A startup chinesa de inteligência artificial (IA) DeepSeek — responsável pelos modelos de linguagem homónimos que, no ano passado, surpreenderam o mundo por precisarem de menos poder de computação do que os modelos de topo americanos — está em negociações para realizar a sua primeira ronda de financiamento.
O capital provém sobretudo de fundos estatais chineses, numa operação que segue a prática habitual de Pequim de aplicar dinheiro público nas grandes empresas tecnológicas, com a estratégia de aumentar a autonomia do país nesta área, numa altura em que os usos da IA se espalham em vários países pelas empresas, funcionalismo público e Forças Armadas.
Os investimentos na DeepSeek poderão avaliar a empresa entre 45 mil milhões e 50 mil milhões de dólares, segundo números avançados pela imprensa internacional. É um valor cerca de 20 vezes menor do que as americanas OpenAI e Anthropic, que têm vindo a atrair enormes somas por parte de investidores e que estarão já a preparar uma entrada em bolsa.
Para além dos fundos estatais, poderá também participar no investimento a Tencent (um conglomerado tecnológico cujos produtos vão de videojogos a sistemas de pagamentos móveis) e ainda o próprio fundador da DeepSeek, Liang Wenfeng, que fez fortuna com um fundo de investimento assente em ferramentas de IA e que detém hoje perto de 90% do capital da empresa.
A DeepSeek ganhou notoriedade, no início de 2025, com o lançamento do modelo R1, um modelo de linguagem de grande escala de código aberto, treinado com menor capacidade computacional do que soluções de concorrentes norte-americanos, o que na altura levou a uma queda abrupta das acções da Nvidia, cujo crescimento do negócio (e da valorização bolsista) tem assentado na premissa de que as aplicações de IA vão precisar de um número crescente de unidades de processamento.
Mais recentemente, apresentou o modelo V4, concebido para as chamadas tarefas de inferência.
A inferência é uma fase do processo das tarefas realizadas por sistemas de IA, que acontece quando o sistema tem de usar os dados com que foi treinado para dar resposta a situações novas. Por exemplo, um sistema de análise bolsista é treinado com dados do passado e recorre a processos de inferência para fazer previsões sobre o comportamento futuro das acções.
Recentemente, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, chamou à inferência “um ponto de inflexão” no sector da IA, depois de uma fase em que o sector estava concentrado na fase de treino dos modelos.
A DeepSeek tem trabalhado com chips da Huawei, a fabricante chinesa que foi alvo de sanções durante o primeiro mandato de Donald Trump e que se viu forçada a voltar o negócio para o mercado asiático.
Um estudo recente, de Stanford, indicava que a corrida pela IA entre EUA e China estava essencialmente empatada. Modelos de linguagem desenvolvidos nos dois países disputavam o lugar cimeiro, de acordo com pontuações dadas por utilizadores. Os EUA tinham mais poder de computação, mas a China estava a atrair mais investigadores na área e liderava no número de artigos científicos publicados.
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