Empezamos la semana con mal pie con las principales empresas tecnológicas cayendo más de un 3% debido a un modelo de IA que compite directamente con los modelos americanos como GPT (de OpenAI) o Gemini (de Google), pero en este caso procedente de China. Hablamos de DeepSeek un modelo que sorprendió hace unos días por los excepcionales resultados que habían conseguido desarrollar, igualando a los mejores modelos americanos, pero con una sorpresa que puede que moleste a Donald Trump.
Recordemos que, aunque Trump haya anunciado sus planes de hacer que Estados Unidos sea la cuna de la inteligencia artificial y que va a poner todo de su parte para permitir que las empresas americanas lo consigan, hace 3 años Estados Unidos ya empezó a intentar ganar ventaja en esta batalla al prohibir la venta de software por parte de las empresas americanas a China. La intención era atar de pies y manos a los chinos para que no puedan desarrollar sus propios modelos. Por ello, ha sorprendido y mucho ver cómo han sido capaces de desarrollar un modelo que incluso mejora los resultados del modelo más avanzado de OpenAI en la actualidad.
Además, otra cosa que ha preocupado y mucho a los inversores es ver los costes que este modelo ha tenido de desarrollo y, sobre todo, el precio al que se ofrece al público. Al parecer, entrenar a este modelo ha costado apenas 5,6 millones de dólares gracias a una ingeniosa y eficiente forma de entrenarlos. Esto hace que el precio al que se pueda ofrecer al público sea ridículamente inferior al que sus competidores como OpenAI o Google pueden hacerlo. Tanto DeepSeek como OpenAI ofrecen sus modelos en APIs para poder desarrollar soluciones usando todo el poder computacional sin tener que tener instalado el modelo en local. OpeanAI por su modelo más avanzado cuesta 60 dólares por millón de tokens mientras que DeepSeek, con funcionalidades muy similares o incluso mejores en algunos casos te cobra apenas 2 dólares. Hablamos de una diferencia abismal que deja un poco en evidencia a los principales laboratorios de IA estadounidenses.
Pero esto no es todo, el equipo detrás de DeepSeek ha decidido sacar el modelo al público con una versión 100% funcional open source y con un paper donde se explica todo. Esto puede parecer una jugada poco inteligente ya que ahora desde Estados Unidos pueden replicar esa metodología de entrenar los modelos y conseguir hacerlos más eficientes y baratos. De hecho, una de las figuras más relevantes de Silicon Valley, Marc Andreesen, ha afirmado que es todo un regalo para el mundo el hecho de que hayan hecho público este modelo. Y en parte lo es, porque ahora estamos a hombros de un gigante más alto que antes, pero también es síntoma de que quizá no sea suficiente con destinar esos 500 mil millones de dólares que plantea destinar Estados Unidos para alcanzar el liderato en desarrollo de IA. China ha podido hacerlo en el mismo tiempo, con muchos menos recursos tecnológicos y obteniendo modelos mucho más eficientes.
Para quienes les apasione la historia, esto se parece mucho a cómo Países Bajos consiguió derrocar como potencial mundial a Reino Unido en el siglo XVII. En aquel entonces la IA del momento eran los barcos. Recordemos que fue una época de colonialismos donde los países tenían colonias por todo el mundo y los barcos facilitaban el traslado de personas y mercancías que hacían realmente rentable estas colonias. En ese momento Reino Unido tenía los barcos más avanzados del mundo y era uno de los principales productores por lo que no solo conseguía realizar los viajes de forma más rápida y segura, si no que el resto de países les compraban barcos. Poco a poco, a medida que el nivel de vida iba aumentando en Reino Unido los costes aumentaban y con ellos los precios de los barcos. Fue entonces cuando apareció Países Bajos con una mano de obra mucho más barata que conseguía producir barcos igual de avanzados por la mitad de precio. Esto fue el inicio del fin de la dinastía británica en favor de Países Bajos. ¿Será esto lo que le ocurra a Estados Unidos con la IA?
Por ahora los mercado están bastante preocupados y las exigentes valoraciones de las empresas tecnológicas podrían pronto a empezar a pesar.
