Todos assumem que a história do DeepSeek é sobre o lançamento de um modelo mais forte. Em setembro de 2026, a história mudou silenciosamente de forma.
No início de setembro, surgiram relatos de que o DeepSeek planeja construir um data center de cerca de 1GW em Ulanqab, na Mongólia Interior, implantando pelo menos 160.000 aceleradores Ascend 950DT, de próxima geração, da Huawei. Ao preço vazado em 10 de setembro — mais de 250.000 yuan por cartão acelerador — apenas os chips representam mais de 40 bilhões de yuan em investimento nominal. Na mesma semana, o DeepSeek teria contratado o CITIC Securities para preparar um IPO no STAR Market de Xangai. E em 10 de setembro, o DeepSeek lançou o V4.1 Flash, cortando os preços novamente: 0,02 yuan por milhão de tokens para entrada com acerto de cache fora do horário de pico, 1 yuan para entrada sem acerto de cache e 4 yuan para saída.
Juntando esses três eventos, a verdadeira história aparece: a competição não é mais sobre construir um modelo melhor. É sobre produzir volumes massivos de tokens ao menor custo possível. Os modelos estão se tornando commodities rapidamente; os preços dos tokens caíram para poucos yuan por milhão, enquanto as fábricas que produzem tokens ficam cada vez maiores e mais caras. Esta não é a estratégia de uma única empresa. É a mudança estrutural da era de inferência da IA.
Cada resposta precisa de um lugar no mapa. Desta vez, é Ulanqab.
130 Bilhões de Yuan em Um Mês: o Computacional Está Se Tornando uma Indústria Energética
Comecemos pelos números. Segundo o IT Times, somente em agosto de 2026 Ulanqab assinou 12 projetos de computação inteligente com um total confirmado de investimento superior a 130 bilhões de yuan. Um relatório do Goldman Sachs de agosto de 2026 constatou que a capacidade contratada de data centers de Ulanqab atingiu cerca de 12,5GW até junho — contra 3,3GW um ano antes, quase um aumento de quatro vezes em doze meses.
Para dar uma escala: o projeto Stargate da OpenAI, respaldado por um plano de 500 bilhões de dólares, tem como meta 10GW. Uma cidade chinesa de pouco mais de um milhão de habitantes superou, no papel, esse número.
O fluxo de negócios de agosto merece um olhar mais atento. Em 6 de agosto, a base “Star (Gigawatt) River” do Envision Group entrou em operação com cerca de 2GW de capacidade planejada — um dos maiores locais individuais de computação para IA do mundo. No fim de agosto, o distrito de Jining assinou cinco projetos de data centers em um único lote: Sinnet (2GW), Chindata (1GW), ZLUnity (1,5GW), GLP (1,3GW) e Huayi Cloud (500MW) — 6,3GW combinados. Em 22 de agosto, na China Green Computing Power Conference, outros cinco projetos vieram na sequência, incluindo uma instalação da Volcano Engine em escala de gigawatt.
Ainda mais revelador é quem está investindo. A análise do IT Times sobre os negócios desde 2024 mostra uma progressão clara: 2024 trouxe projetos de data centers na casa das dezenas de bilhões de yuan; 2025 introduziu o vocabulário de “zero carbono” e “escala de gigawatts”; até 2026, os investidores haviam se expandido de operadoras de IDC para provedores de nuvem, operadoras de telecomunicações, empresas de energia e fabricantes de equipamentos elétricos. Quando os campi de computação são medidos em gigawatts, eles deixam de ser projetos de TI. Tornam-se indústria intensiva em energia.
A Rede Mengxi: o Verdadeiro Diferencial de Ulanqab
Então, por que Ulanqab? Guizhou, Gansu e Ningxia também estão construindo grandes data centers.
A resposta não é apenas “clima frio”. A temperatura média anual de Ulanqab é de cerca de 4,3°C, com quase dez meses de resfriamento gratuito por ano. Fica a 320 quilômetros de Pequim, conectada por duas rotas dedicadas de fibra de 144 núcleos com latência unidirecional de cerca de 2,1 milissegundos — o que a torna, pode-se dizer, a maior base de computação mais próxima do centro da indústria de IA da China. Mas essas vantagens já existiam dez anos atrás.
O ativo verdadeiramente escasso é a rede elétrica. Quase todas as redes elétricas das províncias chinesas pertencem à State Grid ou à China Southern Power Grid. O oeste da Mongólia Interior é a exceção: é operado pela Inner Mongolia Power Group, um sistema independente chamado Rede Mengxi. Um acidente histórico tornou-se um ativo da era da IA. A Rede Mengxi está sobre abundantes recursos eólicos, solares e de carvão — e mantém um sistema de negociação de energia baseado em mercado, de longa data. Em 2024, as energias renováveis negociadas no mercado na Rede Mengxi ultrapassaram 92% do volume de nova energia.
Os detalhes são impressionantes. Documentos do Departamento de Energia da Mongólia Interior mostram que, até abril de 2026, dois contratos de compra de energia plurianuais para empresas de big data haviam sido registrados a um preço médio de 219,6 yuan por MWh — cerca de 0,22 yuan por kWh. A negociação de energia verde já cobre 83% do consumo de eletricidade da indústria de computação no oeste da Mongólia Interior. Alguns centros de computação de Ulanqab pagam um preço entregue de cerca de 0,358 yuan por kWh. Até o fim de 2025, a capacidade renovável instalada de Ulanqab ultrapassou 20,3GW, com a energia verde respondendo por 67% da geração local.
