Como a corrida da china em IA está sendo impulsionada por talento e inovação

De acordo com o The Wall Street Journal, os modelos de IA da China têm reduzido significativamente a lacuna em relação aos modelos dos EUA nos últimos anos. Este progresso é atribuído a uma combinação de redes de talento de longo prazo, tecnologias de código aberto, pesquisadores que retornam e melhor eficiência computacional. Figuras-chave como Tang Jie, co-fundador da Zhipu AI; Yang Zhi Lin, fundador da Moonshot; e Liang Wenfeng, fundador da DeepSeek, são destacadas como centrais para este avanço. O artigo traça o desenvolvimento do pool de talentos de IA da China de volta para os anos 2000, com a criação da 'Yao Class' na Universidade Tsinghua, liderada pelo vencedor do Prêmio Turing, Yao Qizhi. Tang Jie, que estudou sob a orientação de Yao, mais tarde se tornou uma figura-chave na pesquisa de IA na Tsinghua, enquanto Yang Zhi Lin obteve seu doutorado na Universidade Carnegie Mellon antes de retornar à China para fundar a Moonshot. Este movimento de talentos entre a academia e as startups criou uma rede robusta que apoia a inovação em IA. Em 2018, a China relaxou as regulamentações para pesquisadores que iniciam negócios, levando à formação de empresas como a Zhipu AI, que se propõem a desenvolver modelos comparáveis ao GPT-3. Apesar dos desafios, como financiamento limitado e acesso a chips avançados, as empresas chinesas se concentraram em melhorar a eficiência computacional. Por exemplo, a DeepSeek introduziu o mecanismo de Atenção Multi-Cabeça (MLA) e adotou a abordagem de Mistura de Especialistas (MoE) no início, o que contribuiu para o lançamento bem-sucedido do seu modelo de código aberto no início de 2025. A colaboração entre as empresas de IA chinesas também acelerou o progresso. Os modelos subsequentes da Moonshot incorporaram técnicas validadas pela DeepSeek, enquanto a DeepSeek adotou otimizações da Moonshot. Esta troca de conhecimento por meio de artigos, modelos de código aberto e práticas técnicas criou um mecanismo de difusão diferente em comparação com o desenvolvimento de modelos fechados visto nos EUA. Em paralelo, o retorno de talentos do exterior fortaleceu ainda mais o cenário da IA da China. A Tencent recrutou dois graduados da Tsinghua que anteriormente trabalhavam na OpenAI, enquanto a ByteDance trouxe pesquisadores do Google. No entanto, o acesso a chips de ponta continua a ser um desafio crítico. Liang Wenfeng observou que a disponibilidade de chips, e não o talento, é a principal disparidade entre as empresas de IA chinesas e americanas. Pesquisadores da Alibaba e da Zhipu relataram receber apenas cerca de um quinto do número de chips avançados em comparação com seus colegas na OpenAI e no Google.