Você deve se lembrar que, há cerca de um ano, o mundo da inteligência artificial (IA) foi pego de surpresa com o lançamento do DeepSeek, modelo chinês que aparentava chegar para brigar de frente com os modelos dos Estados Unidos a um custo bem menor.
Essa ascensão repentina mexeu com as ações e valor de mercado de empresas, como Nvidia e ASML. 11 meses depois, a situação é outra, com essas e outras companhias lucrando cada vez mais.
“O DeepSeek (R1) de janeiro causou uma reprecificação ampla e visível porque mudou as crenças globais sobre as curvas de custo do modelo de fronteira e a competitividade da China, e o fez de uma forma que afetou diretamente a narrativa dos semicondutores e dos hiperescaladores”, diz Haritha Khandabattu, analista sênior da Gartner, à CNBC.
De lá para cá, a empresa fez sete atualizações do modelo, mas nenhuma se equiparou à primeira, liberada em janeiro.
DeepSeek foi a novidade em 2025
- A DeepSeek foi fundada dois anos antes, em 2023 e, no fim de 2024, liberou um modelo de linguagem grande (LLM, na sigla em inglês);
- Esse modelo, chamado de V3, tem código aberto e é gratuito. Segundo a companhia, ele foi treinado com chips menos potentes a uma fração do valor dos modelos de grandes players, como OpenAI e Google;
- Semanas depois, foi lançado o R1, modelo de raciocínio que equiparou-se em parâmetros, ou, até, superou a maioria dos LLMs disponíveis à época;
- O lançamento positivo dos chineses “surpreendeu realmente o mercado“, disse Alex Platt, analista sênior da empresa de investimentos DA Davidson, à CNBC. “A narrativa [na época] era de que a China estava de nove a 12 meses atrás dos EUA.”
A novidade, porém, foi recebida com um pé atrás, pois havia o receio de que um modelo com resultados similares aos grandes players, mas executado com menos poder computacional, pudesse afetar a infraestrutura de IA e prejudicar a receita das gigantes, como a Nvidia, explica à CNBC Brian Colello, analista sênior de ações da Morningstar.
“Em vez disso, não vimos nenhuma desaceleração nos gastos em 2025 e, olhando para o futuro, prevemos uma aceleração dos gastos em 2026 e nos anos seguintes”, analisou. Sem contar que a DeepSeek optou por colocar, como lançamentos, apenas as atualizações do V3 e do R1, ao invés de liberar algo completamente novo, como vemos as big techs fazerem.
Khandabattu explana que, apesar de as recentes atualizações da chinesa indicarem “mudanças significativas” em termos de eficiência e capacidade, o mercado as encarou como “continuação e consolidação, em vez de uma nova onda de choque“.
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Limitações travam avanço
Analistas ouvidos pela CNBC explicaram que a DeepSeek ainda não lançou nada novo em 11 meses por sua capacidade computacional limitada.
“A capacidade computacional tem sido um grande gargalo”, disse Platt. “Só é possível realizar uma quantidade limitada de pesquisas algorítmicas e encontrar um número limitado de soluções arquitetônicas.”
Como exemplo, o modelo R2 era previsto para ser liberado em maio, mas foi adiado por dificuldades no treinamento com chips da Huawei, informou, em agosto, o Financial Times.
A reportagem dizia que as autoridades chinesas incentivaram a empresa a usar os processadores, uma vez que a ideia era diminuir a dependência de componentes estadunidenses após a interferência do governo Donald Trump nas exportações realizadas pela Nvidia.
“A China tem tido acesso limitado à capacidade computacional nos últimos anos, em grande parte devido às restrições dos EUA à venda de chips”, diz Chris Miller, autor de Chip War, à CNBC. “Se você quiser construir modelos avançados, precisa ter acesso a recursos computacionais avançados”, frisa.
No início deste mês, a empresa publicou um artigo de pesquisa, no qual reconhece “certas limitações em comparação com modelos de código fechado de ponta”, como o Gemini 3, incluindo recursos computacionais.
A DeepSeek foi contatada pela CNBC, mas, até o momento, não respondeu.
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