El auge de DeepSeek, una aplicación de inteligencia artificial de bajo costo procedente de China, está revolucionando el mercado tecnológico. DeepSeek no solo superó a ChatGPT en términos de descargas, sino que también provocó que las acciones de Nvidia cayeran a un mínimo histórico, lo que representa un nuevo desafío para los gigantes occidentales de la IA.
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| Las noticias sobre DeepSeek se reproducen en una pantalla en el Nasdaq MarketSite en Nueva York, EE. UU., el 27 de enero de 2025. (Fuente: Bloomberg) |
Desarrollado por la startup del mismo nombre fundada por Luong Van Phong en 2023 en Hangzhou, DeepSeek rápidamente saltó a la fama cuando fue evaluado como igual, o incluso superior a, ChatGPT, Gemini o CoPilot.
Tan pronto como apareció en la App Store, DeepSeek inmediatamente "superó" a ChatGPT, convirtiéndose en la aplicación de IA más popular. Aunque fue apodado el “Pinduoduo de la IA” gracias a su estrategia de bajo costo, DeepSeek causó un gran impacto cuando “hizo volar” más de 600 mil millones de dólares de la capitalización de mercado de Nvidia de la noche a la mañana, una caída récord en la historia de Wall Street.
Explosión del mercado
Según Nikkei Asia , la creciente demanda de hardware ha impulsado el crecimiento de la IA y una recuperación en el mercado de valores tecnológicos. Sin embargo, la aparición de DeepSeek R1, un modelo de IA de bajo costo lanzado el 20 de enero, ha preocupado a los inversores porque puede funcionar con chips de bajo rendimiento y aún así alcanzar una potencia impresionante.
DeepSeek R1 fue valorado en solo $2,19 por millón de tokens, un 96% menos que OpenAI, lo que provocó una conmoción en Silicon Valley y Wall Street. Aunque Nvidia perdió más de 600 mil millones de dólares en capitalización de mercado, la compañía aún considera que DeepSeek R1 es un importante avance en inteligencia artificial, una excelente aplicación de la técnica Test Time Scaling, que ayuda a mejorar la inferencia de inteligencia artificial sin requerir modelos más grandes ni un entrenamiento prolongado.
La verdad sobre el bajo costo
Nikkei Asia dijo que los costos reales de capacitación de DeepSeek todavía son un gran interrogante. La compañía afirma haber gastado casi 5,6 millones de dólares para entrenar el modelo V3, una cifra muy inferior a los 100 millones de dólares gastados en GPT-4. Sin embargo, Gregory Allen, director del Centro de IA Wadhwani en el Centro de Estudios Estratégicos e Internacionales (CSIS), dijo que el costo real podría ser significativamente mayor, ya que el informe solo cuenta el entrenamiento final, no la investigación y las pruebas que lo precedieron.
Según se informa, DeepSeek utilizó 2,8 millones de horas de GPU H800 por 2 dólares la hora, logrando rendimiento mediante optimización algorítmica, de marco y de hardware. Sin embargo, los analistas siguen siendo escépticos. SemiAnalysis, una conocida empresa de consultoría e investigación de mercado de semiconductores e inteligencia artificial, cree que la empresa puede haber explotado alrededor de 10.000 GPU Nvidia H800 y 10.000 GPU H100, chips cuya exportación a China está prohibida. Algunos también han sugerido que DeepSeek puede haber utilizado una técnica de “destilación” para reducir costos, pero no hay evidencia sólida.
Los desarrolladores utilizan esta técnica para lograr un mejor rendimiento en modelos pequeños, utilizando la salida de modelos grandes, lo que les permite obtener resultados similares en tareas específicas a un menor costo.
Impacto en los fabricantes de hardware de IA
El impresionante desempeño de DeepSeek tiene a los inversores preocupados por el futuro de la industria de chips de IA. Nikkei Asia comentó que si la IA puede operar de manera efectiva en hardware de bajo costo, la demanda de inversión en infraestructura de centros de datos y chips de alta gama podría disminuir, lo que afectaría a gigantes como Nvidia, Broadcom, TSMC, Samsung y SK Hynix.
Nvidia, como líder del mercado, afirma que DeepSeek todavía requiere una gran cantidad de GPU de alto rendimiento, al tiempo que aprovecha las técnicas de escalado de tiempo de prueba para optimizar la inferencia de IA. Sin embargo, Jonah Cheng, director de inversiones de la firma de capital privado J&J Investment y veterano analista de semiconductores, se pregunta si la inversión en hardware sigue siendo una prioridad. Sin embargo, muchos analistas todavía creen que para lograr un mejor rendimiento, las empresas de IA no pueden ignorar la actualización de la infraestructura.
¿Invalidar la prohibición estadounidense de exportar chips de inteligencia artificial?
Al compartir con los medios chinos, el fundador Luong Van Phong dijo que el problema que enfrenta la compañía DeepSeek no es el dinero sino la prohibición de exportar chips de IA. El fondo de inversión High-Flyer que fundó comenzó a acumular chips de IA a principios de 2019. El fondo tenía 10.000 GPU A100 antes de que a Nvidia se le prohibiera exportar el producto a China en 2022.
Estados Unidos ha impuesto amplios controles a las exportaciones de China para acceder a chips de inteligencia artificial avanzados, herramientas de fabricación de semiconductores y de fabricación de chips, con el fin de limitar los avances tecnológicos del país. La mayoría de los analistas dicen que el avance de DeepSeek no es una señal de un fracaso de las restricciones estadounidenses.
El experto Gregory Allen compara esta situación con la de Huawei, cuando la compañía lanzó chips de 7 nm en 2023 a pesar del acceso limitado a la tecnología estadounidense, pero aún así no pudo ampliar la producción.
Jeremy Chih-Cheng Chang, director ejecutivo del Instituto para la Democracia, la Sociedad y la Tecnología Emergente con sede en Taipei e investigador especializado en seguridad económica internacional, dijo que el “shock” de DeepSeek solo aceleraría la competencia entre Estados Unidos y China por la “hegemonía de la IA”.
El presidente de Estados Unidos, Donald Trump, dijo que todavía espera que las empresas tecnológicas estadounidenses dominen el mercado de la inteligencia artificial, pero también admitió que DeepSeek es un gran desafío.
Estados Unidos ha estado durante mucho tiempo a la vanguardia de la carrera del desarrollo de la IA. La aparición de DeepSeek también obligó a grandes empresas tecnológicas de Estados Unidos como OpenAI, Microsoft, Google, Meta... a optimizar el modelo operativo y los costes operativos de sus propios sistemas de IA.
El miedo a quedarse atrás de China podría ser la fuerza impulsora detrás de la aceleración del desarrollo de IA en Estados Unidos. Estados Unidos podría endurecer las restricciones sobre los chips de IA o aumentar la supervisión de la tecnología a la que tiene acceso China, al tiempo que impulsa la inversión interna en IA, fortalece las alianzas tecnológicas y ajusta las políticas para mantener su liderazgo.
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