China inaugura una nueva era de la inteligencia artificial

Una pequeña empresa china ha logrado derrumbar el castillo de naipes de la inteligencia artificial (IA) generativa que tan cuidadosamente habían edificado un puñado de gigantes tecnológicos. Hasta hace una semana, la única duda que pendía en torno a esta industria era si habría suficientes contratistas para construir todos los centros de datos y las plantas energéticas necesarias para alimentar su constante crecimiento. Pero la irrupción de DeepSeek lo ha puesto todo patas arriba. Su modelo R1 parece ser igual o superior que la última versión de ChatGPT, pero se ha desarrollado con muchos menos recursos. La herramienta es gratuita y de código abierto, lo cual supone una amenaza comercial para las grandes corporaciones que hasta ahora dominaban el mercado y abre la puerta a la proliferación de nuevos desarrolladores. Y, no menos importante, ha surgido en China, a pesar del embargo a las exportaciones de chips que EE UU impuso sobre ese país precisamente para evitar que le gane en la carrera de la IA. DeepSeek es solo la punta de lanza: Qwen 2.5 Max, del gigante chino Alibaba, también se ha colocado estos días entre los modelos más potentes del mercado. Silicon Valley ya no tiene el monopolio intelectual de la IA.

El momento de la aparición de DeepSeek, solo una semana después de la toma de posesión de Trump, está cargado de simbolismo por varios motivos. La competición EE UU-China por la hegemonía está llamada a ser la gran rivalidad geopolítica del siglo XXI. Es un golpe para el orgullo estadounidense y la idea de la recuperación de la grandeza que el líder republicano ha tomado por bandera. Silicon Valley, como visibilizó la presencia de los jefes de las mayores tecnológicas en la investidura de Trump, se ha convertido en aliada del nuevo Ejecutivo, pero ni siquiera esa poderosa corte de multimillonarios que encabeza Elon Musk parece suficiente para garantizarle la primacía en la IA frente a China. Y sucede justo cuando crecen el caos y la confusión por los aranceles aplicados a México, Canadá y China, que ya han prometido respuesta, en lo que puede ser el inicio de una nueva guerra comercial a gran escala.

También es relevante por las condiciones en que se produce: China no solo ha sido capaz de crear un modelo más eficiente, sino que lo ha hecho bajo unas estrictas sanciones. Agathe Demarais, experta en Geoeconomía del Consejo Europeo de Relaciones Exteriores (ECFR), un think tank paneuropeo, suele comparar las sanciones con los antibióticos: si se abusa de ellos, generan resistencias en quienes las sufren y pierden su efectividad. “DeepSeek es un ejemplo de cómo las políticas estadounidenses para restringir el acceso de China a su tecnología punta pueden resultar contraproducentes, al empujar a las empresas chinas a encontrar formas ingeniosas de eludir las medidas”, señala por correo electrónico. Autora de Backfire, un libro donde analiza cómo la política de sanciones se está volviendo contra EE UU como un bumerán, no cree que Washington vaya a rectificar. “Es poco probable que los avances de DeepSeek impulsen a Estados Unidos a cambiar de estrategia en los controles de exportación a China”.

Seguir la pista del dinero suele ser una buena forma de medir la dimensión de un fenómeno. Y el efecto DeepSeek ha traqueteado con fuerza los mercados. La compañía no cotiza en Bolsa, por lo que su valor es desconocido. Pero mientras las redes sociales empezaban la semana echando fuego comentando la repentina aparición de una misteriosa firma china que se había colocado de la noche a la mañana como la aplicación más descargada de EE UU y tomado asiento en el elitista banquete de la IA, la sesión de Wall Street del lunes fue toda una carnicería para las tecnológicas. El Nasdaq se desplomó un 3%, las pérdidas rondaron el billón y medio de dólares, el equivalente al PIB de España, y Nvidia, la empresa más valiosa del mundo por su dominio indiscutible de la producción de procesadores GPU (los usados para entrenar modelos de IA), se vio rebasada por Apple y Microsoft tras hundirse un 17% y volatilizar 569.000 millones de euros, la mayor destrucción de valor en un día de la historia de la Bolsa. Las réplicas del seísmo afectaron también a empresas proveedoras de energía e infraestructuras de centros de datos.

