DeepSeek desenvolve chip próprio de IA enquanto relatos sobre financiamento apontam para expansão maior da infraestrutura

Um chip de inferência voltado a controlar os custos de computação

A DeepSeek está desenvolvendo seu próprio chip de inteligência artificial para inferência, o processo de gerar respostas com modelos treinados, segundo relatos que citam três pessoas familiarizadas com o projeto. O trabalho estaria em andamento há cerca de um ano, enquanto a desenvolvedora chinesa de IA recruta engenheiros de semicondutores e discute requisitos de produção com empresas de design de chips, fabricantes de semicondutores e fornecedores de memória.

O objetivo imediato é reduzir a dependência da Nvidia e da Huawei, os dois fornecedores cujos processadores a DeepSeek usou para desenvolver e operar seus sistemas. O projeto ainda está em estágio inicial. A DeepSeek não o confirmou publicamente, e não foram anunciados parceiros de fabricação, cronograma de produção ou especificações do chip.

O esforço em hardware surge ao mesmo tempo que relatos sobre uma expansão muito maior da infraestrutura. Uma reportagem descreve um data center planejado com pelo menos 160.000 chips de IA da Huawei, enquanto as informações sobre financiamento vão de uma proposta inicial de captação de US$ 7 bilhões a uma rodada posterior que poderia chegar perto de US$ 15 bilhões. Esses relatos descrevem diferentes etapas de financiamento e não devem ser tratados como uma única transação confirmada.

Um processador próprio ampliaria o foco da DeepSeek em tornar a operação de IA menos cara. Os modelos DeepSeek-V3 e R1 chamaram atenção para a capacidade da empresa de oferecer sistemas competentes com ênfase na eficiência computacional. Desenvolver hardware traz um desafio diferente: a DeepSeek precisaria transformar essa estratégia de eficiência em um processador que possa ser fabricado, tenha suporte de software e opere de forma confiável em larga escala.

Por enquanto, trata-se de um projeto de desenvolvimento, não de uma substituição dos equipamentos existentes. Sua importância está na direção dos gastos e do esforço de engenharia da DeepSeek, não em um desempenho de chip já demonstrado nem em uma perda imediata de negócios para seus fornecedores.

Por que a DeepSeek está mirando a inferência

O chip proposto foi pensado principalmente para inferência, e não para treinamento. O treinamento cria ou atualiza um modelo processando grandes volumes de dados. A inferência ocorre depois, sempre que um usuário envia uma pergunta e o modelo treinado gera uma resposta.

Essa diferença importa do ponto de vista financeiro. O treinamento pode envolver períodos concentrados de computação intensiva, enquanto um serviço popular precisa continuar respondendo a solicitações ao longo do dia. O custo contínuo depende de quanto trabalho cada processador consegue realizar, quanta eletricidade consome e com que regularidade o sistema permanece disponível.

A computação pode representar mais da metade das despesas de muitas empresas de IA, embora a DeepSeek não tenha divulgado uma discriminação comparável dos próprios custos. A demanda crescente por seus modelos tornou a infraestrutura uma de suas maiores despesas operacionais. Um processador projetado para as cargas de trabalho reais de atendimento da empresa poderia reduzir o custo de cada resposta.

Ainda não há evidências públicas de que o chip proposto proporcionará essa economia. Uma comparação adequada teria de levar em conta custos de fabricação, memória, eletricidade, desenvolvimento de software e o número de solicitações que o sistema consegue processar em uma velocidade aceitável. Um processador mais barato não significa necessariamente um serviço mais barato se exigir mais equipamentos ou executar o modelo com menos eficiência.

O projeto também não deve ser interpretado como um plano para substituir todos os processadores usados pela DeepSeek. Um chip projetado para responder a solicitações pode deixar a empresa dependente de outros hardwares para treinar novos modelos e executar tarefas não compatíveis com seu próprio projeto.

A Huawei continua no centro da expansão

A DeepSeek depende de hardware tanto da Nvidia quanto da Huawei, e relatos apontam para uma mudança recente em favor da Huawei. Uma versão de seu modelo V4 lançada no início de 2026 foi desenvolvida com base nos processadores Ascend da Huawei. Outra reportagem situa os lançamentos de prévia do V4-Pro e do V4-Flash em abril.

O plano relatado para um data center com pelo menos 160.000 chips de IA da Huawei sugere que a compra de processadores existentes e o desenvolvimento de hardware próprio estão avançando em paralelo. Isso é compatível com o estágio inicial do projeto do chip: a DeepSeek ainda precisa de equipamentos para atender aos usuários enquanto seus engenheiros trabalham em um projeto que ainda não chegou à produção confirmada.

