DeepSeek diz que NVIDIA está "cavando a própria cova", mas admite vantagem do GB300 sobre chips da Huawei

TecFoco Hardwares CEO da DeepSeek compara chips da NVIDIA e Huawei, revela custos de infraestrutura e admite defasagem técnica na capacidade computacional. Romário Leite · 28 de julho de 2026

CEO da DeepSeek faz revelação técnica

01 Liang Wenfeng, à frente da DeepSeek, abriu o jogo sobre a infraestrutura da empresa. Em conversa com investidores, ele explicou a atual capacidade de processamento e as limitações que a companhia enfrenta na China.

Quantos chips para treinar IA grande?

02 Wenfeng calculou o volume de hardware necessário para treinar modelos de grande porte. Para atingir a capacidade de 800 bilhões de parâmetros, seriam exigidos 50 mil chips GB300 da NVIDIA ou 200 mil Ascend 950 da Huawei.

Expansão acelerada da capacidade computacional

03 Hoje, a infraestrutura da DeepSeek equivale a cerca de 20 mil GPUs NVIDIA H100. A maioria do equipamento chegou apenas nos últimos meses. O plano é expandir essa base rapidamente para acompanhar os avanços da tecnologia.

Huawei capaz de competir com a NVIDIA?

04 Sobre a Huawei, Liang Wenfeng parabenizou o desenvolvimento nacional. Ele avaliou que o sistema Atlas 950 SuperPod pode concorrer com os racks da NVIDIA em custo e uso. Para ele, preços até duas vezes maiores não são um problema.

Giroscópio técnico: a diferença real

05 Mesmo assim, o executivo admitiu uma defasagem real. A DeepSeek precisa de quatro chips da Huawei para igualar o desempenho de um único GB300 da NVIDIA. Ele considerou a tecnologia chinesa cerca de dois anos atrás da americana.

Foco na qualidade dos dados de treino

06 O foco também está na qualificação dos dados. O maior desafio não é o dinheiro, mas o tempo de produção. OpenAI e Anthropic começaram esse processo muito antes e com mais recursos, o que as mantém na liderança nesse campo.

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