Tencent afirma que chips de IA avançados são suficientes 'por gerações' apesar do risco de sanções dos EUA

A Tencent divulgou que tinha GPUs de alta o suficiente para treinar novos modelos de IA por anos, com o presidente da empresa afirmando que tinham "um estoque bastante forte de chips" que foram adquiridos anteriormente da Nvidia. 

Empresas chinesas, incluindo Tencent Holdings, Alibaba Group e ByteDance, fizeram pelo menos US$ 16 bilhões em pedidos de chips de servidor H20 da Nvidia nos primeiros três meses do ano – antes que o controle de exportação fosse imposto ao chip em abril.

O bloqueio dos EUA ao fluxo das GPUs mais avançadas para a China, decidido em 2022 pela administração Biden e depois ampliado por Trump, conseguiu desacelerar e complicar a ascensão tecnológica de Pequim. No entanto, o Prêmio Nobel de Economia Thomas Sargent disse: “A China tem muitos engenheiros realmente bons. Se os EUA cortarem completamente a China do acesso a chips… Você não pode impedir isso permanentemente.”

Lau diz que a Tencent e outras fabricantes chinesas de chips visam a autossuficiência 

Martin Lau, da Tencent, na chamada de resultados:
Treinamento de LLM é a próxima prioridade, exigindo chips de gama mais alta
Mesmo com um cluster menor, é possível obter um bom treinamento

Portanto, o estoque existente de chips de alta ponta deve ser suficiente 'para continuar nosso treinamento de modelos por mais algumas gerações'.

— Evelyn Cheng (@chengevelyn) de maio de 15, 2025

O presidente da Tencent apontou que realmente ajudou olhar para o estoque existente de chips de alta gama da empresa e disse Tencent que deve haver chips de alta gama suficientes para continuar o treinamento de modelos nos próximos anos. Lau observou que as cargas de trabalho de IA agêntica e cadeia de pensamento precisavam de mais GPUs, mas disse que a otimização de software também ofereceu à Tencent “bastante margem” para continuar melhorando a eficiência da inferência.

O fundador da Huawei, Ren Zhengfei, em fevereiro 17 disse ao presidente do PCCh, Xi Jinping, que a falta de produção doméstica de chips avançados e o impacto prejudicial das controles de exportação dos EUA foram aliviados graças aos recentes avanços da Huawei e de seus parceiros. Ren também disse que liderava uma rede de mais de 2 mil empresas chinesas trabalhando coletivamente para garantir que a China alcançasse mais de 70% de autossuficiência na cadeia de valor dos semicondutores até 2028.

“Então, é uma situação muito dinâmica, e nós apenas… temos que gerenciar a situação de forma totalmente em conformidade, mas também tentando descobrir a solução certa para garantir que nossa estratégia de IA… ainda possa ser executada.”

–Martin Lau, Presidente da Tencent

Lau também disse que a Tencent estava analisando alternativas às GPUs, dizendo que a empresa poderia potencialmente usar outros chips – chips compatíveis disponíveis na China ou disponíveis para importação – bem como ASICs e GPUs em alguns casos para modelos menores. Portanto, a Tencent revelou que pretendia investir em iniciativas de eficiência, incluindo o treinamento de modelos menores ajustados às necessidades de certas aplicações que exigem menos recursos.

A Tencent afirma fazer mais em IA com menos GPUs

A Tencent relatou uma desaceleração na implantação de GPUs, atribuindo-a à priorização da eficiência dos chips em vez de números brutos, uma estratégia tornada clara pela empresa de inteligência artificial DeepSeek. 

O diretor de estratégia da Tencent, James Mitchell, disse que a empresa estava obtendo produtividade muito maior no treinamento de modelos de linguagem grande (LLM) com as GPUs existentes, sem precisar adicionar GPUs adicionais no ritmo anteriormente esperado. Ele acrescentou que a Tencent integrou seu modelo de raciocínio HunYuan-T1 e o modelo DeepSeek-R1 em seu aplicativo de chatbot Yuanbao, apontando que adicionar mais capacidades não necessariamente exigirá um crescimento exponencial no uso de chips para cada nova iteração de modelo de IA.

A abordagem da empresa de tecnologia chinesa para extrair desempenho extra dos chips ficou clara em janeiro com o lançamento do DeepSeek R1. A Tencent divulgou que seus custos de treinamento totalizaram alguns milhões e o uso de chips foi de apenas ~2 mil GPUs de geração anterior da Nvidia, o que fez os preços das ações de tecnologia dos EUA despencarem. 

Tesla O CEO Elon Musk disse anteriormente que a corrida da IA dependia do controle de chips. Ele alertou que Taiwan produzia quase todos os chips avançados de IA, colocando o fornecimento global em risco se a China invadisse. Musk instou os EUA a aumentarem a produção doméstica por segurança nacional.