Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem avançado a passos largos, transformando diversos setores e moldando o futuro da tecnologia. Nesse cenário, o DeepSeek causou um furor no mercado, emergindo como uma inovação significativa, oferecendo soluções abertas e acessíveis em IA.
Em sua mais nova versão, o DeepSeek-R1, não apenas replica as capacidades do modelo GPT-4 da OpenAI, mas também desafia seu domínio em diversos benchmarks. Além disso, o diferencial do DeepSeek-R1 é ser um modelo de código aberto sob a licença de uso tipo MIT, tornando-se uma alternativa poderosa no campo da IA.
O DeepSeek-R1 foi desenvolvido pela empresa chinesa DeepSeek para abordar tarefas que exigem raciocínio lógico, resolução de problemas matemáticos e tomada de decisão em tempo real. Esse modelo foi projetado para demonstrar o processo de decisão lógica, e um dos seus principais diferenciais é permitir que os usuários acompanhem seu processo de tomada de decisão. Essa característica replica o processo de decisão e raciocínio humano, o que é especialmente valioso para aplicações onde a transparência no raciocínio é essencial.
Notadamente o DeepSeek foi desenvolvido em um momento em que restrições internacionais limitaram o acesso da China aos equipamentos de ponta para IA. E para contornar essas barreiras, a empresa precisou buscar alternativas para maximizar o uso dos recursos disponíveis, o que levou à criação de soluções inovadoras. Como resultado, o DeepSeek-R1 permite a utilização do hardware existente, garantindo eficiência sem depender de infraestrutura altamente especializada.
Tradicionalmente, os modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como o GPT-4, Claude e Llama, apresentam desafios para a sua adoção mais ampla como, por exemplo, altos requisitos computacionais, necessidade de uma infraestrutura complexa comparável a supercomputadores, e dependência de aceleradores de IA de alto desempenho. Esses fatores aumentam significativamente os custos de desenvolvimento e operação, tornando esta tecnologia inacessível. No entanto, a história mostra que inovações disruptivas frequentemente superam essas barreiras, reduzindo custos e ampliando o acesso.
Assim, o DeepSeek exemplifica esse padrão, demonstrando que até mesmo as empresas incumbentes que dominam esse mercado, podem ser desafiadas e não se encontram confortavelmente protegidas pela sua liderança tecnológica. O impacto foi significativo no setor, e estima-se que as empresas líderes do setor tenham perdido US$ 1 trilhão em valor agregado de mercado, devido à concorrência emergente de modelos abertos e mais acessíveis.
Por outro lado, a disseminação do DeepSeek também gerou preocupações em alguns governos. Países como Itália, Tailândia, Coreia do Sul e Austrália impuseram restrições ao uso dos seus aplicativos, especialmente por funcionários públicos. Nos Estados Unidos, medidas semelhantes foram adotadas, baseadas em preocupações de segurança, semelhante às restrições aplicadas a empresas como Huawei e TikTok.
Vale ressaltar que essas restrições se aplicam aos aplicativos e à página web, mas não necessariamente ao modelo em si. Contudo, especialistas em segurança, como as empresas Seekr e Enkrypt AI, alertam sobre potenciais vulnerabilidades do modelo, que ainda precisam ser mais investigadas.
De uma forma geral, assim como ocorreu com a computação pessoal, a internet e a computação em nuvem, os LLMs estão a caminho de se tornarem uma tecnologia mais acessível. Com novas soluções que reduzem custos e simplificam a infraestrutura, a adoção desses modelos deve acelerar, impactando profundamente diversos setores.
Olhando para o futuro, modelos mais compactos, como o DeepSeek, podem ser ideais para a implementação em ambientes de enclaves de computação confidencial (Trusted Enclave). Esses ambientes permitem o processamento completamente seguro e criptografado de dados sensíveis, garantindo integridade e privacidade—o que é essencial, para agentes de aprendizado protegidos por privacidade (PPML).
Isso é fundamental para atender à crescente demanda por agentes autônomos de IA em aplicações que lidam com dados confidenciais, garantindo eficiência e segurança. À medida que a IA se torna cada vez mais central para a economia e a segurança global, é necessário infraestruturas confiáveis e seguras para atender a demanda por agentes de IA em aplicações sensíveis que requerem segurança e confiança.
Nesse cenário, a RT-One está trazendo um avanço estratégico com a construção do primeiro data center focado em IA no Brasil, na cidade de Maringá, Paraná. Essa iniciativa busca fortalecer a infraestrutura de computação do país, impulsionando inteligência artificial e cibersegurança em nível nacional.
Com uma infraestrutura otimizada para a IA e computação confidencial, a RT-One e seus parceiros tecnológicos estão trazendo soluções avançadas em IA para o Brasil, garantindo alto desempenho e proteção de dados sensíveis.
Em resumo, o DeepSeek representa um avanço significativo no campo da inteligência artificial, oferecendo uma alternativa poderosa e acessível aos modelos dominantes. Seu impacto já é evidente no mercado global, acelerando a democratização da IA e levantando debates sobre segurança, regulamentação e infraestrutura tecnológica.
A RT-One está alinhada com essa revolução, preparando-se para um futuro onde IA, segurança de dados e soberania digital caminham juntas, com o potencial de transformar diversos setores e aplicações. Ao fortalecer a infraestrutura tecnológica do Brasil, a RT-One busca promover a inovação no país, criando a fundação para avanços na pesquisa e no desenvolvimento de novas tecnologias e garantindo maior autonomia digital.
Fernando Palamone é executivo com mais de 30 anos no gerenciamento de tecnologias em mercados globais como EUA, Europa e Ásia, com passagens pela Intel, Cisco, VMware, IBM entre outras.
