La paradoja de DeepSeek
La última semana de enero estuvo llena de acontecimientos importantes, ya que el mercado financiero esperaba el "Supermiércoles", cuando los bancos centrales anunciaran sus decisiones y algunas de las mayores empresas tecnológicas, conocidas como Mag 7, publicaran sus resultados. Sin embargo, la atención cambió por completo cuando la empresa china DeepSeek lanzó un chatbot basado en un modelo de inteligencia artificial (IA) mucho más barato de entrenar que los de sus competidores.
El mercado reaccionó con fuertes caídas el lunes, en particular para las empresas vinculadas al sector de la IA, como los proveedores de energía para centros de datos y la propia NVIDIA, que vieron caer significativamente su valor. Sin embargo, pronto surgieron dudas sobre el supuesto avance revolucionario de DeepSeek. Elon Musk sugirió que la empresa podría estar utilizando chips NVIDIA obtenidos ilegalmente, mientras que OpenAI y Microsoft acusaron a DeepSeek de violar los términos de uso al entrenar su modelo basándose en tecnologías de otros. David Sacks, ex asesor de IA en la administración Trump, reforzó estas sospechas, citando "pruebas sólidas" de mal uso de la propiedad intelectual. A pesar de las controversias, expertos como Yann LeCun de Meta reconocieron que DeepSeek logró avances significativos en la eficiencia del entrenamiento de modelos de lenguaje (LLMs). Este progreso no puede ignorarse, especialmente en un mercado cada vez más dependiente de la IA. Morgan Stanley estima que las inversiones en IA alcanzarán los 650 mil millones de dólares para 2026, una cifra que cobra aún más relevancia tras el impacto causado por DeepSeek.
La innovación crea ganadores y perdedores. Entre los perdedores están OpenAI, cuya tesis de que los avances en IA requieren inversiones masivas se ha visto sacudida, y NVIDIA, que vio caer drásticamente su valor de mercado. Sin embargo, existe un debate sobre si NVIDIA realmente pierde con esto. La reducción en los costos de entrenamiento de modelos de IA podría, paradójicamente, aumentar la demanda de chips, un fenómeno conocido como la "paradoja de Jevons". Esto podría beneficiar a NVIDIA a largo plazo, aunque el impacto a corto plazo sigue siendo incierto.