DeepSeek AI: Menos Chips, Mais Sustentabilidade?

As emissões de carbono das ferramentas de IA têm sido uma grande preocupação, e a DeepSeek AI reivindicando que seus modelos são mais eficientes do que outros certamente causou um grande impacto no setor. Um estudo recente da Greenly, uma empresa francesa de software de sustentabilidade, procurou validar as alegações da DeepSeek.

O estudo da Greenly revela que os modelos DeepSeek exigem menos tempo e menos chips Nvidia durante o treinamento. Ao treinar o modelo V3 da DeepSeek e o modelo Llama 3.1 da Meta no mesmo cenário, a DeepSeek utilizou 2,78 milhões de horas de unidades de processamento gráfico (GPUs), enquanto o modelo da Meta utilizou 30,8 milhões de horas de GPU. Como o treinamento geralmente é a etapa mais intensa em emissões de carbono das operações de um modelo de IA, a velocidade de treinamento mais rápida da DeepSeek certamente aumenta sua eficiência. Além disso, a DeepSeek utilizou 2.000 chips Nvidia, em comparação com os mais de 16.000 usados pelo modelo da Meta, e os mais de 25.000 usados pelo ChatGPT, e os chips usados pela DeepSeek também são menos "densos em energia" do que os usados pelo ChatGPT.

​O estudo da Greenly apontou: "Devido às sanções implementadas pelos EUA que restringem o acesso da DeepSeek aos chips de IA mais avançados da Nvidia, a empresa teve que desenvolver essas tecnologias inovadoras. Essa restrição forçou a DeepSeek a projetar modelos que maximizassem a eficiência em vez de depender da capacidade computacional em grande escala."

Inovação Tecnológica da DeepSeek: Modelo de Mistura de Especialistas

O modelo de design da DeepSeek inclui seu design de mistura de especialistas (mixture-of-experts), que permite que a ferramenta delegue tarefas do utilizador aos submodelos, "ativando apenas a capacidade computacional necessária para uma determinada solicitação." Esta abordagem é semelhante a uma grande equipe, onde cada membro é especialista em uma área específica. Quando surge um novo problema, o líder da equipe o atribui ao especialista mais adequado para resolvê-lo, em vez de envolver toda a equipe.

No modelo de mistura de especialistas da DeepSeek, o grande modelo de IA é dividido em submodelos menores e mais especializados. Cada submodelo é treinado para se destacar em tipos específicos de tarefas. Por exemplo, um submodelo pode ser proficiente no processamento de linguagem natural, enquanto outro pode ser proficiente no processamento de tarefas de reconhecimento de imagem.

Quando um utilizador faz uma solicitação à DeepSeek AI, o sistema analisa a solicitação e determina qual submodelo é mais adequado para lidar com ela. Em seguida, o sistema encaminha a solicitação para o submodelo apropriado, que processa a solicitação e retorna os resultados.

Esta abordagem tem várias vantagens:

• Maior Eficiência: Ao ativar apenas a capacidade computacional necessária para uma determinada solicitação, o modelo de mistura de especialistas pode aumentar significativamente a eficiência. Isso pode economizar uma quantidade considerável de recursos computacionais em comparação com os modelos de IA tradicionais, que exigem a ativação de todo o modelo.
• Maior Precisão: Ao delegar tarefas ao submodelo mais adequado para lidar com a tarefa, o modelo de mistura de especialistas pode aumentar a precisão. Cada submodelo é treinado especificamente para se destacar em sua área específica, tornando-o mais propenso a produzir resultados precisos.
• Maior Escalabilidade: Os modelos de mistura de especialistas são mais fáceis de escalar, pois novos submodelos podem ser adicionados conforme necessário para lidar com novas tarefas. Isso permite que o sistema se adapte às necessidades em constante mudança.

DeepSeek e a Relação com o Data Center: Fatores-Chave para a Sustentabilidade

O estudo da Greenly também aponta que a relação da DeepSeek com os data centers (ou a potencial falta de relação) contribui para sua sustentabilidade. Como a DeepSeek é um modelo de peso aberto, ou seja, disponível publicamente, a Greenly observa que pode ser executado em hardware físico em vez de apenas na computação em nuvem ou através de data centers. Ao reduzir a necessidade de data centers, a DeepSeek pode, por sua vez, reduzir o consumo de energia das instalações, prevendo-se que este duplique nos próximos cinco anos.

