"Quatro chips da Huawei para cada chip da Nvidia": CEO da DeepSeek explica como transformou a escassez de chips em vantagem estratégica

Uma das muitas batalhas travadas entre a China e os Estados Unidos é a tecnológica, especificamente relacionada à inteligência artificial. Os investimentos das empresas americanas em IA são astronômicos, mas a ambição da China não é menor, e o governo quer que ela seja fundamental para que o país se torne a principal potência mundial em curto prazo.

Um dos pontos de discussão em torno da IA ​​chinesa, comparada à sua contraparte americana, é a eficiência. Os modelos chineses são altamente capazes, em alguns casos superiores aos seus equivalentes americanos, mas a um custo muito menor e, acima de tudo, treinados em tempo recorde. Há controvérsias em torno disso, como acusações de roubo por gigantes como a Anthropic e a OpenAI, mas a realidade é que, se você não quiser usar IA de uma empresa americana, existem alternativas como DeepSeek, Kimi ou Zhipu AI.

Mas, falando em DeepSeek, o CEO da empresa deixa claro que existe uma enorme diferença entre as grandes empresas chinesas de IA e suas contrapartes americanas: poder computacional. Ele cita uma estatística para ilustrar isso: quatro chips da Huawei equivalem a um chip da Nvidia, e isso dá aos EUA ainda mais poder para continuar pressionando a indústria de tecnologia chinesa.

O gargalo é o poder

Liang Wenfeng é o CEO da DeepSeek e, como muitos em sua posição nas últimas semanas, fez uma apresentação para investidores. Esses tipos de eventos são muito interessantes porque nos permitem aprender mais sobre as empresas e seus planos e, neste caso, foi revelador ouvir o chefe de uma das empresas de IA mais relevantes da atualidade.

Essas não são declarações oficiais, pois se trata de uma transcrição vazada de uma reunião de quase quatro horas, publicada pela Tencent Tech, mas podemos extrair algumas informações muito interessantes de seus diversos pontos. O primeiro é o que mencionamos anteriormente: para o CEO, a principal lacuna está em dinheiro e recursos. "Não há lacuna em pessoal, pois é basicamente o mesmo grupo de pessoas. Talento não é o gargalo: recursos são o maior gargalo", destaca Liang.

O CEO prosseguiu ressaltando um ponto crucial, afirmando que "mais placas são sempre melhores" e que, a um preço razoável, eles compram o máximo que conseguem porque "converter dinheiro em placas Nvidia é definitivamente melhor do que deixar esse dinheiro no banco". Ele também enfatiza as placas Nvidia por causa de uma estatística bastante interessante: quantas placas Huawei equivalem a uma placa Nvidia.

Ele afirma que a proporção é de quatro para um, ou seja: se quisessem treinar um modelo com 800 bilhões de parâmetros ativos, como os principais modelos de IA dos EUA, precisariam de 50 mil placas Nvidia GB300 ou 200 mil placas Huawei 950.

Isso não parece ser um bom sinal para a Huawei, que a indústria chinesa e o próprio governo estão tentando promover, mas Liang afirma que a Nvidia está cavando a própria sepultura no mercado chinês, que o ecossistema CUDA está se deteriorando rapidamente e que o supernó 950 da Huawei pode substituir completamente os chips GB200 e GB300 da Nvidia em desempenho e preço.

Embora a proporção de 4:1 entre os chips pareça alarmante para a empresa nacional, Liang não especificou a carga de trabalho nem se estava medindo desempenho bruto, desempenho de treinamento ou inferência.

EUA estão acompanhando de perto

Um detalhe que Liang destaca é que essa diferença de poder computacional acabará por diminuir à medida que a Huawei lançar soluções, e embora ele não se atreva a prever quando isso acontecerá, é algo que inevitavelmente ocorrerá. Mas, é claro, quando a competição entre os EUA e a China gira, em parte, em torno do poder da IA, os Estados Unidos não têm absolutamente nenhum interesse em ver essa diferença diminuir.

Nos últimos meses, vimos como os EUA continuaram a restringir o acesso de empresas chinesas a hardware ocidental essencial para o desenvolvimento da indústria de semicondutores. As máquinas de litografia extrema da ASML são um exemplo, e, mais recentemente, a Casa Branca acusou a startup chinesa Moonshot AI de adquirir servidores equipados com chips da Nvidia aos quais não deveriam ter acesso.

O caso da Moonshot AI ganhou bastante destaque porque, há alguns dias, relatamos o surpreendente modelo Kimi K3, que, segundo os americanos, foi treinado na Tailândia usando chips Nvidia GB300 para burlar as regulamentações de exportação dos EUA. E eles vão ainda mais longe, argumentando que o Kimi K3 "roubou" o modelo Fable da Anthropic.

Estratégia da DeepSeek

Além da política e voltando a Liang, embora possa parecer que a China não esteja atualmente em pé de igualdade em termos de poder computacional, a DeepSeek tem uma estratégia de longo prazo que não se concentra tanto em ter o modelo mais poderoso agora. Como lemos no SCMP, Liang comentou que eles estão definindo preços "para obter um lucro razoável, não para maximizar a receita".

E essa parece ser a chave que a empresa está buscando, já que mantém os preços baixos para os usuários com o objetivo de aumentar o uso de seu serviço na esperança de melhorar as chances de alcançar a inteligência artificial geral.

Assim, enquanto outras empresas priorizam lucros imediatos e a conquista de participação de mercado, Liang está se concentrando em "aumentar a probabilidade de alcançar a IAG", porque essa IA terá grande valor comercial. E é nisso que eles estão buscando capitalizar.