O DeepSeek R1 foi lançado há um ano. Sem se concentrar em recursos, garantir financiamento ou apressar as coisas, como ele mantém seu “controle de hardware” sobre o Vale do Silício?

"Servidor ocupado, tente novamente mais tarde."

Há um ano, eu também era um desses usuários completamente cativados por essa afirmação.

O DeepSeek estreou com o R1 neste dia, há um ano (20 de janeiro de 2025), atraindo a atenção global desde o seu lançamento.

Naquela época, para usar o DeepSeek sem problemas, eu segui todos os tutoriais de auto-instalação e baixei vários aplicativos que afirmavam ser "XX – DeepSeek Versão Completa".

Um ano depois, para ser sincero, eu abria o DeepSeek com muito menos frequência.

O Doubao consegue pesquisar e gerar imagens, o Qianwen integrou-se com o Taobao e o Gaode Maps, e o Yuanbao possui um ecossistema de conteúdo que inclui diálogo de voz em tempo real e contas oficiais do WeChat; sem mencionar produtos de última geração (SOTA) internacionais, como o ChatGPT e o Gemini.

À medida que esses assistentes de IA onipotentes expandem suas listas de recursos, eu me pergunto realisticamente: "Por que continuar usando o DeepSeek quando existem opções mais convenientes?"

Então, o DeepSeek passou da primeira para a segunda tela do meu celular, e deixou de ser um aplicativo que eu precisava abrir todos os dias para se tornar algo em que eu só pensava ocasionalmente.

Analisando o ranking da App Store, essa "mudança de opinião" não parece ser apenas imaginação minha.

Em meio a concorrentes que praticamente gritam "todo-poderoso", "multimodal" e "busca com IA", o DeepSeek se destaca. Com seu pacote de instalação minimalista de 51,7 MB, ele não segue tendências, não investe em marketing e ainda nem implementou recursos de raciocínio visual ou multimodalidade.

Mas essa é a parte mais interessante. Superficialmente, parece ter realmente "ficado para trás", mas, na realidade, as chamadas de modelo relacionadas ao DeepSeek ainda são a escolha preferida para a maioria das plataformas.

Ao tentar resumir as ações da DeepSeek ao longo do último ano, desviando meu foco deste gráfico de downloads específico para observar o desenvolvimento global da IA, a fim de entender por que ele é tão lento e quais novos impactos a próxima versão 4 trará para o setor, descobri que esse "sétimo lugar" não significa nada para a DeepSeek. Sempre foi o "fantasma" que tira o sono dos gigantes.

Ficou para trás? O DeepSeek tem seu próprio ritmo.

Enquanto gigantes globais da IA ​​são impulsionados por capital e buscam lucros por meio da comercialização, a DeepSeek opera como uma empresa independente. Observe seus concorrentes: empresas nacionais como Zhipu e MiniMax, que recentemente abriram capital na Bolsa de Valores de Hong Kong, e empresas internacionais como OpenAI e Anthropic, que vêm recebendo investimentos maciços.

Para manter a corrida pelo poder computacional dispendioso, nem mesmo Musk resistiu à tentação do capital, tendo arrecadado US$ 20 bilhões para a xAI há poucos dias.

No entanto, a DeepSeek mantém um histórico de "zero financiamento externo" até hoje.

Numa era em que todos correm para lucrar e apresentar resultados aos investidores, a DeepSeek ousa ficar para trás porque tem uma super "máquina de imprimir dinheiro" por trás dela: a Magic Square Quant.

Como empresa controladora da DeepSeek, este fundo quantitativo alcançou um retorno excepcionalmente alto de 53% no ano passado, com lucros superiores a US$ 700 milhões (aproximadamente RMB 5 bilhões).

Liang Wenfeng usou diretamente esse dinheiro antigo para apoiar o novo sonho da "DeepSeek AGI". Esse modelo também deu à DeepSeek um controle extremamente privilegiado sobre suas finanças.

• Não houve interferência por parte dos investidores.
• Sem os problemas típicos das grandes corporações, muitos laboratórios que garantiram financiamento maciço caíram na vaidade da riqueza no papel e em conflitos internos, como o Thinking Machine Lab, que recentemente tem sido assolado por frequentes relatos de demissões de funcionários; e o Meta AI Lab de Zuckerberg, que está envolvido em vários escândalos.
• Ao se concentrar exclusivamente na tecnologia, a DeepSeek, livre das pressões externas de avaliação, não precisa se apressar em lançar um aplicativo multifuncional para melhorar seus resultados financeiros, nem precisa seguir as tendências de mercado investindo em desenvolvimento multimodal. Sua responsabilidade se limita à sua tecnologia, não aos seus resultados financeiros.

Para uma startup que precisa comprovar seu "crescimento diário de usuários ativos" para investidores de capital de risco, o ranking de downloads da App Store é um fator crucial. Mas para um laboratório que se dedica exclusivamente ao desenvolvimento de IA, possui financiamento robusto e não quer ser controlado por KPIs e pelo dinheiro, ficar para trás nesses rankings de mercado pode ser sua melhor proteção, permitindo que mantenha o foco e evite ruídos externos.

