O modelo de IA com o maior volume de chamadas do mundo parou de responder ontem de manhã. Durante cinco horas, nenhuma mensagem enviada pelos usuários recebeu resposta.
O problema foi com a DeepSeek. Em 15 de outubro, às 8h11, o site e o aplicativo começaram a exibir em larga escala avisos de que os servidores estavam temporariamente indisponíveis. O serviço de conversação e duas APIs ficaram fora do ar ao mesmo tempo.
Às 9h06, a página oficial de status informou que a causa havia sido identificada e que o problema estava sendo corrigido.
O serviço só foi restabelecido às 13h04, após 4 horas e 52 minutos.
Os usuários não tinham para onde ir. Alguns disseram nas redes sociais que estavam aflitos no trabalho; outros mudaram diretamente para outro modelo. Também houve quem brincasse que pensava que a DeepSeek começaria a cobrar, mas que, na verdade, tinha caído. A plataforma internacional de monitoramento StatusGator recebeu 86 relatos de problemas em 24 horas. Usuários de Luxemburgo, da Polônia e de Nova York relataram todos a mesma falha.
Naquela noite, a DeepSeek enviou um aviso de compensação. O valor gasto por cada conta entre 8 e 14 de outubro seria devolvido integralmente na forma de créditos, depositados automaticamente. As cobranças seriam descontadas primeiro desses créditos.
Além da compensação, havia uma frase no aviso que, a meu ver, era a mais contundente de todo o texto. O comunicado dizia: revisar e eliminar por completo as dependências de ponto único de falha, impedindo firmemente que problemas semelhantes voltem a ocorrer. A própria empresa admitiu que havia dependências de ponto único no sistema.
A expressão dependência de ponto único não é novidade, mas ganha um peso especial quando se trata de IA. Quanto mais concentrados os modelos, mais pessoas são afetadas por uma única falha.
Neste ano, a DeepSeek já teve pelo menos 18 interrupções de serviço em larga escala. No fim de março, sofreu uma queda prolongada de mais de 12 horas; neste mês, houve outra interrupção, mas o serviço foi restabelecido em apenas 11 minutos.
Enquanto enfrenta quedas, ela continua crescendo. Os rankings da OpenRouter mostram que, na semana de 15 de outubro e ao longo de todo o mês, o DeepSeek V4.1 Flash foi o modelo com o maior volume de chamadas do mundo.
Mesmo depois de ficar fora do ar por cinco horas e de o volume de chamadas cair 11% naquele dia, ele ainda ficou em primeiro lugar. Nem mesmo o modelo de preços por horário de pico e fora de pico, lançado em julho, conteve essa demanda: nos horários de pico, as APIs custam o dobro do que nos horários de menor movimento.
No setor, há praticamente consenso sobre a causa: o desequilíbrio entre a oferta e a demanda por poder computacional. O volume de acessos continua aumentando, enquanto a compra e a expansão da capacidade computacional de ponta levam tempo. Quando as duas coisas se chocam, a estabilidade acaba ficando em segundo plano.
É justamente essa a promessa das redes distribuídas de poder computacional: reunir placas gráficas espalhadas por vários lugares e disponibilizar a capacidade das máquinas ociosas para que quem precisa possa comprá-la conforme o uso. Nessa lógica, nenhuma máquina é um nó essencial e, portanto, não há um ponto único que uma falha possa derrubar.
Não sei se essa ideia já consegue dar conta de um volume como o da DeepSeek. A maioria das tarefas executadas por redes descentralizadas de computação ainda é de inferência e renderização, atividades que podem ser divididas em partes. Até hoje, nenhuma empresa conseguiu colocar sob essa infraestrutura, ao mesmo tempo, os pedidos de conversa de centenas de milhões de pessoas. É fácil dizer que não há um ponto único de falha; difícil é provar que a rede aguenta.
Uma coisa é certa: quando um serviço centralizado de IA para por cinco horas, os usuários não podem fazer nada além de esperar. A demanda existe, e faltam alternativas suficientes. Sempre haverá quem queira preencher essa lacuna. Alguns dos que tentam fazer isso vão buscar respostas na blockchain.
