Empresas chinesas extraíram bilhões de tokens de IA dos EUA para treinar rivais baratos — a mais recente usou o GPT-6 Astra

A DeepSeek e a Moonshot AI usaram fortemente respostas geradas pelo GPT-6 Astra, modelo de ponta da OpenAI, para treinar suas versões mais recentes — reduzindo assim o custo real de desenvolvimento. É o que apurou a agência The Information, em reportagem publicada em 28 de outubro de 2026 e replicada pela Reuters.

Os modelos beneficiados foram o Kimi K3.1 Pro, da Moonshot AI, lançado na semana anterior ao relatório, e o V4.1-Flash 1017, da DeepSeek, lançado em 17 de outubro. A técnica por trás disso tem nome: destilação.

O que é destilação de IA

Destilação consiste em bombardear um modelo rival com perguntas e usar as respostas para treinar um modelo próprio mais barato, copiando de forma indireta o "raciocínio" do concorrente. Não é a primeira vez que a Moonshot AI aparece nesse contexto: em 30 de setembro, a OpenAI já havia publicado que rastreou parte de uma campanha de destilação iniciada em julho até indivíduos associados à empresa chinesa.

O alerta oficial que vinha antes

Antes desse episódio, em 8 de setembro de 2026, NSA, CISA e FBI publicaram um advisory conjunto (AA26-251A) nomeando seis empresas chinesas de IA: DeepSeek, Moonshot AI, Alibaba, MiniMax, StepFun e Z.AI. Segundo o documento, essas empresas extraíram bilhões de tokens em milhões de requisições de API contra empresas americanas de IA desde o fim de 2024.

O advisory faz uma distinção importante: trata a destilação como "técnica de pesquisa reconhecida" quando usada de forma legítima, mas descreve as operações atribuídas às seis empresas como "campanhas agressivas, maliciosas e direcionadas" em escala industrial, incluindo uso de contas fraudulentas e proxies de mercado paralelo.

Um dos pontos mais citados do documento é sobre custo. As agências afirmam que o valor de US$ 5,6 milhões divulgado publicamente pela DeepSeek para treinar um de seus modelos é "enganoso", porque não contabiliza o custo real dos dados obtidos via destilação de modelos americanos.

O que dizem os estudos

Advisory AA26-251A (NSA, CISA e FBI, 2026). Documento de inteligência conjunta das três agências, publicado em 8 de setembro de 2026, com base em análise de padrões de uso de API atribuídos a operações coordenadas de destilação. Aponta bilhões de tokens extraídos em milhões de requisições contra empresas americanas desde o fim de 2024. É um advisory de inteligência governamental, não um estudo acadêmico revisado por pares: as agências não detalham publicamente toda a metodologia, e nenhuma das seis empresas chinesas citadas confirmou as acusações.

Blog post da OpenAI (2026). Relatório interno da própria OpenAI, publicado em 30 de setembro de 2026, baseado em investigação de padrões de uso da sua própria API. A empresa diz ter vinculado parte de uma campanha de destilação iniciada em julho a indivíduos associados à Moonshot AI. É um relato unilateral de uma das partes diretamente afetadas, sem confirmação independente da Moonshot AI.

A Anthropic, citada na reportagem da The Information, afirma ter implementado medidas que reduziram em 90% a 99% os dados coletados em tentativas de destilação contra seus próprios modelos, segundo a mesma apuração.

Por que destilação é legítima — mas isso talvez não seja

Destilação não é, em si, uma prática ilegal ou exclusiva de empresas chinesas. É uma técnica de treinamento amplamente usada no setor, inclusive por startups e papers acadêmicos americanos, para criar modelos menores e mais baratos a partir de modelos maiores. O enquadramento de "cópia industrial" parte de um advisory do próprio governo dos Estados Unidos, publicado em meio à disputa tecnológica com a China, e nenhuma das seis empresas chinesas citadas confirmou publicamente ter copiado o GPT-6 Astra ou qualquer outro modelo americano. OpenAI, DeepSeek e Moonshot AI não responderam a pedidos de comentário da Reuters sobre o caso.

Por que isso importa

O episódio conecta dois fios que o setor de IA tenta separar e não consegue: a corrida EUA-China não se decide só em chips e controles de exportação, mas também na disputa sobre quem pode usar o trabalho de quem para treinar a próxima geração de modelos. Se o custo real de um modelo chinês inclui dados "emprestados" de um modelo americano mais caro de treinar, a comparação direta de custo-benefício entre os dois ecossistemas deixa de fazer sentido do jeito que normalmente é apresentada.

Para quem acompanha o setor, o ponto a observar não é se a destilação vai parar — é se a OpenAI, a Anthropic e o governo americano vão conseguir impor barreiras técnicas (como as reduções de 90% a 99% citadas pela Anthropic) antes que o próximo modelo de fronteira americano também vire matéria-prima de treinamento em Pequim.