Ações da Tencent disparam 8%! Tencent lança modelo de IA de imagem, espelhando a lógica viral do Meta Muse

As ações da Tencent em Hong Kong subiram quase 8%, impulsionadas principalmente pela popularidade do aplicativo de agente de IA Muse, da Meta, que desencadeou uma lógica de mapeamento no mercado: o WeChat, com seu vasto ecossistema social e de mini programas, é visto como o veículo de implementação mais vantajoso para uma "versão chinesa do Muse". O mercado está otimista quanto ao uso de mini programas e do sistema de pagamento em circuito fechado para reduzir o atrito na entrega de IA, aproveitando as vantagens de distribuição e ecossistema para assumir a liderança na corrida de agentes 2C.

As ações da Tencent Holdings subiram quase 8% na terça-feira em Hong Kong, com volume de negociação aumentando para HK$ 17,7 bilhões, impulsionadas por duas linhas de notícias que se reforçam mutuamente: o aplicativo de agente de IA Muse, da Meta, rapidamente se tornou popular nos Estados Unidos, liderando as paradas de download de aplicativos, enquanto a Tencent lançou no mesmo dia seu mais recente modelo de geração de imagens, Hy Image 3.5 Preview. O mercado formou assim uma lógica clara de mapeamento — a Tencent, com seu super ecossistema social e pontos de entrada de cenários de vida de alta frequência, é vista como o veículo de implementação mais qualificado para uma "versão chinesa do Muse".

O Meta Muse entrou no top três da App Store gratuita dos EUA no dia seguinte ao seu lançamento, mantendo posições de destaque nas paradas de produtividade. A principal diferença do Muse reside em ir além do âmbito dos chatbots: ao ler relações sociais e conectar-se a várias APIs, como e-mail, calendário, compras e pedidos de comida, ele executa de forma assíncrona e autônoma tarefas complexas entre aplicativos em segundo plano para os usuários.

Esse efeito viral estimulou o mercado de capitais a voltar sua atenção para empresas equivalentes domésticas, e o WeChat, com seu enorme ecossistema de serviços de mini programas e sistema de pagamento em circuito fechado, uma vez que integre profundamente agentes de IA, tem eficiência de implementação e potencial de monetização considerados não inferiores aos da Meta, tornando a Tencent a empresa beneficiária mais procurada do dia.

Um relatório de pesquisa da China International Capital Corporation (CICC) apontou que o avanço do Meta Muse mudou de "se o modelo é inteligente o suficiente" para "se os usuários podem confiar na entrega e se o produto pode se conectar a tarefas reais", com o foco da competição de agentes 2C oficialmente descendo do nível técnico para a distribuição de ecossistema e arquitetura de confiança. Gary Tan, gestor de portfólio da Allspring Global Investments, disse: "Alguns investidores estão traçando paralelos entre a Tencent e a Meta, especialmente considerando o ecossistema social único do WeChat e seu potencial para apoiar assistentes pessoais de IA em larga escala."

Tencent lança modelo de imagem no mesmo dia, acelerando o ritmo de recuperação

O Hy Image 3.5 Preview lançado pela Tencent desta vez é sua mais recente ação para competir diretamente na arena de geração de imagens por IA. A Tencent afirmou em comunicado que o modelo teve melhorias de desempenho em relação à geração anterior e já foi integrado às linhas de produtos Yuanbao (元宝), edição de vídeo e ferramentas de design.

A Tencent usou centenas de designers internos como grupo de teste e afirmou que o desempenho do modelo é comparável ao Seedream 5.0 Pro da ByteDance, além de ser ligeiramente superior ao Nano Banana Pro do Google, da Alphabet, e ao Qwen-Image-3.0 Pro da Alibaba. A Tencent possui milhares de designers de jogos e artistas, que devem ser o principal grupo beneficiário da ferramenta, embora a Tencent não tenha quantificado essas alegações de qualidade.

Este lançamento coincidiu com o mesmo dia em que a Alibaba iniciou sua conferência de inteligência artificial, tornando a escolha do momento bastante notável. Desde a contratação do ex-pesquisador da OpenAI Yao Shunyu como cientista-chefe de IA, a estratégia de IA da Tencent mudou de direção: Yao criticou publicamente a prática de treinar modelos apenas para pontuações em rankings, enfatizando a integração de produtos e a resolução de problemas reais. Outro ex-pesquisador da OpenAI e especialista em visão computacional, Tian Yonglong, também se juntou à equipe Hunyuan da Tencent em julho, responsável pelo desenvolvimento de modelos de linguagem visual.

Lógica viral do Muse: mudança de paradigma do chat para a entrega

Para entender o núcleo do aumento da Tencent, é necessário esclarecer que nova narrativa o Meta Muse realmente abriu.

