DeepSeek: ¿Están en peligro los gigantes tecnológicos de Estados Unidos?

El verano pasado, un informe de Sequoia Capital¹ generó dudas sobre la viabilidad de las inversiones masivas realizadas en infraestructura de IA y su rentabilidad, lo que llevó a una corrección inicial. Hace solo tres meses, los escépticos señalaban el fin de la era de los rendimientos exponenciales vinculados al aumento del tamaño de los modelos de IA.

La promesa de una mejora sistemática en el rendimiento a través de modelos cada vez más grandes fue cuestionada, junto con las inversiones en GPUs². Desde entonces, los investigadores han descubierto nuevas leyes de escalamiento, incluyendo dotar a los modelos de capacidad de razonamiento, abriendo así nuevas perspectivas para la innovación.

Repetido nuevamente, el 27 de enero de 2025.

Nvidia, una vez más la compañía más valiosa del mundo, experimentó un colapso histórico, perdiendo $593 mil millones en capitalización de mercado en una sola sesión, una caída mayor que el valor total de Mastercard y equivalente a la desaparición de Coca-Cola, Disney y Nike combinados. Este fue el peor día en la historia de una acción cotizada.

Una vez más, este terremoto no resultó de un cuestionamiento fundamental del modelo económico de Nvidia, sino de un cambio repentino en la narrativa impulsado por el descubrimiento de DeepSeek, una startup china de IA cuyos avances causaron una onda de choque en las redes sociales y en la prensa financiera.

Sus nuevos modelos, DeepSeek-V3 y R1, parecían poder competir con los sistemas más sofisticados desarrollados por los gigantes estadounidenses, pero a un costo significativamente menor. Los titulares profetizaron rápidamente el fin de la era dorada de la IA, cuestionando una vez más la relevancia de las inversiones masivas en el sector.

Surge una pregunta central

¿La disminución en los costos de inferencia frenará el apetito de inversión del sector?

La historia económica sugiere lo contrario a través del paradójico de Jevons. Esta teoría, destacada en el siglo XIX, es contraintuitiva: optimizar un recurso - y por lo tanto reducir su costo - estimula su consumo en lugar de reducirlo. Los transistores, por ejemplo, se han vuelto infinitamente más baratos en los últimos cincuenta años, pero la demanda global de potencia informática ha explotado. Lo mismo ocurre con la IA: la disminución en los costos de inferencia abre la puerta a nuevas aplicaciones, lo que debería acelerar su adopción en lugar de frenarla.

Esta es precisamente la apuesta que están haciendo los gigantes digitales. Lejos de sucumbir a dudas temporales del mercado, los líderes en IA están redoblando sus inversiones. Meta está aumentando sus proyecciones de gasto de 52 a 62 mil millones de dólares, Google está superando la marca de los 75 mil millones, mientras que Amazon se prepara para inyectar más de 100 mil millones de dólares en 2025 para expandir las capacidades de AWS.

Para tener éxito en esta transformación, la UE deberá mantener su enfoque en inversiones estratégicas al tiempo que preserva la unidad de sus Estados miembros, un equilibrio delicado pero necesario para asegurar su lugar en el concierto de las naciones.

Mientras tanto, la rivalidad tecnológica entre Estados Unidos y China está alcanzando un nuevo nivel.

Donald Trump presentó el proyecto Stargate, una iniciativa colosal orquestada por Oracle, OpenAI y SoftBank, con el objetivo de construir centros de datos de próxima generación para alimentar los modelos de IA del futuro. Con un presupuesto estimado entre 100 y 500 mil millones de dólares, es uno de los proyectos de infraestructura tecnológica más ambiciosos de la historia.

Pekín no perdió tiempo en responder: el Banco de China anunció un plan de inversión de 140 mil millones de dólares, confirmando que la batalla por la supremacía en IA se está intensificando.

Estos compromisos masivos demuestran una profunda convicción sobre la futura evolución de la IA

Tres grandes oleadas ya han tenido éxito:

• AI predictiva, que ha impulsado los sistemas de recomendación y la predicción financiera;
• AI generativa, que ha revolucionado la creación de texto, imágenes y código.
• Ahora estamos entrando en la era de la AI agentiva: sistemas capaces de razonar, planificar y ejecutar tareas de forma autónoma.

Pero el horizonte de la IA se extiende mucho más allá del mundo virtual. En última instancia, se expandirá al mundo físico. Los vehículos autónomos, la robótica industrial y la logística optimizada por IA están a la vista, cada uno requiriendo una inmensa potencia de cálculo para procesar información en tiempo real.

La demanda de energía de los futuros modelos de IA es asombrosa: un modelo de razonamiento avanzado podría consumir hasta 600,000 veces más energía que las tareas simples actuales.

La volatilidad de los mercados en las últimas semanas refleja la inestabilidad natural de un sector que está experimentando una transformación significativa. Pero si la historia nos enseña algo, es que estas preocupaciones, aunque legítimas a corto plazo, no socavan la trayectoria a largo plazo.

Creemos que, al igual que la electricidad y el internet antes que ella, la IA está pasando por una fase de madurez, resistiendo las críticas de los escépticos mientras continúa inexorablemente su progreso.

1. https://www.sequoiacap.com/article/ais-600b-question/
2. GPU (Graphics Processing Unit) Unité de traitement graphique