DeepSeek desafia gigantes da IA, mas impulsiona pequenas fabricantes de chips

A DeepSeek abalou o ecossistema de Inteligência Artificial (IA) dominado pelos Estados Unidos, derrubando centenas de bilhões da capitalização de mercado da Nvidia — líder em chips. E enquanto as gigantes do setor enfrentam os impactos, empresas menores enxergam nisso uma chance de crescimento.

Várias empresas relacionadas à IA disseram à CNBC que o surgimento da DeepSeek é uma oportunidade “massiva” para elas, e não uma ameaça.

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“Os desenvolvedores estão muito interessados em substituir os modelos caros e fechados da OpenAI por modelos de código aberto como o DeepSeek R1”, disse Andrew Feldman, CEO da startup de chips de inteligência artificial Cerebras Systems.

A empresa compete com as unidades de processamento gráfico da Nvidia e oferece serviços baseados em nuvem por meio de seus próprios clusters de computação. Feldman disse que o lançamento do modelo R1 gerou um dos maiores picos de demanda da Cerebras por seus serviços.

“O R1 mostra que o crescimento do mercado de IA não será dominado por uma única empresa — não existem vantagens de hardware e software para modelos de código aberto”, acrescentou Feldman.

Código aberto se refere a softwares em que o código-fonte é disponibilizado gratuitamente na web para possível modificação e redistribuição. Os modelos da DeepSeek são de código aberto, ao contrário dos de concorrentes como a OpenAI.

A DeepSeek também afirma que seu modelo de raciocínio R1 rivaliza com o melhor da tecnologia americana, apesar de funcionar com custos mais baixos e ser treinado sem unidades de processamento gráfico de ponta, embora observadores e concorrentes do setor tenham questionado essas afirmações.

“Assim como nos mercados de PCs e internet, a queda de preços ajuda a impulsionar a adoção global. O mercado de IA está em um caminho de crescimento secular semelhante”, disse Feldman.

Chips de inferência

A DeepSeek pode aumentar a adoção de novas tecnologias de chips, acelerando o ciclo de IA da fase de treinamento para a fase de “inferência”, disseram startups de chips e especialistas do setor.

Inferência, no caso, se refere ao ato de usar e aplicar a IA para fazer previsões ou tomar decisões com base em novas informações, em vez da construção ou treinamento do modelo.

“Simplificando, o treinamento de IA é sobre construir uma ferramenta, ou algoritmo, enquanto a inferência é sobre realmente implantar essa ferramenta para uso em aplicações reais”, disse Phelix Lee, analista de ações da Morningstar, com foco em semicondutores.

Enquanto a Nvidia detém uma posição dominante em GPUs usadas para treinamento de IA, muitos concorrentes veem espaço para expansão no segmento de “inferência”, onde prometem maior eficiência por custos mais baixos.

O treinamento de IA é muito intensivo em computação, mas a inferência pode funcionar com chips menos poderosos que são programados para executar uma gama mais restrita de tarefas, acrescentou Lee.

Várias startups de chips de IA disseram à CNBC que estavam vendo mais demanda por chips e computação de inferência, à medida que os clientes adotam e constroem sobre o modelo de código aberto da DeepSeek.

“[A DeepSeek] demonstrou que modelos abertos menores podem ser treinados para serem tão capazes ou mais capazes do que modelos proprietários maiores e isso pode ser feito a uma fração do custo”, disse Sid Sheth, CEO da startup de chips de IA d-Matrix.

“Com a ampla disponibilidade de modelos pequenos e capazes, eles catalisaram a era da inferência”, disse ele à CNBC, acrescentando que a empresa tem visto recentemente um aumento no interesse de clientes globais que buscam acelerar seus planos de inferência.

Robert Wachen, cofundador e COO da fabricante de chips de IA Etched, disse que dezenas de empresas entraram em contato com a startup desde que a DeepSeek lançou seus modelos de raciocínio.

“As empresas estão [agora] mudando seus gastos de clusters de treinamento para clusters de inferência”, disse ele.

“O DeepSeek-R1 provou que a computação em tempo de inferência é agora a abordagem [de ponta] para todos os principais fornecedores de modelos e pensar não é barato — só precisaremos de mais e mais capacidade de computação para escalar esses modelos para milhões de usuários.”

Paradoxo de Jevons

Analistas e especialistas do setor concordam que as conquistas da DeepSeek são um impulso para a inferência de IA e para a indústria de chips de IA em geral.

“O desempenho da DeepSeek parece ser baseado em uma série de inovações de engenharia que reduzem significativamente os custos de inferência, ao mesmo tempo, em que melhoram o custo de treinamento”, de acordo com um relatório da Bain & Company.

“Em um cenário otimista, as melhorias contínuas de eficiência levariam a uma inferência mais barata, impulsionando uma maior adoção de IA”, acrescentou.

Esse padrão explica o Paradoxo de Jevons, uma teoria em que as reduções de custo em uma nova tecnologia impulsionam o aumento da demanda.

A empresa de serviços financeiros e investimentos Wedbush disse em uma nota de pesquisa na semana passada que continua esperando que o uso de IA entre empresas e consumidores de varejo em todo o mundo impulsione a demanda.

Falando ao “Fast Money” da CNBC na semana passada, Sunny Madra, COO da Groq, que desenvolve chips para inferência de IA, sugeriu que, à medida que a demanda geral por IA cresce, os players menores terão mais espaço para crescer.

“Como o mundo vai precisar de mais tokens [uma unidade de dados que um modelo de IA processa], a Nvidia não consegue fornecer chips suficientes para todos, então isso dá oportunidades para nós vendermos para o mercado de forma ainda mais agressiva”, disse Madra.

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