15 de jan. de 2025 · Resumo de IA (24h): Qwen chega a 100M de MAU em 2 meses via integração de ecossistema, e a Microsoft investe ~US$ 500M/ano na Anthropic para operar um modelo “multi-engine”
Duas notícias de polos diferentes, mas com a mesma mensagem: a disputa está saindo do “melhor modelo” e indo para “quem vira o padrão de uso e entrega tarefas reais com consistência.” A Alibaba transforma o Qwen em um assistente que executa ações ao conectar serviços do dia a dia. A Microsoft fortalece a resiliência da plataforma ao apostar em uma arquitetura multi-modelo (multi-engine).
1. Qwen ultrapassa 100M de MAU em dois meses: integração total com Taobao, Alipay, Taobao Instant Commerce, Fliggy, Amap e mais; testes abertos para pedir comida, comprar e reservar passagens
Comentário:
Bater 100M de MAU em dois meses é tanto história de distribuição quanto de produto. Isso evidencia o poder de tráfego e de conversão do ecossistema Alibaba, algo difícil de replicar apenas com “um app bom”.
Mais importante: ao integrar Taobao/Alipay/instant commerce/Fliggy/Amap, o Qwen deixa de ser só chat e vira um assistente de vida com capacidade de ação — capaz de conduzir transações, compras e reservas.
O fato de abrir testes para todos os usuários (em vez de um gray release pequeno ou só para pagantes) indica estratégia agressiva: acelerar iteração com demanda real, capturar hábito cedo e dominar mindshare.
No mercado chinês (Doubao, DeepSeek, Ernie etc.), a Alibaba segue no primeiro pelotão. O teto será definido menos por “features chamativas” e mais por taxa de conclusão de tarefas, fluxos de fallback e confiança do usuário em delegar compras e viagens a um agente.
2. Microsoft vira cliente de ponta da Anthropic: gasto estimado de ~US$ 500M por ano para impulsionar produtos Microsoft com IA
Comentário:
Numa corrida de IA em nível de plataforma, a Microsoft não pode amarrar Office, Windows, GitHub, Azure e Security a um único fornecedor ou roadmap. Trabalhar com múltiplos provedores é, na prática, construir uma arquitetura “multi-engine” — redundância técnica e poder de barganha.
Com a crescente independência do OpenAI, incertezas de comercialização e potenciais conflitos, a Microsoft busca opcionalidade. O mais provável não é “trocar tudo”, mas rotear por cenário: Copilot usando modelo A para certas capacidades e modelo B para outras. E o Azure pode transformar multi-modelos em commodity para empresas, expandindo receita de “vender modelos” para “vender a plataforma que orquestra modelos”.
Antes do AGI, o vencedor pode não ser quem tem o modelo mais forte, mas quem integra, agenda e monetiza melhor capacidades diversas.
Encerramento:
A Alibaba quer que a IA seja um “super-entrada” que faz coisas no cotidiano. A Microsoft quer que a IA seja uma camada modular, substituível e orquestrável no nível de plataforma. Qual estratégia você acha que cria um moat mais rápido: um super-entrada guiado por ecossistema, ou uma orquestração multi-engine de plataforma?
Leitura extra (últimas 72 horas):