Líderes do DeepSeek, Qwen e MiniMax discutem os riscos dos modelos abertos no cume em Quzhou

Na cidade de Uchen, província de Zhejiang, no leste da China, a Cúpula da Conferência Mundial de Internet (WIC) Wuzhen foi inaugurada na terça-feira. O evento reuniu representantes de governos, organizações internacionais, empresas e círculos acadêmicos de todo o mundo.

O tema deste ano foi formulado como 'Código aberto e abertura, desenvolvimento colaborativo e benefícios comuns – construindo conjuntamente uma comunidade com um futuro comum no ciberespaço'. O foco principal da cúpula é a inteligência artificial aberta, abrangendo áreas como inovação tecnológica, gestão de segurança, intercâmbio cultural e cooperação internacional.

Um elemento central do fórum principal foi o Diálogo sobre IA em Uchen, que reuniu as principais empresas de tecnologia globais, líderes de empresas de modelos de linguagem grandes de código aberto e cientistas de IA para estudar caminhos para criar um ecossistema global de IA aberta. Além disso, a cúpula inclui 27 subfóruns dedicados a temas como cooperação no ciberespaço no âmbito da Iniciativa de Governança Global, teoria e política na era digital e inteligente, bem como robótica e inteligência incorporada.

A participação internacional foi notada nos concursos de casos e prêmios tecnológicos. O apelo para apresentar exemplos notáveis de construção conjunta de uma comunidade com um futuro comum no ciberespaço recebeu 360 inscrições de 80 países e regiões, com 22 países participando pela primeira vez. Onze dos melhores casos foram selecionados. Enquanto isso, os prêmios da Conferência Mundial de Internet por ciência e tecnologia inovadoras receberam mais de 430 inscrições de 43 países e regiões; dezoito países e regiões apresentaram trabalhos pela primeira vez, e o número de inscrições internacionais aumentou em 21% em comparação com o ano anterior. No total, 20 projetos foram premiados.

Wan Jian, acadêmico da Academia Chinesa de Engenharia, expressou a opinião de que a WIC continuará a desempenhar um papel significativo no desenvolvimento da IA na China. Ele observou que, como o código aberto e a abertura são de natureza global, a Cúpula em Uchen pode contribuir para o desenvolvimento global da IA pela China.

John Hoffman, CEO da GSMA Ltd., afirmou que a Cúpula em Uchen serve como uma plataforma para troca de informações e união de ideias sobre como criar uma internet aberta acessível a todos. Ele acrescentou que o tema deste ano reflete o compromisso de longa data da cúpula com o princípio de 'não deixar ninguém para trás' e a criação de oportunidades para o mundo futuro.

Nagendra Nagaraja, fundador, CEO e presidente do conselho de administração da QpiAI, acredita que a inteligência artificial é mal compreendida. Ele declarou que prefere usar o termo 'modelagem da inteligência' em vez de 'IA' durante sua apresentação principal no evento TechSparks, um evento de startups de tecnologia de destaque da YourStory.

Segundo ele, a IA tradicional se concentra principalmente na automação de tarefas, utilizando conhecimentos humanos digitalizados, em vez de expandir a compreensão humana. Nagaraja afirma que a verdadeira inteligência exige uma mudança de paradigma radical. Ele define inteligência como a capacidade de aprender coisas novas que eram desconhecidas anteriormente.

O atual boom da IA baseia-se em microprocessadores clássicos que processam informações usando códigos binários (zeros e uns). No entanto, os semicondutores de silício enfrentam limitações físicas à medida que a produtividade dos chips aumenta. A dissipação de calor devido à resistência elétrica cria problemas no projeto de chips, forçando as empresas a adotar métodos avançados de empacotamento, incluindo o empilhamento tridimensional de chips.

Paralelamente, grandes centros de dados estão apresentando exigências crescentes às redes elétricas, alguns dos quais consomem gigawatts de energia. Nagaraja observou que muitas empresas de IA são forçadas a pagar um 'imposto NVIDIA' pelo uso de GPUs.

