A revolução da Inteligência Artificial Generativa ganhou um novo capítulo com o lançamento do DeepSeek R1, um modelo de linguagem que virou manchete mundial. Mas será que ele realmente representa uma ameaça para os líderes de mercado?

  • Quem criou o DeepSeek?A empresa DeepSeek AI foi fundada na China com o objetivo de desenvolver modelos de IA mais acessíveis e eficientes.
  • Por que o DeepSeek chamou tanta atenção?Promessa de custo de desenvolvimento reduzido em comparação com OpenAI, Anthropic e outros modelos. Rápida adoção no mercado asiático e global.
  • O DeepSeek é Open Source?Diferente de alguns modelos, o DeepSeek R1 não é totalmente open-source, mas pode ser usado com segurança em nuvens como AWS.
  • Quais são os principais desafios do DeepSeek?Barreiras regulatórias fora da China.Segurança de dados e compliance em mercados ocidentais.

O Fenômeno DeepSeek

Em 20 de janeiro de 2025, a empresa chinesa DeepSeek AI surpreendeu o mercado ao lançar seu modelo R1 LLM, desenvolvido com menos de US$ 6 milhões – uma fração do custo de desenvolvimento de modelos similares. O impacto foi imediato: em poucos dias, o aplicativo DeepSeek ultrapassou o ChatGPT na App Store da Apple.

O sucesso do DeepSeek gerou movimentações drásticas no mercado:

📉 Queda de 17% nas ações da Nvidia
📉 Perdas para Microsoft, Meta e outras gigantes tech
📉 Reavaliação do valor das empresas de IA tradicionais

DeepSeek: O Que Ele Realmente Oferece?

Embora o DeepSeek tenha se destacado pelo baixo custo de treinamento, sua performance ainda não supera os principais modelos já disponíveis no mercado. Ele introduziu algumas melhorias técnicas, como:

🔹 Aprendizado por Reforço em larga escala
🔹 Sistema de recompensas baseado em regras
🔹 Transferência de conhecimento aprimorada
🔹 Arquitetura de 671 bilhões de parâmetros

Mas o grande diferencial não está na qualidade do modelo, e sim na eficiência do processo de treinamento. Para muitas empresas, a pergunta relevante não é "Quão barato foi o treinamento?", mas sim "O DeepSeek realmente entrega resultados melhores?".

O Treinamento do DeepSeek: Um Novo Modelo de Eficiência?

A DeepSeek afirma que uma de suas maiores inovações foi a forma como otimizou o treinamento de seus modelos. De acordo com a empresa, em vez de seguir o padrão do setor baseado no CUDA da NVIDIA, eles adotaram uma abordagem diferenciada, utilizando o PTX (Parallel Thread Execution).

Segundo a DeepSeek, as principais vantagens dessa abordagem incluem:

✅ Otimizações avançadas

  • Uso do PTX, que permite ajustes mais refinados em nível de thread/warp, supostamente oferecendo melhor controle sobre a execução dos modelos.
  • Reconfiguração das GPUs H800 da NVIDIA, alocando 20 dos 132 multiprocessadores de streaming para comunicação servidor-a-servidor.
  • Implementação de algoritmos de pipeline avançados, resultando, segundo a DeepSeek, em maior eficiência no treinamento.

✅ Superação de limitações de hardware

  • A DeepSeek afirma que sua abordagem reduziu as limitações de largura de banda de memória das GPUs H800, permitindo treinar modelos de alto desempenho com um hardware inferior ao tradicionalmente utilizado no setor.

✅ Impacto no mercado de IA

  • Segundo a DeepSeek, suas otimizações poderiam reduzir a dependência da indústria em relação à NVIDIA, trazendo novas alternativas para a infraestrutura de IA.
  • No entanto, especialistas destacam que otimizações nesse nível são complexas de manter e só fazem sentido dentro de um contexto altamente especializado, como o uso de GPUs H800 com restrições de hardware específicas.

Embora esses avanços sejam promissores, é importante destacar que ainda não há validação externa suficiente sobre o impacto real dessas mudanças no desempenho do modelo quando comparado a abordagens tradicionais de treinamento de IA.

DeepSeek é Open Source? Sim… Mas Não Completamente

Um dos pontos mais debatidos sobre o DeepSeek é sua transparência e acesso aberto. Ele não é completamente Open Source, já que alguns elementos essenciais não estão disponíveis:

✅ Pesos do modelo estão liberados → O DeepSeek pode ser usado livremente.
✅ Licença MIT → Permite uso comercial e distribuição sem restrições.
❌ Treinamento não é reproduzível → Os dados utilizados no treinamento não foram divulgados.
❌ Pipeline completo não foi aberto → Faltam componentes-chave para uma implementação 100% independente.

Isso significa que, embora o DeepSeek seja mais aberto que modelos como GPT-4, ele ainda não oferece a transparência total de opções como Mistral.

📌 Para um detalhamento completo sobre essa questão, leia nosso artigo sobre o Open Source na IA:

Segurança e Perspectivas para Empresas

O DeepSeek levanta uma preocupação crítica: segurança e governança. Empresas que priorizam proteção de dados e conformidade regulatória precisam avaliar onde e como utilizam novos modelos.

🔍 Acesso direto ao DeepSeek pela nuvem chinesa pode representar riscos de compliance
🔍 Em infraestruturas seguras, como AWS, ele pode ser utilizado sem exposição de dados

A Auramind.ai, referência em IA para o ambiente corporativo no Brasil, acompanha esses desenvolvimentos, garantindo que empresas possam adotar IA com segurança, governança e eficiência.

📌 Leia mais sobre como a Auramind.ai avalia novos modelos de IA corporativa, acesse https://www.infomach.com.br/auramind-ai-nao-disponibilizara-o-deepseek-neste-momento/