DeepSeek , uma startup chinesa de IA relativamente desconhecida, causou comoção no Vale do Silício com seu recente lançamento de modelos de IA de ponta. Desenvolvidos com eficiência notável e oferecidos como recursos de código aberto, esses modelos desafiam o domínio de players estabelecidos como OpenAI, Google e Meta. Este artigo se aprofunda nas técnicas inovadoras, soluções de baixo custo e estratégias de otimização da DeepSeek, analisando seu impacto potencial no cenário de IA e o que isso significa para as principais empresas de IA nos EUA.

DeepSeek: Uma estrela em ascensão

Fundada em maio de 2023 por Liang Wenfeng , uma figura proeminente tanto no fundo de hedge quanto na indústria de IA, a DeepSeek opera de forma independente, mas é financiada exclusivamente pela High-Flyer, um fundo de hedge quantitativo também fundado por Wenfeng. Este modelo de financiamento exclusivo permitiu que a DeepSeek buscasse projetos ambiciosos de IA sem a pressão de investidores externos, permitindo que eles priorizassem pesquisa e desenvolvimento de longo prazo. A equipe da DeepSeek é composta principalmente por jovens graduados talentosos das principais universidades chinesas, promovendo uma cultura de inovação e um profundo entendimento da língua e cultura chinesas. Notavelmente, as práticas de contratação da empresa priorizam habilidades técnicas em vez da experiência de trabalho tradicional, resultando em uma equipe de indivíduos altamente qualificados com uma nova perspectiva sobre o desenvolvimento de IA.

A jornada do DeepSeek começou com o lançamento do DeepSeek Coder em novembro de 2023, um modelo de código aberto projetado para tarefas de codificação. Isso foi seguido pelo DeepSeek LLM, um modelo de parâmetro 67B voltado para competir com outros grandes modelos de linguagem. O DeepSeek-V2 , lançado em maio de 2024, ganhou atenção significativa por seu forte desempenho e baixo custo, desencadeando uma guerra de preços no mercado chinês de modelos de IA. Essa estratégia de preços disruptiva forçou outros grandes gigantes da tecnologia chinesa, como ByteDance, Tencent, Baidu e Alibaba, a reduzir seus preços de modelos de IA para permanecerem competitivos.

O DeepSeek-V2 foi sucedido pelo DeepSeek-Coder-V2 , um modelo mais avançado com 236 bilhões de parâmetros. Ele foi projetado para desafios de codificação complexos e apresenta um alto comprimento de contexto de até 128K tokens. Este modelo está disponível por meio de uma API econômica, com preço de US$ 0,14 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,28 por milhão de tokens de saída.

Os modelos mais recentes da empresa, DeepSeek-V3 e DeepSeek-R1 , solidificaram ainda mais sua posição como uma força disruptiva. DeepSeek-V3, um modelo de parâmetro 671B, ostenta desempenho impressionante em vários benchmarks, ao mesmo tempo em que requer significativamente menos recursos do que seus pares. DeepSeek-R1, lançado em janeiro de 2025, foca em tarefas de raciocínio e desafia o modelo o1 da OpenAI com seus recursos avançados.

O DeepSeek também oferece uma gama de modelos destilados, conhecidos como DeepSeek-R1-Distill, que são baseados em modelos populares de peso aberto como Llama e Qwen, ajustados em dados sintéticos gerados pelo R1. Esses modelos destilados fornecem níveis variados de desempenho e eficiência, atendendo a diferentes necessidades computacionais e configurações de hardware.

Embora a DeepSeek tenha alcançado um sucesso notável em um curto período, é importante observar que a empresa está focada principalmente em pesquisa e não tem planos detalhados para ampla comercialização em um futuro próximo.

Parcerias estratégicas da DeepSeek

O sucesso da DeepSeek não se deve somente aos seus esforços internos. A empresa também forjou parcerias estratégicas para aprimorar suas capacidades tecnológicas e alcance de mercado. Uma colaboração notável é com a AMD , uma fornecedora líder de soluções de computação de alto desempenho. A DeepSeek alavanca GPUs AMD Instinct e software ROCM em estágios-chave do desenvolvimento de seu modelo, particularmente para DeepSeek-V3. Esta parceria fornece à DeepSeek acesso a hardware de ponta e uma pilha de software aberta, otimizando o desempenho e a escalabilidade.

