Numa teleconferência com investidores, o presidente da DeepSeek, Liang Wenfeng, desafia o domínio da Nvidia: o hardware da Huawei deverá substituir totalmente os sistemas GB300.
O fundador e CEO da DeepSeek, Liang Wenfeng, pronunciou-se de forma invulgarmente clara, numa conversa com investidores, sobre a recuperação da China no contexto do poder de computação e sobre a Nvidia:
Estou bastante otimista no que diz respeito ao poder de computação nacional – neste ponto, a Nvidia está a cavar a sua própria cova.
Huawei 950 contra Nvidia GB300: a análise do presidente da DeepSeek
Mais concretamente, Wenfeng afirma que o «Atlas 950 SuperPoD» da Huawei – um chamado «supernó», ou seja, um conjunto estreitamente interligado de vários aceleradores – pode substituir totalmente os racks «GB200» e «GB300» da Nvidia em termos de desempenho e preço. O preço seria mais elevado, mas dentro de limites razoáveis: quer seja 50, 100 ou mesmo 200 por cento mais caro, isso acaba por não ter importância, segundo Wenfeng.
No entanto, é ele próprio que revela o senão: para igualar o desempenho de uma GPU da Nvidia, seriam necessários quatro chips da Huawei, e a empresa estaria cerca de dois anos atrasada.
- Quatro Huawei 950 equivaleriam a um GB300 – com a mesma latência e o mesmo leque de tarefas, segundo Wenfeng.
- O supernó da Huawei deverá entrar em funcionamento no terceiro ou quarto trimestre de 2026; o GB200 da Nvidia chegou ao mercado no terceiro trimestre de há dois anos.
A lacuna computacional da China: por que razão os EUA estão à frente
Wenfeng atribui a diferença em relação aos EUA aos recursos, e não ao pessoal – a escassez de talentos resultaria, em primeiro lugar, do défice computacional. Segundo o diretor da DeepSeek, os maiores modelos de IA atuais ativam cerca de 800 mil milhões de parâmetros em simultâneo, enquanto os modelos chineses ativam apenas cerca de 10 mil milhões – um atraso de uma ordem de grandeza.
Transcrição completa da teleconferência de Wenfeng com os investidores. Aqui, ele mostra-se muito mais enérgico. Insiste que o código aberto é *a* prioridade. Se não estiver de acordo, vá comprar mais ações da Zhipu.
E, fundamentalmente, afirma que a moderação é *a única forma de sobreviver*. Os laboratórios que pretendem dominar o mundo serão eliminados. https://t.co/tTCa83rxak pic.twitter.com/XhqVm3zuMK— Teortaxes▶️ (Fã incondicional do DeepSeek no Twitter 2023 – ∞) (@teortaxesTex) 23 de julho de 2026
Para treinar um modelo desta envergadura, seriam necessários, segundo Wenfeng, cerca de 50 000 GB300 ou aproximadamente 200 000 Huawei 950 – sem contar com a investigação. A Huawei disponibiliza atualmente à DeepSeek capacidade para cerca de 16 000 aceleradores; o estrangulamento reside na produção da Huawei.
Vantagem em declínio: CUDA e o argumento do TileLang
A vantagem frequentemente citada da Nvidia é a plataforma de software «CUDA», à qual muitos programadores de IA estão ligados. É precisamente esta vantagem que Wenfeng vê a desaparecer: a IA já é capaz de escrever por si própria o código necessário; a isto acrescenta-se uma ferramenta própria chamada «TileLang», com a qual é possível recriar o ecossistema da Nvidia.
Como prova, ele cita o seu próprio modelo «V3»: embora o modelo funcionasse em hardware da Nvidia, durante o treino desligava-se do ambiente de software da Nvidia – através de um compilador TileLang escrito por si próprio. Os chips especializados para IA tornavam a vantagem da CUDA cada vez mais irrelevante, segundo a sua tese.
