A startup chinesa DeepSeek anunciou nesta segunda-feira (27) que irá limitar temporariamente novos cadastros em sua plataforma devido a “ataques maliciosos em larga escala” contra seus serviços. Apesar disso, os usuários já registrados poderão continuar acessando normalmente.
Nos últimos meses, a DeepSeek vem ganhando destaque como uma concorrente de peso para ferramentas de inteligência artificial como o ChatGPT, da OpenAI, e o Gemini, do Google, consolidando-se como uma das promessas do setor de IA em rápido crescimento.
Agitação em torno da DeepSeek gera discussões sobre o futuro da IA
O burburinho sobre a DeepSeek, fundada em 2023 e que lançou seu modelo R1 na semana passada, vem se espalhando entre analistas de tecnologia, investidores e desenvolvedores. Eles afirmam que o entusiasmo — e o medo de ficar para trás no ciclo acelerado de inovações em IA — pode ser justificado. Especialmente na era da corrida armamentista da IA generativa, onde gigantes da tecnologia e startups competem para não perder espaço em um mercado que pode ultrapassar US$ 1 trilhão em receita na próxima década.
A DeepSeek teria surgido em abril de 2023 como uma unidade de pesquisa em IA de um fundo de hedge chinês, com foco em grandes modelos de linguagem e na busca por inteligência geral artificial (AGI) — uma área da IA que iguala ou supera o intelecto humano em uma ampla gama de tarefas, objetivo que empresas como OpenAI e seus concorrentes também perseguem rapidamente.
O interesse pela DeepSeek ganhou força especialmente na semana passada, quando a startup lançou o R1, seu modelo de raciocínio que rivaliza com o o1 da OpenAI. O modelo é open-source, permitindo que qualquer desenvolvedor de IA o utilize, e rapidamente alcançou o topo das lojas de aplicativos e rankings do setor, com elogios por seu desempenho e capacidades de raciocínio.
Notavelmente, os modelos da DeepSeek foram desenvolvidos apesar de os EUA terem restringido as exportações de chips para a China três vezes em três anos. Estimativas variam sobre o custo exato do treinamento do R1 ou quantas GPUs foram utilizadas. Analistas da Jefferies estimaram que uma versão recente teve um custo de treinamento de apenas US$ 5,6 milhões (assumindo um custo de aluguel de US$ 2 por hora em H800). Isso representa menos de 10% do custo do modelo Llama, da Meta.
Independentemente dos números exatos, os relatos concordam que o modelo foi desenvolvido por uma fração do custo de modelos rivais de empresas como OpenAI, Anthropic e Google.
Como resultado, o setor de IA está inundado de perguntas: o número crescente de rodadas de financiamento astronômicas e avaliações bilionárias é realmente necessário? Ou estamos à beira de uma bolha prestes a estourar?
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