Os data centers são grandes edifícios que contêm um grande número de servidores de computador e outros equipamentos. Esses servidores são usados para armazenar, processar e distribuir dados. Os data centers exigem uma grande quantidade de energia para operar porque os servidores geram uma grande quantidade de calor, que precisa ser dissipado por meio de sistemas de resfriamento.

Ao reduzir a necessidade de data centers, a DeepSeek pode ajudar a reduzir o consumo global de energia e as emissões de carbono. Isso é fundamental para lidar com as mudanças climáticas.

Paradoxo de Jevons: Riscos Potenciais Decorrentes de Melhorias de Eficiência

Apesar disso, o estudo da Greenly também adverte que "esses ganhos podem facilmente ser de curta duração", atribuindo isso ao Paradoxo de Jevons, ou seja, quanto mais eficiente algo se torna, mais é usado, gerando assim mais emissões.

O Paradoxo de Jevons foi proposto pelo economista inglês William Stanley Jevons no século XIX. Jevons observou que, à medida que a eficiência da combustão de carvão aumentava, o uso de carvão realmente não diminuía, mas aumentava. Ele argumentou que isso acontecia porque o aumento da eficiência reduzia o preço do carvão, o que estimulava mais demanda.

No contexto da IA, o Paradoxo de Jevons significa que, mesmo que a eficiência de modelos de IA como o DeepSeek aumente, as emissões globais de carbono ainda podem aumentar devido ao uso generalizado da IA. Por exemplo, se a IA se tornar mais eficiente, as empresas podem se sentir mais inclinadas a usar a IA para automatizar mais tarefas, levando a um crescimento exponencial no uso da IA. Esse crescimento pode compensar os benefícios de melhorias de eficiência e até mesmo levar a um aumento nas emissões de carbono.

Implantação Responsável de IA: Garantir a Sustentabilidade é Fundamental

Para evitar o Paradoxo de Jevons, o estudo da Greenly enfatiza a importância da "implantação responsável". Isso significa que empresas e indivíduos devem tomar medidas para reduzir sua pegada de carbono ao usar IA. Aqui estão algumas etapas que podem ser tomadas:

• Usar Modelos de IA Eficientes: Escolher modelos de IA eficientes como o DeepSeek pode reduzir o consumo de energia e as emissões de carbono.
• Otimizar o Uso de Modelos de IA: Certifique-se de que os modelos de IA sejam executados apenas quando necessário e evite o uso excessivo.
• Usar Energia Renovável: Usar energia renovável para alimentar data centers e equipamentos físicos pode reduzir as emissões de carbono.
• Apoiar o Desenvolvimento Sustentável de IA: Apoiar empresas e organizações que se dedicam ao desenvolvimento e implantação de tecnologias de IA sustentáveis.

Ao tomar estas medidas, podemos garantir que os benefícios da IA não cheguem ao custo do meio ambiente.

Estratégia de Código Aberto da DeepSeek AI: Aceleração da Inovação e Desenvolvimento Sustentável

A opção da DeepSeek AI de tornar alguns de seus modelos de código aberto não apenas acelera a inovação em tecnologia de IA, mas também promove, em certa medida, o desenvolvimento sustentável da IA. O código aberto significa que qualquer pessoa pode acessar, usar, modificar e distribuir o código do modelo DeepSeek AI. Essa abertura traz as seguintes vantagens:

• Aceleração da Inovação: Ao se tornar de código aberto, a DeepSeek AI consegue atrair mais desenvolvedores para participar da melhoria e otimização do modelo. Desenvolvedores de todo o mundo podem trabalhar juntos para encontrar falhas nos modelos e propor novas soluções. Este modo de colaboração aberta pode acelerar a inovação na tecnologia de IA e impulsionar a aplicação da IA em vários campos.
• Redução de Custos de Desenvolvimento: Para outras empresas e instituições de pesquisa, usar os modelos de código aberto da DeepSeek AI pode reduzir significativamente os custos de desenvolvimento de IA. Eles não precisam construir seus próprios modelos do zero, mas podem modificar e personalizar diretamente os modelos DeepSeek AI, economizando muito tempo e recursos.
• Melhoria da Acessibilidade do Modelo: O código aberto permite que mais pessoas acessem e usem os modelos DeepSeek AI. Isso ajuda a promover a popularização da tecnologia de IA e permite que mais pessoas se beneficiem dela.
• Promoção do Desenvolvimento Sustentável: Através do código aberto, mais desenvolvedores podem entender os esforços da DeepSeek AI para melhorar a eficiência do modelo. Isso ajuda a promover o conceito de desenvolvimento de IA sustentável, incentiva mais desenvolvedores a prestar atenção ao impacto ambiental da IA e a desenvolver modelos de IA mais eficientes e ecologicamente corretos.