A posição da Huawei faz com que o assunto vá além da Nvidia. Uma estimativa de mercado aponta que o mercado chinês de chips de IA domésticos vale cerca de US$ 50 bilhões e que a Huawei detém aproximadamente metade dele. Com base nesses números, a participação da Huawei seria de cerca de US$ 25 bilhões. Trata-se de uma estimativa ampla do mercado, não de uma medida das compras da DeepSeek nem de uma previsão da receita que seu chip poderia substituir.

Um projeto bem-sucedido poderia dar à DeepSeek mais controle sobre sua capacidade computacional e reduzir as compras de ambos os fornecedores. Isso não significa necessariamente que o chip seria vendido a outras empresas. Nenhuma estratégia de vendas comerciais foi divulgada, e um processador desenvolvido para as cargas de trabalho internas da DeepSeek poderia continuar sendo uma ferramenta de uso próprio.

O esforço ocorre após o impulso mais amplo dos chips chineses de IA descrito em outubro de 2025, quando a Huawei, a Alibaba e outras desenvolvedoras nacionais ampliavam as alternativas à Nvidia. A iniciativa atribuída à DeepSeek acrescenta uma desenvolvedora de modelos a essa competição, com requisitos de hardware moldados pelo serviço que ela opera.

O projeto é apenas o primeiro desafio

Segundo relatos, a DeepSeek ampliou a contratação de profissionais de arquitetura de chips, verificação e habilitação de software. Essas funções cobrem partes distintas do processo. Os arquitetos decidem como o processador executa suas tarefas. Os engenheiros de verificação conferem se o projeto funciona corretamente. Os engenheiros de software tornam possível que modelos e aplicativos usem o hardware.

Segundo relatos, a empresa também conversou com empresas de design de chips, fabricantes de semicondutores e fornecedores de memória. Uma fabricante de semicondutores produz processadores a partir do projeto de outra empresa. Os fornecedores de memória oferecem componentes que armazenam dados dos modelos e os transferem ao processador com rapidez suficiente para manter o sistema funcionando com eficiência.

Essas conversas não comprovam que a DeepSeek garantiu capacidade de produção. Nenhuma fabricante de semicondutores ou parceira de fabricação foi confirmada. Também não foi anunciada uma data para o tape-out, etapa em que um projeto de chip concluído é enviado para fabricação.

Passar da arquitetura ao tape-out e, depois, à produção em massa costuma levar bem mais de um ano, e desenvolver um processador de IA competitivo pode levar anos. Mesmo após a chegada das primeiras amostras, a empresa precisaria testá-las, corrigir defeitos e estabelecer uma produção confiável. O software também precisaria estar pronto antes de o chip assumir uma parte substancial do tráfego do serviço.

As restrições de exportação dos EUA complicam esse processo. Relatos apontam limites ao acesso da China aos processadores mais avançados da Nvidia, à fabricação avançada de chips no exterior e à memória de alta largura de banda. Esse tipo de memória fornece dados nas altas velocidades exigidas pelos processadores de IA. Restrições que afetem a fabricação ou a memória podem limitar o desempenho de um projeto finalizado ou atrasar sua implantação.

Relatos sobre financiamento descrevem etapas diferentes

As informações sobre financiamento exigem cuidado especial. O relato inicial diz que a DeepSeek buscava sua primeira rodada de financiamento externo, com meta de cerca de US$ 7 bilhões e avaliação entre US$ 52 bilhões e US$ 59 bilhões. Naquele momento, o investimento externo foi apresentado como uma mudança em relação à relutância anterior da empresa em aceitá-lo.

Um relato separado afirma que essa primeira rodada já havia sido concluída em junho, com captação de aproximadamente US$ 7,4 bilhões e avaliação superior a US$ 50 bilhões. Em seguida, descreve uma nova rodada que busca pelo menos US$ 12 bilhões, podendo chegar perto de US$ 15 bilhões, depois de uma meta inicial de cerca de US$ 7,5 bilhões com avaliação próxima de US$ 75 bilhões.

Os relatos, portanto, divergem tanto sobre a situação da primeira rodada quanto sobre o volume do financiamento em discussão. Eles podem refletir desdobramentos sucessivos, mas a DeepSeek não esclareceu publicamente as diferenças. A proposta de rodada de US$ 7 bilhões não deve ser apresentada como ainda pendente sem mencionar o relato posterior de que uma transação foi concluída.

Segundo o relato sobre a rodada posterior, de maior porte, a fabricante de baterias CATL e a Tencent contribuirão com as maiores parcelas. A reportagem também afirma que a DeepSeek planeja se reestruturar para uma oferta pública inicial no início de 2027, após a conclusão do financiamento. A CATL não quis comentar, enquanto a Tencent e a DeepSeek não responderam.

