{"id":119619,"date":"2025-01-31T18:13:38","date_gmt":"2025-01-31T21:13:38","guid":{"rendered":"https:\/\/production.portaltela.com\/noticias\/2025\/01\/31\/deepseek-pode-nao-ser-a-solucao-energetica-que-se-esperava-para-a-inteligencia-artificial\/"},"modified":"2025-01-31T18:13:38","modified_gmt":"2025-01-31T21:13:38","slug":"deepseek-pode-nao-ser-a-solucao-energetica-que-se-esperava-para-a-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.portaltela.com\/cotidiano\/tecnologia\/2025\/01\/31\/deepseek-pode-nao-ser-a-solucao-energetica-que-se-esperava-para-a-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"DeepSeek pode n\u00e3o ser a solu\u00e7\u00e3o energ\u00e9tica que se esperava para a intelig\u00eancia artificial"},"content":{"rendered":"

Desde que o modelo de intelig\u00eancia artificial chin\u00eas DeepSeek<\/strong> ganhou notoriedade, diversas narrativas surgiram, algumas com precis\u00e3o question\u00e1vel. Entre elas, destaca-se a ideia de que o modelo poderia coletar dados pessoais e que sua abordagem mais eficiente poderia reduzir o consumo de energia da IA. No entanto, novos dados indicam que, na verdade, o DeepSeek pode ser mais intensivo em energia ao gerar respostas do que modelos equivalentes, como os da Meta. Isso sugere que a economia de energia durante o treinamento pode ser compensada pelo consumo elevado durante a infer\u00eancia, especialmente devido ao comprimento das respostas geradas.<\/p>\n

O ciclo de vida de um modelo de IA envolve duas fases principais: treinamento<\/strong> e infer\u00eancia<\/strong>. Durante o treinamento, que pode durar meses, o modelo aprende com os dados, enquanto a infer\u00eancia ocorre sempre que um usu\u00e1rio faz uma pergunta. DeepSeek aprimorou t\u00e9cnicas como a “mistura de especialistas”, onde apenas uma parte dos par\u00e2metros do modelo \u00e9 ativada durante o treinamento, e a aprendizagem por refor\u00e7o, que melhora a precis\u00e3o das respostas. Apesar dessas inova\u00e7\u00f5es, especialistas como Dario Amodei, cofundador da Anthropic, afirmam que a busca por sistemas mais inteligentes pode levar as empresas a gastar mais em treinamento, resultando em maior consumo energ\u00e9tico.<\/p>\n

DeepSeek \u00e9 projetado como um modelo de racioc\u00ednio, utilizando uma t\u00e9cnica chamada “cadeia de pensamento”, que permite ao modelo decompor tarefas complexas em partes menores. Isso resulta em respostas mais elaboradas, mas tamb\u00e9m em um consumo energ\u00e9tico elevado. Testes iniciais indicam que o modelo pode consumir at\u00e9 87% mais energia<\/strong> do que modelos tradicionais ao gerar respostas mais longas. Por exemplo, uma resposta de mil palavras exigiu 17.800 joules<\/strong>, compar\u00e1vel ao consumo de um v\u00eddeo de dez minutos no YouTube.<\/p>\n

A crescente popularidade de modelos como o DeepSeek levanta preocupa\u00e7\u00f5es sobre o aumento do uso de energia em larga escala. Especialistas alertam que, se a abordagem de racioc\u00ednio em cadeia for amplamente adotada, o consumo de energia na infer\u00eancia pode disparar. A transi\u00e7\u00e3o de IA extrativa para generativa j\u00e1 resultou em um aumento significativo no uso de energia, e a press\u00e3o para integrar modelos de racioc\u00ednio pode levar a um cen\u00e1rio semelhante. A an\u00e1lise dos custos energ\u00e9ticos desses novos modelos ainda \u00e9 incipiente, mas a viabilidade econ\u00f4mica das inova\u00e7\u00f5es depender\u00e1 de um equil\u00edbrio entre efici\u00eancia e custos operacionais.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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