No entanto, o código aberto também apresenta alguns desafios. Por exemplo, a segurança dos modelos de código aberto é uma questão importante. Se houver vulnerabilidades no modelo, ele pode ser explorado por invasores mal-intencionados. Além disso, a proteção da propriedade intelectual de modelos de código aberto também é uma questão que precisa de atenção.

Apesar de alguns desafios, a estratégia de código aberto da DeepSeek AI é geralmente benéfica. Ela acelera a inovação na tecnologia de IA, reduz os custos de desenvolvimento de IA, melhora a acessibilidade dos modelos e promove o desenvolvimento sustentável da IA.

Potencial de Aplicação da DeepSeek AI em Várias Indústrias

A eficiência e sustentabilidade da DeepSeek AI a tornam amplamente aplicável em várias indústrias. Aqui estão algumas áreas onde a DeepSeek AI pode desempenhar um papel importante:

• Processamento de Linguagem Natural (PLN): A DeepSeek AI pode ser usada para construir modelos de PLN mais eficientes e precisos, melhorando assim aplicações como tradução automática, sumarização de texto e análise de sentimento.
• Visão Computacional: A DeepSeek AI pode ser usada para construir modelos de visão computacional mais eficientes e precisos, melhorando assim aplicações como reconhecimento de imagem, detecção de objetos e análise de vídeo.
• Sistemas de Recomendação: A DeepSeek AI pode ser usada para construir sistemas de recomendação mais eficientes e personalizados, melhorando assim a experiência do usuário e os benefícios comerciais.
• Assistência Médica: A DeepSeek AI pode ser usada em diagnóstico assistido, descoberta de medicamentos, tratamento personalizado e outros campos, melhorando assim a eficiência médica e melhorando o prognóstico do paciente.
• Serviços Financeiros: A DeepSeek AI pode ser usada em avaliação de risco, detecção de fraude, negociação quantitativa e outros campos, melhorando assim a eficiência e a segurança dos serviços financeiros.
• Manufatura: A DeepSeek AI pode ser usada em otimização de processos de produção, controle de qualidade, previsão de falhas e outros campos, melhorando assim a eficiência da produção e reduzindo os custos de produção.

Tendências Futuras no Desenvolvimento de IA: Eficiência, Sustentabilidade e Implantação Responsável

O caso da DeepSeek AI mostra que o desenvolvimento futuro da IA dará cada vez mais importância à eficiência, sustentabilidade e implantação responsável. Com o desenvolvimento contínuo da tecnologia de IA, precisamos prestar mais atenção ao impacto da IA no meio ambiente e na sociedade e tomar medidas para garantir que os benefícios da IA sejam totalmente explorados, minimizando ao mesmo tempo seus impactos negativos.

Aqui estão algumas tendências futuras no desenvolvimento de IA:

• Compressão e Otimização de Modelos: Os pesquisadores continuarão a explorar novas formas de comprimir e otimizar os modelos de IA, reduzindo assim os requisitos computacionais e o consumo de energia dos modelos.
• Computação de Borda: A implantação de modelos de IA em dispositivos de ponta (como smartphones, sensores, etc.) pode reduzir a dependência de data centers, reduzindo assim o consumo de energia e a latência.
• IA Verde: Um número crescente de pesquisadores se concentrará no desenvolvimento de IA verde, ou seja, no desenvolvimento de tecnologias de IA que sejam mais ecologicamente corretas e sustentáveis.
• Ética e Segurança da IA: As questões éticas e de segurança da IA serão cada vez mais valorizadas. Precisamos formular políticas e regulamentações apropriadas para garantir que a IA seja segura, confiável e justa.

A exploração da DeepSeek AI nos fornece um bom exemplo de como melhorar a eficiência da IA enquanto se concentra no desenvolvimento sustentável da IA. No futuro, esperamos ver mais empresas inovadoras como a DeepSeek AI contribuindo para a construção de um ecossistema de IA mais verde e sustentável.