Na última semana, o modelo de inteligência artificial (IA) DeepSeek ganhou notoriedade global, gerando discussões sobre seu potencial revolucionário e o impacto de sua abordagem no consumo de energia. Desenvolvido na China, o modelo promete maior eficiência, mas novas informações sugerem que essa vantagem pode não ser tão clara quanto se imaginava.
Segundo uma análise da MIT Technology Review, a eficiência energética do DeepSeek pode ser ilusória, pois a economia de energia no treinamento do modelo pode ser compensada pelo alto consumo necessário na geração de respostas. Isso levanta questões importantes sobre o verdadeiro impacto do modelo no setor de IA.
Como Funciona o DeepSeek?
O ciclo de vida de qualquer modelo de IA se divide em duas fases principais:
- Treinamento: Processo no qual o modelo aprende a partir de grandes volumes de dados. Esse processo é altamente intensivo em energia e pode durar meses.
- Inferência: Momento em que o modelo gera respostas para perguntas feitas pelos usuários.
O DeepSeek utiliza uma técnica avançada conhecida como mixture of experts, ativando apenas parte de seus bilhões de parâmetros durante o treinamento. Além disso, ele automatiza o aprendizado por reforço, reduzindo a necessidade de intervenção humana.
Aparentemente, essas melhorias tornam o treinamento mais eficiente. No entanto, o consumo de energia na inferência do modelo pode superar essa economia.
O Paradoxo da Eficiência Energética na IA
Embora um modelo mais eficiente possa parecer uma solução para reduzir o consumo energético, esse não é necessariamente o caso. Dario Amodei, cofundador da Anthropic, argumenta que ganhos de eficiência geralmente incentivam empresas a investir mais, não menos, no treinamento de modelos. Esse fenômeno é conhecido como Paradoxo de Jevons.
O mesmo ocorre na inferência: a abordagem de chain of thought (cadeia de pensamento) do DeepSeek permite respostas mais elaboradas e complexas, mas também exige maior poder computacional. Isso faz com que o modelo consuma mais energia, neutralizando os benefícios da economia no treinamento.
Comparando o Consumo Energético
Para entender melhor o impacto do DeepSeek, Scott Chamberlin, especialista em análise de consumo energético, realizou testes preliminares. Os resultados indicam que:
- Uma resposta do DeepSeek consumiu 17,8 mil joules de energia, equivalente a assistir a um vídeo de 10 minutos no YouTube.
- O mesmo teste em um modelo equivalente da Meta consumiu 41% menos energia.
- No geral, devido às respostas mais longas, o DeepSeek consumiu 87% mais energia.
Esses dados sugerem que, se a abordagem do DeepSeek se popularizar, o consumo global de energia da IA pode aumentar significativamente.
O Risco de um Aumento Generalizado no Consumo de Energia
A pesquisadora Sasha Luccioni, da Hugging Face, alerta que a popularização do DeepSeek pode levar a um aumento generalizado no consumo de energia. Isso porque outras empresas podem adotar a mesma abordagem para competir no mercado.
O histórico da IA mostra que mudanças de paradigma podem aumentar rapidamente a demanda por recursos computacionais. Em 2022, a transição da IA extrativa para a IA generativa levou a um crescimento expressivo no consumo de energia. Agora, a transição para modelos de raciocínio pode ter um efeito semelhante.
Incertezas
A OpenAI já anunciou planos para expandir o acesso ao seu modelo de raciocínio, o O3, sugerindo que a tendência de modelos intensivos em energia pode se consolidar. No entanto, ainda há muitas incertezas sobre os custos reais dessa abordagem.
Nathan Benaich, fundador da Air Street Capital, aponta que o impacto final dependerá da viabilidade econômica para as empresas. “Os custos energéticos teriam que ser absurdamente altos para influenciar a tomada de decisões”, afirma.
O DeepSeek surge como uma inovação promissora, mas seu impacto energético levanta questionamentos. Se a abordagem de cadeia de pensamento se tornar padrão, o consumo de energia pode crescer consideravelmente, anulando quaisquer ganhos de eficiência.
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