A inteligência artificial vive um momento de transformação impulsionado por avanços técnicos e disputas geopolíticas. O surgimento do DeepSeek R1, um modelo chinês de reasoning, demonstra que é possível alcançar alto desempenho com menor custo computacional, desafiando o modelo tradicional de desenvolvimento.

Seu impacto foi imediato, levando a quedas expressivas nas ações da NVIDIA e levantando debates sobre o futuro da IA.Diferente de modelos convencionais que funcionam como preditores estatísticos, o DeepSeek R1 implementa uma abordagem baseada em cadeia de pensamento.

Em vez de prever palavras isoladamente, o modelo estrutura inferências antes de gerar uma resposta, utilizando reinforcement learning para aprimorar o processo de decisão. Isso permite respostas mais coerentes e melhor desempenho em tarefas complexas.

O sucesso do DeepSeek R1 está relacionado ao uso da arquitetura Mixture of Experts (MoE), que otimiza o uso de parâmetros. Enquanto os modelos atuais ativam todos os neurônios para cada inferência, o DeepSeek possui 670 bilhões de parâmetros, mas apenas cerca de 37 bilhões são utilizados por vez, por exemplo, em uma inferencia qualquer.

A técnica reduz o consumo de recursos e acelera a inferência, permitindo maior escalabilidade. A abordagem pode ser comparada a um sistema modular, onde apenas os componentes necessários para cada tarefa são ativados, minimizando redundâncias.

O treinamento do DeepSeek R1 utilizou GPUs H800 da NVIDIA, em vez das H100 comuns em modelos ocidentais. Apesar das restrições impostas à China na aquisição de hardware de ponta, a equipe otimizou a comunicação entre as GPUs para contornar limitações de velocidade, garantindo um treinamento eficiente e de baixo custo.

O modelo foi desenvolvido a partir do DeepSeek V3, passando por etapas de refinamento que incluíram aprendizado supervisionado e reinforcement learning puro, permitindo a geração de dados sintéticos para autoaperfeiçoamento.

No mercado, a eficiência do DeepSeek R1 gerou preocupações sobre a demanda futura por GPUs de alta performance, contribuindo para a queda das ações da NVIDIA. No entanto, o aumento do tempo de inferência dos modelos de reasoning pode ampliar a necessidade de hardware para execução, contrabalançando esse efeito. Além disso, sua arquitetura pode servir de referência para futuras implementações de IA mais eficientes.

Um desafio do modelo é sua adaptação global, dado que modelos chineses podem apresentar restrições em respostas sensíveis. Enquanto empresas ocidentais implementam filtros éticos e regulatórios, o DeepSeek segue diretrizes políticas do governo chinês.

Essa limitação pode restringir sua adoção fora do mercado asiático, apesar de seu código aberto permitir modificações e adaptações para diferentes contextos.

O impacto do DeepSeek R1 vai além do seu desempenho técnico, influenciando a indústria de IA e sugerindo um futuro onde modelos mais eficientes e acessíveis possam redefinir o desenvolvimento da tecnologia.