Recentemente assisti a várias entrevistas aprofundadas, onde três atores centrais no setor de veículos elétricos e novas energias apostam na mesma direção — o grande modelo de condução inteligente VLA (Modelo de Ação de Linguagem Visual). Isto não é uma coincidência, mas sim um ponto de inflexão tecnológica que toda a indústria enfrentará em 2025.

**VLA é realmente o momento iPhone 4 para a condução inteligente?**

O fundador da Li Auto, Li Xiang, expressou de forma mais direta: VLA representa o "momento iPhone 4" para a condução inteligente de veículos. Sua lógica é bastante clara — avançando em três fases com o VLA, de ferramenta de informação → raciocinador → agente inteligente, usando uma combinação de RLHF, treinamento com modelos de mundo e feedback de colisões. Ao mesmo tempo, ele também observou que a diferença entre os grandes modelos domésticos (como DeepSeek, Qianwen) e os dos EUA já foi significativamente reduzida.

O presidente da Xpeng Motors, He Xiaopeng, tem uma avaliação um pouco mais conservadora, mas o resultado é semelhante: 2025-2027 será o verdadeiro ponto de inflexão do L3+, e as montadoras que não acompanharem serão eliminadas. Ele levou mais de dois meses para tomar a decisão de apostar no VLA, o que mostra a importância dessa escolha. O mais importante é que ele destacou um ponto que muitos ignoram — condução autônoma requer resposta em milissegundos, algo completamente diferente de grandes modelos comuns (não em tempo real, com baixa confiabilidade).

**Qual é realmente a vantagem competitiva?**

Yu Kai, fundador da Horizon Robotics, ofereceu uma resposta de outro ângulo. Ele afirmou que testemunhou todo o processo de a IA na China passar de seguidora a concorrente de ponta, mas sua definição de Horizon é bem clara — não uma empresa puramente de chips, mas uma empresa de tecnologia de condução inteligente de sistema completo, combinando "chips + software". Seus chips de jornada já ultrapassaram 8 milhões de unidades entregues.

Sua filosofia de empreendedorismo é interessante: "O mundo das artes marciais não é de luta e violência, mas de relações humanas". Ele acredita que a proteção de longo prazo na condução inteligente depende do acúmulo de trabalhos árduos, sujos e cansativos — qualidade automotiva, validação em inúmeros cenários, cultura organizacional consolidada, tudo isso não acontece da noite para o dia. Ele também compartilhou um dado impactante: condução inteligente avançada requer uma equipe de mil pessoas e um investimento anual superior a 1 bilhão de yuan.

**Custos e preços para sobreviver**

Li Xiang destacou a importância da operação de capital e da estrutura acionária, afirmando que a Li Auto possui a melhor governança e gestão de caixa entre as novas forças. He Xiaopeng foi mais direto — o setor já entrou na fase de eliminação, ninguém pode ficar deitado, e a Xpeng precisa aprender a nadar nesse "mar de sangue". Ambos estão fazendo a mesma coisa: expandir do segmento de 200 mil a 500 mil yuan para o de 100 mil a 500 mil yuan, atingindo produtos de alta qualidade e margem de lucro no ponto de preço de 150 mil yuan. Em outras palavras, fazer mais com menos, com menor custo, para garantir a sobrevivência.

**Grandes modelos são apenas uma ferramenta**

Li Xiang também refletiu sobre um ponto interessante: a IA é responsável pela "inteligência" (capacidade de se aprimorar infinitamente), enquanto os humanos são responsáveis pela "sabedoria" (relação com tudo ao redor). No que diz respeito à segurança, ambos estabelecem metas elevadas — reduzir mais de 90% dos acidentes graves com VLA. Mas He Xiaopeng foi mais realista: apenas quando 10% dos novos usuários de cidades de primeiro nível utilizarem condução inteligente avançada mensalmente, será possível desencadear um verdadeiro ponto de confiança.

O consenso dessas três entrevistas é claro: grandes modelos, VLA e chips são importantes, mas a verdadeira competitividade vem do acúmulo sistemático de capacidades, equipe, eficiência de capital e controle do ritmo da indústria. 2025 não será um divisor de águas apenas na tecnologia, mas também nos modelos de negócio e na execução.