Esses planos relatados abririam espaço para gastos com data centers, processadores e a equipe de engenharia necessária para desenvolver um chip próprio. Eles não estabelecem quanto dinheiro seria destinado ao projeto do chip. Não foram divulgados orçamento, alocação de investidores ou cronograma confirmado para a abertura de capital.

Como os acontecimentos relatados se encaixam

As reportagens situam o projeto do chip ao lado dos lançamentos de modelos e dos planos de financiamento, mas várias datas são aproximadas. A sequência mais clara distingue os acontecimentos relatados das propostas ainda não confirmadas:

• 2024: O fundador Liang Wenfeng descreveu os controles de exportação de chips como um desafio real em uma entrevista.
• Cerca de um ano antes das reportagens sobre o chip: A DeepSeek teria iniciado o projeto de desenvolvimento e as conversas com possíveis parceiros de design, fabricação e memória.
• Abril de 2026: Um relato sobre financiamento situa em abril os lançamentos de prévia do V4-Pro e do V4-Flash. Uma reportagem separada descreve uma versão do V4 baseada nos processadores Ascend da Huawei no início de 2026.
• Junho: O relato posterior sobre financiamento afirma que a DeepSeek concluiu sua primeira rodada de investimento externo, captando cerca de US$ 7,4 bilhões com avaliação superior a US$ 50 bilhões.
• Início de 2027: A DeepSeek estaria considerando uma oferta pública inicial após uma nova rodada de financiamento e uma reestruturação.

Essa sequência não inclui uma data para a produção do chip. A DeepSeek não anunciou um protótipo, uma etapa de tape-out ou um lançamento. A intenção relatada de abrir capital no início de 2027 é um plano financeiro, não um prazo para o processador.

Essa distinção também evita confundir o avanço dos modelos com o avanço do hardware. Um modelo funcionando em processadores da Huawei demonstra trabalho nessa plataforma; não demonstra que o silício próprio da DeepSeek está pronto.

O que isso significa para a Nvidia e o mercado de chips

Segundo relatos, as ações da Nvidia caíram cerca de 0,5% nas negociações antes da abertura do mercado após a notícia do projeto. Foi uma reação modesta do mercado, não uma evidência de mudança mensurável nos pedidos ou na receita. Como não há um chip pronto para implantação, qualquer efeito comercial continua sendo uma possibilidade futura.

O esforço da DeepSeek se insere em um movimento mais amplo de desenvolvedoras de IA em direção a hardware próprio. Relatos também descrevem um chip de inferência da OpenAI desenvolvido com a Broadcom e trabalhos exploratórios com chips na Anthropic. O incentivo comum é obter mais controle sobre o custo recorrente da operação de modelos, embora esses projetos difiram em maturidade e acesso à fabricação.

A DeepSeek enfrenta uma restrição adicional: ter um projeto próprio não eliminaria os limites sobre como ele pode ser fabricado nem sobre as memórias a que a empresa pode ter acesso. Reduzir a dependência da Nvidia ainda poderia deixar a empresa dependente de fornecedores externos para fabricação, memória e outros componentes.

Os próximos avanços relevantes seriam a confirmação de um parceiro de fabricação, detalhes da arquitetura do chip, progresso rumo ao tape-out e evidências de desempenho com os modelos da DeepSeek. A conclusão do financiamento esclareceria os recursos disponíveis. Nenhum desses marcos de hardware tem data anunciada.

A conclusão mais sólida é, portanto, mais restrita do que a ideia de uma virada competitiva imediata. Segundo relatos, a DeepSeek está tentando controlar mais da infraestrutura por trás de seus serviços de IA, enquanto continua dependendo de fornecedores estabelecidos. A possibilidade de reduzir custos dependerá do sistema final, não apenas de quem é dono do projeto do processador.

Pontos principais

• Segundo relatos, a DeepSeek está desenvolvendo um chip de inferência após cerca de um ano de trabalho, mas não confirmou o projeto publicamente.
• O esforço poderia reduzir a dependência tanto da Nvidia quanto da Huawei. Nenhuma fabricante de semicondutores, parceira de produção ou data de lançamento foi anunciada.
• As restrições de exportação que afetam a fabricação avançada e a memória de alta largura de banda podem limitar o desempenho do projeto ou atrasá-lo.
• Os relatos sobre financiamento descrevem uma proposta inicial de captação de US$ 7 bilhões, uma rodada de US$ 7,4 bilhões que teria sido concluída e uma rodada posterior que poderia chegar perto de US$ 15 bilhões.
• Um plano separado de expansão inclui pelo menos 160.000 chips de IA da Huawei e a intenção relatada de abrir capital no início de 2027.
• Ainda não há benchmarks públicos nem marcos de produção que comprovem que o chip da DeepSeek pode reduzir o custo de operação de seus modelos.