{"id":11191,"date":"2025-08-25T14:02:48","date_gmt":"2025-08-25T17:02:48","guid":{"rendered":"https:\/\/fenati.org.br\/?p=11191"},"modified":"2025-08-25T16:18:25","modified_gmt":"2025-08-25T19:18:25","slug":"parceria-deepseek-ia-chinesa-carros-tesla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/parceria-deepseek-ia-chinesa-carros-tesla\/","title":{"rendered":"Parceria com DeepSeek leva IA chinesa aos carros da Tesla"},"content":{"rendered":"

Tesla –<\/strong> A Tesla<\/a>, conhecida por investir em tecnologia avan\u00e7ada, j\u00e1 utiliza em seus ve\u00edculos nos Estados Unidos um modelo de intelig\u00eancia artificial desenvolvido pela xAI, empresa de Elon Musk, chamado Grok.<\/p>\n

No entanto, a expans\u00e3o desse recurso para outros pa\u00edses enfrenta obst\u00e1culos legais, sobretudo na China. Para superar essa barreira, a fabricante firmou uma parceria estrat\u00e9gica com a empresa chinesa DeepSeek.<\/p>\n

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De acordo com informa\u00e7\u00f5es da Bloomberg, documentos apontam que a DeepSeek ser\u00e1 respons\u00e1vel por fornecer novas ferramentas de IA para os carros da Tesla produzidos em territ\u00f3rio chin\u00eas.<\/p>\n

Al\u00e9m de atender \u00e0s exig\u00eancias locais de regulamenta\u00e7\u00e3o, a colabora\u00e7\u00e3o pode ser uma estrat\u00e9gia para recuperar a participa\u00e7\u00e3o da marca no mercado da China, onde as vendas ca\u00edram 8,4% entre dezembro e junho em compara\u00e7\u00e3o com o mesmo per\u00edodo do ano anterior.<\/p>\n

A retra\u00e7\u00e3o abriu espa\u00e7o para concorrentes ampliarem sua fatia no setor. Empresas como Geely e YD Co, que tamb\u00e9m utilizam a tecnologia da DeepSeek, ganharam for\u00e7a no pa\u00eds. A IA chinesa j\u00e1 \u00e9 empregada inclusive em marcas globais, como a BMW.<\/p>\n

O impacto do DeepSeek<\/strong><\/p>\n

O lan\u00e7amento da IA da DeepSeek foi considerado um marco no setor. Desenvolvida para lidar com tarefas complexas de racioc\u00ednio, a tecnologia tem chamado a aten\u00e7\u00e3o n\u00e3o apenas pelos resultados, mas tamb\u00e9m pelo baixo custo.<\/p>\n

Estima-se que seu treinamento custou cerca de US$ 6 milh\u00f5es, contra mais de US$ 60 milh\u00f5es gastos em ferramentas equivalentes, como o Llama 3.1 da Meta.<\/p>\n

Entre os diferenciais, a DeepSeek adota estrat\u00e9gias como aprendizado por refor\u00e7o, em que o sistema aprende por tentativa e erro, e a ativa\u00e7\u00e3o de apenas parte dos par\u00e2metros em tarefas espec\u00edficas, otimizando o uso de recursos computacionais. Essa abordagem melhora a efici\u00eancia no processamento de dados e na identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es complexos.<\/p>\n

Outro ponto relevante \u00e9 o modelo parcialmente aberto da startup, que permite a pesquisadores acesso a seus algoritmos. Essa pol\u00edtica amplia o alcance da tecnologia, democratiza o uso de IA avan\u00e7ada e fomenta a colabora\u00e7\u00e3o global no campo da pesquisa.<\/p>\n

(Com informa\u00e7\u00f5es de Olhar Digital)<\/strong><\/em>
\n(Foto: Reprodu\u00e7\u00e3o\/Freepik)<\/strong><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Parceria busca contornar barreiras legais e pode impulsionar vendas no mercado no gigante asi\u00e1tico<\/p>","protected":false},"author":10,"featured_media":11192,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[35],"tags":[13],"class_list":["post-11191","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ti","tag-sindical"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11191","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/10"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11191"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11191\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":11193,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11191\/revisions\/11193"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11192"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11191"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11191"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11191"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}