Empresas de IA buscan entrenarse con chips chinos

Logotipo de DeepSeek, 27 de enero del 2025. [Foto: Agencias]

Por Ma Si

El meteórico ascenso de DeepSeek, una startup privada china de inteligencia artificial, arroja luz sobre una nueva forma en que las empresas chinas de chips de IA buscan avances en medio de las restricciones tecnológicas más estrictas de Washington para desafiar el dominio de la compañía estadounidense de semiconductores Nvidia y remodelar el panorama informático mundial, aseguran los especialistas.

Destacando que DeepSeek ha desarrollado un rival de ChatGPT a una fracción del costo reportado de sus pares estadounidenses, los entendidos del ramo consideran que su aparición demuestra que el desarrollo de grandes modelos de lenguaje de alto rendimiento no requiere la compra exorbitante de chips de IA de Nvidia, y que en el futuro se puede usar más alternativas de chips chinos.

Una serie de empresas tecnológicas chinas como Huawei Technologies aseguran que han adaptado con éxito sus productos para habilitar el gran modelo de lenguaje de DeepSeek.

Yang Jian, director de tecnología de MetaX, una empresa de chips con sede en Shanghai, resaltó que el entrenamiento del modelo de IA de DeepSeek ha utilizado unidades de procesamiento de gráficos, o GPU, de Nvidia. Sin embargo, DeepSeek gastó mucho menos en tecnología de Nvidia para desarrollar su modelo de IA de lo que han gastado las empresas estadounidenses.

Los analistas de la consultora de mercado Jefferies estimaron que una versión reciente de los modelos de DeepSeek tuvo un costo de entrenamiento de apenas 5,6 millones de dólares, menos del 10 por ciento del costo total de Llama, de la empresa Meta.

Por otra parte, Yang insistió en que la práctica de DeepSeek demuestra que los programas avanzados de IA se pueden diseñarse con chips menos costosos, favoreciendo una nueva ola de optimismo para las empresas chinas de semiconductores que van cuesta arriba.

Actualmente, aunque la GPU de Nvidia tiene una participación del 98 por ciento del mercado global de entrenamiento de IA, Yang considera que "a finales de este año, algunos modelos de lenguaje grandes se entrenarán en chips chinos de IA, y la tendencia se hará más evidente en 2026".

"El mercado chino evolucionará gradualmente", aseguró Yang. "Nvidia será una parte de la infraestructura de cómputo y los chips domésticos serán otra. El poder de cómputo global avanzará en dos líneas paralelas".

La reciente adopción de DeepSeek por parte de proveedores de nube como SiliconFlow, utilizando GPU de empresas chinas como Huawei y Moore Threads, evidencian la creciente confianza en los chips nacionales.

SiliconFlow manifestó que ha ejecutado DeepSeek en sus servicios en la nube respaldados por los chips Ascend AI de Huawei, logrando un rendimiento comparable a los servicios de IA implementados en las GPU de gama alta de Nvidia.

Wang Hua, vicepresidente de IA y computación en la nube de Moore Threads, insistió en que, basándose en sus GPU de desarrollo propio, Moore Threads puede implementar rápidamente los servicios de inferencia de los modelos de IA de DeepSeek.

Por su parte, Pan Helin, miembro del Comité de Expertos en Economía de la Información y la Comunicación del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información, recalcó que DeepSeek ha desarrollado un nuevo enfoque técnico para grandes modelos de lenguaje que ahorra en potencia de cómputo. Este avance podría estimular un uso más amplio de procesadores nacionales debido a que actualmente Washington prohíbe la exportación a China de los chips más avanzados de Nvidia.

"El éxito de DeepSeek demuestra una forma de superar la barrera geopolítica de las prohibiciones tecnológicas de EE. UU., poniendo de relieve la importancia de la innovación y la adaptabilidad para lograr objetivos estratégicos", agregó Pan.

Para los expertos, las GPU de Nvidia tienen una ventaja en términos de potencia de cálculo y madurez del ecosistema. Como resultado, es poco probable que a corto plazo los modelos de IA como DeepSeek se puedan desvincular por completo del ecosistema de Nvidia. Sin embargo, a largo plazo, los avances en las alternativas nacionales, las capacidades de optimización algorítmica y el mayor énfasis de la industria en la seguridad de la cadena de suministro reducirán la dependencia de un solo proveedor.

"Es una tendencia irreversible, aunque este proceso llevará tiempo y necesitará mayores avances tecnológicos nacionales. En el futuro, el mercado global de chips de IA no estará dominado por una sola empresa", subrayó Wang de Moore Threads.