O que é DeepSeek AI? O modelo aberto que está revolucionando o mundo das criptomoedas.
Um aplicativo gratuito de uma startup chinesa pouco conhecida fez o que nenhuma crise das criptomoedas jamais conseguiu. Em um único dia, ele apagou US$ 589 bilhões das ações da Nvidia , a maior perda em um único dia para qualquer empresa na história do mercado de ações dos EUA. E não parou por aí. O Bitcoin caiu 7%, mais de US$ 300 bilhões evaporaram do mercado total de criptomoedas e os chamados tokens de IA foram os que sofreram a maior queda.
O aplicativo era o DeepSeek. O modelo por trás dele, o DeepSeek R1, era um modelo de IA aberto e barato, bom o suficiente para abalar a premissa que sustentava tanto o mercado de IA quanto uma parte significativa das criptomoedas: a de que construir inteligência artificial robusta exige uma enorme quantidade de chips caros. Este guia explica o que é, de fato, a IA DeepSeek, como ela consegue tanto com tão pouco, como se compara ao ChatGPT e por que causou um impacto tão grande nos tokens de IA que ainda se faz sentir.
O que é DeepSeek AI e quem a criou?
DeepSeek é um laboratório chinês de inteligência artificial, mas não começou como tal. Surgiu de um fundo de hedge, e essa história explica quase tudo sobre seu funcionamento.
De um fundo de hedge quantitativo a um laboratório de IA
A DeepSeek foi fundada em 17 de julho de 2023, em Hangzhou, China, por Liang Wenfeng. Liang já dirigia a High-Flyer, um fundo de hedge quantitativo que negociava nos mercados usando aprendizado de máquina e havia acumulado um grande conjunto de GPUs da Nvidia para esse fim. Quando esses chips não estavam ocupados negociando, ele os direcionava para modelos de linguagem. Assim, a DeepSeek começou com computação barata, uma equipe de pesquisadores e nenhuma pressão de investidores para buscar o maior modelo possível. Manteve-se enxuta, com apenas cerca de 160 funcionários, e aprendeu a extrair resultados do hardware. Eficiência não era apenas um slogan de marketing. Era a cultura da empresa. Há uma ironia que vale a pena notar. A High-Flyer havia acumulado esses chips em parte antecipando os controles de exportação dos EUA, que posteriormente impediram a China de adquirir as melhores GPUs da Nvidia. Forçados a fazer mais com chips mais fracos e em menor quantidade, os engenheiros da DeepSeek se tornaram muito bons em frugalidade, e essa restrição se tornou a vantagem.
A família de modelos: V3, R1 e V4
O DeepSeek é lançado rapidamente. O DeepSeek Coder chegou no final de 2023, o V2 em maio de 2024 e o revolucionário DeepSeek V3 em dezembro de 2024. Em seguida, veio o DeepSeek R1 em 20 de janeiro de 2025, o modelo de raciocínio que deu o pontapé inicial. Em abril de 2026, o laboratório apresentou uma prévia do DeepSeek V4, com as versões V4-Pro e V4-Flash, mais leves, elevando as janelas de contexto para quase um milhão de tokens. Cada lançamento seguiu a mesma estratégia: alcançar o limite, cobrar uma fração do preço e disponibilizar os pesos gratuitamente.
Pesos abertos, a API e deepseek.com
Essa última parte é importante. Desde a versão R1, os modelos do DeepSeek são distribuídos sob a licença permissiva MIT como downloads de código aberto no Hugging Face e no GitHub. Qualquer pessoa pode baixá-los, inspecioná-los, ajustá-los ou executá-los em sua própria máquina. Você também pode usar o chatbot gratuitamente em deepseek.com ou integrar-se à API do DeepSeek por um custo irrisório. Códigos abertos combinados com uma API barata formam uma combinação rara, e é o motor por trás dessa disrupção.
Como o DeepSeek R1 e V3 realmente funcionam
A reputação do DeepSeek se baseia em um fato simples e incômodo para seus concorrentes: ele se equipara a modelos muito maiores e muito mais caros, consumindo muito menos poder computacional. O segredo está na arquitetura — não em mágica.
Combinação de especialistas e inferência eficiente
O DeepSeek V3 possui 671 bilhões de parâmetros, mas não os utiliza todos simultaneamente. Trata-se de um modelo de mistura de especialistas, portanto, para qualquer token específico, ele ativa apenas cerca de 37 bilhões de parâmetros, o pequeno número de "especialistas" relevantes para a tarefa. O laboratório combinou isso com atenção latente multi-cabeças, um método que comprime a memória durante a inferência. O resultado é um modelo gigante que funciona como um modelo pequeno. Menos memória, menos consumo de energia, menor custo por resposta. Para um concorrente que gastou bilhões presumindo que maior sempre significa mais caro, essa é uma prova de conceito indesejável.
