Publicado em: 24 de março de 2025 / Atualizado em: 24 de março de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Ant Group (Alibaba) alcança avanço em IA: Modelos mais econômicos por meio de combinação inovadora de chips – Imagem: Xpert.Digital
Avanço tecnológico da China: modelos de IA tornam-se 20% mais econômicos
O conflito comercial está impulsionando o progresso tecnológico em chips de IA
A Ant Group, subsidiária da gigante chinesa de tecnologia Alibaba, anunciou um avanço significativo no desenvolvimento de modelos de IA. Por meio de uma combinação inovadora de semicondutores fabricados na China e nos EUA, a empresa conseguiu treinar seus modelos de IA com uma relação custo-benefício 20% menor. Esse desenvolvimento pode ter consequências de longo alcance para o mercado global de chips de IA e fortalecer a posição da China no cenário tecnológico. É particularmente notável que a Ant Group esteja utilizando alternativas menos potentes, porém eficientes, aos caros chips da Nvidia, sem sacrificar significativamente a qualidade. Isso ocorre em um contexto de crescentes tensões comerciais entre os EUA e a China e representa um passo importante rumo a uma maior independência tecnológica.
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Estratégia inovadora de chips da Ant Group
A solução desenvolvida pelo Ant Group baseia-se numa combinação inteligente de diferentes tipos de semicondutores. Em vez de depender exclusivamente dos chips Nvidia H800, de alto desempenho, mas caros, a empresa está agora a utilizar cada vez mais alternativas mais económicas da AMD, bem como de fabricantes chineses como a própria Alibaba e a Huawei. O desenvolvimento desta estratégia de chips alternativos foi significativamente acelerado pelas restrições à exportação de chips de alto desempenho impostas pelos EUA à China.
Para seus modelos de treinamento de IA, o Ant Group utiliza a abordagem "Mixture of Experts" (MoE, na sigla em inglês), uma técnica que permite um treinamento mais eficiente de grandes modelos de linguagem. Esse método envolve a divisão das tarefas em conjuntos de dados menores para um processamento mais eficiente – "semelhante ao uso de uma equipe de especialistas, cada um focado em uma parte específica do problema, para melhorar a eficiência geral". Essa abordagem já se mostrou bem-sucedida para outras empresas, como o Google e a startup chinesa Deepseek.
Desempenho técnico e comparação com a Nvidia
Apesar de ter mudado para chips supostamente mais fracos, o Ant Group afirma estar alcançando resultados comparáveis aos do hardware da Nvidia. Segundo a empresa, ela reduziu os custos de treinamento de 6,35 milhões de yuans (aproximadamente € 810.000) para 5,1 milhões de yuans por um trilhão de tokens. Essa redução significativa de custos, mantendo o mesmo desempenho, pode aumentar a pressão sobre a Nvidia como fornecedora dominante de chips de IA.
O Ant Group publicou recentemente um artigo de pesquisa alegando que seus modelos podem superar os modelos de outras grandes empresas de tecnologia, como a Meta, em determinados testes de desempenho. Especificamente, em testes de desempenho em chinês, seus próprios modelos de linguagem, Ling-Lite e Ling-Plus, apresentam melhor desempenho do que modelos comparáveis da Deepseek.
Impacto econômico e otimização de custos
A otimização de custos por meio de estratégias alternativas de chips está se tornando cada vez mais importante na indústria de IA. Enquanto os preços para serviços voltados ao consumidor final, como o ChatGPT, permanecem relativamente estáveis, os custos no setor B2B estão em constante queda. A própria Alibaba já reduziu os preços de diversos modelos de IA várias vezes no ano passado, incluindo uma redução de 85% no preço de seu modelo de visão computacional Qwen-VL.
Essas reduções de custos fazem parte de uma tendência maior na indústria de IA, impulsionada por diversos fatores:
- A intensa competição entre diferentes fornecedores, tanto na China (Alibaba, Tencent, Baidu, JD, Huawei e Bytedance) quanto globalmente
- O desenvolvimento de modelos menores e mais econômicos que estão se tornando cada vez mais poderosos
- Novos métodos, como a destilação de modelos, em que o conhecimento de um modelo grande é transferido para um modelo menor
- A pressão de custos exercida por inúmeros modelos de código aberto ou disponíveis gratuitamente, como a família Llama da Meta
A crescente importância de modelos de IA com boa relação custo-benefício
O avanço anunciado pelo Ant Group surge num momento em que a eficiência dos modelos de IA está cada vez mais em foco. Em janeiro, a startup chinesa Deepseek causou alvoroço ao apresentar um modelo de IA treinado com significativamente menos recursos do que os modelos anteriores. Esse desenvolvimento levou inclusive a uma queda drástica no preço das ações da Nvidia.
