A startup chinesa de inteligência artificial DeepSeek recorreu à tecnologia da Nvidia para o desenvolvimento do seu novo modelo de IA, após a tentativa de utilizar processadores da Huawei ter resultado numa falha técnica significativa durante a fase de treino.
Segundo uma notícia do Financial Times (acesso pago), este revés expõe os desafios da China na sua corrida pela autossuficiência tecnológica e causou um atraso no lançamento do modelo R2 da DeepSeek. A decisão de usar chips Nvidia ocorreu apesar da pressão das autoridades de Pequim para que a empresa adotasse tecnologia local.
A falha dos chips Huawei no treino de modelos de IA
O principal obstáculo que levou à mudança de estratégia foi a incapacidade de concluir com sucesso o treino de modelos de IA com os processadores Ascend da Huawei. O treino é a fase mais crítica e computacionalmente exigente no desenvolvimento de uma IA, na qual o sistema aprende a partir de vastos conjuntos de dados.
Mesmo com o apoio de uma equipa de engenheiros da Huawei no local, a DeepSeek enfrentou problemas persistentes que, segundo especialistas da indústria, são comuns nas atuais alternativas aos chips Nvidia:
- Questões de estabilidade durante processos longos e intensivos.
- Menor velocidade de conectividade entre os diferentes processadores.
- Ecossistema de software menos maduro e otimizado.
Em resultado, a DeepSeek foi forçada a uma solução híbrida: utilizar a tecnologia superior da Nvidia para o treino e manter a colaboração com a Huawei para adaptar o modelo, já treinado, para a fase de inferência (a sua utilização prática), que é menos exigente.
Nvidia como solução para a competitividade
A decisão da DeepSeek ilustra o dilema que as empresas tecnológicas chinesas enfrentam. Por um lado, existe a diretriz política para fomentar um ecossistema tecnológico nacional e reduzir a dependência da Nvidia. Por outro, a realidade pragmática é que, para competir na vanguarda da IA, o hardware e software da empresa americana continuam a ser indispensáveis.
Este episódio reforça a posição da Nvidia como a fornecedora de eleição para as tarefas mais complexas de IA. Embora analistas, como o investigador Ritwik Gupta da Universidade da Califórnia, acreditem ser “uma questão de tempo” até a China superar estas “dores de crescimento”, o presente demonstra que a autossuficiência tecnológica ainda é uma meta distante para Pequim.
Perguntas Frequentes (FAQs)
1. Porque é que a DeepSeek tentou usar chips da Huawei em primeiro lugar?
A empresa foi incentivada pelas autoridades chinesas a adotar processadores locais como parte do esforço estratégico do país para reduzir a dependência de tecnologia norte-americana e fortalecer a sua indústria interna de semicondutores.
2. Qual a diferença entre treino e inferência em IA?
O treino é o processo intensivo em que um modelo aprende com enormes volumes de dados para desenvolver as suas capacidades. A inferência é a aplicação desse modelo já treinado para executar tarefas, como responder a uma pergunta, sendo uma operação menos exigente.
3. Este problema significa o fim da aposta da China em chips próprios?
Não. Analistas consideram este um revés temporário. A expectativa é que a China continue a investir massivamente para superar estas dificuldades técnicas e que, a longo prazo, os seus processadores atinjam a maturidade necessária.
Conclusão
A decisão da DeepSeek de recorrer à Nvidia após a falha da Huawei não foi uma mera escolha técnica, mas uma necessidade para se manter competitiva. Este episódio ilustra de forma clara o dilema das empresas chinesas de IA: equilibrar a ambição política nacional de autossuficiência com a realidade de que a tecnologia da Nvidia continua a ser indispensável para o desenvolvimento de modelos de ponta, solidificando a posição da empresa americana no centro da geopolítica tecnológica.
Outros artigos interessantes:
