Em uma estimativa atribuída à Menlo Ventures, sistemas chineses responderam por 89% dos gastos empresariais globais com modelos de código aberto. O percentual se refere a essa categoria específica, não a todos os gastos empresariais com inteligência artificial. A divisão por famílias põe Kimi à frente; uma análise separada do OpenRouter mostra por que a despesa associada a um modelo não revela, por si só, quanto chega a seu desenvolvedor.
O que os 89% medem
A South China Morning Post (SCMP) publicou os números em 6 de novembro de 2026, atribuindo-os a um estudo da Menlo Ventures. A reportagem trata de gastos empresariais globais com modelos de código aberto. Ela também afirma que modelos proprietários dos Estados Unidos ainda concentram a maior parte da receita total de IA, uma medida mais ampla do que a categoria usada nos 89%.
As famílias de modelos na divisão reportada
Na mesma categoria de gastos, a SCMP informou estas participações:
| Família de modelos | Participação reportada |
| Kimi, da Moonshot AI | 61% |
| DeepSeek | 15% |
| GLM, da Z.ai | 11% |
| Llama, da Meta Platforms | 7% |
As três famílias chinesas listadas somam 87%, dois pontos percentuais abaixo do agregado de 89% atribuído aos sistemas chineses. A reportagem não explica essa diferença.
A participação nos gastos de uma categoria não mostra, por si só, quanto dessa receita fica com o desenvolvedor do modelo.
Quanto do gasto chega ao desenvolvedor
Uma análise própria da Epoch AI sobre a receita de empresas chinesas de IA examinou gastos de clientes com modelos acessados pelo OpenRouter, uma plataforma que oferece acesso a modelos de diferentes provedores. Para os modelos da DeepSeek na plataforma, a Epoch AI estimou que cerca de 8% dos gastos dos clientes foram para a própria DeepSeek. Esse cálculo tem o recorte do OpenRouter e não mede a mesma coisa que a estimativa global atribuída à Menlo Ventures.
A análise anualizou estimativas de gasto diário calculadas a partir de oito dias amostrados entre 27 de agosto e 19 de setembro de 2026. Para cada provedor, a Epoch AI multiplicou o volume de tokens de entrada e de saída pelos respectivos preços; o relatório ressalva que os resultados anualizados podem variar conforme os dias escolhidos.
O caso do GLM-5.3 Flash no OpenRouter
No caso do GLM-5.3 Flash, da Z.ai, a participação dos tokens servidos pela própria Z.ai no OpenRouter caiu de 88% para 22% nos 20 dias após a liberação dos pesos do modelo. Nesse período, o número de provedores terceirizados que ofereciam o modelo passou de 12, registrados em até um dia, para 26. Oito dos 26 cobravam menos que a Z.ai.
A Epoch AI também relatou que o volume diário de tokens da Z.ai caiu 70% nesse caso, enquanto o uso total do modelo subiu 17%. Os números descrevem o GLM-5.3 Flash no OpenRouter, não o conjunto dos gastos empresariais com modelos de IA.
De onde podem vir outras receitas de IA
Além do acesso a modelos, a Epoch AI identifica aplicativos para consumidores, soluções empresariais e governamentais, licenciamento e receitas indiretas de negócios complementares, como nuvem, computação e publicidade. Para grupos como Alibaba e ByteDance, esses negócios complementares podem gerar receita à medida que cresce a adoção de IA; assim, o gasto com modelos é apenas uma das vias possíveis de monetização.