Técnicas inovadoras do DeepSeek

O sucesso do DeepSeek pode ser atribuído a diversas inovações importantes:

Aprendizagem por reforço

Ao contrário dos métodos tradicionais que dependem fortemente de ajuste fino supervisionado, o DeepSeek emprega RL puro, permitindo que os modelos aprendam por tentativa e erro e se autoaprimorem por meio de recompensas algorítmicas. Essa abordagem tem sido particularmente eficaz no desenvolvimento das capacidades de raciocínio do DeepSeek-R1. Em essência, os modelos do DeepSeek aprendem interagindo com seu ambiente e recebendo feedback sobre suas ações, semelhante a como os humanos aprendem por meio da experiência. Isso permite que eles desenvolvam habilidades de raciocínio mais sofisticadas e se adaptem a novas situações de forma mais eficaz.

Arquitetura de mistura de especialistas

Os modelos do DeepSeek utilizam uma arquitetura MoE, ativando apenas uma pequena fração de seus parâmetros para qualquer tarefa dada. Essa ativação seletiva reduz significativamente os custos computacionais e aumenta a eficiência. Imagine uma equipe de especialistas, cada um especializado em uma área diferente. Quando confrontados com uma tarefa, apenas os especialistas relevantes são chamados, garantindo o uso eficiente de recursos e expertise. A arquitetura MoE do DeepSeek opera de forma semelhante, ativando apenas os parâmetros necessários para cada tarefa, levando a economias de custo significativas e desempenho aprimorado.

Atenção Latente Multi-Cabeça

O DeepSeek-V3 incorpora MLA, que melhora a capacidade do modelo de processar dados identificando relacionamentos diferenciados e manipulando múltiplos aspectos de entrada simultaneamente. Pense nisso como ter múltiplas “cabeças de atenção” que podem focar em diferentes partes dos dados de entrada, permitindo que o modelo capture uma compreensão mais abrangente das informações. Esse mecanismo de atenção aprimorado contribui para o desempenho impressionante do DeepSeek-V3 em vários benchmarks.

Destilação

O DeepSeek emprega técnicas de destilação para transferir o conhecimento e as capacidades de modelos maiores para modelos menores e mais eficientes. Isso torna a IA poderosa acessível a uma gama maior de usuários e dispositivos. É como um professor transferindo seu conhecimento para um aluno, permitindo que o aluno execute tarefas com proficiência semelhante, mas com menos experiência ou recursos. O processo de destilação do DeepSeek permite que modelos menores herdem os recursos avançados de raciocínio e processamento de linguagem de suas contrapartes maiores, tornando-os mais versáteis e acessíveis.

Essas técnicas inovadoras, combinadas com o foco da DeepSeek em eficiência e colaboração de código aberto, posicionaram a empresa como uma força disruptiva no cenário de IA.

Abordagem econômica do DeepSeek

O compromisso da DeepSeek com a eficiência de custos é evidente em suas estratégias de desenvolvimento e preços:

Custos de treinamento reduzidos

Ao alavancar RL e arquiteturas eficientes como MoE, o DeepSeek reduz significativamente os recursos computacionais necessários para treinamento, resultando em custos mais baixos. O DeepSeek-V3, por exemplo, foi treinado por uma fração do custo de modelos comparáveis ​​da Meta. Embora o valor relatado de US$ 5,5 milhões represente uma parte do custo total do treinamento, ele destaca a capacidade do DeepSeek de atingir alto desempenho com significativamente menos investimento financeiro.

Preços de API acessíveis

O preço da API da DeepSeek é significativamente menor do que o de seus concorrentes. Isso torna seus modelos acessíveis a empresas menores e desenvolvedores que podem não ter recursos para investir em soluções proprietárias caras. Por exemplo, a API da DeepSeek-R1 custa apenas US$ 0,55 por milhão de tokens de entrada e US$ 2,19 por milhão de tokens de saída, em comparação com a API da OpenAI, que custa US$ 15 e US$ 60, respectivamente.