Desde entonces, se ha desatado una batalla entre dos visiones: quienes defienden que la llegada de DeepSeek abre una vía de agua insalvable para el modelo de negocio de grandes inversiones en capacidad de cómputo —del que se beneficiaban hasta ahora Nvidia, Broadcom y otras tecnológicas—, y quienes creen que la democratización de la IA beneficiará a todo el sector. Los analistas del banco suizo UBS respaldan la segunda tesis. En un reciente informe apuntan que DeepSeek no viene a sustituir, sino a complementar. Que hay espacio para todos. Algo así como una IA a dos velocidades, la low cost y la premium de los modelos más complejos. “La experiencia de la industria del móvil muestra que la introducción de teléfonos inteligentes más baratos supuso una adopción más amplia a nivel mundial, mientras que los líderes de la industria han seguido dominando el segmento de alta gama”. iPhones y Xiaomis.

¿Qué cabe esperar a partir de ahora? ¿Qué rumbo tomará el desarrollo de la IA? Es difícil anticiparlo, aunque parece claro que habrá un antes y un después de la llegada de los modelos chinos competitivos a un mercado controlado hasta ahora con mano de hierro por empresas como OpenaAI, Google, Microsoft o Anthropic. Hay quien cree que la debacle de Nvidia marca algo que hacía tiempo que se anticipaba. “Definitivamente, podría ser la primera señal del estallido de la burbuja de la IA. Veremos si es así”, explica por correo electrónico Gary Marcus, profesor de la Universidad de Nueva York y ávido comentarista en las redes sociales de la actualidad de las grandes tecnológicas. El estadounidense lleva meses, si no años, advirtiendo de que la estrategia de OpenAI, captar miles de millones de dólares para invertirlos en la construcción de modelos más y más complejos bajo la promesa de que ese es el camino para llegar hasta la llamada IA general (la que iguale o mejore la humana), está abocada al fracaso. Porque los inversores, tarde o temprano, exigen un retorno. Y su paciencia puede agotarse si el relato pierde fuerza.

El reto energético

El dinero recaudado por OpenAI (unos 18.000 millones de dólares) se dedica básicamente a pagar procesadores de última generación y la electricidad que consumen al estar funcionando día y noche durante las fases de entrenamiento e inferencia de los modelos. Como estos se construyen con bases de datos cada vez más extensas, la capacidad de cálculo necesaria para completar el proceso también crece. Eso, sumado al creciente número de usuarios, ha hecho que se necesiten más centros de datos, lo que a su vez está poniendo en aprietos la red energética de EE UU, incapaz de asumir el aumento de la demanda asociado a la infraestructura de la IA. La respuesta del presidente de EE UU, Donald Trump, ha sido la alianza Stargate, que presentó en su segundo día en el cargo y que implica la inversión de hasta 500.000 millones de dólares en cuatro años.

DeepSeek asegura haber desarrollado el modelo R1 por unos seis millones de dólares, frente a los 100 que han costado otros homologables. Pocos creen que las cifras sean exactas. “La fase de entrenamiento a la que se refieren es la punta del iceberg en términos de coste total. La inversión realizada para determinar cómo diseñar ese entrenamiento puede haber costado mucho más dinero”, explica a EL PAÍS un alto ejecutivo de uno de los principales laboratorios de IA del mundo. Con todo, la estrategia de DeepSeek pone en duda la estrategia de las big tech. También evidencia algo que los expertos vienen repitiendo desde que OpenAI lanzó ChatGPT en noviembre de 2022: es necesario trabajar en modelos más eficientes, que consuman menos energía y cuenten con algoritmos más afinados. “La auténtica lección de DeepSeek es que todavía podemos hacer grandes mejoras en términos de eficiencia”, añade Marcus.

Aunque, desde el punto de vista medioambiental, la optimización no es suficiente. Así lo demuestra un reciente estudio firmado por Kate Crawford, investigadora de Microsoft Research y fundadora de AI Now Institute. “El impacto climático de la IA no se limita a la energía, las emisiones y el agua [consumida por los centros de datos para refrigerar los sistemas]. El debate pasa por alto los efectos de rebote, cuando el aumento de la eficiencia estimula un mayor consumo”, sostiene. “El economista del siglo XIX William Jevons observó que un uso más eficiente del carbón provocaba un mayor consumo total de carbón”. Del mismo modo, “los avances en la IA no pueden reducir el impacto climático si alimentan un consumo exponencial”.

La paradoja de Jevons le sirve a Dario Amodei, antiguo jefe de investigación de OpenAI y cofundador de Anthropic, para argumentar que el embargo impuesto por la Administración Biden a las exportaciones de chips a China es “más existencial e importante que hace una semana”. En su opinión, lo que ha conseguido DeepSeek “no es un avance único ni algo que cambie fundamentalmente la economía de los grandes modelos de lenguaje; es un punto esperado en una curva de reducción de costes en curso”, apunta en su blog. Aunque los costes bajen, es de esperar que “las empresas gasten más y más en entrenar poderosos modelos de IA”. Y, para ello, necesitarán chips.

