, mas lidar com a "emergência".
Efeitos de rede criam barreiras monopolistas do nada, hábitos dos usuários formam viscosidade difícil de migrar, e a vitória de uma rota tecnológica muitas vezes se origina de uma pequena vantagem acidental inicial, que é drasticamente amplificada pelo sistema.
Aqui, a solução técnica ótima muitas vezes não vence um produto que ocupa um nicho ecológico melhor, mas com tecnologia subótima. Você não pode calcular com precisão a forma final de um modo de interação do usuário ou de um volante de dados, como faz com a densidade energética de uma bateria.
No mercado único de IA da China, a complexidade desse "sistema divergente" também apresenta uma fragmentação de "dupla via".
Uma via é a competição de laboratório em busca de avanços tecnológicos de ponta, alinhada com os últimos artigos globais; a outra é a jornada árdua da indústria em busca de aplicação comercial, procurando cenários de aplicação nas fábricas, salões governamentais e nas frestas dos superapps.
Muitas vezes há um abismo enorme entre as duas.
Uma tecnologia pode ser destaque em conferências acadêmicas globais, mas completamente incapaz de se integrar à cadeia industrial existente na China, às regras de governança de dados ou à disposição dos consumidores de pagar. Essa lacuna é precisamente o que o "primeiros princípios" do pensamento puramente de hardware tem mais dificuldade em entender e superar. Ele não pode incluir a direção política, a proteção local e as ilhas de dados — essas "restrições não técnicas" — como variáveis básicas em seu modelo de cálculo inicial.
Isso traz um enorme risco de transplante entre contextos.
A narrativa de "inovação disruptiva" originada do Vale do Silício muitas vezes sofre mutações profundas no mercado chinês.
O idealismo tecnológico puro, aqui, muitas vezes precisa ser combinado com um profundo "realismo ecológico". Observando o crescimento do ByteDance ou do Tencent, você descobrirá uma sabedoria diferente dos manifestos ao estilo Musk, uma sabedoria evolutiva baseada em tentativa e erro, feedback e iteração rápida.
Eles raramente afirmam reconstruir um setor a partir dos princípios físicos, mas percebem agudamente as fissuras e os vales de tráfego do ecossistema existente, adaptando-se rapidamente como organismos, inserindo-se e, em seguida, transformando o ambiente. O TikTok não inventou o short video a partir dos "primeiros princípios", mas encontrou um ponto de explosão na interseção única da infraestrutura de internet móvel da China, do ecossistema de criadores de conteúdo e da demanda de entretenimento dos usuários, e o amadureceu através de operações algorítmicas precisas.
O WeChat da Tencent é ainda mais um superorganismo que cresce naturalmente nas complexas relações sociais e necessidades de comunicação, "emergindo" continuamente novas funções.
O cerne dessa sabedoria está em reconhecer que, em um "sistema divergente" de software e ecossistema, você não pode projetar a forma final no primeiro dia. O sucesso vem de estabelecer uma organização adaptativa capaz de perceber continuamente o ambiente, absorver feedback e ajustar sua própria estrutura.
Então, não se trata mais de uma conquista da física, mas de uma simbiose da biologia.
Quando o idealismo tecnológico encontra o realismo ecológico, o vencedor muitas vezes não é o engenheiro com o projeto mais perfeito, mas a espécie com maior capacidade de adaptação ao ambiente.
Na vasta e singular selva digital chinesa, compreender isso é mais importante do que idolatrar qualquer modelo mental único.
O framework de empreendedorismo em IA sob o pensamento de sistemas complexos
Então, deveríamos abandonar completamente a busca pela essência? Não é bem assim.
O verdadeiro problema está no modelo mental subjacente do qual dependemos.
O que precisamos não é mais de um "primeiro princípio da física" aplicável a um mundo estável e redutível, mas de um "primeiro princípio da biologia" capaz de lidar com a complexidade dinâmica. Isso não é uma negação dos primeiros princípios, mas uma profunda atualização de paradigma: passar do reducionismo para o pensamento de sistemas adaptativos complexos.
Seu núcleo reside em três transições cognitivas fundamentais.
Primeiro, passar da busca por criar uma solução perfeita em um vácuo ideal para a busca de um "nicho ecológico" no qual seja possível sobreviver e se desenvolver na realidade. Você deve primeiro responder: no atual panorama tecnológico, nas alianças industriais e no arcabouço regulatório existentes, onde há uma fresta que permita que você germine, obtenha recursos iniciais e construa defesas? Empreender não é construir uma utopia do zero, mas encontrar, em uma floresta tropical já existente, a combinação de solo, luz solar e água que pertence a você.
Segundo, é preciso compreender o poder da "coevolução" e abandonar a fantasia romântica da "subversão unilateral". Seu produto e sua tecnologia evoluirão junto com os hábitos dos usuários, os concorrentes, os fornecedores de produtos complementares e até mesmo as regras regulatórias. Seu sucesso não depende do seu "poder de subversão" unilateral, mas de sua capacidade de iniciar e conduzir um processo evolutivo multilateral e mutuamente benéfico, como a relação simbiótica entre corais e algas.
