Novos DeepSeeks? China deve experimentar boom de IAs

O lançamento do DeepSeek impulsionou o desenvolvimento da inteligência artificial na China. Várias empresas já tentaram repetir esta receita, com muitas outras planejando seguir pelo mesmo caminho. E este cenário pode acabar sendo muito favorável para os chineses.

De acordo com reportagem da Bloomberg, pode ocorrer uma verdadeira onda de inovação nos próximos 18 meses em território chinês. Isso geraria mais de 100 avanços semelhantes ao DeepSeek, potencializando as capacidades tecnológicas de Pequim.

Economia chinesa será transformada

A reportagem cita Zhu Min, que já foi vice-presidente do Banco Popular da China e vice-diretor-gerente do Fundo Monetário Internacional. Ele deu as declarações durante participação no Fórum Econômico Mundial, em Tianjin, nesta terça-feira (24).

De acordo com Min, os novos produtos de software “mudarão fundamentalmente a natureza e a natureza tecnológica de toda a economia chinesa”. Ele acredita que essa transformação será possibilitada pelo aproveitamento do grupo de engenheiros da China, da enorme base de consumidores e das políticas governamentais de apoio de Pequim.

Ao mesmo tempo, o boom da IA chinesa aumentará as capacidades do país frente aos Estados Unidos. Além de disputar a hegemonia global com os norte-americanos, a China busca alternativas para contornar as sanções impostas pela Casa Branca para compra de chips de inteligência artificial e outras tecnologias.

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Lançamento do DeepSeek foi um marco

• A IA do DeepSeek foi projetada para lidar com tarefas complexas de raciocínio e tem apresentado resultados surpreendentes.
• O grande diferencial é o baixo custo da tecnologia, o que pode ameaçar a posição dominante dos principais players.
• Para se ter uma ideia, o modelo chinês foi treinado ao custo de aproximadamente US$ 6 milhões, enquanto ferramentas como o Llama 3.1, da Meta, custaram mais de US$ 60 milhões para serem desenvolvidos.
• A empresa chinesa adota estratégias como o chamado aprendizado por reforço, que permite que os modelos aprendam por tentativa e erro.
• Além disso, ativa apenas uma fração dos parâmetros do modelo para tarefas específicas, economizando recursos computacionais.
• E melhora a capacidade dos modelos de processar dados e identificar padrões complexos.
• A startup ainda adota um modelo parcialmente aberto, permitindo que pesquisadores acessem seus algoritmos.
• Isso democratiza o acesso à IA avançada e promove maior colaboração na comunidade global de pesquisa.