La irrupción de DeepSeek ha sorprendido a muchos analistas, quienes no previeron el impacto que los avances en IA desarrollados en China tendrían sobre el dominio de empresas estadounidenses como Microsoft, OpenAI, Nvidia, Meta y Google.
Recientemente, Alibaba también reveló su modelo Qwen2.5-Max, una inteligencia artificial capaz de generar imágenes y videos, demostrando que China está avanzando con fuerza en esta tecnología.
Menos recursos, mismos resultados
En 2024, Alphabet, Amazon, Microsoft y Meta invirtieron conjuntamente 180,000 millones de dólares en infraestructura de centros de datos, un aumento del 57% en comparación con el año anterior. Microsoft anunció que planea destinar otros 80,000 millones en 2025, mientras que Meta tiene proyectados 65,000 millones.
Por el contrario, DeepSeek ha logrado desarrollar un sistema de inteligencia artificial competitivo con un presupuesto significativamente menor: solo 5 millones de dólares y un equipo de menos de 200 empleados. Su modelo de código abierto le permite optimizarse para mejorar su eficiencia y rapidez, superando las expectativas del mercado.
Cambios en la infraestructura tecnológica
Hasta ahora, las IA demandaban una potencia de cálculo enorme, lo que convertía a Nvidia en el proveedor clave de los chips necesarios para su funcionamiento. No obstante, DeepSeek ha demostrado que es posible alcanzar resultados similares utilizando menos semiconductores, reduciendo la dependencia de Nvidia y abriendo la puerta a nuevas soluciones.
La estrategia de Estados Unidos de restringir la exportación de chips avanzados a China buscaba limitar el desarrollo de su inteligencia artificial. Sin embargo, ingenieros chinos encontraron la manera de fabricar componentes más eficientes, con menor memoria y un sistema modular que activa módulos específicos solo cuando se necesitan, reduciendo el consumo de energía.
Competencia en el desarrollo de modelos IA
Mientras OpenAI enfrenta demandas por supuesta violación de derechos de autor, DeepSeek ha construido su infraestructura de IA con chips de Nvidia adquiridos antes de las sanciones impuestas por EE.UU. No obstante, muchas de las comparaciones se han hecho con versiones previas de ChatGPT, y se espera que OpenAI lance próximamente su versión o3, mucho más avanzada. Esto indica que, si bien DeepSeek es más eficiente en costos, las empresas estadounidenses aún lideran la innovación.
Por otro lado, Donald Trump ha anunciado un plan de inversión conjunto entre su gobierno, OpenAI, Softbank y Oracle, con el objetivo de destinar hasta 500,000 millones de dólares a la infraestructura de IA en EE.UU.
¿Una burbuja especulativa en formación?
Pese al entusiasmo por la inteligencia artificial, algunos expertos del sector financiero sugieren cautela. Elliott Management, firma de inversión, advirtió en agosto de 2024 sobre una posible sobrevaloración de Nvidia y de la IA en general, argumentando que su uso práctico sigue siendo limitado y su demanda de energía es descomunal.
Actualmente, muchas compañías de IA no han logrado rentabilizar sus inversiones. Si esta tendencia persiste, es probable que varias startups desaparezcan y que la demanda de chips disminuya, lo que podría llevar a una situación similar a la burbuja puntocom de principios de los 2000.
El ciclo de la innovación tecnológica
La economista Carlota Pérez ha analizado cómo las grandes innovaciones atraviesan ciclos de alrededor de 50 años, dividiéndolos en dos fases: instalación y despliegue. En la primera, la tecnología genera un frenesí financiero que, tras una crisis, da paso a una etapa de consolidación, regulación y adopción masiva.
Si aplicamos este modelo a la inteligencia artificial, nos encontraríamos en plena fase de frenesí. En los próximos 25 años, el mercado podría corregirse, eliminando a los actores especulativos y dejando solo a los más eficientes. A partir de allí, la IA se integrará de manera estable en diferentes industrias.
Que las grandes tecnológicas hayan sufrido caídas en bolsa tras el lanzamiento de DeepSeek no significa que vayan a desaparecer. De hecho, si el costo de desarrollar modelos de IA sigue disminuyendo, es posible que la tecnología se democratice, permitiendo que empresas más pequeñas creen soluciones personalizadas para diversos sectores.
