Nvidia: Jensen Huang diz que DeepSeek rodar em chips da Huawei é ameaça aos EUA

A migração da DeepSeek do ecossistema da Nvidia para os chips da Huawei não é, para os EUA, uma história local sobre uma desenvolvedora chinesa, mas o risco de perder uma alavanca essencial de influência sobre o mercado global de IA. Foi assim que o CEO da Nvidia, Jensen Huang, descreveu a situação: se modelos chineses fortes passarem a ser otimizados não para a pilha americana, mas para a chinesa, as consequências serão estratégicas. No podcast do Dwarkesh, Huang afirmou que esse cenário seria um "resultado terrível" para os EUA.

O motivo é a preparação da DeepSeek para lançar o V4, um novo modelo base multimodal que deve ser apresentado, segundo as expectativas, até o fim de abril de 2026. De acordo com as publicações, o modelo deve rodar no processador Huawei Ascend 950PR. É importante distinguir treinamento de inferência: o modelo pode ter sido treinado em um conjunto de aceleradores e atender as requisições dos usuários em outro. Essa segunda parte é hoje o principal campo do experimento.

A ameaça central para a Nvidia, e de forma mais ampla para a política tecnológica americana, não está só no hardware, mas na pilha de software. A DeepSeek passou vários meses reescrevendo o código base para o CANN, o ambiente de software da Huawei, e com isso se afastou do mundo CUDA, que a Nvidia construiu por quase duas décadas. Até agora, nem mesmo as restrições ao envio de chips para a China quebravam totalmente a dependência: se os laboratórios escreviam código para CUDA, continuavam presos ao ecossistema americano. A mudança para o CANN é uma tentativa de romper esse elo e montar uma infraestrutura paralela em que a Nvidia não seja uma camada obrigatória.

Para a DeepSeek, é a continuação lógica da estratégia anterior. O modelo V3, lançado no fim de 2024, foi treinado em 2048 aceleradores Nvidia H800, chips criados especificamente para o mercado chinês e que depois também foram proibidos. Em seguida, a empresa mostrou o R1, um modelo de raciocínio que conseguiu competir com sistemas americanos bem mais caros. Se o V4 for bem-sucedido no Huawei Ascend, será mais uma demonstração de que um laboratório chinês consegue criar modelos fortes não só mais baratos, mas também com menor dependência do hardware americano.

Em desempenho puro, a Huawei ainda fica atrás. O Ascend 910C, geração anterior, entregava cerca de 60% do desempenho da Nvidia H100 em tarefas de inferência, e a H100 já não é o melhor acelerador da linha da Nvidia. Segundo estimativas do artigo, os chips americanos são hoje cerca de cinco vezes mais potentes que os equivalentes chineses, e até 2027 a diferença pode chegar a dezessete vezes. A Huawei planeja entregar cerca de 750 mil chips de IA em 2026, mas, somados, isso representa apenas 3–5% do poder de computação total da Nvidia.

Ainda assim, o que preocupa Huang não é a diferença atual, mas a trajetória: a China pode compensar um hardware mais fraco com a escala de seus recursos energéticos, o número de pesquisadores e a qualidade da otimização. Isso já apareceu no caso do DeepSeek R2. O modelo foi adiado várias vezes por problemas no treinamento em hardware da Huawei e, no fim, a empresa precisou voltar aos aceleradores da Nvidia para treinar, deixando os chips chineses principalmente para inferência. O episódio mostra que, no treinamento pesado, a diferença ainda é real.

Mas o valor comercial não surge apenas na etapa de treinamento. Se a inferência na Huawei se mostrar estável o bastante e economicamente razoável, o mercado pode aceitar um esquema em que os aceleradores americanos deixam de ser obrigatórios, ao menos do lado da operação.

Nesse contexto, o paradoxo das restrições de exportação fica evidente. A Nvidia retomou a produção dos H200, mais potentes, para o mercado chinês, mas, segundo a empresa, o lado chinês bloqueia a importação para proteger o fabricante doméstico, a Huawei. O diretor financeiro da Nvidia disse antes que a empresa, na prática, não obteve vendas de H200 na China. Ao mesmo tempo, aumenta a pressão política nos EUA: parlamentares discutem se devem incluir DeepSeek, Moonshot AI e MiniMax na lista de restrições à exportação. Ou seja, medidas pensadas para frear a China podem acelerar a montagem de uma pilha de IA própria.

Para o mercado, isso muda a própria lógica da concorrência. A questão já não é apenas quem tem os chips mais rápidos, mas quem controla o ambiente padrão de desenvolvimento e implantação de modelos. Se a DeepSeek provar que um grande sistema multimodal pode rodar de forma competitiva em Huawei Ascend e CANN, vários pilares da vantagem americana ficarão sob pressão ao mesmo tempo: a dependência mundial do CUDA, os argumentos a favor do controle de exportações e o hábito de construir infraestrutura de IA em torno da Nvidia por padrão.

É isso, ao que parece, que Huang teme: não a derrota de hoje, mas um cenário em que a alternativa chinesa deixa de ser experimento e vira rota de trabalho para toda a indústria.