Deepseek Dá Apoio a Fabricantes de Chips da China na Corrida pela IA Mais Barata

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A ascensão dos modelos de inteligência artificial da DeepSeek está proporcionando a alguns fabricantes de chips chineses, como a Huawei, uma chance melhor de competir no mercado doméstico contra os processadores mais potentes produzidos nos Estados Unidos.

Durante anos, Huawei e seus pares chineses lutaram para se equipararem à Nvidia no desenvolvimento de chips de ponta que pudessem competir com os produtos da empresa norte-americana em modelos de treinamento de IA, um processo em que os dados são fornecidos aos algoritmos para ajudá-los a aprender a tomar decisões precisas.

No entanto, os modelos da DeepSeek, que se concentram na “inferência”, ou quando um modelo de IA produz conclusões, otimizam a eficiência computacional em vez de dependerem apenas do poder de processamento bruto.

Esse é um dos motivos pelos quais se espera que o modelo da startup chinesa diminua parcialmente a diferença entre o que os processadores de IA fabricados na China e seus equivalentes mais potentes dos EUA podem fazer, segundo analistas.

A Huawei e outros fabricantes chineses de chips de IA, como Hygon, EnFlame, apoiada pela Tencent; Tsingmicro e Moore Threads, emitiram nas últimas semanas declarações afirmando que os produtos suportarão os modelos DeepSeek, embora poucos detalhes tenham sido divulgados.

A Huawei não comentou o assunto. Moore Threads, Hygon EnFlame e Tsingmicro não responderam às perguntas da Reuters.

Os executivos do setor agora estão prevendo que a natureza de código aberto do DeepSeek e o preço baixo cobrado pela empresa para uso do modelo podem impulsionar a adoção da IA e o desenvolvimento de aplicativos reais para a tecnologia, ajudando as empresas chinesas a superarem restrições de exportação impostas pelos Estados Unidos.

Mesmo antes da DeepSeek ganhar manchetes este ano, produtos como o Ascend 910B da Huawei eram vistos por clientes como a ByteDance como mais adequados para tarefas de “inferência” menos intensivas em termos de computação, o estágio após o treinamento em que modelos de IA treinados fazem previsões ou executam tarefas, como por meio de chatbots.

Na China, dezenas de empresas, de fabricantes de automóveis a provedores de telecomunicações, anunciaram planos para integrar os modelos da DeepSeek a seus produtos e operações.

“Esse desenvolvimento está muito alinhado com a capacidade dos fornecedores chineses de chipsets de IA”, disse Lian Jye Su, analista-chefe da empresa de pesquisa tecnológica Omdia.

“Os chipsets de IA chineses têm dificuldades para competir com a GPU (unidade de processamento gráfico) da Nvidia no treinamento de IA, mas as cargas de trabalho de inferência de IA são muito mais tolerantes e exigem muito mais conhecimento local e específico do setor”, disse ele.

NVIDIA AINDA DOMINA

No entanto, Lin Qingyuan, analista da Bernstein, disse que, embora os chips de IA chineses sejam competitivos em termos de custo para inferência, isso se limita ao mercado chinês, já que os chips da Nvidia ainda são melhores, mesmo para tarefas de inferência.

Embora as restrições de exportação dos EUA proíbam a entrada dos chips de treinamento de IA mais avançados da Nvidia na China, a empresa ainda tem permissão para vender chips de treinamento menos potentes que os clientes chineses podem usar para tarefas de inferência.

A Nvidia publicou um artigo nesta quinta-feira (13) sobre como o tempo de inferência está aumentando e argumentou que seus chips serão necessários para tornar o DeepSeek e outros modelos de “raciocínio” mais úteis.

Além do poder de computação, o CUDA da Nvidia, uma plataforma de computação paralela que permite que os desenvolvedores de software usem as GPUs da empresa para computação de uso geral, não apenas para IA ou gráficos, tornou-se um componente crucial de seu domínio.

A Huawei tem sido a mais agressiva em seus esforços para romper com a Nvidia, oferecendo um equivalente CUDA chamado Compute Architecture for Neural Networks (CANN), mas os especialistas disseram que ela enfrentou obstáculos para persuadir os desenvolvedores a abandonarem a plataforma da empresa norte-americana.

“O desempenho do software das empresas chinesas de chips de IA também é insuficiente nesta fase. A CUDA tem uma biblioteca rica e uma gama diversificada de recursos de software, o que exige um investimento significativo de longo prazo”, disse Su, da Omdia.

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