China balançando as estruturas da IA: Sputnik ou Gold Alchemy Hoax?

Eu queria muito escapar de falar desse tema, até porque, vamos ser sinceros, isso já nem devia mais ser considerado "chover no molhado"; é como reforçar que a água é molhada, algo assim.

Mas vamos lá. Além de olhar o cenário e seus impactos, bora pensar também no que realmente interessa: o que isso muda para mim e para o meu negócio?

O mundo ficou de cabelo em pé essa semana com o lançamento inesperado do Deepseek, e logo depois o Qwen (IA do Alibaba) - que claro, Jack Ma não ia perder a chance de entrar nessa também.

Além do nível de qualidade e desempenho do modelo, o Deepseek trouxe um incomodo para os mercados ao afirmar que conseguiu realizar esse treinamento por menos de $6M, algo como ser 10x mais eficiente que a OpenAI.

Isso obviamente derrubou os mercados logo na abertura, pois, pense comigo: se eu consigo fazer uma Ferrari com a mesma qualidade e a um custo 10 vezes menor, quanto deveriam valer as ações da Ferrari?

Isso até faz sentido, mas "o mercado" — e que os faria-limers me perdoem — às vezes parece um adolescente impulsivo, que toma uma decisão desproporcional e depois se arrepende. Muitas ações, como a própria Nvidia, já recuperaram boa parte das perdas, e outras ainda não. Fato é que a China não apagou 500 bilhões do mercado de tecnologia, mas sim balançou — e muito — as estruturas, mudando esse dinheiro de dono. Ou, pelo menos, colocando em xeque a narrativa do custo de treinamento necessário.

E mais do que isso, o fato de ser open source coloca o DeepSeek e outros modelos, como o Llama, da Meta, em uma posição privilegiada, pois a tendência é de maior adoção por grandes players, trazendo também um maior volume de dados e, com isso, um maior incentivo à evolução desses modelos.

Trump disse que via isso tudo com bons olhos, e que isso vai acelerar muito o desenvolvimento de inteligência artificial nos EUA - seria esse o mesmo efeito Sputnik?

Stargate - projeto de $500bi com OpenAI, Oracle e Softbank

Há também quem diga que isso tudo pode ser, novamente, um "Gold Alchemy Hoax", uma referência ao incidente envolvendo ouro falso em 2020. Na época, foi descoberto que a empresa chinesa Wuhan Kingold Jewelry usou 83 toneladas de barras de ouro falsificadas como garantia para empréstimos, resultando em um prejuízo de aproximadamente R$ 15 bilhões.

Muita gente séria do mundo tech tem testado exaustivamente o DeepSeek e testemunhado que ele é, de fato, um grande divisor de águas. Se um modelo open source consegue oferecer um resultado similar ao de um modelo altamente custoso da OpenAI ou da Anthropic, isso realmente abre um leque de oportunidades.

Mas vale a pena utilizar o DeepSeek?

Além de todo esse debate sobre mercado, investimentos etc., outro ponto muito discutido é a segurança de dados e a privacidade.

Saiba que, a menos que você utilize os chats anônimos, ao conversar com qualquer modelo de IA — seja da OpenAI, Google, Anthropic ou outra empresa —, você está, sim, compartilhando todos os seus dados com essas companhias.

Agora, se há mais risco em fazer isso com uma empresa chinesa, aí fica a critério de cada um analisar.

Caso esse seja o seu caso e você queira proteger seus dados com mais intencionalidade, a melhor alternativa é rodar o modelo localmente. Sim, pode soar um pouco estranho, principalmente para quem não tem um background técnico, mas, pelo fato de o DeepSeek ser open source, você pode subir o modelo na sua própria máquina e utilizar até mesmo as versões mais potentes sem custo algum.

Creio que a forma mais simples seja utilizando o Ollama , um software que você instala e consegue rodar um modelo pelo Terminal. Aqui tem um video da galera da Asimov Academy explicando como você pode fazer.

E por que vale a pena utilizar esse modelo?

De forma simples, imagine que se você tiver um notebook/computador com um tanto razoável de memória e uma placa de vídeo também razoável, você já conseguirá acessar localmente um modelo com poder de raciocínio parecido com o O1, da OpenAI, ou Claude Sonnet 3.5, sem pagar nada por isso. E com total privacidade de dados.

E para o meu negócio?

Além das possibilidades citadas acima, aqui a coisa pode ficar ainda mais interessante.

Imagine que você já quer entrar forte nesse mundo de IA, construir um agente ou uma camada de IA para o seu negócio, mas, ao analisar o custo mensal da API, isso te desanimou um pouco.

Considerando que, em um modelo open source, o maior investimento é de Capex (infraestrutura) e o custo fixo é mais baixo em comparação ao custo mensal de API, a possibilidade de ter um modelo on-premise (local), com custo fixo reduzido e potencial de crescimento infinito, parece ser muito interessante.

Não vou ser ingênuo nem colocar a mão no fogo por qualquer empresa, então faça a sua pesquisa, aprofunde-se no código, mas, até onde sabemos, o modelo open source local é totalmente seguro em termos de privacidade e proteção de dados.

Estima-se que, para atingir o mesmo nível do O1, modelo mais inteligente da OpenAI, seria necessário um investimento próximo de US$ 200k em infraestrutura (placas Nvidia A100 80GB + infra). Isso pode parecer um valor muito alto, mas, considerando o custo fixo infinito de API (OpenAI ou Anthropic) em projetos massivos, pode fazer sentido.

E não, você não precisaria começar grande assim. Existem modelos menores, com investimentos muito mais baixos, que já permitiriam que você entre (ou escale) no mundo da IA, dentro das necessidades e oportunidades do seu negócio.

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