En el competitivo mundo de la inteligencia artificial (IA), donde la innovación suele estar ligada a grandes presupuestos y tecnología de punta, la aparición de modelos como los de DeepSeek ha desafiado las expectativas. A pesar de las restricciones impuestas por Estados Unidos a la exportación de chips de alto rendimiento hacia China desde 2022, el país asiático no solo ha mantenido su ritmo en el desarrollo de IA, sino que ha lanzado modelos altamente competitivos a un costo significativamente menor que sus contrapartes occidentales. Esto plantea preguntas sobre si estamos ante una innovación forzada por las circunstancias o una estrategia basada en la adaptación y el pragmatismo político-industrial.
### La Respuesta de China a las Restricciones Tecnológicas
Desde octubre de 2022, las autoridades estadounidenses han implementado controles que limitan la exportación de chips avanzados, especialmente aquellos con alta capacidad de cómputo, hacia China. Chips como los H100 y A100 de NVIDIA, esenciales para el entrenamiento de modelos de IA como ChatGPT, se encuentran entre los más afectados. Aunque estas restricciones estaban destinadas a frenar el avance de la IA en China, el resultado ha sido una aceleración en el desarrollo de una cadena de valor alternativa, apoyada en fabricantes locales y arquitecturas optimizadas para el uso interno.
DeepSeek, una empresa emergente de origen chino, ha ganado notoriedad en 2025 gracias a su enfoque innovador en el desarrollo de modelos lingüísticos. A diferencia de los modelos occidentales que requieren grandes clústeres de entrenamiento y hardware especializado, DeepSeek ha optado por arquitecturas más ligeras, optimizadas para la inferencia en chips locales. Esto les ha permitido ofrecer sus servicios a un costo accesible, evitando la denominada «penny gap», que suele frenar la adopción de nuevas tecnologías.
La estrategia de DeepSeek se centra en maximizar la interacción y el entrenamiento indirecto a través del feedback del usuario, lo que les permite escalar rápidamente su base de usuarios. Este enfoque pragmático ha llevado a la empresa a posicionarse como un competidor formidable en el mercado de IA, desafiando la noción de que solo los modelos más costosos y complejos pueden ser efectivos.
### Eficiencia en la Inferencia: El Secreto de DeepSeek
Uno de los aspectos más destacados del enfoque de DeepSeek es su eficiencia en la inferencia, que representa más del 50% del consumo total de recursos en modelos de razonamiento. En este contexto, la inferencia se refiere a la capacidad de un modelo para realizar predicciones y mantener cadenas de lógica interna complejas. Para lograr esto, DeepSeek ha identificado tres elementos críticos: FLOPS (Floating Point Operations per Second), HBM (High Bandwidth Memory) y la interconexión de clústeres.
DeepSeek ha diseñado modelos que priorizan la eficiencia de ruta en el grafo de atención, minimizando el uso de tokens por capa y reduciendo la dependencia del HBM. Esto les permite operar en hardware menos avanzado, lo que se traduce en costos operativos significativamente más bajos. En esencia, han optimizado su arquitectura para el entorno limitado que enfrentan, lo que les permite ofrecer un producto competitivo sin la necesidad de los recursos que otros modelos requieren.
Sin embargo, surge la pregunta sobre la originalidad de sus modelos. El historial de desarrollo tecnológico en China ha estado marcado por la ingeniería inversa y el benchmarking intensivo. Aunque DeepSeek no publica detalles sobre sus pesos ni arquitectura, su desempeño en benchmarks es notable. Esto lleva a cuestionar si han desarrollado sus modelos desde cero o si han adaptado tecnologías existentes. Aun así, la capacidad de escalar eficientemente a bajo costo es un logro técnico que merece reconocimiento.
### La Fragmentación del Ecosistema de IA
La llegada de DeepSeek también sugiere una posible fragmentación del ecosistema de IA. Si cada bloque geopolítico, como Estados Unidos, China y Europa, desarrolla sus propios modelos y marcos regulatorios, podríamos estar ante una «Guerra Fría de plataformas». Esto podría encarecer la interoperabilidad y duplicar infraestructuras, pero también obligaría a los desarrolladores a enfocarse en la resiliencia y la eficiencia.
Los hyperscalers occidentales están respondiendo a esta competencia mediante la adopción de ASICs personalizados, diseñados en colaboración con empresas como Broadcom y Marvell. Esta transición de GPU a ASICs representa una tendencia estructural en la industria, y DeepSeek podría ser un catalizador indirecto de este cambio.
El caso de DeepSeek es un claro ejemplo de cómo la innovación puede surgir en los lugares menos esperados. No se trata solo de tener los modelos más avanzados, sino de hacerlos accesibles a un público más amplio y a un costo menor. Este enfoque plantea interrogantes sobre la forma en que evaluamos el éxito en el campo de la IA y si estamos persiguiendo la perfección a expensas de la utilidad. En un mundo donde la abundancia de modelos es la norma, aquellos que logren hacer más con menos podrían ser los verdaderos líderes de la revolución de la inteligencia artificial.
