El impacto de DeepSeek en la industria de la IA: eficiencia a cambio de sesgo

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Prepárate que vienen curvas…

La llegada de DeepSeek al panorama de la inteligencia artificial marca un antes y un después en la industria.

Este modelo, presentado recientemente por una empresa china, ha logrado superar en prestaciones a sus competidores occidentales, como GPT de OpenAI o Llama de Meta,… y lo mejor (o peor) de todo, mientras mantiene un coste operativo notablemente inferior.

En este artículo, analizamos las claves tecnológicas y económicas de DeepSeek, así como las implicaciones éticas y estratégicas de su irrupción en el mercado.

Una estrategia occidental que ha favorecido la independencia tecnológica de china

Lo he repetido hasta la saciedad.

En los últimos años, Estados Unidos y con el Tío Sam, el resto de países occidentales han(hemos) optado por aislar tecnológicamente a China mediante aranceles y bloqueos comerciales. Aunque esta estrategia, que ojo, tiene una parte clara y justa (China hace tiempo que no juega con las mismas reglas que el resto de economías), se buscaba frenar el avance tecnológico del país asiático.

Pero claro, una cosa es lo que se espera… y otra lo que acaba ocurriendo. Y es que, en este caso, ha tenido un efecto contrario: fomentar su independencia tecnológica, y volverles cada vez más autosuficientes… y eficientes.

Lo vimos con el caso de Huawei, el apestado de la industria del hardware que pese a no tener ya acceso a servicios de Google y compañía, está presentando ordenadores (mi portátil, por cierto, es uno de ellos) y móviles de vanguardia.

Y otro ejemplo claro de esto es DeepSeek (ES), el modelo de IA presentado la semana pasada que ha demostrado ser más eficiente y accesible que las alternativas occidentales.

Para muestra, un botón:

Mientras que OpenAI gastó 100 millones de dólares para entrenar GPT-4 con 1,8 trillones de parámetros, DeepSeek alcanzó resultados superiores invirtiendo apenas 5,58 millones de dólares y entrenando con 671 millones de parámetros.

Que a ver, lo de los 5 millones debes tomarlo como lo que es… Hablamos de una empresa china, y por tanto, con un nivel de transparencia y confianza cercano a cero. La realidad es que solo están contabilizando el coste del modelo actual (y probablemente ni sea del todo cierto), obviando toda la inversión hecha anteriormente, toda la subvención del gobierno, y hasta el pago de nóminas y demás gastos asociados.

Pero aún así, se demuestra otra vez más cómo la restricción de recursos puede estimular la innovación.

Pero vamos a profundizar en esto, que me parece importantísimo para comprender por qué creo que este lanzamiento es una verdadera revolución.

DeepSeek y la eficiencia tecnológica: más por menos

DeepSeek no solo destaca por su coste reducido, sino también por su eficiencia técnica.

¿En qué se traduce esto?

Pues que el modelo ha sido diseñado para funcionar con menos potencia computacional, lo que lo convierte en una opción mucho más accesible para empresas y desarrolladores.

En comparación con otros modelos:

• GPT-4 de OpenAI: Aunque potente, su coste de operación es significativamente mayor.
• Llama de Meta: A pesar de ser competitivo en algunos aspectos, queda por debajo de DeepSeek en muchas métricas según los benchmarks realizados.
• Anthropic y Google: Aunque sus modelos también son líderes en el sector, el coste de sus APIs es muy superior al de DeepSeek.

Por ejemplo, el uso de la API de DeepSeek cuesta actualmente 0,27 dólares por millón de tokens de entrada y 1,10 dólares por millón de tokens de salida. Incluso tras el aumento previsto para febrero, seguirá siendo una opción más asequible que la mayoría de LLMs del mercado con la misma capacidad de cómputo. Solo se puede comparar en precio con modelos mucho más básicos, como puede ser las versiones MINI de GPT.

Además, DeepSeek R1, un modelo especializado en razonamiento, supera al modelo o1 de OpenAI tanto en prestaciones como en coste. Según los benchmarks, usar o1 cuesta 27 veces más que DeepSeek R1.

Lo repito por si no se ha entendido: 27 veces más caro usar el Occidental que usar el Chino.

El dilema del software libre y los datos controlados

Precisamente estos días preparaba el guión para un futuro episodio del podcast en el que hablaré de la crisis del software libre.

Pues bien: aquí tenemos un ejemplo de todo lo contrario.

Uno de los aspectos más destacados de DeepSeek es su naturaleza de código abierto. Puedes, por supuesto, usar su chabot desde la web (100% gratuito, pero, eso sí, ahora mismo parece que están teniendo problemas para crear nuevas cuentas) o desde la app para Android y iOS, pero cualquier persona puede instalar el modelo y construir sobre él, algo que lo diferencia de ChatGPT y otros sistemas propietarios.

Sin embargo, y esto quiero dejarlo claro para que no parezca que todo es del color de rosa, el dataset con el que ha sido entrenado es privado y está bajo el control del gobierno chino.

Y esto, por razones obvias, plantea preguntas éticas importantes. Si bien el modelo no fuerza respuestas alineadas con los intereses del gobierno chino en búsquedas realizadas fuera del país, su entrenamiento está inevitablemente influido por las políticas del régimen.

Por ejemplo, frente a temas sensibles como la soberanía de Taiwán, DeepSeek evita responder directamente, borrando respuestas potencialmente conflictivas.

Este control sobre los datos vuelve a poner de manifiesto un mantra de esta casa, y ese es la importancia de garantizar que los modelos de IA sean entrenados con datasets diversos y no sesgados (o, mejor dicho, sesgados en cualquier dirección, sin una identidad predominante), para evitar que se conviertan en herramientas de propaganda.

¿Revolución en el sector de la IA?

Y en esas estamos…

La llegada de DeepSeek representa una amenaza directa para los líderes occidentales en inteligencia artificial. Su bajo coste y alto rendimiento podrían redefinir el mercado, especialmente en aplicaciones comerciales donde la eficiencia económica, recalco, es crucial.

Por eso hablo de revolución.

Con todo lo que esto conlleva.