Transformando vidas e influenciando a corrida armamentista global da IA.

Mesmo que a DeepSeek não se importe se optamos por outras aplicações de IA melhores, seu impacto no último ano foi sentido por todos os setores.

A revolução DeepSeek no Vale do Silício

Em seus primórdios, o DeepSeek não era apenas uma ferramenta útil, mas também um pioneiro, quebrando o mito das altas barreiras de acesso cuidadosamente construído pelos gigantes do Vale do Silício de uma maneira extremamente eficiente e de baixo custo.

Se a competição de IA de um ano atrás se resumia a quem tinha mais GPUs e modelos com maior número de parâmetros, o surgimento do DeepSeek reescreveu completamente as regras do jogo. Em um resumo e análise recentes divulgados pela OpenAI e sua equipe interna (The Prompt), eles tiveram que admitir que…

O lançamento do DeepSeek R1 causou um "choque" na competição de IA da época, sendo inclusive descrito como um "abalo sísmico".

A DeepSeek tem demonstrado consistentemente, por meio de suas ações, que recursos de modelagem de alto nível não exigem poder computacional exorbitante.

De acordo com uma análise recente da ICIS Intelligence Services, a ascensão do DeepSeek destruiu completamente a noção de que o poder computacional determina o desempenho. Demonstrou ao mundo que, mesmo com chips limitados e custos extremamente baixos, ainda é possível treinar modelos com desempenho comparável aos sistemas de ponta dos EUA.

Isso levou diretamente a uma mudança na corrida global da IA, da busca por "criar o modelo mais inteligente" para a busca por "quem consegue tornar o modelo mais eficiente, mais barato e mais fácil de implementar".

Crescimento "alternativo" no relatório da Microsoft

Enquanto os gigantes do Vale do Silício ainda disputam assinantes pagos, o DeepSeek começa a se estabelecer em lugares esquecidos por eles.

No "Relatório Global de Adoção de IA de 2025" da Microsoft, divulgado na semana passada, a ascensão do DeepSeek foi listada como um dos "desenvolvimentos mais inesperados" de 2025. O relatório revelou uma estatística interessante:

• Alta utilização na África: Graças à estratégia gratuita e à natureza de código aberto do DeepSeek, as caras taxas de assinatura e as barreiras de cartão de crédito foram eliminadas. Sua taxa de utilização na África é de 2 a 4 vezes maior do que em outras regiões.
• Conquistando mercados restritos: Em regiões onde as gigantes da tecnologia dos EUA têm dificuldade de atuação ou cujos serviços são limitados, a DeepSeek tornou-se praticamente a única opção. Os dados mostram que ela detém 89% do mercado interno, 56% na Bielorrússia e 49% em Cuba.

A Microsoft também teve que admitir em seu relatório que o sucesso do DeepSeek confirma ainda mais que a adoção generalizada da IA ​​depende não apenas do poder do modelo, mas também de quem pode arcar com os custos de seu uso.

O próximo bilhão de usuários de IA pode não vir dos tradicionais polos tecnológicos, mas sim das regiões abrangidas pela DeepSeek.

Europa: Nós também queremos fazer DeepSeek.

A influência da DeepSeek vai além do Vale do Silício, alcançando o mundo todo, inclusive a Europa.

A Europa tem usado passivamente a IA americana há muito tempo e, embora possua seu próprio modelo, o Mistral, este permaneceu relativamente desconhecido. O sucesso do DeepSeek mostrou aos europeus um novo caminho: se um laboratório chinês com recursos limitados consegue, por que a Europa não conseguiria?

Segundo uma reportagem recente da revista Wired, está em curso uma corrida no mundo tecnológico europeu para "criar uma versão europeia do DeepSeek". Muitos desenvolvedores europeus estão construindo modelos de código aberto em larga escala, com um projeto europeu de código aberto chamado SOOFI declarando explicitamente: "Nós nos tornaremos o DeepSeek europeu".

O impacto do DeepSeek ao longo do último ano também exacerbou as preocupações da Europa em relação à "soberania da IA". Os europeus começaram a perceber que a dependência excessiva de modelos de código fechado dos Estados Unidos representa um risco e que o modelo eficiente e de código aberto do DeepSeek é precisamente a referência de que precisam.

Com relação à versão 4, há algumas informações que vale a pena observar.

O impacto continua. Se a versão R1, lançada há um ano pela DeepSeek, foi uma demonstração para a indústria de IA, será que a próxima versão V4 será mais uma jogada contra-intuitiva?

Com base em vazamentos esporádicos dos últimos dias e em artigos técnicos publicados recentemente, compilamos três sinais principais que são mais relevantes em relação à V4.