Misma partida, nuevos jugadores

¿Cómo se reorganizará el sector tras la irrupción de DeepSeek? ¿Corre peligro la posición de dominio de la media docena de empresas estadounidenses que han controlado hasta ahora este mercado? Pat Gelsinger, consejero delegado de Intel hasta hace dos meses, opina que no. En una publicación en LinkedIn, desveló que ha estado llevando la contraria al mercado y comprando acciones de Nvidia, aprovechando su caída para acumular a un precio más barato. “Hacer que los recursos informáticos estén ampliamente disponibles a precios radicalmente más bajos impulsará una expansión explosiva, no una contracción del mercado”, augura. Como todo cambio en el statu quo que llega sin avisar, las reacciones han oscilado entre la fascinación, el desconcierto, la desconfianza, e incluso el menosprecio.

La irrupción de la startup china introducirá dinamismo en el mercado, pero difícilmente cambiará las relaciones de poder. Eso es al menos lo que anticipa Cecilia Rikap, profesora de Economía en la University College London y directora de investigación del Instituto para la Innovación y el Propósito Público (IIPP) de ese centro. “En la cadena de valor de la IA hay tres tipos de empresas: Nvidia, que domina la producción de semiconductores; las que desarrollan modelos, como OpenAI, Anthropic, Mistral o la nueva DeepSeek, y luego hay un tercer bloque, conformado por Amazon, Microsoft y Google, que controla todo el sistema”, explica. Estos tres gigantes están presentes en toda la cadena, pero se concentran en algunos nodos claves, como la nube. “La nube no es solo donde se entrenan los modelos: es un supermercado de tecnología, un espacio en el que todos los servicios se producen, se venden y se consumen”, describe la académica. En su opinión, el efecto DeepSeek puede alterar la hoja de ruta de Nvidia y modificar la forma en que se desarrollan los modelos. “Pero para nada cambia el equilibrio de fuerzas en el que Amazon, Microsoft y Google controlan la cadena de producción”.

“Deepseek R1 es uno de los avances más asombrosos e impresionantes que he visto nunca y, al ser de código abierto, un profundo regalo para el mundo”. Así lo ve el tecnomillonario (y mecenas de la campaña de Trump) Marc Andreessen, cofundador de Netscape y uno de los inversores más influyentes de Silicon Valley. Olivier Blanchard, execonomista jefe del FMI y profesor del MIT, también está en el grupo de los deslumbrados. Su primera reacción a DeepSeek fue decir que se trata del mayor shock positivo para la productividad de la historia. Preguntado por este diario, desarrolla ese comentario: “En el pasado hubo muchas invenciones con efectos importantes en la productividad, como la electricidad, los automóviles o la fusión nuclear. Pero lo que podían hacer fue en gran medida gradual, aprendido con el tiempo. En este caso, sucedió en un día: el descubrimiento de que el coste de una tecnología determinada, de uso general, era mucho menor de lo que pensamos, tendrá un impacto importante en muchos sectores de la economía”.

El historiador estadounidense Chris Miller, autor de La guerra de los chips, y uno de los mayores expertos en la materia, es más escéptico. “No creo que OpenAI esté demasiado preocupada. Está bastante claro que DeepSeek mintió al afirmar que entrenó un modelo gastando solo seis millones en chips. La cifra real era mucho mayor. Y están apareciendo noticias de que DeepSeek probablemente utilizó los modelos de OpenAI en su proceso de entrenamiento”, señala por correo electrónico. Sobre el recorte de costes que implica su llegada, afirma, en la misma línea que Amodei, que era ya un proceso en marcha, y solo en los últimos dos años su coste se ha dividido entre cien.

Lo que sí parece haber cambiado es el acceso al desarrollo de modelos. “DeepSeek nos abre una oportunidad para que los sectores públicos colaboren en desarrollar IA que no requiera tanta capacidad de cómputo como se creía hasta ahora. Si es posible producir modelos de forma más económica, entonces hay espacio para pensar en impulsar una soberanía digital pública que atienda no solo los costes económicos, sino también ecológicos, y que se pueda enfocar en solucionar problemas relevantes para la gente”, sostiene Rikap.

DeepSeek sigue siendo, en parte, una gran incógnita. Se desconoce qué papel desempeña el gobierno chino en todo esto. O si más países tratarán de bloquear sus descargas, como ha hecho Italia. Su potencial para cambiarlo todo parece notorio. Si la inteligencia artificial es el petróleo del siglo XXI, hasta ahora solo podía extraerse de las profundidades, gracias a las potentes tecnologías perforadoras que son los chips más avanzados de Nvidia. Con DeepSeek, los yacimientos pasan a estar en la superficie. Al alcance de cualquiera.