Resumo
- O DeepSeek ganhou destaque nos últimos dias, sendo um dos apps mais baixados na App Store do iPhone.
- Lançado em 20 de janeiro, o aplicativo de IA da startup chinesa resolve problemas complexos e permite pesquisas na web, usando apenas 2 mil chips especializados da Nvidia.
- A ferramenta chamou a atenção do mercado financeiro pelo seu avanço rápido: segundo a DeepSeek, seu modelo de linguagem foi criado em apenas dois meses e com um custo muito menor em comparação com o ChatGPT da OpenAI.
O aplicativo de inteligência artificial DeepSeek vem conquistando terreno nas lojas de aplicativos para smartphones. Na App Store do iPhone, por exemplo, ele já é o segundo colocado na categoria Produtividade no Brasil, superando nomes como Gmail, Gemini e Outlook — o número 1 da lista é o ChatGPT.
A ferramenta chinesa chamou a atenção do mercado norte-americano desde o lançamento de seu mais recente modelo de IA, no dia 20 de janeiro, e está causando impacto até mesmo nas bolsas de valores dos Estados Unidos.
O que é o DeepSeek?
O DeepSeek é uma ferramenta de inteligência artificial desenvolvida pela startup chinesa de mesmo nome. Ele funciona de um jeito bem parecido com o de outros aplicativos do tipo, como ChatGPT e Gemini, com um chatbot capaz de entender pedidos feitos em linguagem natural.
Para entregar o que o usuário quer, o DeepSeek usa o modelo de raciocínio R1, liberado na última segunda-feira (20/01). Com ele, o chatbot tenta resolver problemas complexos de diversas maneiras antes de apresentar a melhor solução, explicando ao usuário o caminho percorrido até chegar nela. Também existe a opção de pesquisar na internet e receber uma resposta baseada em páginas da web.
Para o usuário, é mais uma opção de IA para ajudar no dia a dia. As empresas concorrentes e o mercado financeiro, porém, estão intrigados com o DeepSeek.
Por que o DeepSeek chama a atenção?
A startup DeepSeek diz ter desenvolvido o modelo de linguagem em grande escala (LLM, na sigla em inglês) V3 em apenas dois meses, gastando menos de US$ 6 milhões (cerca de R$ 36 milhões, em conversão livre), usando apenas 2 mil chips especializados da Nvidia. O V3 serviu de base para o R1, e os códigos de ambos foram abertos.
Para efeito de comparação, Sam Altman, CEO da OpenAI, diz que foram gastos mais de US$ 100 milhões (R$ 600 milhões, na cotação atual) para treinar o GPT-4. Especialistas ouvidos pelo New York Times dizem que 16 mil ou mais chips da Nvidia são necessários para treinar modelos de IA.
A DeepSeek afirma que o desempenho de seus modelos é comparável aos da OpenAI e da Anthropic, por exemplo. Embora não haja comprovação disso (e não haja uma padronização dos testes de IA), as informações foram suficientes para causar impacto no mercado financeiro.
Na manhã desta segunda-feira (27/01), as ações da Nvidia chegaram a cair 13%. Ela foi a empresa que mais se beneficiou até aqui do interesse na IA, chegando a ser por alguns instantes a companhia mais valiosa do mundo, já que praticamente domina o mercado de chips para treinamento de grandes modelos.
Caso seja realmente possível fazer isso usando menos hardware, pode haver consequências negativas para a companhia e para o mercado de chips como um todo. Papéis de ASML, Micron, Arm, Broadcom e AMD também estavam em baixa na manhã desta segunda-feira.
Com informações de Verge, Axios, CNBC e Financial Times