O relatório da CICC apontou que o Muse tem quatro diferenças substanciais em relação a produtos de agente semelhantes anteriores: primeiro, execução assíncrona em segundo plano, mantendo memória de longo prazo e preferências do usuário entre conversas, com tarefas continuando a progredir mesmo após o usuário fechar o aplicativo; segundo, conexão com contas reais, acessando cenários como e-mail, calendário, pagamento, saúde, comércio eletrônico e casas inteligentes por meio de conectores integrados, APIs públicas e operações de navegador; terceiro, execução isolada e controle de aprovação, com cada usuário tendo um ambiente de execução "Muse Secure VM" independente, e o agente Sentinel guardando todas as operações externas, colocando a arquitetura de segurança no centro do design do produto; quarto, as funções Ideas e Feed já mostram o protótipo de um agente de recomendação, com o Muse começando a passar de esperar perguntas dos usuários para identificar proativamente necessidades e definir problemas antecipadamente.

O relatório da CICC acredita que a competição final dos agentes 2C se parecerá mais com "recomendação" do que com "busca" — o agente identifica proativamente necessidades com base em contexto suficiente, define e resolve problemas para o usuário, em vez de esperar passivamente por comandos. A vantagem da Meta está na distribuição e na infraestrutura de confiança: 3,6 bilhões de usuários ativos diários fornecem escala de alcance, os tópicos de conversa do WhatsApp reduzem a barreira de uso, e o acúmulo de comportamento de conteúdo de longo prazo no Instagram e Facebook forma um gráfico mais rico de necessidades pessoais, algo difícil de replicar para produtos como o ChatGPT que dependem apenas do histórico de chat.

Em termos de modelo de negócios, o Muse adota um nível gratuito e assinaturas mensais de US$ 20 e US$ 100, com o nível mais alto se aproximando do preço de alguns softwares B2B. O relatório da CICC acredita que, à medida que o Muse assume tarefas de consumo como compras e reservas, seu caminho de monetização pode formar um modelo híbrido de "assinatura como base + comissão por transação".

Por que a Tencent é a solução ideal para a "versão chinesa do Muse"

O mercado de capitais comparando a Tencent ao Meta Muse não é uma simples analogia; há uma lógica clara de ecossistema por trás disso.

O relatório da CICC, ao analisar as diferenças nos ecossistemas de agentes 2C entre China e EUA, apontou que o WeChat já integrou contas, pagamentos e serviços de vida dentro da plataforma, e possui um ecossistema único de mini programas, o que favorece que agentes próprios invoquem capacidades diretamente e concluam transações dentro do escopo autorizado. Em contraste, os pontos de entrada de serviços da Meta no exterior são relativamente dispersos, com a web ainda sendo um veículo importante, e o Muse precisa usar operações de navegador para cobrir serviços de cauda longa, com custos de conexão e manutenção relativamente altos, e mudanças no design da web também podem afetar a eficiência da execução.

Em outras palavras, se a Tencent integrar profundamente agentes de IA no ecossistema do WeChat, seu circuito fechado natural de mini programas e sistema de pagamento lhe dará menor atrito de execução do que a Meta. A visão que a Tencent está se esforçando para realizar — construir uma IA capaz de executar várias tarefas para os mais de 1 bilhão de usuários do ecossistema WeChat — está altamente alinhada com a direção do produto Muse, e essa é a lógica central pela qual o mercado deu à Tencent uma avaliação premium naquele dia.

O timing determina o ritmo: dois caminhos e quatro estágios

O relatório da CICC introduz uma estrutura de ciclo de inovação de produtos, dividindo o desenvolvimento de agentes 2C em quatro estágios: período de exploração (efeito técnico e custo ainda não atingiram o limiar), período de inovação de transição (efeito técnico atinge o limiar, mas o custo ainda é alto), período de inovação total (efeito e custo ambos ultrapassam o limiar) e período em que os fortes permanecem fortes (curva técnica se achata).

O relatório usa os caminhos históricos da BlackBerry e do iPhone como referência: o período de inovação de transição corresponde à abordagem da BlackBerry de focar em e-mail corporativo e cortar funções não essenciais, com a receita da BlackBerry crescendo de US$ 600 milhões em 2004 para um pico de US$ 20 bilhões em 2011; o período de inovação total corresponde à fusão multifuncional do iPhone, esmagando ecologicamente os produtos transitórios.

O relatório da CICC acredita que a melhoria contínua das capacidades dos modelos de IA e a queda nos custos de processamento de tokens são fatores com alta certeza no momento; o que é mais difícil de avaliar é a tolerância dos usuários a erros na resolução de tarefas pelos agentes, a disposição de migrar de hábitos existentes e o limiar de custo do usuário. Com base nisso, existem dois cenários de desenvolvimento para agentes 2C: primeiro, passar por um estágio de inovação de transição, começando com necessidades rígidas de escritório geral e gradualmente se estendendo a cenários abrangentes; segundo, as curvas de tecnologia e custo caem rapidamente em sincronia, saltando diretamente o período de transição para entrar no estágio de inovação total — nesse caso, gigantes como Meta e Tencent, com vantagens de distribuição e profundidade de ecossistema, serão os primeiros a se beneficiar. O relatório da CICC enfatiza que quanto menor o intervalo entre o estágio de transição e o estágio total, maior a vantagem dos gigantes da internet; caso contrário, as startups terão mais tempo para construir barreiras.