Efeito DeepSeek | O que o “fenômeno DeepSeek” implica (parte 4)?

Esta série do professor Chen Long, da CKGSB , examina como a DeepSeek, pioneira em IA de estilo chinês, está redefinindo a economia da IA ​​e ampliando as leis, ao mesmo tempo em que estabelece novos padrões globais. Além disso, do aumento sem precedentes no número de usuários ativos diários aos avanços tecnológicos inovadores e à execução estratégica, a DeepSeek apresenta um estudo de caso convincente sobre o futuro da IA.

A série inclui quatro partes:

• PARTE 1｜Efeito DeepSeek | A China na nova corrida global por modelos de IA
• PARTE 2 |  Efeito DeepSeek | O que o DeepSeek conquistou até aqui?
• PARTE 3｜Efeito DeepSeek | Uma nova forma de economia da IA
• PARTE 4 | O que o “fenômeno DeepSeek” implica?

01 | Economia da IA ​​e Lei de Escala Definidas pelo Fenômeno ChatGPT

Se limitarmos nossa compreensão do fenômeno DeepSeek ao sucesso de empresas específicas, deixaremos de enxergar suas implicações mais amplas para a economia da IA. Entende-se a economia da IA como o conjunto de transformações por meio das quais a inteligência artificial, enquanto força tecnológica, passa a influenciar as leis fundamentais da economia.

A economia da IA ​​se refere às maneiras pelas quais a inteligência artificial, como força tecnológica, influencia as leis fundamentais da economia e dos negócios.

Nesse sentido, Altman descreve três camadas da economia da IA: tecnologia → leis de escala → criação de valor. Embora fundamentais, elas deixam de lado um ponto crítico: o limite de investimento necessário em tecnologia. Por isso, é esse fator que define quantos atores conseguem participar do jogo – e se o modelo resultante será oligopolístico ou inclusivo.

Em suma, a OpenAI estabeleceu a primeira fase da revolução inteligente, marcada por modelos de negócios oligopolistas liderados pelos EUA. Os requisitos de investimento significavam que poucos participantes poderiam implementar a lei de escala, e os custos de inovação determinavam a estrutura do setor. O avanço da DeepSeek mudará esse caminho, promovendo significativamente a acessibilidade da IA.

Devido à redução significativa nos custos de inovação, a lei de escalabilidade, anteriormente oligopolística, se transformará em uma lei de escalabilidade inclusiva. O antigo negócio de IA oligopolizado se tornará um negócio de IA inclusivo. Dessa perspectiva, o avanço do DeepSeek muda tanto a economia da IA ​​quanto a lei de escala.

O fenômeno ChatGPT e o papel do poder computacional

Agora, vamos dar uma olhada na economia da IA ​​e na lei de escala por trás do fenômeno ChatGPT.

Nos últimos anos, dominados pelo fenômeno ChatGPT, houve um investimento massivo em IA, capacidade computacional de reserva e sua combinação com a lei de escala. Altman destacou nas duas primeiras regras que esse processo produz ‘milagres por força bruta’ e representa o caminho para a inteligência artificial geral.

A relevância do poder computacional foi destacada por Richard Sutton, considerado o pai do aprendizado por reforço, em seu artigo clássico Bitter Lessons (2019). Ele argumenta que, no longo prazo, é a capacidade de computação – e não a tentativa de inserir conhecimento humano nos algoritmos – que define o progresso real da IA. 

Embora a intervenção humana possa gerar avanços pontuais e prestígio acadêmico, tende a criar gargalos e limitar o desenvolvimento futuro. Os avanços decisivos, lembra Sutton, costumam vir de uma estratégia distinta: ampliar radicalmente a escala do poder computacional por meio de pesquisa e aprendizado. É uma lição difícil de aceitar, pois confronta nossa vaidade ao mostrar que, muitas vezes, a máquina evolui não por engenhosidade, mas por força bruta.

Como resultado, em uma entrevista de outubro de 2024, Carson Block, o fundador do famoso fundo de hedge Muddy Waters, disse: “Não pense muito, apenas feche os olhos e compre as Sete Irmãs do mercado de ações dos EUA, e você terá lucro”.

