O lançamento do DeepSeek causou um choque no mercado, derrubando as ações das gigantes da tecnologia e evidenciando a criatividade chinesa na área de IA. A surpresa se deu principalmente porque a inovação não veio do Vale do Silício, tradicional berço das grandes revoluções tecnológicas. A DeepSeek demonstrou que a eficiência e a busca por soluções práticas podem superar o investimento massivo em infraestrutura e parâmetros, que era a aposta das empresas americanas.
Essa eficiência se deve a um custo de desenvolvimento significativamente menor, estimado em 6 milhões de dólares, contra centenas de milhões investidos por concorrentes como a OpenAI. Há discussões sobre se esse baixo custo se deve ao aproveitamento de tecnologias preexistentes e à técnica de destilação, que utiliza o output de um modelo para treinar outro. Independentemente da resposta, a DeepSeek abriu caminho para novos players no mercado, demonstrando que a inovação em IA não está restrita a um pequeno grupo de empresas.
A primeira geração de algoritmos de linguagem, como o ChatGPT, era frequentemente comparada a "papagaios estocásticos", ou seja, modelos que produzem textos coerentes mas sem uma representação semântica profunda. Eles funcionavam com base em janelas de contexto, buscando a melhor associação de palavras dentro do prompt fornecido. O DeepSeek, por sua vez, introduziu um modelo de raciocínio baseado em "Chain of Thought" (Cadeia de Pensamento), que divide a resposta em blocos e seleciona a melhor opção a cada etapa, simulando um processo de raciocínio lógico.
Essa mudança de paradigma permite que a IA resolva problemas complexos com maior eficiência, superando o desempenho humano em diversas áreas, como diagnósticos médicos e análises jurídicas. O DeepSeek, ao publicar os pesos de sua rede neural, permitiu ainda a customização e o retreinamento do modelo, algo inédito no mercado. Isso possibilita a criação de modelos especializados para diferentes áreas do conhecimento, impulsionando ainda mais a inovação e a aplicabilidade da IA.
Outra tendência forte é o surgimento das IAs agentes, que executam tarefas complexas como reservar passagens aéreas ou hotéis. Esses agentes utilizam o raciocínio lógico para dividir a tarefa em etapas e executá-las de forma autônoma. No entanto, ainda enfrentam desafios como a lentidão e a necessidade de confirmações humanas, devido à imaturidade da tecnologia e à falta de integração completa com diferentes plataformas.
O conceito de "Test Time Compute" (TTC) ganha importância nesse contexto, pois o tempo de processamento durante a inferência (ou seja, quando a IA está sendo usada) se torna crucial para a eficiência dos agentes. A integração com plataformas como o WhatsApp, e-mail e buscadores é fundamental para a escalabilidade dessas tecnologias, facilitando a interação e reduzindo a necessidade de intervenção humana.
O futuro da IA aponta para a integração de diferentes modelos e a especialização para tarefas específicas, impulsionada pela técnica de "mistura de especialistas". A competição entre empresas como OpenAI, Google e DeepSeek promete acelerar ainda mais a evolução da IA generativa, trazendo novas aplicações e transformando a maneira como interagimos com a tecnologia.
O Brasil, por sua vez, precisa repensar sua estratégia em relação à IA, investindo em educação em exatas e revisando o PL da Inteligência Artificial para não ficar para trás nessa nova revolução tecnológica. O futuro do trabalho e do empreendedorismo será moldado pela IA, e a adaptação a esse novo cenário é fundamental para o desenvolvimento do país.
