OpenAI acusa DeepSeek de copiar modelos; mercado perde US$ 1 trilhão

Na segunda-feira, 27 de janeiro, o mercado de tecnologia global entrou em pânico. Ações de gigantes americanas despencaram após a startup chinesa DeepSeek anunciar um modelo de inteligência artificial que fazia o que parecia impossível: entregar desempenho comparável aos melhores sistemas dos EUA, mas a uma fração do custo. Antes do fim do dia, investidores haviam apagado mais de um trilhão de dólares em valor de mercado — uma cifra que reflete não apenas a queda de uma empresa, mas o abalo sísmico de um setor inteiro.

A OpenAI, fabricante do ChatGPT, rapidamente apontou o dedo. A empresa disse ter encontrado evidências de que a DeepSeek usou uma técnica chamada destilação para extrair conhecimento de seus modelos proprietários e alimentar um concorrente de código aberto. A destilação funciona assim: um desenvolvedor toma as saídas de um modelo grande e poderoso — neste caso, os sistemas da OpenAI — e as usa para treinar um modelo menor e mais eficiente, obtendo resultados semelhantes com custos drasticamente reduzidos. Os termos de serviço da OpenAI proíbem explicitamente isso. A empresa, porém, recusou-se a detalhar suas evidências.

O modelo R1 da DeepSeek havia surpreendido o Vale do Silício. Treinado com apenas 2.048 placas de vídeo Nvidia H800 e 5,6 milhões de dólares — uma fração minúscula do que a OpenAI e o Google gastam em seus próprios sistemas — o modelo alcançou classificações altas em tarefas cognitivas complexas. Alguns especialistas analisaram suas respostas e encontraram padrões que sugeriam ter sido treinado em saídas do GPT-4, o que violaria os termos de serviço da OpenAI. David Sacks, chefe de IA e criptografia do presidente Donald Trump, declarou à Fox News que havia evidências substanciais de destilação, embora não as tenha apresentado.

Mas a história é mais complicada do que uma simples acusação de roubo. Segundo informantes do setor, a prática de usar saídas de modelos líderes como o ChatGPT para treinar novos sistemas é comum tanto na China quanto nos EUA. Ritwik Gupta, doutorando em IA na Universidade da Califórnia, explicou que startups e pesquisadores frequentemente aproveitam esse trabalho porque é caro e trabalhoso ensinar um modelo a produzir respostas que soem naturais — um processo chamado alinhamento humano. Ao usar as saídas já refinadas da OpenAI, desenvolvedores menores obtêm esse benefício de graça. "Não é surpreendente que a DeepSeek estaria fazendo o mesmo", disse Gupta. "Se estivessem, interromper essa prática pode ser difícil."

A OpenAI, em resposta, afirmou estar ciente de que empresas chinesas e outras constantemente tentam destilar seus modelos. A empresa disse estar implementando contramedidas, incluindo decisões cuidadosas sobre quais capacidades incluir em modelos lançados, e pediu colaboração mais estreita com o governo dos EUA para proteger a tecnologia americana contra adversários e concorrentes. Mas a DeepSeek não respondeu aos pedidos de comentário do Financial Times.

O que emerge dessa disputa é um dilema financeiro fundamental para as empresas de fronteira em IA. Elas investem bilhões em pesquisa, em contratar especialistas, em refinar seus modelos até que soem humanos. Mas quando lançam esses sistemas ao mundo — mesmo que em versões comerciais pagas — outros podem aprender com eles, replicar seu trabalho, e oferecer alternativas mais baratas. As empresas chinesas, em particular, absorveram rapidamente as lições de seus concorrentes americanos enquanto inovavam formas de maximizar o uso de chips limitados, tornando mais barato treinar e executar modelos. A OpenAI está também envolvida em suas próprias batalhas legais, enfrentando ações de jornais e autores que acusam a empresa de treinar seus modelos em artigos e livros sem permissão.

O que acontece agora dependerá de como reguladores e tribunais definem os limites da propriedade intelectual em um campo onde o conhecimento flui rapidamente entre fronteiras e onde a inovação muitas vezes significa aprender com o trabalho de outros.