DeepSeek expor também quer fazer seus próprios chips: layout de um ano, quer se livrar da NVIDIA e da Huawei ao mesmo tempo.

DeepSeek está, segundo rumores, a investir secretamente em investigação de chips há quase um ano, focando-se em chips de inferência para centros de dados, e já contactou parceiros de hardware e recrutou engenheiros, com o objetivo de reduzir a dependência tanto da Nvidia como da Huawei.
(Recapitulação: A ByteDance desenvolverá o seu próprio CPU, com conclusão inicial até 2027 e produção em massa no segundo semestre, envolvendo a Qualcomm para a disputa por wafers.)
(Contexto adicional: Progresso do caso de contrabando de chips AI da Nvidia - Aparece uma misteriosa patrocinadora chinesa, investigação de drogas revela acidentalmente.)

Índice

Alternar

• Procurar parceiros e engenheiros em segredo no último ano
• Porquê agora
• A aposta da China na autonomia computacional

O conhecido modelo de linguagem de grande escala chinês DeepSeek está a mover-se silenciosamente para o setor de chips. De acordo com a Reuters, citando três fontes familiarizadas com o assunto, este plano de fabrico próprio de chips está em andamento há quase um ano, e não está focado em chips de treino, mas sim em chips de inferência para centros de dados, ou seja, o chip que faz o modelo "responder a perguntas".

A Huawei detém cerca de metade do mercado de chips para centros de dados na China, enquanto a Nvidia está bloqueada pelas proibições de exportação dos EUA. O que a DeepSeek quer não é escolher um lado, mas sim não depender de ninguém.

Procurar parceiros e engenheiros em segredo no último ano

De acordo com a reportagem da Reuters, a DeepSeek contactou potenciais parceiros nas áreas de hardware e chips no último ano, e simultaneamente recrutou engenheiros. O plano manteve-se discreto até ser revelado recentemente. Para entender por que é que era inevitável, temos de voltar ao chip que a tornou famosa.

A DeepSeek tornou-se famosa com o modelo R1, conseguindo um desempenho comparável ao da OpenAI e da Anthropic a um custo extremamente baixo, abalando a lógica de avaliação do Vale do Silício. Mas poucos analisam que o R1 foi treinado com o chip H800 da Nvidia, uma versão especialmente concebida para o mercado chinês, com desempenho propositadamente reduzido para cumprir as regulamentações de exportação dos EUA, ou seja, uma versão "castrada" de chips de alto nível. Mesmo assim, os EUA incluíram o H800 na proibição no final de 2023, e a DeepSeek viu esta última saída bloqueada. Por outras palavras, o seu feito mais orgulhoso foi realizado sobre uma base que poderia falhar a qualquer momento, e esta insegurança é a motivação profunda para a DeepSeek querer ter o chip nas suas próprias mãos.

Desta vez, o foco da DeepSeek são os chips para centros de dados (data center chip). Simplificando, são chips especializados colocados em salas de servidores para executar operações de IA. Mais precisamente, a DeepSeek quer fazer chips de "inferência" (inference), a fase de computação onde o modelo já treinado "responde a perguntas e gera resultados", em contraste com o "treino", que é a fase de ensinar o modelo do zero. Não fazer treino, apenas inferência, é uma escolha pragmática mas com limitações. O lado pragmático é que, depois de um modelo estar online, enfrenta um grande volume de perguntas diariamente, e a maior parte do poder computacional é consumida na inferência; resolver primeiro "fazer funcionar e torná-lo barato" alivia imediatamente a dependência de chips externos. A limitação é que o treino ainda requer os processos e chips mais avançados, e a DeepSeek está a escolher o caminho mais fácil primeiro, deixando os problemas mais difíceis para depois, é uma estratégia de avanço faseado.

Porquê agora

Os controlos de exportação de chips dos EUA são a razão mais direta para a DeepSeek agir por conta própria. A Nvidia é fornecedora de chips para a maioria das empresas de IA na América do Norte e Europa, mas os controlos de exportação (export control), simplificando, são proibições governamentais de vender chips específicos para países específicos, impedindo os produtos mais avançados da Nvidia de entrarem na China e forçando as empresas chinesas de IA a duas opções: comprar chips da Huawei ou fazer os seus próprios.

Atualmente, a Huawei detém cerca de 50% do mercado de chips para centros de dados na China, parecendo uma solução pronta, mas a DeepSeek, a Alibaba e a Baidu escolheram a segunda opção. A razão não é difícil de entender: entregar o destino à Huawei é apenas substituir a "dependência da Nvidia" pela "dependência da Huawei", continuando a depender de outros. Para empresas que querem investir a longo prazo em modelos de ponta, a única maneira de ficarem completamente tranquilas é também terem o seu próprio chip.

Aqui há um contraste subtil: ambos querem livrar-se da dependência da Nvidia, mas as motivações são opostas. A DeepSeek foi encurralada pelos controlos de exportação, é uma questão de sobrevivência; enquanto a OpenAI e a Broadcom, que anunciaram conjuntamente o Jalapeño há algumas semanas, o primeiro chip da OpenAI concebido para "inferência em grande escala", segue o caminho de "fazer é melhor" para estabilidade.

A OpenAI, por um lado, quer reduzir a sua dependência da Nvidia e, por outro, quer controlar toda a pilha tecnológica (tech stack) como a Apple, simplificando, ter o controlo total desde o chip, servidor até ao software, sem ser sufocada por nenhum fornecedor. A Anthropic também está a explorar chips próprios, mas ainda não tem um roteiro público.

A aposta da China na autonomia computacional

Fazer chips próprios nunca é fácil. O planeamento de um ano da DeepSeek ainda está longe da verdadeira tapeout e produção em massa, especialmente chips de inferência ao nível de centros de dados, que exigem muito em termos de rendimento, cadeia de fornecimento, fundição de processos avançados e ecossistema de firmware, capacidades que a indústria de semicondutores chinesa ainda não domina.

A DeepSeek não está sozinha. A Alibaba e a Baidu também estão a desenvolver os seus próprios chips de IA. Estas gigantes tecnológicas estão a investir em hardware de forma consecutiva, formando um consenso tácito: em vez de apostar que os controlos de exportação serão aliviados um dia, é melhor segurar o destino nas próprias mãos. Esta força alinha-se com a estratégia nacional chinesa de "autonomia em IA". No passado, a China era mais conhecida pelo software e algoritmos; o R1 já provou que a China pode alcançar o primeiro escalão ao nível dos modelos, mas o que realmente falta são os chips e o poder computacional mais básicos.