Deepwho? Se você perdeu o último lançamento da AI de Deepseek, não está sozinho.

Deepseek atualizou seu R1 Ai modelo há alguns dias. Ele tem um desempenho melhor e ainda é mais barato do que a maioria dos outros modelos de topo.

Você perdeu? Eu perdi. Ou vi brevemente as notícias e depois esqueci disso. A maioria da indústria e investidores de tecnologia cumprimentou o lançamento com um encolher de ombros gigantes.

Este é um contraste bastante forte com o início de 2025 quando R1 de Deepseek modelo assustou todo mundo. Os estoques de tecnologia caíram e o boom generativo de gastos com IA foi seriamente questionado.

Desta vez, o lançamento de Deepseek “veio e ficou sem um pontinho”, escreveu Ross Sandler, um dos principais analistas de tecnologia do Barclays, em uma nota para os investidores.

“O mercado de ações não poderia se importar menos”, acrescentou. “Isso nos diz que o nível de entendimento da comunidade de investimentos no comércio de IA melhorou bastante em apenas cinco meses”.

Uma pesquisa não científica de Deepseek

Eu pesquisei meus colegas da equipe de tecnologia da Business Insider na sexta -feira, apenas para ver se eu estava gastando muito tempo assistindo Elon Musk e Donald Trump discutem nas mídias sociais (em vez de fazer meu trabalho real).

Aqui estão algumas de suas respostas:

• Um editor disse que não notou a atualização de Deepseek, mas agora se sente culpada por não identificá -la. (Pensamento sólido. Somente o paranóico sobrevive no jornalismo).
• Outro colega disse que sabia sobre suas varreduras rápidas, mas não leu muito.
• Um repórter de tecnologia viu um tópico do Reddit sobre ele, digitalizou e não pensou nisso novamente.
• Outro repórter disse que perdeu completamente.
• Outro editor: “Não havia notado tbh!”

Então, mal se registrou. E essas pessoas são coladas para as notícias de tecnologia a cada segundo do dia.

Por que ninguém realmente se importa agora?

O mais recente modelo R1 da Deepseek é provavelmente o terceiro melhor do mundo agora, então por que não está fazendo ondas como antes?

Sandler, analista do Barclays, observou que a última oferta da Deepseek não é tão barata quanto costumava ser, relativamente falando. Custa pouco menos de US $ 1 por milhão de tokens, que foi aproximadamente 27 vezes mais barato que o modelo O1 da Openai no início deste ano.

Agora, o R1 de Deepseek é “apenas” cerca de 17 vezes mais barato que o modelo principal, de acordo com a pesquisa do Barclays e os dados do índice de inteligência da AI Artificial Analysis.

Isso ilustra um ponto mais amplo e mais importante. Algo sobre o qual tenho falado desde o ano passado: a maioria dos modelos de IA dos principais tem sido aproximadamente semelhante em desempenho, porque eles estão treinando os mesmos dados da Internet.

Isso torna difícil se destacar da multidão, com base apenas no desempenho. Quando você avançou, suas invenções e ganhos são incorporados rapidamente às ofertas de todos os outros.

O preço é importante, sim. Mas a distribuição está se tornando fundamental. Se o seu empregador tiver uma conta CHATGPT corporativa, por exemplo, é muito provável que você use os modelos OpenAI no trabalho. É apenas mais fácil. Se você possui um smartphone Android, provavelmente estará conversando com o gemini chatbot do Google e obtendo respostas dos modelos de IA da gigante da pesquisa.

A Deepseek ainda não tem esse tipo de ampla distribuição, pelo menos no mundo ocidental.

A infraestrutura da IA ​​foi extraviada?

Depois, há a percepção de que modelos de “raciocínio”, como o R1 de Deepseek e o Openai’s O3, exigem uma quantidade enorme de poder de computação para ser executado. Isso se deve à capacidade de dividir solicitações em várias etapas de “pensamento”. Cada etapa é um novo tipo de prompt que é transformado em um grande número de novos tokens que precisam ser processados.

O Deepseek Freakout em janeiro aconteceu principalmente porque a indústria de tecnologia temia que o laboratório chinês tivesse desenvolvido modelos mais eficientes que não precisavam de tanta infraestrutura de computação.

De fato, esse laboratório chinês pode ter ajudado a popularizar esses novos tipos de modelos de raciocínio, o que pode exigir ainda mais GPUs e outros equipamentos de computação.

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