Tony Volpon: O paradoxo DeepSeek
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A última semana de janeiro foi, como dizem os americanos “action packed”, com o mercado esperando pela “Super Quarta” de bancos centrais e a divulgação de resultados de algumas das Mag 7 que respondem por volta de 35% do valor da bolsa americana. Mas tudo ficou em segundo plano quanto a empresa chinesa DeepSeek soltou um chatbot baseado em um modelo muito mais barato para treinar do que todas as outras empresas de AI.
Os mercados abriram em forte queda na segunda-feira, questionando e reprecificando várias teses ligadas a temáticas de AI. Empresas geradoras de energia para os data centers, como Vistra e Costellation Energy, sofreram, junto com a NVDIA, as maiores quedas.
Mas rapidamente várias dúvidas foram levantadas sobre o suposto avanço revolucionário. Elon Musk sugeriu que a DeepSeek estava de fato usando chips avançados da NVIDIA adquiridos ilegalmente. A OpenAi e seu parceiro, a Microsoft, alegam ter encontrado evidências de “distillation” feitas pelo DeepSeek, onde se usa um modelo, violando os termos de uso, para criar/treinar um outro modelo.
O “Czar” de AI e Cripto do governo Trump, David Sacks, confirmou que há “evidências fortes” que houve o que ele chamou de “roubo de propriedade intelectual”.
Enquanto tudo isso pode ou não ser verdade, o fato que a DeepSeek publicou seu modelo permitiu vários especialistas (como Yann LeCun, chefe de AI da Meta) a confirmarem que de fato, independentemente das questões acima, a empresa chinesa fez avanços substanciais na forma de treinar modelos LLM.
Assim, o fenômeno DeepSeek não pode ser “descontado”, tanto para um mercado e uma economia cada vez mais dependente na temática AI. Considere que a Morgan Stanley estima que os investimentos em AI para 2025 e 2026 em US$ 650 bilhões – isso antes do choque DeepSeek. Até para a enorme economia americana, esse montante tem relevância.
Como qualquer inovação tecnológica há ganhadores e perdedores. Vamos enumerar esses dois grupos.
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Os perdedores com a inovação da IA
Talvez um dos maiores perdedores seja, de fato, a OpenAi. A tese que avanços em AI necessitam sempre mais e maiores investimentos apontavam para um modelo de mercado altamente oligopolista, restrito a empresas com a capacidade de bancar continuamente vultosos investimentos (lembrem que foi somente alguns dias atrás que Sam Altman e Masayoshi Son da Softbank prometeram, anunciando em evento público junto com Donald Trump, investir US$ 500 bilhões nos próximos anos).
Outro aparente perdedor, que sofreu inicialmente a maior queda de valor, foi a NVIDIA. Se, afinal, a DeepSeek conseguiu essa façanha usando chips mais antigos que não sofrem as restrições de exportação impostas pelos EUA a China, por que o mercado vai pagar por chips mais avançados?
Aqui há de se questionar se, de fato, a NVIDIA perde com essas inovações.
Quando a queda de custo diminui o custo unitário de um o insumo, essa queda de custo pode, em alguns casos, aumentar a demanda, de tal forma que o gasto total/demanda pelo insumo aumenta. Isso é o fenômeno econômico conhecido como “Paradoxo de Jevons”.
Olhando o mercado de tecnologia, podemos achar vários exemplos desse “paradoxo” – o computador pessoal seria um deles.
Assim pressupondo que a NVIDIA mantenha sua liderança relativa no desenho de chips (algo que o mercado em geral acredita) baratear o custo de treinamento e inferência poderia acelerar a adoção do AI, aumentando a demanda.
Um “porém” desse raciocínio é que o “paradoxo” normalmente se manifesta no longo prazo. Assim pode haver um alongamento do fluxo esperado de demanda que justifique uma queda de preços da ação. Assim, ao nosso ver o efeito sobre NVIDIA é, neste momento, ambíguo e difícil de mensurar – especialmente dado o altíssimo P/L que a NVIDIA sustenta até depois dessa correção.
Quem ganha com a DeepSeek
Esse mesmo “paradoxo” tem um efeito potencialmente ambíguo, mas provavelmente positivo, sobre as outras empresas – como a Meta e a Microsoft – que são, ao mesmo tempo, desenvolvedoras de AI e “clientes” internos da tecnologia nos seus produtos. Seus investimentos em AI podem perder valor, mas a aplicação de AI será mais rápida e mais barata.
Mas um inegável ganhador (fora a China) é a economia como um todo. O rápido barateamento de uma tecnologia tão importante deve ser visto como um choque positivo de produtividade – o economista Olivier Blanchard defende que essa inovação "foi provavelmente o maior choque de produtividade na história do mundo".
Outro efeito positivo para a economia – e os consumidores como um todo – é a possibilidade que a indústria de AI será muito mais competitiva que a oligopolizada indústria de tecnologia de hoje.
Um futuro mais competitivo transferiria mais da cadeia de valor aos consumidores, e não aos semimonopolistas de hoje. Se uma relativamente pequena empresa chinesa pode desafiar as grandes empresas do setor, isso será muito bom para todos – mesmo se isso acabar impactando negativamente a precificação das atuais gigantes do setor.
*Tony Volpon é economista e ex-diretor do Banco Central
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