Chefe de estratégia da gigante tecnológica chinesa afirma que o DeepSeek reduz a necessidade de GPUs de IA da NVIDIA

O conteúdo a seguir não se destina a ser um conselho de investimento. O autor não detém posições em nenhuma das ações mencionadas.

À medida que as mega-capitalizações dos EUA despejam bilhões em despesas de capital para GPUs de IA, James Mitchell, o Chief Strategy Officer da Tencent, sugere que os avanços recentes da DeepSeek podem indicar que tais gastos imensos podem ser desnecessários. A DeepSeek afirma ter criado modelos de IA que rivalizam com os das principais empresas americanas, mas a um custo drasticamente reduzido, uma afirmação que influenciou profundamente o cenário do mercado de ações.

Talvez a entidade mais afetada seja a NVIDIA, que tem lutado para se recuperar de quase US$ 600 bilhões em perdas desde a liquidação de janeiro. Apesar dos esforços durante a recente conferência da GTC liderada pelo CEO Jensen Huang para destacar potenciais mercados de trilhões de dólares para as ofertas da NVIDIA, o sentimento do investidor permanece cauteloso, e o preço das ações estagnou.

Impacto das inovações da DeepSeek nos gastos com GPU das empresas de tecnologia chinesas

Em uma discussão recente, o CSO da Tencent, James Mitchell, articulou que uma das principais razões para investir em GPUs de IA da NVIDIA era a necessidade de treinar modelos de linguagem grandes (LLMs).Logo após as tecnologias da DeepSeek ganharem força em janeiro, a Tencent apresentou seu modelo de IA Hunyuan Turbo S, alegando tempos de resposta de menos de um segundo, adaptado para o mercado chinês.

Ao buscar superar o DeepSeek no desenvolvimento de modelos de IA superiores, a Tencent reconhece que as técnicas de treinamento inovadoras do DeepSeek reduziram significativamente as despesas de desenvolvimento de IA. Ao alavancar a engenharia de software sofisticada, o DeepSeek supostamente melhora a eficiência ao mesmo tempo em que minimiza os custos associados ao treinamento de modelos de IA. Tradicionalmente, os engenheiros confiam no software CUDA da NVIDIA para utilizar GPUs de forma eficaz, mas isso geralmente significa comprometer o controle fino sobre seus produtos.

Em relação à alocação de capital, Mitchell destacou que os investimentos em GPUs para treinar grandes modelos de linguagem eram vitais antes das revelações da DeepSeek. Ele lembrou de uma época no ano passado em que havia uma crença predominante de que cada nova geração de LLM necessitava significativamente de mais GPUs. No entanto, ele indicou que a DeepSeek mudou essa narrativa, particularmente entre as empresas de tecnologia chinesas. Como Mitchell observou, “esse período de tempo terminou com os avanços que a DeepSeek demonstrou”.

Ele revelou que, após esses avanços, “o setor agora está alcançando uma produtividade muito maior para treinamento LLM usando GPUs existentes, eliminando a necessidade de adquirir GPUs adicionais na taxa anteriormente prevista”.Notavelmente, devido às restrições na compra das mais recentes GPUs de IA da NVIDIA, incluindo os produtos Blackwell e Hopper, as empresas chinesas são obrigadas a depender de modelos de GPU mais antigos ou grandes clusters para mitigar os recursos de computação limitados.

A Tencent proclamou que seu modelo Turbo S se destaca em matemática, raciocínio e outras funcionalidades de IA em comparação às ofertas da DeepSeek. Especialistas do setor sugerem que as empresas chinesas podem considerar parcerias com a Huawei e seus chips Ascend AI enquanto navegam pelo embargo de chips em andamento.

Enquanto, assim como a NVIDIA, a Huawei fornece aos seus usuários de chips software para gerenciar os chips, os relatórios indicam que a DeepSeek descobriu que o desempenho do software da Huawei era deficiente em comparação às soluções da NVIDIA. Enquanto isso, as ações da NVIDIA continuam a afundar, com queda de 14% no acumulado do ano, enquanto os investidores aguardam dados mais conclusivos para estimular a demanda. A Tencent, embora negociada em mercados OTC, ostenta uma impressionante capitalização de mercado de US$ 601 bilhões.

James Mitchell da Tencent expondo claramente o caso pessimista para $NVDA – as inovações da DeepSeek significam menos GPUs necessárias em comparação ao que a Tencent pensava anteriormente, apesar da explosão no uso de IA.@doodlestein

“Houve um período no ano passado em que se acreditava que… pic.twitter.com/f80UXyQ8Ny

— Timothy Liu (@timothyhliu5) 20 de março de 2025