$TAO $RNDR $BTC #币安广场 #DeepSeek #去中心化算力 #AI
O problema foi com a DeepSeek. Em 15 de outubro, às 8h11, o site e o aplicativo começaram a exibir em larga escala avisos de que os servidores estavam temporariamente indisponíveis. O serviço de conversação e duas APIs ficaram fora do ar ao mesmo tempo.
Às 9h06, a página oficial de status informou que a causa havia sido identificada e que o problema estava sendo corrigido.
O serviço só foi restabelecido às 13h04, após 4 horas e 52 minutos.
Os usuários não tinham para onde ir. Alguns disseram nas redes sociais que estavam aflitos no trabalho; outros mudaram diretamente para outro modelo. Também houve quem brincasse que pensava que a DeepSeek começaria a cobrar, mas que, na verdade, tinha caído. A plataforma internacional de monitoramento StatusGator recebeu 86 relatos de problemas em 24 horas. Usuários de Luxemburgo, da Polônia e de Nova York relataram todos a mesma falha.
Naquela noite, a DeepSeek enviou um aviso de compensação. O valor gasto por cada conta entre 8 e 14 de outubro seria devolvido integralmente na forma de créditos, depositados automaticamente. As cobranças seriam descontadas primeiro desses créditos.
Além da compensação, havia uma frase no aviso que, a meu ver, era a mais contundente de todo o texto. O comunicado dizia: revisar e eliminar por completo as dependências de ponto único de falha, impedindo firmemente que problemas semelhantes voltem a ocorrer. A própria empresa admitiu que havia dependências de ponto único no sistema.
A expressão dependência de ponto único não é novidade, mas ganha um peso especial quando se trata de IA. Quanto mais concentrados os modelos, mais pessoas são afetadas por uma única falha.
Neste ano, a DeepSeek já teve pelo menos 18 interrupções de serviço em larga escala. No fim de março, sofreu uma queda prolongada de mais de 12 horas; neste mês, houve outra interrupção, mas o serviço foi restabelecido em apenas 11 minutos.
Enquanto enfrenta quedas, ela continua crescendo. Os rankings da OpenRouter mostram que, na semana de 15 de outubro e ao longo de todo o mês, o DeepSeek V4.1 Flash foi o modelo com o maior volume de chamadas do mundo.
Mesmo depois de ficar fora do ar por cinco horas e de o volume de chamadas cair 11% naquele dia, ele ainda ficou em primeiro lugar. Nem mesmo o modelo de preços por horário de pico e fora de pico, lançado em julho, conteve essa demanda: nos horários de pico, as APIs custam o dobro do que nos horários de menor movimento.
No setor, há praticamente consenso sobre a causa: o desequilíbrio entre a oferta e a demanda por poder computacional. O volume de acessos continua aumentando, enquanto a compra e a expansão da capacidade computacional de ponta levam tempo. Quando as duas coisas se chocam, a estabilidade acaba ficando em segundo plano.
É justamente essa a promessa das redes distribuídas de poder computacional: reunir placas gráficas espalhadas por vários lugares e disponibilizar a capacidade das máquinas ociosas para que quem precisa possa comprá-la conforme o uso. Nessa lógica, nenhuma máquina é um nó essencial e, portanto, não há um ponto único que uma falha possa derrubar.
Não sei se essa ideia já consegue dar conta de um volume como o da DeepSeek. A maioria das tarefas executadas por redes descentralizadas de computação ainda é de inferência e renderização, atividades que podem ser divididas em partes. Até hoje, nenhuma empresa conseguiu colocar sob essa infraestrutura, ao mesmo tempo, os pedidos de conversa de centenas de milhões de pessoas. É fácil dizer que não há um ponto único de falha; difícil é provar que a rede aguenta.
Uma coisa é certa: quando um serviço centralizado de IA para por cinco horas, os usuários não podem fazer nada além de esperar. A demanda existe, e faltam alternativas suficientes. Sempre haverá quem queira preencher essa lacuna. Alguns dos que tentam fazer isso vão buscar respostas na blockchain.
$TAO $RNDR $BTC #币安广场 #DeepSeek #去中心化算力 #AI