Oligopólio dos EUA e as “Sete Irmãs” da tecnologia

Assim, nos últimos dois anos, dominados pelo fenômeno ChatGPT, os principais players descritos pelas três regras mencionadas por Altman foram grandes empresas de tecnologia americanas com abundância de chips, modelos de grande porte, computação em nuvem e cenários de aplicações digitais. Isso tem uma clara característica geográfica e oligopolística.

Ao mesmo tempo, no nível empresarial, a corrida por poder computacional tornou-se pré-requisito para participar do jogo da IA. O resultado é um cenário em que os avanços mais sofisticados ficam concentrados nas mãos de poucos atores. Um exemplo emblemático é o das chamadas “Sete Irmãs” da tecnologia nos EUA (Seven Sisters) — principais guardiãs e beneficiárias das três camadas descritas por Altman.

Em resumo, especificamente:

• Poder computacional: as compras do chip H100 da Nvidia pelas Sete Irmãs e suas afiliadas já representam mais de 90% do total adquirido.
• Investimentos: em 2025, os planos de despesas de capital de 10 empresas de tecnologia, incluindo as Sete Irmãs,  serão equivalentes ao gasto total do programa de pouso na Lua Apollo no mesmo ano.
• Aplicações de IA: as Sete Irmãs lideram tanto na integração da tecnologia aos seus negócios atuais quanto na aquisição de startups líderes em IA. No primeiro semestre de 2024, investiram US$ 24,8 bilhões em IA, superando todo o capital de risco aplicado no Reino Unido em um ano. Os aportes abrangem desde chips e modelos de grande porte até robôs humanoides, veículos autônomos e saúde digital.
• Valor de mercado: em 2024, esse grupo de empresas foi responsável por mais de 50% do crescimento do S&P 500. Seu valor combinado já ultrapassa um terço de todo o índice e se aproxima do PIB da China.

Estratégia geopolítica dos EUA e o plano Star Gate

Dessa forma, essa característica é tão marcante que o governo dos EUA defende que empresas americanas desenvolvam a tecnologia nos principais elos da cadeia global de IA. Com base nisso, o governo dos EUA publicou o US AI Diffusion Framework em janeiro de 2025. Essa política busca controlar o ritmo e a extensão da difusão da IA por meio do controle sobre chips e modelos de grande porte.

No segundo dia de Trump no poder, a OpenAI, Masayoshi Son e a Oracle formaram o plano Star Gate sob liderança dos EUA. O plano prevê investir US$ 500 bilhões em quatro anos para fornecer poder computacional à OpenAI. O objetivo é continuar fazendo milagres por força bruta e garantir o domínio dos EUA na AGI.

02 | O fenômeno DeepSeek: como ele muda aeconomia da IA ​​e as leis de escala?

Dessa maneira, o fenômeno DeepSeek promete redefinir a economia da IA, incluindo as leis de escala. Além disso, ele deve alterar o cenário da indústria até então moldado pelo impacto do ChatGPT.

Embora as três leis da IA propostas por Altman pareçam não ter “nenhum motivo para parar”, os atores que operam no ecossistema enfrentam mudanças profundas.

Entre elas, a segunda – a força das leis de escala – é especialmente decisiva para o avanço da indústria de IA. Logo após o lançamento do modelo o1 da OpenAI, Jensen Huang, CEO da Nvidia, destacou em teleconferência de resultados do terceiro trimestre de 2024. Ele afirmou: “A lei da escala do pré-treinamento ainda não acabou e descobrimos outras duas leis de escala. São elas a lei do pós-treinamento e a lei do tempo de inferência. Combinadas, estamos lidando com três leis de escala simultaneamente – e isso eleva enormemente nossas demandas de infraestrutura.”

Ou seja, em essência, a lei da escala aponta que a expansão da demanda é impulsionada pela redução de custos. É nesse ponto que reside a importância do fenômeno DeepSeek: vencerá quem conseguir reduzir custos com mais rapidez e amplitude, conquistando demanda e posição competitiva. 

A nova onda de players de IA da China, exemplificada pela DeepSeek, já mudou a estrutura de custos dos serviços de IA por meio da combinação de recursos de modelos de ponta e os menores custos, alterando assim o cenário de players no setor. Assim, à medida que a inteligência artificial evolui, empresas que conseguem combinar inovação em engenharia com recursos de IA – independentemente de serem ou não gigantes da tecnologia tradicional – agora podem atuar no setor de IA.

