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Una explicación del futuro de la IA después de DeepSeek: ¿Impacto profundo?
Una reducción de los costo de cómputo y menores barreras de acceso para los ciudadanos forman parte de esta revolución. ¿Están temblando las grandes tech?
La irrupción de DeepSeek, una startup china de inteligencia artificial (IA), ha generado un impacto significativo en el mercado tecnológico global, afectando notablemente la valorización de las grandes empresas tecnológicas en Estados Unidos. El lanzamiento de su modelo de IA de código abierto, DeepSeek-R1, ha provocado una reevaluación de las estrategias y modelos de negocio en la industria de la IA.
El 20 de enero de 2025, DeepSeek presentó su modelo de IA, DeepSeek-R1, que ofrece un rendimiento comparable a los modelos más avanzados del mercado, pero con costos significativamente menores. Este desarrollo generó una reacción inmediata en los mercados financieros. Empresas como Nvidia, líder en la fabricación de chips para IA, experimentaron una caída en el valor de sus acciones. Según informes, Nvidia perdió aproximadamente 589.000 millones de dólares en valor de mercado tras la aparición de DeepSeek, marcando una de las mayores pérdidas de capitalización bursátil en un solo día en la historia.
Esta situación no solo afectó a Nvidia. Otras empresas tecnológicas en Wall Street también registraron caídas en sus acciones, acumulando pérdidas de alrededor de 1,5 billones de dólares en capitalización. La introducción de un modelo de IA eficiente y de bajo costo por parte de DeepSeek llevó a los inversores a reevaluar las valoraciones de las empresas tecnológicas estadounidenses.
Un impacto profundo
Freddy Vega, fundador de Platzi, realizó en su sitio web un análisis a profundidad sobre esta movida. Según él las grandes compañías de IA han basado tradicionalmente su modelo de negocio en el desarrollo de modelos avanzados que requieren inversiones significativas en hardware y recursos computacionales. Estos modelos se ofrecen a través de servicios en la nube, suscripciones y licencias, generando ingresos sustanciales.
La aparición de DeepSeek introduce un cambio en esta dinámica, explicó: con una inversión de menos de 6 millones de dólares, DeepSeek desarrolló un modelo de IA que compite con los líderes del mercado, pero a una fracción del costo. Este enfoque podría obligar a las grandes compañías de IA a reconsiderar sus estrategias de monetización, enfocándose en la eficiencia y accesibilidad de sus modelos. Además, la oferta de servicios de API a precios bajos por parte de DeepSeek promueve una mayor accesibilidad a la tecnología de IA, lo que podría influir en las estrategias de precios de las empresas establecidas.
Adiós a las barreras de entrada
Tradicionalmente, el desarrollo de modelos de IA avanzados ha estado limitado a empresas con recursos significativos, debido a los altos costos asociados con el hardware y la infraestructura necesarios. DeepSeek ha demostrado que es posible desarrollar modelos de alto rendimiento con inversiones mucho menores, utilizando hardware menos avanzado y optimizando los procesos de entrenamiento.
En opinión de Vega, este enfoque reduce las barreras de entrada para startups y empresas más pequeñas que buscan desarrollar soluciones de IA. La disponibilidad de modelos de código abierto como DeepSeek-R1 permite a estas entidades acceder a tecnologías avanzadas sin incurrir en costos prohibitivos, fomentando la innovación y diversificación en el sector de la IA.
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Al explicar aspectos técnico, Vega señaló que DeepSeek-R1, al ser un modelo chino, tiene censura aplicada en su reinforcement learning. Sin embargo, la versión que se puede instalar en servidores locales está completamente abierta. Esto plantea un desafío para las grandes tecnológicas que han basado su desarrollo en modelos cerrados. La diferencia filosófica entre modelos abiertos y cerrados ahora se convierte en un tema clave en la evolución del sector.
¿Inversión por montones?
Así las cosas, la introducción de modelos de IA más eficientes y menos costosos podría influir en las decisiones de inversión en la industria. Por un lado, la reducción de costos y la democratización de la tecnología pueden atraer a un mayor número de inversores, interesados en apoyar a startups innovadoras que ahora tienen la capacidad de competir con los gigantes de la industria.
Por otro lado, los inversores podrían volverse más cautelosos, reevaluando las valoraciones de las empresas tecnológicas establecidas y considerando el riesgo de disrupción por parte de nuevos actores como DeepSeek. La reciente caída en las acciones de empresas como Nvidia refleja esta incertidumbre en el mercado.
Además, la inversión anunciada recientemente por Sam Altman, Larry Ellison y Masayoshi Son de 500.000 millones de dólares en infraestructura para IA junto a Donald Trump cambia el panorama. Este monto, sin precedentes, muestra que los gigantes tecnológicos siguen apostando por modelos de IA de gran escala, pero el éxito de DeepSeek podría obligarlos a optimizar sus estrategias.
Hasta ahora, la visión dominante ha sido que la IA solo podía avanzar con más chips, más dinero y más centros de datos, dijo Vega. Microsoft tiene medio millón de chips avanzados, mientras que Meta posee alrededor de 200.000. Sin embargo, DeepSeek ha demostrado que modelos altamente eficientes pueden entrenarse con hardware menos avanzado, desafiando la idea de que la escalabilidad solo depende de la infraestructura.
El modelo chino también ha demostrado que la optimización de hardware puede reducir significativamente los costos de inferencia, alterando la estructura de costos en la industria de IA. A medida que más empresas adopten estos avances, los grandes proveedores de nube podrían verse obligados a reducir los precios del tiempo de cómputo, lo que beneficiará a startups y empresas que buscan integrar IA en sus productos y servicios.
En resumen, la irrupción de DeepSeek ha generado una reevaluación en la industria de la IA, afectando la valorización de las grandes tecnológicas en Wall Street y planteando preguntas sobre los modelos de negocio, barreras de entrada y futuras inversiones en el sector. Más allá de su impacto inmediato en el mercado, su verdadero legado podría ser la redefinición de cómo se concibe el desarrollo de la inteligencia artificial en el futuro.
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