Nvidia: Jensen Huang chamou o lançamento do DeepSeek em chips Huawei de ameaça aos EUA

A transição do DeepSeek do ecossistema da Nvidia para os chips da Huawei não é apenas uma história local para os EUA sobre um desenvolvedor chinês, mas um risco de perder a alavanca mais crítica de influência no mercado global de IA. É assim que o CEO da Nvidia, Jensen Huang, descreveu a situação: se poderosos modelos chineses começarem a se otimizar não para a pilha americana, mas para a chinesa, as consequências serão estratégicas. No podcast Dwarkesh, Huang afirmou que tal cenário seria um "resultado terrível" para os EUA.

A ocasião foi a preparação do DeepSeek para lançar V4 — um novo modelo de base multimodal esperado ser apresentado antes do final de abril de 2026. De acordo com relatos, o modelo deveria funcionar no processador Ascend 950PR da Huawei. No entanto, é importante distinguir entre treinamento e inferência: o modelo poderia ter sido treinado em um conjunto de aceleradores e servir requisições de usuários em outros.

A segunda parte agora parece ser o principal campo experimental. A ameaça chave para a Nvidia e, mais amplamente, para a política tecnológica americana está relacionada não apenas ao hardware em si, mas à pilha de software. O DeepSeek passou vários meses reescrevendo código base para CANN — ambiente de software da Huawei — e assim estava saindo do mundo CUDA, que a Nvidia vem construindo por quase duas décadas.

Mesmo até hoje, restrições à exportação de chips para a China não quebraram completamente a dependência: se laboratórios escreviam código para CUDA, eles ainda permaneciam presos ao ecossistema americano. Mudar para CANN significa uma tentativa de quebrar esse vínculo e construir infraestrutura paralela sem a Nvidia como uma camada obrigatória. Para o DeepSeek, esta é uma continuação lógica de sua estratégia anterior.

Seu modelo V3, lançado no final de 2024, foi treinado em 2048 aceleradores Nvidia H800 — chips especificamente criados para o mercado chinês e que também foram banidos posteriormente. Depois, a empresa apresentou R1, um modelo de raciocínio que poderia competir com sistemas americanos notavelmente mais caros. Se V4 provar ser bem-sucedido no Huawei Ascend, será a próxima demonstração: um laboratório chinês é capaz de construir modelos fortes não apenas mais barato, mas com menor dependência de equipamento americano.

Em termos de desempenho puro, a Huawei ainda está atrasada. O Ascend 910C, a geração anterior, oferecia aproximadamente 60% do desempenho do Nvidia H100 em tarefas de inferência, e H100 em si não é mais o melhor acelerador na linha da Nvidia. De acordo com estimativas no artigo, chips americanos são atualmente cerca de cinco vezes mais poderosos que contrapartes chinesas, e até 2027 o fosso pode aumentar para dezessete vezes.

A Huawei planeja fornecer cerca de 750 mil chips de IA em 2026, mas no total isso é apenas 3–5% da potência computacional agregada da Nvidia. Ainda assim, o que preocupa Huang não é o fosso atual, mas a trajetória: a China pode compensar hardware mais fraco pela escala de recursos energéticos, número de pesquisadores e qualidade de otimização. Isso já se manifestou no DeepSeek R2.

O modelo foi adiado várias vezes devido a problemas ao treinar em equipamento Huawei, e finalmente a empresa teve que retornar aos aceleradores Nvidia para treinamento, deixando chips chineses principalmente para inferência. Este episódio mostra que em treinamento pesado o fosso ainda é real. Mas o valor comercial surge não apenas na fase de treinamento.

Se a inferência na Huawei provar ser estável o suficiente e economicamente sólida, o mercado poderia aceitar um esquema em que aceleradores americanos deixem de ser obrigatórios pelo menos no lado da implantação. Nesse contexto, o paradoxo das restrições de exportação é particularmente marcante. A Nvidia retomou a produção de chips H200 mais poderosos para o mercado chinês, mas de acordo com a empresa, o lado chinês está bloqueando sua importação, protegendo seu produtor doméstico na forma da Huawei.

O CFO da Nvidia afirmou anteriormente que a empresa efetivamente não recebeu vendas de H200 na China. Simultaneamente, a pressão política está se intensificando nos EUA: legisladores estão discutindo se devem adicionar DeepSeek, Moonshot AI e MiniMax à lista de restrições de exportação. Acontece que medidas projetadas para desacelerar a China podem estar acelerando ainda mais a montagem do próprio stack de IA da China.

Para o mercado, isso significa uma mudança na própria lógica da competição. A questão não é mais apenas sobre quem tem os chips mais rápidos, mas sobre quem controla o ambiente padrão para desenvolver e implantar modelos. Se o DeepSeek provar que um grande sistema multimodal pode funcionar competitivamente no Huawei Ascend e CANN, vários pilares da vantagem americana estarão sob pressão: a dependência do mundo em CUDA, argumentos para controle de exportação e o hábito de construir infraestrutura de IA em torno da Nvidia por padrão.

Isso parece ser o que Huang teme — não a derrota de hoje, mas um cenário em que a alternativa chinesa deixa de ser um experimento e se torna um caminho padrão para toda a indústria.