Terceiro, é preciso aceitar a lógica da "adaptação emergente", em vez de se apegar à sensação de controle do "design total". Você não pode predefinir todos os detalhes e a forma final no primeiro dia. A abordagem correta é construir um sistema inicial com capacidade central de adaptação, definir regras de evolução e mecanismos de feedback claros e, então, na interação contínua com o ambiente real, permitir que estratégias, formas e modelos superiores "emerjam" por conta própria. Você projeta as regras da evolução, não o resultado da evolução.
Com base nisso, surge uma nova arquitetura de decisão, que contém pelo menos quatro camadas que devem ser continuamente monitoradas e com as quais se deve interagir. A mais
externa é a "percepção da camada ambiental". No campo da IA, isso significa especialmente que você deve modelar o ciclo único de políticas de IA da China como uma variável central.
A flutuação das políticas não é ruído, mas a mudança climática que define o mapa do jogo.
Ao mesmo tempo, o ritmo dos fluxos de capital e a flutuação da estrutura de talentos constituem, juntos, as condições hidrológicas macro que o empreendedorismo deve acompanhar. Para dentro, há a "análise da camada ecológica".
Você precisa, como um ecólogo, escanear os frameworks de código aberto existentes, as plataformas de serviços em nuvem, a cadeia de suprimentos de hardware e as interfaces de API dos principais players, para entender que tipo de "floresta tropical tecnológica" eles formam. Sua inovação é uma espécie invasora destrutiva que força a entrada, ou você pode encontrar um ponto de entrada "parasita" ou "simbiótico", primeiro obtendo o direito de sobreviver e depois buscando o desenvolvimento? Isso determina se, no início, você terá inimigos por todos os lados ou se poderá avançar aproveitando as forças existentes.
Com base na cognição acima, só então é possível realizar o "design da camada de trajetória".
O núcleo aqui é construir a "Unidade Ecológica Mínima Viável" (MVE). Ela não é apenas um MVP para testar as funcionalidades do produto, mas sim para testar se sua solução pode completar o ciclo mínimo fechado no ecossistema real — se pode atrair usuários iniciais, se pode estabelecer troca de dados ou de valor com pelo menos um parceiro-chave, se pode formar um fluxo de valor sustentável em um cenário minúsculo. Ela é o ponto de partida confiável do seu processo evolutivo.
Por fim, é a vez de toda a organização estabelecer o "mecanismo da camada de adaptação".
Isso significa que a arquitetura de decisão deve ser ágil e orientada por feedback, capaz de transformar rapidamente os sinais massivos provenientes do ambiente, do ecossistema e da prática da trajetória em ajustes estratégicos e táticos. Seu plano não é um projeto a ser executado rigorosamente, mas um conjunto de hipóteses a serem continuamente corrigidas.
Para praticar esse framework na China, também é necessário dominar proficientemente um conjunto peculiar de "caixa de ferramentas de variáveis".
O primeiro é compreender e dominar a lógica de dupla condução "governo-mercado". As oportunidades frequentemente surgem na interseção entre as trilhas industriais orientadas pela estratégia nacional e a demanda espontânea do mercado, como cenários específicos sob "manufatura inteligente" ou "cidades inteligentes".
Em segundo lugar, é preciso saber aproveitar o efeito de alavancagem dos poderosos "clusters da cadeia industrial" da China.
Sua vantagem em algoritmos de IA deve ser profundamente integrada à cadeia de suprimentos de eletrônicos de consumo do Delta do Yangtzé, à capacidade de prototipagem rápida de hardware do Delta do Rio das Pérolas ou ao cluster de serviços de dados de Pequim-Tianjin-Hebei, para que possa ser drasticamente amplificada e transformada em vantagens de custo de entrega e velocidade difíceis de replicar.
Naturalmente, também é preciso compreender profundamente a "característica semiaberta do ecossistema de dados" da China.
Dentro dos limites da segurança e da privacidade, como encontrar canais de fluxo de valor em conformidade entre empresas, plataformas setoriais e dados públicos — isso, por si só, é uma capacidade central de empreendedorismo.
Caminhos práticos para o empreendedorismo em IA na China
Com base no pensamento evolutivo, podemos, em linhas gerais, vislumbrar alguns caminhos práticos para o empreendedorismo em IA na China. A primeira tarefa é identificar com clareza e evitar uma variante local do "dilema do inovador".
O cerne desse dilema está em, diante dos gigantes da internet que possuem enormes dados, capital e pontos de entrada de tráfego, buscar cegamente um confronto tecnológico frontal no nível geral ou no lado do consumidor.
Um caminho mais pragmático é executar uma estratégia de nicho ecológico completamente diferenciada.
Isso significa que o empreendedor precisa abandonar a grandiosa narrativa de "substituir quem" e, em vez disso, pensar profundamente: "qual fresta não atendida e difícil de os gigantes reagirem rapidamente eu posso preencher?"
