Nesta história, apesar de sacudir mercados e Silicon Valley, o chefe de inteligência artificial do Google não está preocupado com a startup chinesa de IA, DeepSeek.
O executivo-chefe do Google DeepMind, Demis Hassabis, disse aos funcionários da gigante de tecnologia que, ao analisar “os detalhes” dos modelos de IA da DeepSeek, as reivindicações da startup de IA são “exageradas”, conforme reportado pela CNBC, citando áudio de uma reunião de toda a empresa realizada na quarta-feira.
Hassabis foi supostamente questionado sobre “quais lições e implicações” a empresa poderia aprender com o sucesso da DeepSeek em um resumo de perguntas dos funcionários sobre IA. Ele disse aos funcionários que o baixo custo relatado da DeepSeek para treinar modelos de IA competitivos é possivelmente “apenas uma pequena fração” do que ela gastou para construir seus sistemas de IA, e que a startup de IA provavelmente usou mais hardware do que disse. Ele também teria dito aos funcionários que a DeepSeek provavelmente dependeu de modelos avançados de empresas de IA do Ocidente.
“Na verdade, temos modelos mais eficientes e performáticos do que a DeepSeek”, teria dito Hassabis aos funcionários. “Estamos muito calmos e confiantes em nossa estratégia e temos todos os ingredientes para manter nossa liderança neste ano.”
Tanto o Google quanto o DeepMind não responderam imediatamente a um pedido de comentário.
Na semana passada, Hassabis disse que o modelo de IA da startup, com base em Hangzhou, “provavelmente é o melhor trabalho” da China e é “impressionante”, durante um evento do Google na Cúpula de Ação em IA em Paris, conforme relatado pela CNBC. Hassabis disse que a DeepSeek demonstrou “engenharia extremamente boa” e que seus modelos de IA têm implicações geopolíticas mais profundas.
No entanto, ele também disse que a DeepSeek não mostra “novo avanço científico real” e está “usando técnicas conhecidas” na indústria de IA, de acordo com a CNBC.
No mês passado, a DeepSeek lançou resultados para seus últimos modelos de raciocínio de código aberto, DeepSeek-R1, que tiveram desempenho comparável aos modelos de raciocínio da OpenAI, o1-mini e o1, em vários benchmarks da indústria. Em dezembro, a startup lançou seus modelos DeepSeek-V3, que, segundo ela, custaram apenas US$ 5,6 milhões para treinar e desenvolver em chips Nvidia H800 – a versão de capacidade reduzida dos chips H100 da Nvidia usados por empresas dos EUA.
Os modelos mais baratos e competitivos da DeepSeek levantaram questões sobre os altos gastos da Big Tech em infraestrutura de IA, bem como sobre a eficácia dos controles de exportação de chips dos EUA.
