Alibaba testa novo modelo de negócios com receita compartilhada para o Qwen open-source
A Alibaba planeja introduzir termos de compartilhamento de receita para usuários comerciais de sua próxima versão do modelo de IA open-weight Qwen, segundo apuração da Reuters. A medida representaria uma mudança significativa no modelo de negócios da empresa chinesa, que até agora distribuía o Qwen sob a licença permissiva Apache 2.0.
O novo arranjo afetaria empresas de maior porte que geram receita oferecendo o modelo como serviço. O percentual exato de compartilhamento ainda não foi definido, mas a direção é clara: o open-source de grandes modelos de IA está caminhando para um modelo “freemium”, onde o acesso básico é gratuito, mas o uso comercial em escala exige contrapartida financeira.
O precedente do Kimi K3
O movimento da Alibaba segue os passos da Moonshot AI, que em julho de 2026 lançou o Kimi K3 — um modelo de 2,8 trilhões de parâmetros (104 bilhões ativados) com licença que exige acordo comercial separado para empresas com faturamento acima de US$ 20 milhões em 12 meses consecutivos. Os acordos podem incluir compartilhamento de até 30% da receita envolvida.
A chinesa Chinasoft International já divulgou um acordo de revenue sharing com a Moonshot em registro regulatório. A DigitalOcean, que oferece o Kimi K3 em sua plataforma, também confirmou ter um acordo comercial — embora sem revelar os termos financeiros.
Qwen3.8-Max e a arquitetura MoE
O próximo modelo da Alibaba, o Qwen3.8-Max, utiliza arquitetura Mixture of Experts (MoE) com aproximadamente 2,4 trilhões de parâmetros totais e 95 bilhões ativados por requisição. A abordagem é similar à do Kimi K3, que ativa apenas 16 dos 896 experts disponíveis para cada token — reduzindo drasticamente o custo computacional por inferência.
Essa eficiência arquitetural é crucial porque, mesmo com pesos abertos, rodar modelos de 2 trilhões de parâmetros exige infraestrutura massiva. A própria Moonshot suspendeu temporariamente novas assinaturas do Kimi K3 em julho por pressão sobre suas GPUs disponíveis.
Open-weight vs. open-source: a distinção que importa
O debate sobre o que constitui “open-source” em IA está esquentando. A Open Source Initiative (OSI) publicou uma definição que exige permissão para “usar, estudar, modificar e compartilhar para qualquer propósito, sem pedir autorização”. Modelos com pesos disponíveis mas restrições comerciais — como os novos Qwen e Kimi K3 — são open-weight, não open-source pela definição da OSI.
Enquanto isso, a americana Thinking Machines Lab, fundada por Mira Murati (ex-CTO da OpenAI), lançou seu primeiro modelo open-source em julho — sinalizando que o debate sobre modelos abertos não é exclusivo da China.
Custo e contexto geopolítico
O custo de treinar modelos de fronteira continua subindo: pesquisas de Epoch AI e Stanford estimam que o custo dos treinamentos mais intensivos cresce 2,4 vezes ao ano desde 2016. Ao mesmo tempo, o preço de acesso a modelos com determinada capacidade vem caindo — o Kimi K3 custa cerca de um terço do preço do Claude da Anthropic.
O contexto geopolítico adiciona complexidade: o governo americano acusa a Moonshot de usar tecnologia obtida da Anthropic, alegação negada pelas autoridades chinesas. A imposição de restrições comerciais a modelos open-weight pode ser tanto uma estratégia de monetização quanto uma resposta às crescentes tensões entre EUA e China no setor de IA.
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