O impulso de código aberto do DeepSeek entrou em uma fase mais barulhenta esta semana. Um dia depois de o laboratório chinês de IA ter publicado o DeepInfer – a estrutura de inferência por detrás dos seus serviços de produção de IA – no GitHub sob a licença Apache 2.0, os seus investigadores intensificaram o debate envolvente com uma linguagem invulgarmente combativa, declarando a disputa entre IA aberta e fechada “uma batalha decisiva entre dois futuros, dois destinos para a humanidade”.
O lançamento da estrutura em si atraiu rapidamente a atenção, coletando mais de 5.500 estrelas do GitHub poucos dias depois que uma discussão do Hacker News sobre ela atraiu centenas de votos positivos na segunda-feira. Mas são a retórica e as afirmações económicas que acompanharam o lançamento – relatado pelo South China Morning Post e pela Bloomberg – que sinalizam como a DeepSeek se posiciona agora: não como uma alternativa de baixo custo, mas como porta-estandarte de um movimento de código aberto que luta pelo futuro da indústria. Para saber mais sobre este concurso, consulte nossa cobertura de modelos de IA.
'Vitória Total': DeepSeek traça linhas de batalha
Em uma postagem nas redes sociais na terça-feira, o pesquisador sênior Chen Deli enquadrou a IA de código aberto e de código fechado como representando dois futuros fundamentalmente diferentes para a humanidade. “Código aberto versus código fechado… Uma batalha decisiva entre dois futuros, dois destinos para a humanidade”, escreveu Chen. "Não importa quanto tempo eles queiram lutar, nós lutaremos. Até a vitória total."
É uma das palavras mais fortes de uma figura da indústria chinesa em meio à intensificação da concorrência China-EUA em tecnologia de IA. Os colegas de Chen deram uma nota mais comercial: Cui Tianyi, que lidera a equipe Harness da DeepSeek, disse que a empresa espera que mais empresas e organizações em todo o mundo "implantem modelos DeepSeek e lucrem com isso" - um discurso direcionado diretamente aos provedores de nuvem e às empresas que decidem onde gastar seus orçamentos de inferência.
A reivindicação: US$ 38 por hora de GPU
Junto com a retórica veio um número concreto. Em um artigo técnico publicado na plataforma chinesa de perguntas e respostas Zhihu, DeepSeek afirmou que um único cluster de computação executando seu modelo V4.1-Flash no DeepInfer poderia gerar receita equivalente a US$ 38 por GPU por hora, com base em taxas de preços fora do horário de pico.
As técnicas de eficiência da estrutura sustentam esse número. Segundo a empresa, o DeepInfer melhora a eficiência de custos ao reter informações previamente processadas por mais de 72 horas, reduzindo a computação repetida que normalmente inflaciona os custos de atendimento. A DeepSeek não divulgou seus custos operacionais ou margens de lucro, portanto o valor por GPU continua sendo uma afirmação da empresa, e não um resultado auditado – mas é incomumente específico, e operadores de nuvem independentes agora podem testá-lo diretamente, uma vez que tanto o modelo quanto a pilha de serviços são públicos.
Em que o DeepInfer é executado
DeepInfer é adaptado para DeepSeek-V4.1-Flash, o modelo aberto lançado em setembro com uma nova arquitetura que reduziu a memória necessária para executá-lo enquanto superava o modelo V1 Pro anterior da empresa. Uma atualização lançada no sábado tornou-o um dos modelos de peso aberto mais poderosos e econômicos do mundo, de acordo com a empresa de benchmarking Artificial Analysis.
Notavelmente, a estrutura visa dois ecossistemas de hardware ao mesmo tempo: GPUs SM100 Blackwell da Nvidia e chips Ascend 950 da Huawei. Esse suporte duplo permite que as operadoras sirvam um modelo aberto de classe de fronteira no silício chinês, bem como em chips sujeitos aos controles de exportação dos EUA – uma flexibilidade que os fornecedores fechados não podem igualar e que suaviza o impacto de qualquer restrição de hardware única. Como um modelo aberto, o V4.1-Flash pode ser atendido por provedores de nuvem terceirizados em sua própria infraestrutura, e DeepSeek disse que o código aberto DeepInfer ajudaria a comunidade a reduzir custos de computação, reduzir o uso de energia e tornar a IA mais acessível.
Uma escalada na luta aberta-fechada
O enquadramento cria uma colisão direta com os principais laboratórios dos EUA. O CEO da Anthropic, Dario Amodei, argumentou repetidamente que a IA de código aberto representa riscos para a humanidade e acusou as empresas chinesas de roubar tecnologia americana de IA – afirmações que os números da indústria chinesa rejeitam abertamente. Os executivos da DeepSeek defendem agora publicamente o caso oposto: que os modelos abertos são mais baratos de executar, mais livres de adotar e melhores para os países e empresas que não conseguem absorver os preços nas fronteiras fechadas.
O DeepInfer em si não é um produto criado do zero. À medida que o repositório documenta, ele une os kernels especializados que o DeepSeek lançou peça por peça nos últimos dois anos – incluindo FlashMLA, DeepGEMM e DeepEP – em um único tempo de execução com execução de modelo e amostrador integrado.
O que assistir
Três coisas mostrarão se a retórica da “vitória total” tem substância. Primeiro, adoção: se os provedores de nuvem ocidentais e de terceiros integram o DeepInfer para hospedagem V4.1-Flash em escala. Em segundo lugar, verificação: se os operadores independentes reproduzem a receita de US$ 38 por hora de GPU sob cargas de trabalho reais. Terceiro, a resposta dos fornecedores fechados, cujo poder de fixação de preços depende da lacuna de eficiência que a DeepSeek está a trabalhar agressivamente para colmatar. A Bloomberg observou que a ferramenta visa reduzir amplamente os custos operacionais da IA – se as reivindicações se mantiverem, a pressão sobre os preços fechados da IA apenas se intensificará.
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