O ponto-chave não é apenas energia barata. É energia previsível. Contratos plurianuais de compra significam que um campus de computação pode prever — e até projetar — sua futura curva de custo energético. O campus zero carbono da Zhongjin Data, inaugurado em julho de 2025, é o modelo: em vez de comprar energia verde pela rede, ele combina 300MW de eólica e solar com 45MW de armazenamento, alimentando diretamente os data halls por meio de uma subestação e linha dedicadas. Em capacidade plena, consumirá internamente 848 milhões de kWh de energia verde por ano, com cerca de 70% da eletricidade vinda de renováveis locais. Em 2026, a Mongólia Interior foi além, designando parques de energia verde em Helingeer e Ulanqab como redes de distribuição incrementais, onde novas renováveis se conectam diretamente à carga — o modelo “fonte-rede-carga-armazenamento”.
Um cálculo rápido mostra por que isso importa tanto. Um campus de 1GW operando com alta utilização consome cerca de 8,76 bilhões de kWh por ano. Economizar um centavo por kWh significa economizar quase 90 milhões de yuan por ano. Cinco centavos, e a diferença ultrapassa 400 milhões de yuan. Para uma fábrica de tokens, o preço da eletricidade é o negócio.
De “Ter Computação” para “Ter Pedidos”
Mas o balanço de Ulanqab ainda mostra um déficit evidente.
Na MWC Xangai deste ano, Zhang Jin, diretor-geral de soluções para operadoras da Tencent Cloud, apresentou um número desconfortável: a utilização média de GPUs nos centros de computação inteligente chineses está abaixo de 30%. Nem a eletricidade mais barata da China sobrevive a isso. A China Green Computing Power Conference informou que, até agosto, Ulanqab havia assinado 109 projetos de computação totalizando mais de 7 milhões de racks padrão — com 650.000 construídos e 172.000P de capacidade efetivamente em operação, contra mais de 500 bilhões de yuan de investimento acumulado, mais de 95% dele em computação inteligente. Enquanto isso, uma investigação de campo do Economic Observer constatou que as cotas de terra estão se tornando uma restrição real, com alguns projetos assinados ainda aguardando construção. Um oficial local admitiu que o setor ainda está em sua fase de investimento: “ainda no prejuízo”.
Assinar 500 bilhões de yuan não é o mesmo que usá-los. É o que eu chamo de hiato computacional: a distância entre a capacidade prometida no papel (12,5GW assinados) e a capacidade efetivamente consumida por cargas de trabalho reais (650.000 racks construídos, 172.000P em operação) abrange uma cadeia inteira de pedidos. Na outra ponta dessa cadeia está uma empresa como o DeepSeek — precificando o V4.1 Flash a poucos yuan por milhão de tokens enquanto faz um pedido de 160.000 aceleradores na estepe. Energia barata atrai fábricas; tokens baratos atraem pedidos; pedidos enchem as GPUs. O que Ulanqab precisa provar é que esse volante realmente gira.
Então, Quanto Custa de Fato Um Milhão de Tokens?
Quando um milhão de tokens é vendido por alguns yuan, a guerra de custos da IA se reduz a uma única pergunta: quanto custa produzi-los? Metade da resposta vive na arquitetura do modelo. A outra metade vive no gráfico de despacho da rede elétrica.
Se você dirige uma empresa de modelos:
- Coloque os custos de energia no roadmap do modelo. O custo de inferência é igual à depreciação dos chips vezes o preço da eletricidade vezes a utilização — os três importam igualmente. Assine contratos plurianuais de compra de energia para travar o custo marginal.
- Trate a utilização como o primeiro KPI. Uma média do setor abaixo de 30% significa que o maior desperdício não está na conta de luz, mas na silício ocioso. A precificação fora do pico para cache (a faixa de 0,02 yuan do DeepSeek) é como a capacidade ociosa se transforma em receita.
Se você é um investidor:
- Separe os gigawatts assinados dos petaflops em operação. O primeiro é uma promessa; o segundo é receita. Avalie ativos de computação pela cobertura de pedidos e utilização, não pelo valor nominal dos negócios.
- Fique de olho nas estruturas de “conexão direta de energia verde”. Elas podem mudar a curva de custo de inferência mais do que a próxima geração de chips.
Se você é um construtor: à medida que os tokens ficam mais baratos, a restrição de custo sobre aplicações intensivas em inferência — contextos longos, agentes, geração de vídeo — está se dissolvendo. As ideias de produto que você arquivou porque “não poderíamos pagar para rodar” merecem um novo cálculo.
Uma fábrica de tokens na estepe mongol parece uma piada. Mas quando os modelos viram commodities e as guerras de preço queimam o piso, o que decide quem permanece à mesa não é mais o ranking. É o preço do quilowatt-hora e a utilização de cada GPU. Essa é a segunda metade da IA.
Fontes: IT Times (via 36Kr), “Ulanqab, Where DeepSeek Hunts for the Cheapest Tokens”; reportagens da Reuters; dados públicos de conferências até setembro de 2026.
