Deepseek e seu impacto na raça global generativa da IA
Desde que foi lançado ao público em 20 de janeiro de 2025, a startup chinesa Deepseek de chatbot de IA de código aberto conquistou o mundo da tecnologia.
Como o melhor aplicativo gratuito por downloads na Apple App Store dos EUA desde 26 de janeiro – com 16 milhões de downloads de aplicativos em seus primeiros 18 dias (o ChatGPT tinha 9 milhões no mesmo período) – Deepseek, o desempenho e o recurso de pesquisa que o acompanham é pelo menos em min Com o Chatgpt da Openai para uma fração do custo.
Seu lançamento levou a empresa de tecnologia de AI com sede nos EUA, a Nvidia, à maior queda no valor de mercado para uma empresa americana na história do mercado de ações dos EUA. Isso é uma entrada e tanto!
Analistas de tecnologia e investidores dos EUA parecem ter medo de que os EUA estejam ficando para trás na generativa Race Global da IA.
Isso pode ser garantido, considerando a rapidez e o custo-benefício, foi capaz de desenvolver o R1 e sair pela porta.
O Deepseek utiliza o aprendizado de reforço, o que significa que o modelo aprende comportamentos complexos de raciocínio por meio do reforço sem ajuste fino supervisionado, o que permite salvar recursos computacionais significativos.
Mas, Deepseek realmente vai surgir como líder na IA? E quais são as implicações para esse desenvolvimento para o futuro da pesquisa? Vamos mergulhar.
O que aconteceu desde que o Deepseek foi lançado?
Enquanto as empresas de tecnologia dos EUA ficaram humilhadas com a velocidade e reivindicaram a eficiência de custos deste lançamento, a chegada de Deepseek não foi sem controvérsia.
Muitas perguntas se escondem, desde suspeitas de violações de propriedade intelectual até segurança, privacidade de dados, censura chinesa e o verdadeiro custo de sua tecnologia.
Questões legais para direitos autorais e proteção de dados
O Openai e a Microsoft estão investigando se o DeepSeek usou a API do OpenAI para integrar seus modelos de IA nos próprios modelos da Deepseek.
A Openai afirma que tem evidências de destilação de defesa profunda dos resultados do OpenAI para construir um modelo rival, que é contra os termos de serviço da OpenAI, mas provavelmente não contra a lei.
A destilação permite a transferência de conhecimento de um modelo grande pré-treinado em um modelo menor, o que permite que o modelo menor atinja o desempenho comparável ao grande e reduz os custos.
Isso é mais do que um pouco irônico, dado os processos contra o OpenAI por ignorar os Termos de Serviço de outros sites e usar seus dados da Internet protegidos por direitos autorais para treinar seus sistemas.
Também há perguntas sobre onde os dados do usuário são armazenados e como são processados, uma vez que a Deepseek é uma startup chinesa.
Para quem lida com informações sobre o cliente e detalhes de pagamento, integrando uma ferramenta como a DeepSeek que armazena dados em uma jurisdição estrangeira pode violar as leis de proteção de dados e expor informações confidenciais ao acesso não autorizado.
Dado que a DeepSeek ainda não forneceu suas políticas de privacidade, especialistas do setor e pesquisadores de segurança aconselham a extrema cautela com informações confidenciais na Deepseek.
Brecha de segurança Deepseek
A Wiz Research, uma empresa especializada em segurança em nuvem, anunciou que foi capaz de invadir Deepseek e expor os riscos de segurança com relativa facilidade em 29 de janeiro.
Ele encontrou um banco de dados acessível ao público pertencente à DeepSeek, o que permitiu o controle total sobre as operações do banco de dados e acesso aos dados do usuário e teclas de API.
O Wiz alertou a equipe Deepseek e eles tomaram medidas imediatas para proteger os dados. No entanto, não está claro quem mais acessou ou baixou os dados antes de serem protegidos.
Embora não seja incomum que as startups se movam rapidamente e cometam erros, esse é um erro particularmente grande e mostra a falta de foco de Deepseek na segurança cibernética até agora.
Preocupações de segurança nacional semelhantes a Tiktok
Existem preocupações de segurança nacional sobre as políticas de coleta de dados da Deepseek que lembram os medos sobre a Tiktok, que tiveram um aumento semelhante no destaque global da empresa de base chinesa.
O governo dos EUA proibiu brevemente o Tiktok em janeiro de 2025, que saiu de preocupações sobre como a empresa estava coletando dados sobre os usuários. Havia também medo de que o governo chinês pudesse usar a plataforma para influenciar o público nos EUA
Alguns incidentes nos últimos anos que iniciaram esse medo incluem funcionários da Tiktok que utilizam dados de localização do aplicativo para rastrear repórteres para encontrar uma fonte de informações vazadas, e os funcionários da Tiktok tendo planos de rastrear cidadãos específicos dos EUA.
Enquanto o Tiktok está ativo nos EUA agora, seu futuro não está confirmado.
Por razões semelhantes às preocupações de Tiktok, vários governos em todo o mundo, incluindo a Austrália e a Itália, já estão trabalhando para proibir a Deepseek de sistemas e dispositivos governamentais. Os EUA também estão considerando a proibição da Deepseek.
