Efeito DeepSeek: big techs devem aumentar gastos em IA

O lançamento do DeepSeek, modelo de inteligência artificial (IA) desenvolvido na China, tem dividido opiniões. No entanto, não se pode negar que a nova ferramenta tem provocado reações no mercado de IA.

Um destes reflexos, no entanto, parece ser, no mínimo, curioso. De acordo com a Bloomberg, as principais empresas de tecnologia pretendem aumentar os gastos no setor como resposta ao modelo chinês.

Aumento dos investimentos na tecnologia

A curiosidade está no fato de que a IA chinesa apresenta como grande diferencial o baixo custo para o treinamento do modelo. Por conta disso, muitos analistas esperavam que os principais rivais do DeepSeek também passassem a dosar os investimentos em novas ferramentas.

No entanto, um relatório da Bloomberg Intelligence aponta que as maiores empresas de tecnologia aumentarão seus gastos anuais combinados em inteligência artificial para mais de US$ 500 bilhões até o início da próxima década.

Gigantes como a Microsoft, Amazon e Meta devem desembolsar US$ 371 bilhões para a construção de data centers e recursos de computação para IA ainda em 2025. Este montante representa um aumento de 44% em relação ao ano anterior.

Segundo o documento, esse valor deve subir para US$ 525 bilhões até 2032. Isso significa que o aumento deve ocorrer em um ritmo mais rápido do que se esperava antes do sucesso gerado pelo modelo de IA DeepSeek.

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DeepSeek é considerada uma ameaça

• 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.

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