Desde o lançamento, os modelos R1 e V3 conquistaram uma onda de consumidores que levaram a DeepSeek ao topo da Apple App Store no fim de semana
Este conteúdo foi originalmente publicado em DeepSeek provoca fortes perdas em ações de empresas vinculadas à IA no site CNN Brasil. Negócios, -agencia-estado- CNN Brasil
A startup chinesa DeepSeek lançou na semana passada um chatbot de inteligência artificial (IA) generativa comparável aos modelos da OpenAI – ou até superior em algumas performances – e com recursos menores, utilizando chips menos avançados.
Desde o lançamento, os modelos R1 e V3 conquistaram uma onda de consumidores que levaram a DeepSeek ao topo da Apple App Store no fim de semana, além de alcançarem o topo em rankings de chatbots IA.
A rápida ascensão do novo modelo de IA chinês de poucos recursos, mas alta performance, assustou o setor de tecnologia em escala global nesta segunda-feira (27).
Na Ásia, o tombo de 8% do SoftBank – banco japonês que integra o projeto Stargate dos EUA – pesou sobre a Bolsa de Tóquio, que encerrou em perda de quase 1%.
Na Europa, os índices acionários são pressionados pelas ações de tecnologia e, em Wall Street, o futuro do Nasdaq perde mais de 4%, com salto de 47% do índice de volatilidade VIX – uma espécie de termômetro do medo.
Analistas consultados pelo Wall Street Journal apontam que essa ascensão rápida levanta questões sobre os gastos elevados de big techs americanas para financiar seus modelos de IA e coloca em xeque a valorização elevada de ações de fabricantes de chips.
Segundo a empresa, treinar o R1 custou US$ 5,6 milhões, valor que exclui gastos com pesquisa e desenvolvimento, mas que é significativamente menor em comparação com a faixa de US$ 100 milhões a US$ 1 bilhão citada no ano passado pelo CEO da rival americana Anthropic para criar um modelo parecido.
Na semana passada, a OpenAI e a Oracle também se comprometeram a investir bilhões de dólares na iniciativa Stargate para impulsionar o setor de IA nos EUA.
A DeepSeek também disse em um relatório técnico que usou um cluster de mais de 2 mil chips Nvidia para treinar seu modelo V3, em comparação com dezenas de milhares de chips que normalmente são usados para treinar modelos de tamanho semelhante.
Os chips também são menos avançados do que os de concorrentes, frente ao aumento de sanções dos EUA sobre exportações de semicondutores para a China.
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