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DeepSeek: ¿Amenaza u oportunidad para las grandes tecnológicas?
PUNTOS IMPORTANTES:
- DeepSeek entrenó modelos de IA con hardware económico, desafiando a gigantes como OpenAI.
- Las restricciones de EE. UU. a la exportación de chips a China podrían afectar el futuro de DeepSeek.
- Las inversiones en IA de las empresas estadounidenses podrían ser rentables a largo plazo.
DeepSeek amenaza con hacer estallar la burbuja de la IA. Por qué las Mag 7 aún pueden prosperar
¿Está estallando la burbuja de la inteligencia artificial? Un impresionante modelo chino de IA construido con hardware más económico plantea preguntas difíciles, pero a largo plazo podría resultar positivo para el sector. DeepSeek, una empresa china, ha lanzado modelos de IA comparables a los de líderes estadounidenses como OpenAI y Google.
Lo más sorprendente es que afirmó haber entrenado estos modelos con chips Nvidia (NVDA) más antiguos por solo 5,6 millones de dólares. En comparación, el último modelo detrás de ChatGPT de OpenAI costó más de 100 millones de dólares en entrenamiento, y se espera que los futuros modelos superen los 1.000 millones de dólares.
El impacto de DeepSeek en la industria de la IA
Este avance no solo desafía la política estadounidense de restricción de exportación de chips a China, sino también las inversiones de las empresas estadounidenses en centros de datos más grandes. El contraste entre la frugalidad creativa de DeepSeek y el proyecto Stargate de 500.000 millones de dólares liderado por OpenAI no podría ser más evidente. Sin embargo, hay importantes advertencias.
En primer lugar: La cifra destacada de DeepSeek no incluye los costos de investigación y desarrollo ni otros gastos diversos.
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En segundo lugar: Entrenó su modelo con chips Nvidia almacenados en lugar de hardware chino, y esa no es una estrategia viable a largo plazo. Según The Wall Street Journal, su fundador informó al gobierno de Beijing que las restricciones estadounidenses a la exportación de chips ya son un problema.
El futuro de las inversiones en IA
Hay razones para pensar que las inversiones de las empresas estadounidenses pueden ser rentables a largo plazo. Si el nivel actual de IA se puede lograr de manera económica, una IA más capaz está al alcance. Satya Nadella, CEO de Microsoft, publicó el lunes sobre la «paradoja de Jevons«: una mayor eficiencia tecnológica conduce a costos más bajos, lo que induce un aumento en la demanda y un mayor uso general de un recurso. El punto es claro: una IA mejor es, en última instancia, una buena noticia para las empresas que venden la tecnología.
Eso no significa que Nadella y Mark Zuckerberg de Meta Platforms no enfrenten preguntas incómodas cuando sus respectivas empresas informen ganancias esta semana, después de haber prometido decenas de miles de millones más en gastos de IA. Pero el dolor a corto plazo podría apuntar a una ganancia a largo plazo.
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