Censura chinesa
Independentemente de você correr Deepseek localmente ou em seu aplicativo, a censura de Deepseek está presente para consultas consideradas sensíveis ao governo chinês, de acordo com uma investigação com fio.
No entanto, por ser de código aberto, existem maneiras de contornar a censura, mas é difícil.
Fazer isso exigiria a execução de seus próprios servidores usando versões modificadas do código Deepseek disponível ao público, o que significa que você precisaria de acesso a várias GPUs altamente avançadas para executar a versão mais poderosa do R1.
Perguntas sobre custo
Muito foi escrito sobre o custo da construção de Deepseek. As reivindicações iniciais da Deepseek foram necessárias menos de US $ 6 milhões para construir com base no preço de aluguel das GPUs da NVIDIA.
No entanto, um relatório da Semiânica, uma empresa de pesquisa e consultoria semicondutores, argumentou desde então que os gastos com hardware da Deepseek eram superiores a US $ 500 milhões, juntamente com custos adicionais de P&D.
Para o contexto, o OpenAI perdeu cerca de US $ 5 bilhões em 2024 e antecipa que perderá mais de US $ 11 bilhões em 2025. Mesmo que a Deepseek custasse US $ 500 milhões ou mais, ainda reduziu os custos em comparação com o que os principais concorrentes estão gastando.
Então, como eles reduziram os custos?
Antes que o Deepseek aparecesse, as principais tecnologias de IA foram construídas em redes neurais, que são sistemas matemáticos que aprendem habilidades analisando grandes quantidades de dados. Isso requer grandes quantidades de poder de computação.
Os chips de computador especializados chamados Unidades de Processamento de Gráficos (GPUs) são uma maneira eficaz de fazer esse tipo de análise de dados. Foi assim que a fabricante de chips Nvidia cresceu com destaque (e também teve uma enorme queda no valor de mercado no dia em que a Deepseek foi lançada).
As GPUs custam cerca de US $ 40.000 e requerem eletricidade considerável, e é por isso que as principais tecnologias de IA como o ChatGPT da OpenAI eram tão caras de serem construídas.
O envio de dados entre chips também pode exigir mais energia do que executar os chips.
A Deepseek foi capaz de reduzir custos, principalmente usando um método chamado “Mistura de especialistas”.
Em vez de criar uma rede neural que aprendeu padrões de dados na Internet, eles dividem o sistema em muitas redes neurais e lançaram sistemas “especialistas” menores combinados com um sistema “generalista”, reduzindo a quantidade de dados necessários para viajar entre chips de GPU.
As implicações de ser de código aberto
O Deepseek-R1 é tão “de código aberto” quanto qualquer LLM até agora, o que significa que qualquer pessoa pode baixar, usar ou modificar seu código.
Semelhante à llama da Meta, o código e as explicações técnicas são compartilhadas, permitindo que desenvolvedores e organizações utilizem o modelo para suas próprias necessidades de negócios, mas os dados de treinamento não são totalmente divulgados.
Muitos acreditam que a Deepseek é um grande passo para democratizar a IA, permitindo que empresas e desenvolvedores menores se baseassem no Deepseek-R1 e obtenham maiores feitos de IA mais rapidamente.
Isso pode levar a mais inovação em lugares com acesso mais limitado à tecnologia necessária para criar soluções de IA.
Mas os críticos temem que os modelos de código aberto possam expor vulnerabilidades de segurança que possam ser exploradas, que já vimos nas primeiras semanas de Deepseek em público.
Deepseek e o futuro do SEO
Então, o que tudo isso realmente significa para os profissionais de pesquisa? Do jeito que eu vejo, o Deepseek é apenas o próximo chatbot de AI com recursos de pesquisa no mundo em rápida mudança de SEO.
É importante entender que, embora ferramentas como Deepseek e Chatgpt usem o Processamento Avançado de Linguagem Natural (PNL) e o aprendizado de máquina, elas ainda simplesmente fornecem respostas para perguntas reais que as pessoas reais fazem.
Suas respostas se concentram fortemente no entendimento semântico, na correspondência de intenções e na análise contextual, mas acabam atendem à mesma necessidade principal do usuário.
Embora tenhamos anos de experiência em testar táticas de otimização em mecanismos de pesquisa mais estabelecidos, como o Google, ainda estamos nos estágios iniciais da otimização do entendimento para os chatbots generativos da IA.
Pensamentos finais
Ainda não se sabe se o Deepseek permanecerá e crescerá em destaque.
Obviamente, se outros governos seguirem a Austrália, a Itália e potencialmente os EUA para proibir a Deepseek, isso limitaria seu potencial de crescimento.
E, por mais que o Deepseek ganhasse destaque rapidamente, fornecendo um plano para outros e reduzindo significativamente os custos, uma nova IA movimentada de mercado sempre pode estar ao virar da esquina.
Independentemente do que acontece com a Deepseek, estamos no início de um período muito rápido de inovação na tecnologia de IA.
Como profissionais de SEO, precisamos estar preparados para testar uma onda de novas plataformas e engenharia reversa de como eles chegam às suas respostas às consultas do usuário.
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Imagem em destaque: phonlamai photo/shutterstock
