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Opinión EN EL MOMENTO ADECUADO

DeepSeek o 'DeepShit',  esa es la cuestión

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Perdonen por el título, pero es que define tan bien la situación, que no he podido evitar la tentación. Porque los avances de la startup china DeepSeek podrían revolucionar el desarrollo de la inteligencia artificial (IA), pero en todas las revoluciones ruedan cabezas. También en las tecnológicas.

La pesadilla de las empresas tecnológicas es que surja alguien capaz de hacer lo mismo que tú, pero más rápido, mejor y más barato. Ocurre constantemente y, por eso, compañías tecnológicas que ganan fortunas y crecen exponencialmente, diez años después ni existen.

Y esa pesadilla se ha materializado en forma de una empresa llamada DeepSeek (nombre que en español significa "búsqueda profunda") que para muchos podría perfectamente llamarse DeepShit (que por su contenido escatológico no traduzco). Porque es en esa profunda "m" en la que pueden encontrarse determinadas empresas tecnológicas si lo que se dice es cierto.

DeepSeek parece haber encontrado la fórmula para entrenar y enseñar a modelos de inteligencia artificial por un precio muy inferior al actual

DeepSeek parece haber encontrado la fórmula para entrenar y enseñar a modelos de inteligencia artificial por un precio muy inferior al actual. La clave de un algoritmo de IA es su capacidad de aprender y, para que aprenda, hay que entrenarlo.

Pues digamos que Deep Seek ha conseguido que un aprendizaje que ahora cuesta 50 millones de dólares pase a costar 7 millones o menos. Y lo han hecho pensando fuera de la caja (o como se dice en el argot financiero, out of the box).

Se han replanteado todo desde el principio y se han dado cuenta de que, simplificando las cosas, se consiguen resultados parecidos, pero con un 75% menos de necesidades de memoria. Y la memoria está compuesta por microprocesadores.

También han conseguido que, en lugar de que la inteligencia artificial hable como un niño pequeño, es decir, lentamente y palabra por palabra, lo haga en frases completas, lo cual es un avance brutal cuando hablamos de billones de palabras.

Simplificando las cosas, se consiguen resultados parecidos, pero con un 75% menos de necesidades de memoria

Otro avance es que, en lugar de utilizar sistemas expertos en todo momento, crean sistemas especialistas que sólo se usarán cuando son necesarios. Si tienes a todos los algoritmos trabajando a la vez, el consumo y el coste son muy superiores al alcanzado si sólo se utiliza al “especialista” necesario en cada consulta o resolución de problemas. Y encima parece ser que todo es en código abierto.

Si todo lo anterior se demostrara cierto, los más perjudicados serían los fabricantes y diseñadores de microprocesadores para IA. Menos necesidades de memoria, menos demanda de microchips avanzados. Las marcas que dominan el mercado tendrán que reinventarse o morir. Insisto, si todo se demostrara cierto, todavía es pronto para afirmarlo al 100%.

En cambio, no está tan claro que sea tan negativo para las grandes empresas tecnológicas. El mercado está descontando que esto les viene muy mal porque se han “pasado” en sus inversiones en centros de datos, etc., pero hay que tener en cuenta que muchas de estas inversiones están planeadas, no realizadas.

En los casos en los que todavía no se haya iniciado, lo que supondría es un enorme ahorro de costes sobre lo planificado. Y la posibilidad de que en los desarrollos futuros puedan obtener sistemas mucho mejores y más baratos.

Si todo lo anterior se demostrara cierto, los más perjudicados serían los fabricantes y diseñadores de microprocesadores para IA

Realmente, el riesgo a considerar para las grandes empresas tecnológicas es que, si bajan tanto los costes, las grandes perderían el monopolio del desarrollo y venta de los grandes sistemas de inteligencia artificial. 

Este es un riesgo real, aunque también hay que tener en cuenta que empresas como Microsoft, Apple, Meta, Amazon o Tesla han mostrado en otras ocasiones su capacidad de reacción. Además, mirando a largo plazo, para este tipo de empresas una IA más barata y efectiva tiene que ser algo positivo. Podría ser una gran oportunidad para hacer más y mejor con un coste menor.

Quienes lo están vendiendo todo en bolsa por esta noticia deberían de recapacita

La gran ganadora sería la economía en general, el tejido productivo en su conjunto. Porque si la IA ya era una revolución tecnológica-industrial en su versión actual, la versión 2.0 va a aumentar todavía más la productividad de la gran mayoría de empresas. Imaginemos el salto hacia delante que puede producirse si bajan de forma masiva los costes y la rapidez de los procesos productivos. Tanto en la fabricación de bienes como en la prestación de servicios.

Quienes lo están vendiendo todo en bolsa por esta noticia deberían de recapacitar y focalizar su energía en detectar quiénes son los ganadores y quiénes son los perdedores. Porque, como en toda revolución tecnológica, hay grandes ganadores y grandes perdedores. Pensar que, ante un gran avance tecnológico, todos son perdedores, es no entender ni haber estudiado cómo funciona la tecnología en la economía.

***Víctor Alvargonzález es socio fundador de la empresa de asesoramiento financiero independiente Nextep Finance.