O paradoxo de Jevons na era da IA

Nesse contexto, com a ascensão do DeepSeek, um conceito econômico clássico voltou ao debate: o paradoxo de Jevons. Ele afirma que, quando a eficiência no uso de um recurso aumenta, o consumo total desse recurso tende a crescer – e não a diminuir.

Proposto em 1865, o paradoxo foi usado para explicar que apesar do aumento da eficiência do carvão, seu consumo crescia a um ritmo ainda mais acelerado.  No contexto atual, o CEO da Microsoft, Satya Nadella, foi um dos primeiros a relacionar o fenômeno ao DeepSeek: algoritmos mais eficientes, em vez de reduzirem o uso de computação, desbloqueiam novos cenários e aplicações, expandindo a demanda geral por poder computacional.

Isso certamente é verdade, mas o que não foi discutido é como o conjunto de jogadores potenciais mudou muito.

Código aberto como força transformadora

Além da transparência dos caminhos técnicos e da redução significativa de custos, o terceiro fator que contribui para a alteração da lei de escala é o modelo de código aberto.

O DeepSeek vem sendo apontado como um marco no movimento de código aberto em IA, oferecendo um modelo considerado ainda mais aberto do que o Llama, até então amplamente elogiado no setor.

Marc Andreessen, capitalista de risco e cofundador da a16z, descreveu o DeepSeek-R1 como “um presente profundo para o mundo”. Já Nathan Lambert, pesquisador do Allen Institute for AI, destacou: “O DeepSeek é um dos modelos mais abertos na fronteira tecnológica e a equipe fez um trabalho excepcional ao disseminar conhecimento em IA. Seus artigos são detalhados e, para equipes ao redor do mundo, muito práticos no aprimoramento de técnicas de treinamento. O modelo DeepSeek-R1 adota uma licença MIT altamente permissiva, sem restrições posteriores – pode ser usado para fins comerciais e para qualquer caso de uso. É possível até criar dados sintéticos a partir das saídas do modelo. Esse é o verdadeiro espírito do código aberto: compartilhar conhecimento e impulsionar a inovação.”

A explosão de modelos derivados

Consequentemente, o modelo de compartilhamento aberto atraiu um número crescente de jogadores. Em 28 de janeiro, poucos dias após seu lançamento, pelo menos 670 modelos criados com o DeepSeek-R1 apareceram na comunidade HuggingFace, com um total de mais de 3,2 milhões de downloads, crescendo a uma taxa de cerca de 30% ao dia. Os downloads do DeepSeek-R1 ultrapassaram 700.000, crescendo a uma taxa de cerca de 40% ao dia. Como mostrado pela curva amarela no lado direito da figura 12, a popularidade do DeepSeek (curtidas) está crescendo verticalmente em quase 90 graus, ultrapassando o Llama, e em 6 de fevereiro, alcançou o segundo lugar.

Antes do DeepSeek, o Qwen, da China, era outro exemplo de um modelo de código aberto mais completo. Na comunidade HuggingFace, o número de modelos derivados baseados no Qwen ultrapassou 96.000, ocupando o primeiro lugar globalmente, superando até mesmo o Llama. Além disso, todos os dez principais modelos de código aberto da comunidade são modelos derivados baseados em modelos de código aberto do Qwen para treinamento secundário (figura 13).

Em 31 de janeiro de 2025, durante um AMA (Ask Me Anything) online no Reddit, o CEO da OpenAI, Sam Altman, admitiu pela primeira vez: “Eu pessoalmente acho que estamos do lado errado da história e precisamos criar uma estratégia diferente de código aberto”.

03 | O impacto do DeepSeek na economia da IA ​​e nas leis de escala

Em síntese, o DeepSeek representa uma mudança crucial na evolução da IA. O modelo alterou fundamentalmente tanto a economia da IA ​​quanto as leis de escala.