Modelo de código aberto

A abordagem de código aberto da DeepSeek aumenta ainda mais a eficiência de custos ao eliminar taxas de licenciamento e promover o desenvolvimento orientado pela comunidade. Isso permite que os desenvolvedores acessem, modifiquem e implantem livremente os modelos da DeepSeek, reduzindo as barreiras financeiras de entrada e promovendo uma adoção mais ampla de tecnologias avançadas de IA.

Impacto do DeepSeek no cenário da IA

Impacto competitivo

A introdução da DeepSeek no mercado de IA criou uma pressão competitiva significativa sobre gigantes estabelecidos como OpenAI, Google e Meta. Ao oferecer modelos de código aberto e com boa relação custo-benefício, a DeepSeek obriga esses grandes players a reduzir seus preços ou melhorar suas ofertas para permanecerem relevantes. Essa competição acirrada provavelmente resultará em soluções de IA mais acessíveis e acessíveis para empresas e consumidores. Além disso, a estratégia de preços disruptiva da DeepSeek já desencadeou uma guerra de preços no mercado chinês de modelos de IA, obrigando outros gigantes da tecnologia chinesa a reavaliar e ajustar suas estruturas de preços. Esse movimento ressalta a capacidade da DeepSeek de interromper mercados bem estabelecidos e influenciar a dinâmica geral de preços.

Impacto na comunidade de IA

O compromisso da DeepSeek com modelos de código aberto está democratizando o acesso a tecnologias avançadas de IA, permitindo que um espectro mais amplo de usuários, incluindo empresas menores, pesquisadores e desenvolvedores, se envolvam com ferramentas de IA de ponta. Essa acessibilidade promove maior inovação e contribui para um ecossistema de IA mais diverso e vibrante. Ao promover a colaboração e o compartilhamento de conhecimento, a DeepSeek capacita uma comunidade mais ampla a participar do desenvolvimento de IA, acelerando assim o progresso no campo. Além disso, a abordagem de código aberto da DeepSeek aumenta a transparência e a responsabilidade no desenvolvimento de IA.

Ao disponibilizar publicamente seus modelos e dados de treinamento, a empresa incentiva um escrutínio minucioso, permitindo que a comunidade identifique e aborde potenciais vieses e questões éticas. Essa abertura leva a avanços de IA mais responsáveis ​​e eticamente sólidos.

Mudança de foco

O sucesso do DeepSeek destaca a crescente importância da eficiência algorítmica e da otimização de recursos no desenvolvimento de IA. Em vez de depender apenas do dimensionamento de força bruta, o DeepSeek demonstra que alto desempenho pode ser alcançado com significativamente menos recursos, desafiando a crença tradicional de que modelos e conjuntos de dados maiores são inerentemente superiores. Essa mudança incentiva a comunidade de IA a explorar abordagens mais inovadoras e sustentáveis ​​para o desenvolvimento. Além disso, o foco do DeepSeek na eficiência tem implicações ambientais positivas. À medida que as preocupações sobre a pegada de carbono da IA ​​continuam a aumentar, os métodos do DeepSeek contribuem para práticas de IA mais sustentáveis, reduzindo o consumo de energia e minimizando o uso de recursos computacionais.

Tempo estratégico

Os lançamentos recentes de produtos da DeepSeek, particularmente o lançamento do DeepSeek-R1, parecem ser estrategicamente cronometrados para se alinharem a eventos geopolíticos significativos, como a posse do presidente Trump. Esse momento sugere um esforço deliberado para desafiar a percepção predominante do domínio dos EUA no setor de IA e para mostrar as capacidades crescentes da China no campo. Ao sincronizar seus lançamentos com tais eventos, a DeepSeek visa se posicionar como uma concorrente formidável no cenário global, destacando os rápidos avanços e iniciativas estratégicas empreendidas pelos desenvolvedores de IA chineses.

Abraçando o rosto aberto R1 replica DeepSeek

A Hugging Face lançou um ambicioso projeto de código aberto chamado Open R1 , que visa replicar completamente o pipeline de treinamento DeepSeek-R1. Esta iniciativa busca construir os componentes ausentes do processo de desenvolvimento do modelo R1, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores reproduzam e desenvolvam o trabalho inovador do DeepSeek.

