A Alibaba (BABA; BABA34) deu um novo passo na corrida global pela inteligência artificial ao lançar, nesta quinta-feira (6), um modelo que promete competir com o DeepSeek-R1, a solução de alta performance da startup chinesa.
A inovação gerou uma reação positiva nos mercados: as ações da Alibaba subiram 8,39% na Bolsa de Hong Kong, alcançando o maior valor em 52 semanas. Nos Estados Unidos, os papéis negociados em Nova York também avançaram 2,5% no pré-mercado.
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Alibaba e a inteligência artificial
A movimentação da Alibaba surge em um momento importante em que o mercado de inteligência artificial vive uma fase de grandes transformações. Até o início de 2024, a OpenAI era a líder absoluta, com seus modelos avançados dominando o cenário. No entanto, a DeepSeek desafiou essa hegemonia ao provar que é possível criar IA de alto desempenho a um custo muito mais baixo.
Com o lançamento do QwQ-32B, a Alibaba não apenas entra na disputa, mas também estabelece um novo padrão de eficiência, tornando a competição mais intensa e ampliando as possibilidades no universo da inteligência artificial.
O modelo QwQ-32B, conforme anunciado pela empresa, conta com 32 bilhões de parâmetros. Para efeito de comparação, o R1 da DeepSeek possui impressionantes 671 bilhões de parâmetros. Esse modelo da Alibaba pode ser acessado através do chatbot Qwen Chat.
Na última semana, a empresa também revelou que planeja investir pelo menos US$ 53 milhões em IA nos próximos três anos, um valor que, segundo a Alibaba, superará o montante destinado à IA e à computação em nuvem na última década.
Além de investir no desenvolvimento de sua própria tecnologia, a chinesa também firmará uma parceria estratégica com a Apple, com o objetivo de oferecer serviços de IA nos iPhones na China.
O impacto da DeepSeek
O sucesso do modelo DeepSeek-R1, que teve um custo de treinamento consideravelmente menor do que os modelos ocidentais, questionou a liderança da OpenAI e o domínio de gigantes como Microsoft e Google. Esse cenário motivou empresas como a Alibaba a investirem em modelos mais eficientes e acessíveis, atendendo à crescente demanda por IA que consome menos recursos computacionais.
Esse movimento está acelerando uma nova fase da IA. Enquanto, anteriormente, o foco estava no treinamento de modelos gigantescos, o novo desafio passa a ser a redução de custos na inferência — ou seja, no processo de usar IA para tomar decisões em tempo real. Essa mudança de foco tem o potencial de remodelar o mercado e impulsionar a adoção em larga escala dessa tecnologia.
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