Além disso, os grandes modelos de linguagem (LLMs), treinados em texto humano, estão atingindo a saturação de dados e oferecendo cada vez menor retorno, apesar da necessidade de investimentos de trilhões de dólares. Na opinião de Nagaraja, a limitação fundamental da IA atual é sua dependência total do texto humano digitalizado, que representa uma fração insignificante da informação mundial.

A maior parte dos dados no universo, codificada em elétrons, moléculas, DNA e materiais cristalinos, existe em um estado quântico não clássico, que as GPUs clássicas não conseguem processar. O processamento de problemas matemáticos complexos, como NP-difíceis, em supercomputadores clássicos pode exigir cálculos estendidos por $10^{25}$ anos. Os computadores quânticos resolvem esse problema usando qubits, que processam dados multidimensionais exponencialmente mais rápido.

Nagaraja enfatizou a urgência da tarefa: 'Como humanidade, nos últimos 5000 anos conhecemos $10^{10}$ moléculas... Precisamos conhecer $10^{50}$ moléculas. E não temos 25.000 anos. Devemos fazer isso em uma década'.

Nagaraja argumentou que a transição de texto criado por humanos para a modelagem de sistemas naturais pode transformar indústrias inteiras. Ele apontou que existem apenas dois setores industriais principais no mundo — energia e computação; todos os outros são derivados deles.

Ele citou como exemplo o problema de modelar reações químicas complexas relacionadas à absorção e processamento de fertilizantes pelas plantas. Na opinião de Nagaraja, tais problemas podem ser inacessíveis para cálculos clássicos em grande escala. Ele sugeriu que um sistema quântico com 3000 qubits lógicos — qubits com correção de erros desenvolvidos para um funcionamento mais confiável do que os qubits físicos — poderia modelar tais reações, potencialmente mudando a produção agrícola.

De forma semelhante, modelos híbridos quânticos, que combinam software clássico com hardware quântico, já aumentam a eficiência da detecção de fraudes financeiras em grandes bancos com um consumo de energia significativamente menor.

A revelação desses recursos exige hardware avançado e correção rápida de erros, ou seja, eliminação do ruído quântico em tempo real. Nagaraja informou que a QpiAI gerencia o que eles chamam de maior empreendimento de fabricação quântica na Ásia em Bengaluru, produzindo chips com 25 e 64 qubits com velocidade de correção de erros de 1,4 microssegundos, superando os padrões internacionais. A empresa está atualmente construindo um centro de dados quântico de dez acres, equipado com 100 computadores quânticos, e também planeja desenvolver chips de 1000 qubits.

Para concluir, Nagaraja afirmou que a Índia alcançou sucessos significativos, tornando-se um dos cinco países do mundo onde mais de 50 qubits são produzidos. Em última análise, superar os limites atuais da IA exige que a humanidade se torne um 'excelente aluno da natureza' para utilizar seus dados infinitos.

A DeepSeek lançou o DeepInfer, um framework para execução de inferência que está na base dos seus serviços de grandes modelos. Este lançamento ocorreu em 20 de outubro.

O DeepInfer possui suporte para GPUs Nvidia, bem como processadores Huawei Ascend. O framework oferece uma série de funcionalidades, incluindo inferência distribuída, decodificação especulativa e saída estruturada.

De acordo com a DeepSeek, o objetivo deste lançamento é ajudar desenvolvedores e empresas a aumentar o throughput e reduzir a latência, ao mesmo tempo que diminuem os custos de computação e o consumo de energia.

Além disso, a empresa tornou público o componente deepseek-recipe. Ele é responsável por converter solicitações de API e processar a entrada e saída do modelo de acordo com os próprios serviços da DeepSeek. Atualmente, o DeepInfer suporta o modelo DeepSeek-V4.1-Flash-1017, e a empresa pretende continuar lançando código de inferência e otimizações para futuros modelos através deste projeto.