Chips chineses de inferência esparsa avançam com DeepSeek — fornecedores brasileiros de IA reavaliam compras

A Moore Threads, fabricante chinesa de chips de computação, concluiu uma rodada de financiamento Série C+ de quase 1 bilhão de yuans (cerca de USD 140 milhões), apenas cinco meses após captar valor semelhante na rodada anterior. A empresa aposta em chips especializados para inferência esparsa — arquitetura que ganhou tração com modelos como o DeepSeek-V4-Pro, cujo processamento ativa apenas cerca de 3% dos 1,6 trilhão de parâmetros por token. Para o Brasil, o avanço chinês em hardware dedicado a inferência eficiente interessa diretamente a empresas de IA, provedores de nuvem e data centers que buscam reduzir custo por token e diversificar fornecedores além de Nvidia e AMD. A Moore Threads fechou uma rodada Série C+ de quase 1 bilhão de yuans, a segunda captação de porte semelhante em apenas cinco meses. O capital será direcionado à comercialização de chips especializados para inferência esparsa, segmento em que a empresa investe desde sua fundação em 2018. A companhia desenvolveu o algoritmo de dupla esparsidade — pesos e ativações — e construiu um sistema de design colaborativo entre algoritmo, software e hardware. Seus fundadores vêm da Universidade Carnegie Mellon e de empresas como Intel, Qualcomm e Marvell, com experiência em produção em massa de bilhões de chips. No benchmark MLPerf Inference, a placa S30 da Moore Threads liderou categorias em três edições consecutivas, com eficiência energética e throughput por unidade de computação apresentados como líderes setoriais. A empresa já distribuiu clusters de inferência nas regiões Noroeste, Sudoeste, Leste e Norte da China e registrou crescimento de receita de várias vezes no terceiro trimestre de 2026. O impacto direto no Brasil é indireto, via cadeia de fornecimento de hardware de IA e custo de inferência. Empresas brasileiras que treinam ou operam modelos de linguagem — de fintechs a provedores de nuvem e data centers em São Paulo e Campinas — hoje dependem majoritariamente de GPUs da Nvidia, com restrições de exportação dos EUA que afetam a oferta global. Um fornecedor chinês competitivo em inferência esparsa amplia a barreira de preço e a diversificação de risco de fornecimento, ainda que barreiras regulatórias e de ecossistema de software (CUDA) limitem a adoção imediata. Para importadores brasileiros de equipamentos de TI, a consolidação da Moore Threads pode abrir canal alternativo de aquisição, mas exige avaliação de compatibilidade com frameworks como PyTorch e TensorFlow e de exposição a controles de exportação. Os dados mostram que a Moore Threads captou cerca de 2 bilhões de yuans em cinco meses e que o DeepSeek-V4-Pro ativa apenas 3% dos parâmetros por token, evidenciando que a economia computacional no nível do modelo é real. Na leitura do CBI, isso indica que a corrida por hardware especializado em inferência deixa de ser nicho e passa a pressionar a estrutura de custos de qualquer operação de IA em escala — inclusive no Brasil. A comparação com o ciclo anterior de GPUs de uso geral sugere que fornecedores que não dominarem esparsidade podem perder margem em cargas de inferência, enquanto a dependência de um único ecossistema de software segue como principal amarra para adoção de chips chineses fora da China. O que acompanhar: primeiro, a publicação de resultados de benchmark independentes da S30 em cargas de modelos abertos como Llama e DeepSeek, previstos para o primeiro semestre de 2027; segundo, anúncios de parcerias da Moore Threads com provedores de nuvem fora da China, que indicariam canal de exportação para o Brasil; terceiro, a evolução das restrições de exportação dos EUA sobre chips de IA, que pode redesenhar a competitividade relativa de fornecedores chineses no mercado brasileiro.