Revisitando a trajetória de empresas de IA pioneiras como SenseTime e Megvii, suas escolhas de caminho merecem uma reavaliação. Elas não tentaram, desde o início, construir um mundo digital totalmente novo, mas sim, em setores verticais como segurança e finanças, que têm demanda rígida por tecnologia e nos quais os gigantes tradicionais da internet não penetraram profundamente, tornaram-se primeiro "componentes" indispensáveis do ecossistema industrial existente, oferecendo capacidades-chave de reconhecimento visual. A essência dessa estratégia é encontrar, na zona de sombra dos gigantes, um microambiente com luz solar, água e nutrientes relativamente independentes, e nele criar raízes e crescer.
Para realizar esse caminho, é preciso agarrar firmemente três prioridades estratégicas de evolução pragmática.
Primeiro, é imperativo colocar a "profundidade de imersão no cenário" acima da "pureza da teoria tecnológica". Não importa quantos parâmetros seu modelo tenha ou quão brilhantes sejam seus artigos; isso não supera melhorar a precisão de detecção em 0,5% em uma linha de produção específica e permitir que operários e gerentes a usem de forma integrada. Imersão profunda significa compreender todas as restrições não técnicas do cenário: fluxo de trabalho, sistema de compras, capacidade do pessoal.
Segundo, buscar a "velocidade de compatibilidade ecológica" deve ter prioridade sobre buscar o "grau de subversão funcional".
Sua solução pode se conectar rapidamente às principais plataformas de nuvem? Pode ser compatível com protocolos industriais comuns? Pode permitir que desenvolvedores existentes a dominem com o mínimo de treinamento possível? Alcançar o "plug and play" no ecossistema frequentemente tem valor comercial muito superior ao de uma "funcionalidade disruptiva" que exige derrubar tudo e educar o mercado.
Terceiro, é preciso substituir o fascínio pela "completude do design de alto nível" pela "densidade de feedback iterativo".
Não gaste meses projetando uma arquitetura de produto final perfeita e impecável. Em vez disso, coloque o mais rápido possível, mesmo que seja um Produto Mínimo Viável (MVP) rudimentar, em cenários reais e estabeleça ciclos de feedback de alta frequência e curto período. As reclamações e demandas reais obtidas de usuários da linha de frente e parceiros orientam a direção correta da evolução muito mais do que um projeto perfeito na sala de reuniões.
Olhando para os próximos dois a três anos, o panorama do empreendedorismo em IA na China apresentará algumas tendências evolutivas claras.
Em termos de retorno comercial, os "pequenos modelos em setores verticais" formarão um ciclo fechado significativamente mais rápido do que os "grandes modelos de uso geral". Em áreas profissionais como saúde, direito e inspeção de qualidade industrial, as exigências de privacidade de dados, conhecimento de domínio e confiabilidade são extremamente altas, e os modelos de uso geral muitas vezes não dão conta. Pequenos modelos otimizados para cenários específicos, com custo controlável e capazes de se integrar diretamente aos fluxos de trabalho, serão os primeiros a alcançar receita em escala.
E o foco da competição dos aplicativos nativos de IA passará da comparação do quão deslumbrantes são as funcionalidades para a medição da "afinidade ecológica". Isso significa que a capacidade do aplicativo de se integrar de forma sensível a superentradas como WeChat e DingTalk, e de cooperar eficientemente com ecossistemas locais de chips e frameworks como Huawei e Baidu, será mais crucial do que o avanço de uma única funcionalidade.
Por outro lado, inferimos que a diferenciação regional se intensificará. O Delta do Yangtzé e a Grande Baía se apoiarão em suas sólidas bases de manufatura e serviços comerciais para evoluir, respectivamente, para dois caminhos característicos: "IA + Manufatura" e "IA + Serviços". O primeiro adentra as fábricas, focando na otimização de processos e na inteligência da cadeia de suprimentos; o segundo conecta comerciantes, reconstruindo marketing, atendimento ao cliente e comércio transfronteiriço.
Então, será que uma "segunda curva de crescimento" de enorme potencial já está surgindo?
Por exemplo, a digitalização e a atualização inteligente abrangentes das empresas estatais.
Não se trata de compras de TI no sentido convencional, mas de necessidades profundas que envolvem a reengenharia de processos de gestão, a governança de dados e a sinergia industrial.
Soluções de IA capazes de compreender a lógica operacional das empresas estatais, atender aos requisitos de segurança e confiabilidade e transformar o valor tecnológico em melhoria da eficiência de gestão enfrentarão um mercado contínuo e de escala enorme.
Essas tendências apontam juntas para uma conclusão — na China, o sucesso da IA dependerá cada vez mais da capacidade de imersão precisa e de coevolução em ecossistemas de negócios complexos, e não de um pico tecnológico isolado.
A era de ouro da IA na China pertence aos agentes, e mais ainda aos pensadores que sabem usar ferramentas.
Agora, comece esclarecendo o ecossistema em que você está inserido.
Este artigo é da conta oficial do WeChat "Dongzhen Shanglue", autor: Dongzhen Shanglue