R1, raciocínio e cadeia de pensamento
O DeepSeek R1 adicionou um segundo truque: ele pensa em voz alta. Assim como o o1 da OpenAI, é um modelo de raciocínio que resolve problemas passo a passo, usando uma linha de pensamento linear antes de responder. É por isso que ele tem um desempenho tão bom em tarefas difíceis. O R1 atingiu 97,3% no benchmark MATH-500 e 79,8% no AIME 2024, e resolveu 49,2% dos problemas reais do GitHub no SWE-bench , colocando-o lado a lado com os melhores modelos da OpenAI na época.
A alegação de custo de treinamento de US$ 5,6 milhões, detalhada.
Eis o número que viralizou na internet. O próprio artigo da DeepSeek afirmava que o treinamento final da versão 3 custou cerca de US$ 5,58 milhões em tempo de GPU. Comparado aos US$ 100 milhões amplamente citados para o GPT-4, parecia uma humilhação. Mas leia as entrelinhas. Esse valor cobre apenas o treinamento final, não a pesquisa, os experimentos fracassados ou os próprios chips. Analistas da SemiAnalysis estimaram que o gasto real da DeepSeek com hardware foi bem superior a US$ 500 milhões. A manchete era precisa e enganosa ao mesmo tempo, e é exatamente por isso que se espalhou tanto.
| Modelo DeepSeek | Lançado | Tipo | Notas |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 | Dezembro de 2024 | Mestrado em Direito (LLM) | 671B parâmetros, 37B ativos, MIT |
| DeepSeek R1 | Janeiro de 2025 | Raciocínio | Peso livre, rivalizou com o OpenAI o1 |
| DeepSeek V4 | Abril de 2026 | Família MoE | V4-Pro e V4-Flash, contexto de aproximadamente 1M |
DeepSeek AI vs ChatGPT, Claude e Gemini
Então, o DeepSeek é melhor que o ChatGPT? Depende das suas necessidades. Em matemática, programação e raciocínio puro, ele se equipara aos melhores modelos da OpenAI e da Anthropic. Onde fica devendo é no refinamento, na entrada multimodal e na confiabilidade. Os principais modelos do DeepSeek são focados principalmente em texto, enquanto o ChatGPT lida com imagens, voz e vídeo. A prosa da OpenAI ainda é mais fluida para a escrita cotidiana. O Gemini do Google fica em um meio-termo, forte em multimodalidade e busca, mas mais fraco em acesso aberto. E para muitas empresas ocidentais, o fator decisivo não é um benchmark, mas sim a confiança: um modelo treinado e hospedado na China carrega um estigma que um hospedado nos EUA não carrega.
Depois, há a questão do preço, onde a diferença não é tão grande. A tabela abaixo ilustra bem isso, e é por isso que os desenvolvedores continuam migrando suas cargas de trabalho para a API da DeepSeek.
| Modelo | Entrada / 1 milhão de tokens | Pesos livres | Multimodal |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | ~$0,28 | Sim (MIT) | Não |
| GPT-5.2 (OpenAI) | Aproximadamente US$ 1,75 | Não | Sim |
| Claude (Antrópico) | Nível Premium | Não | Sim |
Para processamento de texto e código em larga escala, o DeepSeek é aproximadamente seis vezes mais econômico em termos de entrada do que o GPT-5.2. Além disso, como os pesos são abertos, você pode ignorar completamente a API e executá-lo localmente. Isso torna o DeepSeek uma opção notavelmente econômica e difícil de ser respondida por um laboratório fechado.
O momento DeepSeek que abalou o mundo das criptomoedas.
Marc Andreessen chamou isso de "o momento Sputnik da IA". Ele estava falando de orgulho nacional, mas os mercados interpretaram de forma mais fria — talvez o mais valioso na IA não seja, afinal, um estoque de chips.
US$ 589 bilhões desapareceram em um dia
Quando o DeepSeek alcançou o topo da App Store dos EUA em 27 de janeiro de 2025, com 16 milhões de downloads nos primeiros 18 dias, os investidores fizeram as contas ao contrário. Se um laboratório chinês conseguisse chegar à fronteira com uma fração do hardware necessário, a demanda futura pelos chips da Nvidia de repente pareceu mais incerta. As ações da Nvidia caíram cerca de 17% naquele dia e ela perdeu US$ 589 bilhões em valor de mercado , a maior queda em um único dia na história dos EUA. Todo o índice Nasdaq foi afetado.
Por que os tokens criptográficos de IA sofreram a maior queda?
As criptomoedas não escaparam ilesas. O Bitcoin caiu cerca de 7%, para aproximadamente US$ 97.750, e mais de US$ 300 bilhões deixaram o mercado total de criptomoedas. Mas a verdadeira carnificina ocorreu nos tokens de IA. A categoria caiu cerca de 9% no dia, contra aproximadamente 5% do mercado em geral, com a Render caindo 12,6% e a Fetch.ai cerca de 10%. O motivo é preocupante. Grande parte do valor dos tokens de IA se baseava na mesma narrativa da Nvidia: a IA consome muitos recursos computacionais, os recursos computacionais são escassos, então qualquer coisa que venda poder computacional ou GPUs é valiosa. O DeepSeek expôs essa fragilidade, e os tokens que mais se apoiavam nele foram os que mais sofreram. A queda em si não durou muito; em poucos dias, o Bitcoin recuperou a maior parte das perdas, enquanto analistas consideravam o pânico uma reação exagerada. Mas o setor de tokens de IA permaneceu instável por muito mais tempo, um sinal de que o mercado estava reavaliando toda a narrativa, e não apenas passando por uma tarde ruim.