Por meio de roteiros técnicos transparentes e acessíveis, reduções significativas nos custos de desenvolvimento e utilização de modelos impulsionados pela inovação e um modelo de código aberto mais completo, empresas chinesas de IA, como a DeepSeek e a Qwen, transformaram a lei de escala oligopolista, originalmente dominada por grandes empresas de tecnologia dos EUA, para uma lei de escala mais inclusiva. Essa transição significa que os participantes do setor de IA não estão mais confinados às gigantes e líderes do setor de tecnologia dos EUA, mas se expandiram para mais participantes em todo o mundo. A proliferação de aplicações de IA se acelerou globalmente.

O impacto nos custos e preços indica que uma nova lei de escala inclusiva já está entrando em vigor.

Evidências: a queda global dos preços de IA

Como validação dessa conclusão central, discutiremos brevemente o declínio acentuado nos preços de uso da IA, que é uma manifestação concreta da lei de escala e está claramente sendo impulsionado por empresas chinesas.

Um fato pouco conhecido é que, como mostrado na figura 14, em maio de 2024, a guerra de preços de APIs de grandes modelos na China Continental foi, na verdade, iniciada pela DeepSeek. Naquela época, o modelo DeepSeek-v2, que já utilizava diversas técnicas de otimização de engenharia, como MLA e MoE, conseguiu atingir lucratividade a preços extremamente baixos. O resultado foi que grandes empresas nacionais e startups de IA foram forçadas a seguir o exemplo. 

Em fevereiro de 2025, o custo de uso de grandes modelos de IA na China já era significativamente inferior ao praticado nos Estados Unidos. À medida que empresas norte-americanas, como a OpenAI, seguem reduzindo os preços de seus aplicativos, a tendência é de aceleração dessa dinâmica,  sobretudo com a expansão internacional das big techs chinesas de modelos.

Por fim, olhando para o futuro, o compartilhamento transparente e os modelos gratuitos de código aberto do DeepSeek prometem melhorar a eficiência dos modelos globalmente, acelerando a aplicação da IA ​​no mundo real em diversos setores. Nos próximos meses, modelos de inferência de grande porte serão rapidamente democratizados em todo o mundo, juntamente com modelos fundamentais, acelerando assim a aplicação da tecnologia de IA no mundo real, tanto em contextos profissionais quanto cotidianos.

Conclusão

A tecnologia de IA remodela o mundo por meio de fenômenos inovadores. Dois anos após o lançamento do ChatGPT, o DeepSeek surgiu como o segundo produto inovador. Entender a dinâmica por trás desses fenômenos é essencial.

Nesta análise, extraímos três insights principais:

1. O DeepSeek em breve ultrapassará o ChatGPT e se tornará o modelo de grande porte mais ativo do mundo. Contrariando expectativas anteriores, as forças de IA chinesas estão alcançando os modelos de grande porte mais avançados dos EUA. A diferença entre os modelos de grande porte americanos e chineses está diminuindo, não aumentando.
2. Em termos de vantagem de custo, os grandes modelos chineses representam apenas uma fração (cerca de 5% a 10%) dos grandes modelos americanos. Apesar das restrições de poder computacional para as empresas chinesas, a DeepSeek foi pioneira em uma abordagem chinesa única para a inovação em IA: o melhor desempenho de grandes modelos com o menor custo. Essa combinação é o avanço mais significativo que a DeepSeek representa. Da perspectiva dos padrões industriais, esse avanço é verdadeiramente disruptivo.
3. Uma mudança na dinâmica do setor: a DeepSeek introduziu um roteiro técnico mais claro, reduziu significativamente os custos de desenvolvimento e aplicação e implementou um modelo mais aberto. Esses fatores alteram fundamentalmente a lógica econômica do setor de IA em relação à fase anterior. As leis de escalonamento, que antes se concentravam em players oligopolistas, estão agora em transição para uma lei de escalonamento inclusiva. O novo comportamento promoverá a democratização da tecnologia de IA, permitindo que mais empresas e desenvolvedores participem da aplicação e inovação em IA.

Uma nova lógica econômica para a indústria de IA

Em conclusão, ao contrário da era ChatGPT, os futuros players da indústria de IA não se limitarão às gigantes tecnológicas americanas ou à rivalidade entre EUA e China. Em vez disso, o campo deve se expandir globalmente. A ascensão do DeepSeek não apenas promove a democratização da tecnologia de IA, mas também traz um efeito multiplicador à combinação da globalização e da tecnologia de IA.