O CEO da Nvidia, Jensen Huang, argumenta, no entanto, que a verdadeira necessidade de poder computacional surge não durante o treinamento, mas sim durante a geração de respostas. Mesmo assim, a abordagem do Ant Group demonstra que é possível obter economias significativas de custos, inclusive na área de treinamento de IA.
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Significado geopolítico e soberania tecnológica
O desenvolvimento do Ant Group tem uma dimensão geopolítica significativa. As rígidas restrições de exportação dos EUA para chips de alto desempenho têm levado cada vez mais as empresas chinesas a buscar alternativas à tecnologia americana. A Secretária de Comércio dos EUA, Gina Raimondo, deixou claro em dezembro de 2023 que chips de IA de última geração não deveriam ser fornecidos à China e que a indústria chinesa não deveria ser incentivada a fabricá-los internamente.
Nesse contexto, a estratégia de chips do Ant Group representa um passo importante rumo a uma maior independência tecnológica. Robert Lea, analista sênior da Bloomberg Intelligence, observou que, se confirmadas, as alegações do Ant Group demonstrariam "que a China está no caminho certo para se tornar autossuficiente em IA, à medida que migra para modelos de ordem inferior e computacionalmente eficientes para contornar os controles de exportação de chips da NVIDIA".
Impacto na competição tecnológica global
A China está empenhada em se tornar líder global não apenas em veículos elétricos, mas também em inteligência artificial. A abordagem inovadora do Ant Group pode servir de modelo para outras empresas chinesas que operam em um ambiente geopolítico cada vez mais complexo. A capacidade de acessar diversas tecnologias com flexibilidade pode se revelar uma vantagem competitiva crucial.
Desenvolvimentos recentes mostram que a China está fazendo progressos significativos em IA, apesar das restrições dos EUA. Semelhante ao Ant Group, o Deepseek, com seu modelo R1, demonstrou que é possível alcançar desempenho comparável ao do Chat GPT da OpenAI usando hardware mais antigo e uma fração do orçamento.
Implicações mais amplas para o mercado global de IA
A inovação anunciada pelo Ant Group pode ter implicações de longo alcance para o mercado global de IA. Uma guerra de preços entre fornecedores de IA vem ocorrendo na China há meses. O estopim foi o lançamento da "V2", antecessora da atual IA da DeepSeek, a "V3". Em resposta, Alibaba e outras empresas de tecnologia, como Baidu e Tencent, reduziram os preços de seus respectivos programas de IA em até 97%.
Pressão sobre preços e otimização em um contexto global
A pressão sobre os preços no setor de IA não se limita à China. Empresas ocidentais como o Google também começaram a otimizar seus modelos de IA e a reduzir os preços. Por exemplo, em setembro de 2024, o Google reduziu os preços do seu modelo Gemini 1.5 Pro para tokens de entrada e saída em mais de 50%.
Os desenvolvimentos no Ant Group e em outras empresas chinesas podem reforçar ainda mais essa tendência global. Particularmente interessante é o fato de que os modelos mais econômicos não são necessariamente menos poderosos. O Google, por exemplo, relata melhorias significativas de desempenho em seus modelos otimizados, especialmente em matemática (melhoria de 20%), contexto longo e visão computacional.
Mais um ponto de virada no desenvolvimento da IA vindo da China?
A inovação anunciada pelo Ant Group pode marcar um ponto de virada significativo no desenvolvimento da IA. A capacidade de treinar modelos de IA poderosos com chips mais acessíveis pode desafiar o domínio da Nvidia no mercado de chips de IA e acelerar a democratização das tecnologias de IA.
Este desenvolvimento também demonstra como as empresas podem fortalecer sua posição em um ambiente de mercado dinâmico e desafiador por meio de abordagens inovadoras e parcerias estratégicas. Utilizar uma base diversificada de chips pode ser uma maneira de superar os desafios das cadeias de suprimentos globais, reduzindo simultaneamente os custos de desenvolvimento.
Resta saber se outras empresas seguirão o exemplo do Ant Group e desenvolverão estratégias semelhantes. A capacidade de treinar modelos de IA de forma economicamente viável pode ser uma vantagem competitiva crucial em um mercado cada vez mais competitivo e, em última análise, permitir o acesso às tecnologias de IA para uma gama mais ampla de organizações e aplicações.
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