Tudo sobre Inteligência Artificial

O fundador e CEO da Nvidia, Jensen Huang, afirmou que o mercado exagerou nas avaliações sobre os avanços tecnológicos promovidos pelo DeepSeek. O modelo de inteligência artificial (IA) foi desenvolvido na China e gerou fortes reações após o seu lançamento.

Segundo ele, o chatbot é “incrivelmente empolgante” e trará grandes benefícios para o setor. No entanto, o empresário acredita que a ferramenta não deve causar grandes impactos negativos nos rivais ou para os negócios da fabricante de chips.

Existe espaço para a competição entre as empresas

Huang destacou que a IA chinesa “está fazendo com que todos percebam que há oportunidades para que os modelos sejam muito mais eficientes do que pensávamos ser possível”. É por isso que ela está expandindo e acelerando a adoção da inteligência artificial.

Entretanto, o fundador da Nvidia observou que, apesar dos avanços que o DeepSeek fez nos modelos de IA pré-treinamento, o pós-treinamento continuará sendo fundamental. Isso significa que outras empresas ainda terão seu papel no mercado.

As declarações se referem justamente ao trabalho da Nvidia, uma das empresas mais valiosas do mundo na atualidade. Após o lançamento da IA chinesa, as ações da fabricante de chips despencaram. Em apenas três dias, o valor de mercado da companhia caiu US$ 600 bilhões. Um mês depois, no entanto, os valores voltaram praticamente ao patamar anterior.

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DeepSeek é considerada uma ameaça para outras gigantes do setor

• A IA do DeepSeek foi projetada para lidar com tarefas complexas de raciocínio e tem apresentado resultados que vêm surpreendendo o mercado.
• 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.