É uma quebra de paradigma sem precedentes na indústria de Inteligência Artificial (IA). Todo mundo foi pego de surpresa com a chegada do DeepSeek, modelo que aposta no open source para ser muito menos caro que a concorrência, mas igualmente eficiente.
O impacto do DeepSeek foi tão grande, que algumas empresas sofreram o efeito rebote da queda da Bolsa de Valores de Nova York. O surgimento da plataforma resultou em uma queda na avaliação de mercado da NVIDIA que, sozinha, perdeu nada menos que meio bilhão de dólares.
Não se engane: é o fim de uma era, e o início de outra. Não é a quantidade de dinheiro que vai impulsionar uma IA, mas a melhor relação custo-benefício que vai determinar quem vai vencer a batalha daqui para frente.
Tudo muda o tempo todo no mundo
Antes, o sucesso na área de IA era diretamente proporcional ao montante de capital investido. A premissa era simples e amplamente aceita: maiores investimentos resultavam em modelos de IA mais avançados.
Essa lógica simplista impulsionou avaliações astronômicas e justificou investimentos colossais, como o ambicioso projeto Stargate e seu meio-trilhão de dólares. Para várias empresas (não é mesmo, OpenAI?), a única via válida para ter uma IA que preste era jogando muito dinheiro na cara dos executivos das empresas.
O DeepSeek é um divisor de águas neste aspecto, demonstrando que essa lógica está se tornando obsoleta e que a eficiência pode, de fato, triunfar sobre o poderio financeiro.
O contraste com os gigantes da tecnologia é gritante. A OpenAI é o exemplo mais emblemático, pois é a que mais corre riscos de ter que fechar as portas do ChatGPT por falta de dinheiro.
São centenas de milhões de dólares despejados em cada nova iteração do modelo GPT, para entregar os mesmos resultados que a DeepSeek.
A Target destinou bilhões ao Llama, também de código aberto (com algumas nuances), sem conseguir, no entanto, alcançar a liderança em termos de desempenho.
O DeepSeek, com um investimento significativamente menor (estimado em US$ 5,6 milhões, mas esse valor pode estar subestimado e o custo real seja maior), atingiu resultados equivalentes ou até superiores aos dos seus concorrentes de peso.
É um feito notável. A eficiência superou o músculo financeiro, com uma eficiência em algo tão complexo, que mal dá para acreditar que pagaram tão pouco por isso.
Todo o mercado sentiu o tapa
A reação do mercado de ações, com quedas generalizadas no setor de tecnologia e não se limitando apenas à NVIDIA, reforça a magnitude da mudança de paradigma em curso.
Na prática, o DeepSeek expôs a fragilidade da narrativa predominante no Vale do Silício. A implicação mais profunda é que os investimentos monumentais em infraestrutura de IA, que antes pareciam inquestionáveis, podem estar fundamentados em premissas equivocadas sobre a relação entre investimento e retorno.
O DeepSeek e sua arquitetura inovadora de “modos mistos”, trabalhando com um sistema de precisão reduzida, indica claramente que o futuro da IA não reside na construção de data centers cada vez maiores, mas sim no desenvolvimento de tecnologias mais inteligentes e eficientes.
O cenário para as demais empresas de tecnologia ocidentais começa a ficar extremamente complexo com o sucesso do DeepSeek, pois as Big Techs agora estão em uma posição desconfortável.
Várias empresas terão que fazer um malabarismo retórico (ou contorcionismo argumentativo, como queira) para justificar seus investimentos multibilionários, quando um concorrente, com uma fração dos recursos, alcança resultados semelhantes.
Qual é a validade das avaliações de mercado baseadas na premissa de que a IA requer investimentos massivos e contínuos?
Por exemplo, a sustentabilidade das margens de lucros da NVIDIA em chips de IA também passa a ser alvo de questionamentos, já que agora todo mundo sabe que é possível obter bons resultados com menos recursos.
Sam Altman deve estar em posição fetal no canto escuro neste momento, pois diante dos resultados, é difícil imaginar que alguém vai investir dinheiro na OpenAI com tanta facilidade.
Os gigantes da tecnologia ainda podem argumentar que seus investimentos são justificados pela necessidade de escala e confiabilidade.
Mas até mesmo neste ponto o DeepSeek mostra que é eficiente e sustentável.
Será que 100.000 GPUs são realmente necessárias para treinar um modelo de IA de alta qualidade, ou a indústria tem desperdiçado recursos devido à falta de inovação?
Chegou a hora de reavaliar a sério as práticas atuais de desenvolvimento de Inteligência Artificial, e desenvolver uma visão mais crítica sobre o modelo de negócios que as grandes empresas abraçaram.
Essa quebra de paradigma que a DeepSeek promoveu terá sérias consequências em toda a cadeia de valores da Inteligência Artificial.
Se os modelos podem ser treinados com uma fração do custo esperado, qual será o impacto para os fabricantes de chips como NVIDIA e AMD, para os provedores de infraestrutura em nuvem e para as startups que levantaram bilhões com base em projeções de investimentos maciços?
Até mesmo as projeções de consumo de energia para treinamento de IA precisarão ser revistas, pois muito provavelmente a nova ordem do dia será “economize o quanto você puder ao longo do processo”.
A próxima fase da corrida da IA não será medida em teraflops ou tamanho de modelo, mas sim em inovações que impulsionem a eficiência em todos os aspectos.
A corrida não é mais sobre quem pode gastar mais, mas sobre quem pode gastar menos, obtendo resultados superiores. Os investidores não estão mais dispostos a gastar fábulas de dinheiro nesse tipo de plataforma.
A chegada do DeepSeek é um marco que assinala o início de uma nova era na IA, onde a vantagem competitiva não residirá nos cofres mais cheios, mas sim nas ideias mais inovadoras e eficientes.
É o norte que muitas empresas, tanto atuais como futuras, podem seguir a partir de agora.
E nada como Wall Street perder meio trilhão de dólares em um único dia para validar tudo o que escrevi neste artigo.