DeepSeek: empresas da China correm para adotar IA

O lançamento do DeepSeek, modelo de inteligência artificial (IA) desenvolvido na China, vai muito além de uma novidade tecnológica. A chegada da ferramenta faz parte de uma disputa geopolítica entre chineses e norte-americanos.

Não é à toa que diversas empresas ocidentais registram perdas financeiras expressivas, enquanto governos de países como Estados Unidos e Austrália já tentam proibir o uso da IA chinesa. Por outro lado, companhias chinesas correm para adotar o modelo o mais rápido possível.

Chatbot já está sendo integrado a vários serviços e produtos

A montadora chinesa GWM é um dos principais exemplos da corrida pelo uso do DeepSeek. A empresa confirmou que está integrando o modelo de IA aos seus veículos elétricos, especificamente ao sistema “Coffee Intelligence“.

Ao mesmo tempo, o Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação da China informou que as três maiores empresas de telecomunicações do país — China Mobile, China Unicom e China Telecom — estavam procurando “promover a aplicação inclusiva da mais recente tecnologia”.

Outra empresa chinesa de olho na IA é a gigante Huawei. A ideia é usar os serviços do chatbot nos mais diversos dispositivos produzidos pela companhia. Analistas apontam que esta movimentação deve aumentar ainda mais em virtude da redução de custos e da menor dependência de produtos estrangeiros. As informações são da Reuters.

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DeepSeek é considerada uma ameaça para outras gigantes do setor

• A IA do DeepSeek foi projetada para lidar com tarefas complexas de raciocínio e tem apresentado resultados que vêm surpreendendo o mercado.
• 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.

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