O projeto Open R1 foi desenvolvido com uma abordagem clara de três etapas:

• Replicar os modelos R1-Distill extraindo um corpus de raciocínio de alta qualidade do DeepSeek-R1
• Reproduza o pipeline de aprendizagem por reforço puro usado para criar R1-Zero
• Demonstrar a capacidade de fazer a transição de um modelo base para um modelo ajustado por RL por meio de treinamento em vários estágios

Para dar suporte a esses esforços, o projeto inclui scripts abrangentes para treinamento de modelos, avaliação, geração de dados e treinamento em vários estágios. Ao tornar os recursos disponíveis abertamente, o Hugging Face visa democratizar o acesso a técnicas avançadas de desenvolvimento de modelos de IA e encorajar a colaboração da comunidade em pesquisa de IA.

Desafios para DeepSeek

Lacuna de Computação

Apesar de suas notáveis ​​conquistas, a DeepSeek enfrenta uma desvantagem computacional significativa em comparação com suas contrapartes nos EUA. Essa lacuna é ainda mais ampliada pelos controles de exportação dos EUA em chips avançados, que restringem o acesso da DeepSeek ao hardware mais recente necessário para desenvolver e implementar modelos de IA mais poderosos. Embora a DeepSeek tenha demonstrado eficiência notável em suas operações, ter acesso a recursos computacionais mais avançados pode acelerar seu progresso e aumentar sua competitividade contra empresas com maiores capacidades computacionais. Preencher essa lacuna computacional é essencial para a DeepSeek dimensionar suas inovações e competir de forma mais eficaz em um cenário global.

Percepção de Mercado

A DeepSeek pode encontrar dificuldades em estabelecer o mesmo nível de confiança e reconhecimento que players bem estabelecidos como OpenAI e Google. Construir uma forte reputação de marca e superar o ceticismo em relação às suas soluções de baixo custo são essenciais para o sucesso de longo prazo da DeepSeek. Para ganhar aceitação mais ampla e atrair mais usuários, a DeepSeek deve demonstrar um histórico consistente de confiabilidade e alto desempenho. Melhorar sua percepção de mercado por meio de branding eficaz e resultados comprovados será crucial para se diferenciar dos concorrentes e garantir uma base de clientes fiéis.

Cenário competitivo

O mercado de IA é intensamente competitivo, com grandes players inovando e lançando novos modelos continuamente. Para permanecer à frente, a DeepSeek deve manter um ritmo rápido de desenvolvimento e diferenciar consistentemente suas ofertas. Isso requer inovação contínua e foco em capacidades únicas que diferenciam a DeepSeek de outras empresas no campo. Ao priorizar o desenvolvimento de recursos distintos e permanecer ágil em resposta às tendências de mercado, a DeepSeek pode sustentar sua vantagem competitiva e navegar pelos desafios de uma indústria em rápida evolução.

Censura

Os modelos da DeepSeek estão sujeitos à censura para evitar críticas ao Partido Comunista Chinês, o que representa um desafio significativo para sua adoção global. Em países onde a liberdade de expressão é altamente valorizada, essa censura pode limitar o apelo e a aceitação da DeepSeek. Abordar essas preocupações é vital para a expansão internacional da DeepSeek. Equilibrar os requisitos de censura com a necessidade de desenvolver soluções de IA abertas e imparciais será crucial. Encontrar maneiras de navegar por essas restrições, mantendo a integridade e a funcionalidade de seus modelos, ajudará a DeepSeek a obter aceitação e sucesso mais amplos em mercados diversos.

Conclusão

O surgimento da DeepSeek como uma força disruptiva no cenário da IA ​​é inegável. Suas técnicas inovadoras, soluções de baixo custo e estratégias de otimização desafiaram o status quo e forçaram os players estabelecidos a reavaliar suas abordagens. Embora a DeepSeek enfrente desafios, seu compromisso com a colaboração de código aberto e o desenvolvimento eficiente de IA tem o potencial de remodelar o futuro da indústria. À medida que a corrida da IA ​​se intensifica, a jornada da DeepSeek será algo a ser observado de perto.

fonte: forbes