Tokens criptográficos de IA após DeepSeek
Eis a reviravolta. O mesmo choque que abalou os tokens de IA também lhes forneceu um argumento de longo prazo. Se os modelos de ponta puderem ser baratos e abertos, as barreiras dos grandes laboratórios fechados diminuem, e a infraestrutura de IA aberta e resistente à censura começa a parecer mais valiosa, e não menos. Redes de computação descentralizadas como a Akash , redes de renderização como a Render e mercados de inteligência artificial como a Bittensor projetam um mundo onde a IA não está confinada a três empresas americanas. O DeepSeek tornou esse mundo mais próximo. A Bittensor, cujo token TAO recompensa uma rede de modelos de aprendizado de máquina concorrentes, é a aposta mais clara nessa ideia: um mercado para inteligência aberta em vez de um único cérebro corporativo. Se essas redes realmente podem fornecer IA de ponta ainda não foi comprovado, mas o DeepSeek transferiu o ônus da dúvida para os laboratórios fechados.
O mercado percebeu. Em maio de 2025, a Grayscale formalizou um setor dedicado de criptomoedas com IA, abrangendo 20 tokens com valor combinado de cerca de US$ 21 bilhões , um aumento de aproximadamente 4,7 vezes em relação aos US$ 4,5 bilhões do início de 2023. Mas cuidado. O lançamento também atraiu golpistas: em um único dia, mais de 75 tokens falsos da "DeepSeek" apareceram, e os investidores que os compraram perderam mais de US$ 100 milhões . A DeepSeek nunca lançou um token. Qualquer afirmação em contrário é uma armadilha.
O DeepSeek AI é seguro para usar? Proibições e privacidade
É aqui que a cautela se mostra essencial. Ao usar o aplicativo ou site oficial do DeepSeek, seus dados, incluindo suas interações, são enviados para servidores na China e tratados sob uma política de privacidade regida pela legislação chinesa. Diversos governos consideraram isso um problema. A Itália bloqueou o DeepSeek em 30 de janeiro de 2025 devido à proteção de dados. Mais de uma dúzia de estados americanos o proibiram em dispositivos oficiais até o início de 2025, e o Congresso americano apresentou o projeto de lei "No DeepSeek on Government Devices Act" (Lei para Proibir o DeepSeek em Dispositivos Governamentais). O modelo também reflete as regras de conteúdo chinesas, evitando ou suavizando tópicos politicamente sensíveis. Os métodos do DeepSeek também foram alvo de críticas. No início de 2020, a Anthropic acusou o laboratório de usar milhares de contas fraudulentas para coletar milhões de conversas do usuário Claude para treinamento, acusação que o DeepSeek contesta. A história do gênio econômico tem um lado controverso.
Nada disso torna a tecnologia em si insegura para uso. Como os pesos são abertos, um usuário ou empresa preocupada com a privacidade pode baixar o modelo e executá-lo localmente, sem que nenhum dado saia do prédio. O aplicativo hospedado é o risco. O modelo aberto é a saída de emergência.
Como usar o DeepSeek AI: implantação local
Você tem três maneiras de acessar. A mais fácil é o chatbot gratuito em deepseek.com ou o aplicativo móvel, adequado para perguntas casuais se a perda de privacidade não for um problema. A segunda é a API do DeepSeek, com um custo acessível que permite que desenvolvedores utilizem grandes volumes de dados; a documentação da API do DeepSeek orienta você na configuração, e o DeepSeek Coder é otimizado para programação. A terceira, e mais segura para trabalhos sensíveis, é a implantação local: baixe os pesos abertos do Hugging Face ou execute uma versão menor usando uma ferramenta como o Ollama em seu próprio hardware. O modelo é o mesmo, sem exposição de dados. Para perguntas casuais, o aplicativo gratuito é suficiente; para quem lida com dados privados ou regulamentados, a opção local compensa o esforço extra na configuração.
O que o DeepSeek significa para a IA e as criptomoedas
A lição duradoura da DeepSeek tem pouco a ver com a vitória da China em uma disputa. A verdadeira mudança é que a IA de ponta se tornou barata e aberta mais rápido do que qualquer um imaginava. Para os usuários comuns, isso significa ferramentas melhores a um custo menor. Para os laboratórios fechados, significa que a vantagem competitiva das GPUs é menor do que suas avaliações pressupõem. E para as criptomoedas, o impacto é duplo: os tokens de IA construídos com base na escassez sofreram um baque, enquanto aqueles que constroem infraestrutura de IA aberta e descentralizada ganharam um novo motivo para existir. Portanto, a verdadeira questão não é se a DeepSeek é boa. Ela claramente é. A questão é quem ainda lucrará quando a inteligência deixar de ser cara.
