DeepSeek ha dejado de ser una simple curiosidad salida de la industria china para colocarse entre los nombres que aparecen siempre que se habla de la carrera global por la inteligencia artificial. Primero llamó la atención por sus modelos, por lo eficientes que resultaban y por el sacudón que provocó mucho más allá de las fronteras chinas. Ahora la conversación se traslada a otro campo, y no es menor. Qué pasa cuando una compañía que compite en software se da cuenta de que su próxima ventaja podría estar en los chips que permiten ejecutar toda esa IA a gran escala.
El salto al hardware que cambia las reglas del juego
Según información que apunta a tres personas al tanto del asunto, DeepSeek estaría desarrollando su propio chip de inteligencia artificial, pensado para tareas de inferencia y no para el entrenamiento de modelos nuevos. El matiz técnico importa, porque cambia bastante la lectura del movimiento. Toca ser prudentes, eso sí. La empresa no lo ha confirmado en público, el proyecto estaría en una fase muy inicial y no hubo respuesta a la solicitud de comentarios.
La clave está en la inferencia. La manera más fácil de entenderlo es pensar en lo que ocurre después de entrenar un modelo. Una vez construido, cada pregunta que le hacemos y cada respuesta que devuelve obligan a ponerlo a trabajar de nuevo. No es algo puntual, sino una rutina que se repite millones de veces si el producto engancha. Por eso un chip diseñado para esa fase no busca prestigio técnico, sino algo más concreto. Que usar la IA salga más barato, más rápido y con menos dependencia de terceros.
Todo se entiende mejor mirando de qué ha vivido DeepSeek hasta ahora. La compañía ha usado chips de NVIDIA y Huawei para entrenar y ejecutar sus modelos, incluida la base que sostuvo R1, entrenada sobre NVIDIA H800, un chip pensado para el mercado chino cuya exportación fue prohibida por Washington a finales de 2023. Desde entonces se apoya cada vez más en Huawei. En abril lanzó su modelo V4 adaptado a Ascend, y Huawei aseguró que sus procesadores participaron en parte del entrenamiento de V4-Flash.
Link affiliatoUna tendencia que ya recorre todo el sector
Hasta hace no tanto, el debate global sobre IA parecía girar casi por completo alrededor de empresas estadounidenses como OpenAI, Google, Microsoft, Meta o Anthropic. DeepSeek cambió parte de esa conversación al demostrar que China también podía fabricar modelos capaces de circular fuera de su mercado y obligar a la industria a mirar hacia Hangzhou. En su país fue celebrada como una campeona nacional de la inteligencia artificial.
Y no está sola en esta jugada. Google lleva años con sus TPU, Amazon tiene Inferentia, Microsoft cuenta con Maia y Meta trabaja en MTIA. A eso se suman dos movimientos recientes muy cercanos al caso. OpenAI anunció en junio su chip Jalapeño junto a Broadcom, también orientado a inferencia, y Anthropic estaba valorando diseñar los suyos. El patrón se ve claro. Las grandes de la IA quieren depender menos de proveedores externos y controlar mejor el coste, el rendimiento y la disponibilidad del cómputo.
El gran escollo está en fabricarlo. Diseñar un chip competitivo no es lo mismo que quererlo. Un acelerador de IA suele exigir años, mucho capital y una red de socios en diseño, fundición y memoria. Para una empresa china el problema no termina en lo técnico. Los controles de exportación de Estados Unidos limitan el acceso a las fábricas extranjeras más avanzadas y también a la memoria de alto ancho de banda, una pieza clave para este tipo de chips.
Los tiempos cambian. NVIDIA llegó al auge de la IA con una ventaja construida durante décadas. En 1999 lanzó la GeForce 256, presentada como la primera GPU de la industria, y en 2006 puso en marcha CUDA, la arquitectura que llevó el procesamiento paralelo de sus chips más allá de los gráficos. Cuando los modelos empezaron a pedir cantidades enormes de cómputo, ya tenía el hardware y el ecosistema listos. Durante años, competir en IA significaba pasar por sus chips. Lo que sugiere el caso DeepSeek, con todas las cautelas, es que esa dependencia empieza a mostrar grietas.
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Imagen: xataka.com