A DeepSeek, empresa chinesa de inteligência artificial, lançou um novo modelo open source de alto desempenho poucos dias após o Google apresentar o Gemini 3. A iniciativa reacende a disputa entre sistemas proprietários e modelos abertos em um momento de forte movimentação no mercado global de IA. As informações são da Investor’s Business Daily.
O modelo da DeepSeek, disponível no Hugging Face e no GitHub, ganhou destaque por sua eficiência e pela capacidade de resolver problemas matemáticos complexos. Ele também impulsionou o chamado “DeepSeek Moment”, ocorrido em janeiro, quando a empresa abalou o setor ao apresentar um LLM de baixo custo que derrubou ações de companhias como Nvidia e provedores de nuvem.
A China tem ampliado sua presença no ecossistema open source, com empresas como Baidu, Alibaba, Zhipu AI, MiniMax e Moonshot AI criando modelos cada vez mais competitivos. Analistas apontam que essas companhias já superaram a Meta, antes líder no segmento, em ritmo e eficiência.
Enquanto isso, o Google tenta consolidar sua estratégia com o Gemini 3, lançado em 16 de novembro. O sistema chega com melhorias em busca, código e geração de imagens, e enfrenta comparações com o GPT-5, da OpenAI, e a família Claude, da Anthropic.
O cenário também reflete tensões econômicas. O avanço de modelos eficientes e baratos levanta dúvidas sobre a necessidade de infraestruturas gigantes e onerosas de computação, fator que impacta diretamente empresas como Nvidia, Amazon, Google e Microsoft, que investem bilhões em data centers de IA.
Mesmo após o impacto inicial do lançamento da DeepSeek, Nvidia se recuperou e acumula alta de 30% em 2025. O Google, por sua vez, vive um ano de forte valorização: as ações da Alphabet já subiram 68%, impulsionadas pela incorporação de IA em serviços como YouTube, Maps, Workspace e na unidade de veículos autônomos Waymo.
O preço agressivo dos modelos chineses também atrai desenvolvedores. Segundo o analista Edison Lee, da Jefferies, a China pratica a “menor tarifa de API do mundo”, após reduções de até 63% pela DeepSeek devido ao ganho de eficiência nos modelos. Esse movimento tem acelerado a adoção local mesmo com limitações de hardware.
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