DeepSeek revela que também precisa fazer seus próprios chips: um ano de planejamento, querendo se afastar ao mesmo tempo da NVIDIA e da Huawei.

DeepSeek está secretamente desenvolvendo seus próprios chips há quase um ano, mirando chips de inferência para data centers, e já entrou em contato com parceiros de hardware e contratou engenheiros, com o objetivo de reduzir simultaneamente a dependência da Nvidia e da Huawei.
(Contexto anterior: A ByteDance deve finalizar seu chip CPU próprio até 2027 e iniciar a produção em massa no segundo semestre, envolvendo a Qualcomm na disputa por wafers)
(Complemento de contexto: Progresso do contrabando de chips de IA da Nvidia – uma misteriosa financista chinesa aparece, e uma investigação de drogas revela acidentalmente)

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• Nos últimos anos, buscou silenciosamente parceiros e engenheiros
• Por que agora
• A aposta da China na autonomia computacional

A famosa empresa chinesa de grandes modelos de linguagem, DeepSeek, está discretamente entrando no setor de chips. De acordo com três fontes informadas citadas pela Reuters, esse plano de fabricação própria de chips já está em andamento há quase um ano, mirando não chips de treinamento, mas chips de inferência para data centers, ou seja, os chips que permitem que os modelos "respondam a perguntas".

A Huawei detém cerca de metade do mercado de chips para data centers na China, enquanto a Nvidia está barrada pela proibição de exportação dos EUA. O que a DeepSeek quer não é escolher um lado, mas não depender de ninguém.

Nos últimos anos, buscou silenciosamente parceiros e engenheiros

De acordo com a Reuters, a DeepSeek, no último ano, entrou em contato com potenciais parceiros nas áreas de hardware e chips, simultaneamente recrutando engenheiros, mantendo o plano discreto até ser recentemente revelado. Para entender por que ela sente que não tem escolha a não ser fazê-lo, é preciso voltar ao chip que a tornou famosa.

A DeepSeek explodiu em popularidade com o modelo R1, alcançando desempenho comparável ao da OpenAI e Anthropic com custos extremamente baixos, abalando a lógica de valuation do Vale do Silício. Mas poucos se aprofundam no fato de que o R1 foi treinado usando os chips H800 da Nvidia, que são versões adaptadas para o mercado chinês, com desempenho deliberadamente reduzido para cumprir as regulamentações de exportação dos EUA, ou seja, uma versão "capada" de chips de ponta. Mesmo assim, os EUA incluíram o H800 na proibição no final de 2023, e desde então a DeepSeek teve essa saída bloqueada. Em outras palavras, seu feito mais orgulhoso foi construído sobre uma base que poderia ser cortada a qualquer momento, e essa insegurança é a motivação profunda para ela querer colocar os chips em suas próprias mãos com tanta urgência.

Desta vez, o foco da DeepSeek são chips para data centers (data center chips). Simplificando, são chips especializados colocados em servidores, dedicados a operações de IA. Mais precisamente, a DeepSeek quer fazer chips de "inferência" (inference), que permitem que modelos já treinados "respondam perguntas e gerem resultados", em contraste com o "treinamento", que é a fase de ensinar o modelo do zero. Focar apenas em inferência, não em treinamento, é uma escolha pragmática, mas limitada. O pragmático está no fato de que, após o modelo entrar em operação, ele enfrenta um enorme volume de perguntas diariamente, consumindo grande parte da capacidade computacional na inferência; resolver primeiro a capacidade de "rodar e rodar barato" alivia imediatamente a dependência de chips externos. A limitação é que a etapa de treinamento ainda depende dos processos e chips mais avançados, então a DeepSeek está escolhendo primeiro o caminho mais fácil, deixando os problemas mais difíceis para depois, uma estratégia de avanço por fases.

Por que agora

O controle de exportação de chips dos EUA é a razão mais direta para a DeepSeek agir por conta própria. A Nvidia é a fornecedora de chips para a maioria das empresas de IA na América do Norte e Europa, mas o controle de exportação (export control), simplificando, é a proibição do governo de vender chips específicos para países específicos, impedindo que os produtos mais avançados da Nvidia entrem na China e forçando as empresas chinesas de IA a dois caminhos: comprar chips da Huawei ou fabricar os seus próprios.

Atualmente, a Huawei detém cerca de 50% do mercado de chips para data centers na China, parecendo uma solução pronta, mas DeepSeek, Alibaba e Baidu escolheram unanimemente o segundo caminho. A razão não é difícil de entender: entregar o destino à Huawei é apenas trocar a "dependência da Nvidia" pela "dependência da Huawei", essencialmente ainda estando nas mãos de outros. Para empresas que desejam investir em modelos de ponta a longo prazo, a única maneira de ficar totalmente tranquilo é ter também um chip próprio.

Há um contraste sutil aqui: embora ambas queiram se livrar da dependência da Nvidia, as motivações são opostas. A DeepSeek foi pressionada contra a parede pelo controle de exportação, uma questão de "não fazer não dá", de sobrevivência; enquanto a OpenAI e a Broadcom, há algumas semanas, anunciaram conjuntamente o Jalapeño, o primeiro chip da OpenAI projetado para "inferência em larga escala", que segue uma linha de "fazer é melhor", de busca de estabilidade.

Parte da OpenAI quer reduzir a dependência da Nvidia, outra parte quer, como a Apple, ter controle completo sobre a pilha de tecnologia (tech stack). Simplificando, quer ter controle total desde chips, servidores até software, sem ser sufocada por nenhum fornecedor. A Anthropic também está explorando chips próprios, mas ainda não tem um roteiro público.

A aposta da China na autonomia computacional

Fabricar chips próprios nunca é simples. O plano de um ano da DeepSeek ainda está longe da tapeout e produção em massa reais, sem mencionar que chips de inferência para data centers exigem altos padrões de rendimento, cadeia de suprimentos, fundição de processo avançado e ecossistema de firmware, capacidades estas que a indústria de semicondutores da China ainda não domina.

A DeepSeek não está sozinha; Alibaba e Baidu também estão desenvolvendo seus próprios chips de IA. Essas gigantes da tecnologia, uma após a outra, estão investindo em hardware, formando um consenso tácito: é melhor apostar em ter o destino em suas próprias mãos do que esperar que o controle de exportação se afrouxe um dia. Essa força está alinhada com a estratégia nacional da China de "autonomia em IA". No passado, a China era mais conhecida por software e algoritmos; o R1 já provou que a China pode alcançar o primeiro escalão no nível de modelo. O que realmente falta preencher é o nível mais básico de chips e poder computacional.