Moonshot desafia Trump ao buscar mais GPUs Nvidia para Kimi K4
Moonshot busca GPUs Nvidia para treinar Kimi K4, desafiando controles de exportação dos EUA
A startup chinesa Moonshot está buscando acesso a um volume ainda maior de GPUs Nvidia Blackwell para treinar seu próximo modelo, o Kimi K4, mesmo diante dos controles de exportação impostos pelo governo Trump. A informação foi reportada pelo The Information.
O movimento ocorre após o sucesso do Kimi K3, modelo open-source com 2,8 trilhões de parâmetros, janela de contexto de ~1 milhão de tokens e arquitetura multi-modal. O modelo é eficiente em hardware de data center graças a uma redução drástica no KV cache e à distribuição de 896 experts por um grande número de GPUs. A Microsoft calculou que poderia economizar até US$ 600 milhões em custos de inferência migrando o Copilot de modelos da OpenAI e Anthropic para o Kimi K3.
Acusações de destilação e acesso clandestino a hardware
A Anthropic e membros do governo Trump acusaram a Moonshot de ter destilado o Kimi K3 a partir do modelo Fable, da Anthropic. Um oficial do governo alegou que a Moonshot possui servidores Nvidia GB300 de forma clandestina e teria acessado GB300s adicionais via Tailândia. O artigo nota, porém, que o Fable foi desbanhado no final de junho e o Kimi K3 foi lançado em meados de julho - tempo insuficiente para destilar um modelo dessa escala, embora a Moonshot provavelmente tenha usado o Fable para fine-tuning de algumas respostas.
Contexto geopolítico
Para o Kimi K4, que deve superar os 2,8 trilhões de parâmetros do antecessor, a Moonshot precisa de mais poder computacional do que os chips domésticos chineses conseguem fornecer. A empresa já havia conectado múltiplos servidores de oito chips em data centers separados na China para treinar o K3, mas isso não basta para a próxima geração.
Paralelamente, o governo Trump avalia proibir modelos open-weight vindos da China. Em resposta, empresas como Nvidia, Microsoft, Meta, Dell, Perplexity, Palantir e Mistral AI assinaram uma carta pedindo que o ecossistema de modelos open-weight continue a prosperar.