1. Replicando o "Ataque Surpresa do Ano Novo Lunar"

A DeepSeek parece ter uma predileção por fazer lançamentos por volta do período do Ano Novo Lunar. Fontes indicam que a DeepSeek planeja lançar seu modelo principal de próxima geração, o V4, em meados de fevereiro (por volta do Ano Novo Lunar). O R1 do ano passado também foi lançado nessa época, gerando grande repercussão global durante o feriado do Festival da Primavera.

É preciso dizer que esse momento evita o período de congestionamento de lançamentos habitual nos círculos tecnológicos europeus e americanos, além de aproveitar ao máximo o desejo dos usuários de experimentar novidades durante o feriado prolongado, o que pode, de fato, semear as bases para uma disseminação viral.

2. As principais funcionalidades são código volumétrico e contextos extremamente longos.

No mundo atual, onde as conversas em geral se tornaram cada vez mais homogêneas, a V4 optou por uma inovação mais radical: recursos de codificação em nível de produtividade.

Segundo fontes próximas à DeepSeek, a versão 4 não se limitou ao excelente desempenho da versão 3.2 em benchmarks, mas, em testes internos, suas capacidades de geração e processamento de código superaram diretamente o Claude da Anthropic e a série GPT da OpenAI.

Mais importante ainda, a V4 tenta resolver um grande problema na IA de programação atual: lidar com "sugestões de código extremamente longas". Isso significa que a V4 não é mais apenas uma assistente que nos ajuda a escrever duas linhas de script; ela pretende ter a capacidade de entender projetos de software complexos e lidar com bases de código de grande escala.

Para alcançar esse objetivo, a V4 também aprimorou o processo de treinamento para garantir que o modelo não se "degrade" à medida que o treinamento progride ao lidar com padrões de dados massivos.

3. Tecnologia-chave: Engrama

Mais notável do que o próprio modelo V4 é um artigo inovador publicado na semana passada pela DeepSeek em colaboração com uma equipe da Universidade de Pequim.

Este artigo revela o verdadeiro segredo do sucesso contínuo do DeepSeek, apesar da capacidade computacional limitada: uma nova tecnologia chamada "Engram".

A memória HBM (High Bandwidth Memory) é uma das áreas-chave da competição global por poder computacional em IA. Enquanto os concorrentes estocam freneticamente placas gráficas H100 para aumentar a memória, a DeepSeek mais uma vez trilhou um caminho incomum.

• Desacoplamento entre computação e memória: Os modelos existentes geralmente exigem uma grande quantidade de poder computacional dispendioso para recuperar informações básicas. A tecnologia de engramas permite que os modelos recuperem essas informações de forma eficiente, sem desperdiçar poder computacional em cada cálculo.
• A valiosa capacidade de processamento economizada é então usada especificamente para lidar com raciocínios de alto nível mais complexos.
• Os pesquisadores afirmam que essa técnica pode contornar as limitações de memória, permitindo um escalonamento radical dos parâmetros dos modelos, aumentando potencialmente ainda mais o tamanho dos parâmetros do modelo.

Em um contexto de recursos cada vez mais escassos de placas gráficas, este artigo da DeepSeek parece sugerir que eles nunca depositaram todas as suas esperanças simplesmente em aumentar a quantidade de hardware disponível.

A evolução da DeepSeek ao longo do último ano tem sido essencialmente sobre resolver problemas de senso comum na indústria de IA de uma forma contra-intuitiva.

A empresa fatura 5 bilhões por ano, o suficiente para treinar milhares de instâncias do DeepSeek R1, mas em vez de se concentrar em poder computacional e placas gráficas, e sem nenhuma notícia de abertura de capital ou busca por financiamento, começou a pesquisar como substituir a cara memória HBM por memória barata.

Ao longo do último ano, a empresa praticamente abandonou o modelo de tráfego em favor de um modelo abrangente. Em um contexto em que todos os fornecedores de modelos lançam uma grande atualização mensal e uma atualização secundária semanalmente, a empresa se concentrou em modelos de inferência e aprimorou seus artigos anteriores sobre o tema repetidas vezes.

Todas essas escolhas estão "erradas" no curto prazo. Sem financiamento, como podem competir com a OpenAI em termos de recursos? Sem desenvolver aplicações multimodais e abrangentes, incluindo processamento de imagens e vídeos brutos, como podem reter usuários? A lei da escala ainda não falhou; sem acumular poder computacional, como podem criar o modelo mais robusto?

No entanto, se analisarmos a perspectiva de longo prazo, essas escolhas "erradas" podem estar abrindo caminho para o DeepSeek V4 e R2.

Essa é a filosofia central da DeepSeek: enquanto todos os outros lutam por recursos, ela se concentra na eficiência; enquanto todos os outros buscam a comercialização, ela expande os limites da tecnologia. Será que a V4 seguirá esse caminho? Ou fará concessões em relação ao "bom senso"? A resposta poderá ser revelada nas próximas semanas.

Mas pelo menos agora sabemos que, na indústria da IA, o pensamento contraintuitivo é, por vezes, o mais sensato.

Na próxima vez, será a vez do DeepSeek novamente.

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