La irrupción de DeepSeek y sus consecuencias en los mercados

Los Efectos de Deep Seek en Bolsa no ha sido brutales. Si nuestra obligación es estar al corriente de los mercados, cuando hablamos de IA hace que, ante la velocidad de los cambios, tengamos que ser todavía más atentos.

Por lo tanto, llevamos toda la semana hablando, leyendo informes y analizando factores que nos ayuden a entender este terremoto en el mundo de la Inteligencia Artificial. A continuación os resumimos lo que hemos aprendido:

La llegada de DeepSeek al ecosistema de la inteligencia artificial (IA) ha generado un fuerte impacto en el mercado, especialmente por su capacidad para competir con modelos como ChatGPT a, por lo que se anunció, una fracción del coste de entrenamiento.

Este nuevo desarrollo ha provocado reacciones mixtas en el sector financiero, desde el temor por la posible depreciación del valor de los modelos existentes hasta el entusiasmo por la aceleración en la adopción de la IA.

Origen y evolución de DeepSeek

DeepSeek no es fruto de un desarrollo reciente, sino que se basa en la investigación de Lian Wenfeng, quien ha trabajado en modelos de aprendizaje automático desde 2008.

Su modelo inicial se empleó en el fondo Higher-Flyer Quant hasta 2020, año en el que se construyó un clúster de 500 GPU para IA, con un ancho de banda de 200 Gbps. La creación de DeepSeek en 2023 se basó en un hardware ya adquirido, con al menos 10.000 tarjetas A100.

En 2024, DeepSeek lanzó su modelo V3, posicionado entre los diez más eficientes del mundo, pero han surgido confusiones en la comparación de sus costes con los de otras empresas de IA.

La afirmación de que su entrenamiento costó 6 millones de dólares frente a los 224.000 millones invertidos en IA en EE.UU. parece no tomar en cuenta los costes previos de desarrollo ni las diferencias en infraestructura.

La realidad detrás de los menores costes

Uno de los principales debates generados en torno a DeepSeek es su supuesto menor coste de entrenamiento.

Sin embargo, esta afirmación es engañosa por varias razones…

En primer lugar, es probable que DeepSeek haya aprovechado modelos preentrenados de código abierto como LLaMA 2, Falcon o incluso GPT-NeoX, lo que significa que el grueso de los costes de entrenamiento ya había sido asumido por otras organizaciones.

Esta «transferencia de costes» es similar a la estrategia de Microsoft con Copilot, donde el modelo base ya estaba desarrollado por OpenAI y solo se requirió un ajuste fino (fine-tuning), reduciendo los costes de entrenamiento propios.

Además, DeepSeek ha implementado técnicas de optimización como el uso de FP8 en lugar de FP32, MLA (multi-head latent attention) para reducir el uso de memoria RAM, y PTX en tarjetas Nvidia en lugar de CUDA para mejorar la eficiencia en comunicación entre chips. Si bien estas técnicas reducen costes operativos, no representan una innovación disruptiva, sino una combinación de estrategias ya utilizadas en otros modelos.

El papel de las ayudas gubernamentales

Otro factor clave en la competitividad de DeepSeek es la posible intervención del gobierno chino mediante subsidios encubiertos.

China ha sido conocida por otorgar fuertes incentivos a industrias estratégicas como los paneles solares, los vehículos eléctricos y, ahora, la inteligencia artificial. Si DeepSeek ha recibido apoyo financiero directo o indirecto, esto podría explicar su capacidad para ofrecer modelos a precios significativamente menores.

El respaldo financiero podría venir a través de hedge funds aliados, como High-Flyer, que podrían estar canalizando fondos estatales disfrazados de inversión privada.

Si esta práctica se confirma, podría considerarse un caso de dumping tecnológico, lo que podría desencadenar represalias comerciales por parte de EE.UU. y la UE, incluyendo restricciones regulatorias y barreras comerciales a la importación de tecnología china.

Efectos de Deep Seek en bolsa: buenos y malos…

La irrupción de DeepSeek está reconfigurando el mercado de la IA, beneficiando a unas empresas y perjudicando a otras.

Beneficiados:

• Proveedores de software de IA generativa: Empresas como Meta, Apple y Adobe podrían beneficiarse al incorporar IA de bajo coste en sus productos.
• Usuarios finales de IA: Empresas que dependen de modelos de IA para sus operaciones podrían ver reducidos sus costes de implementación.
• Empresas que desarrollan soluciones en la nube: La mayor adopción de IA podría aumentar la demanda de infraestructura en la nube, beneficiando a Amazon AWS, Google Cloud y Microsoft Azure.

Perjudicados:

• Fabricantes de semiconductores: Empresas como Nvidia y AMD podrían verse afectadas si la reducción de costes en entrenamiento y operación disminuye la demanda de chips de alto rendimiento.
• Compañías que dependen de modelos propietarios: OpenAI y Anthropic podrían enfrentar presión si los modelos de código abierto continúan mejorando y capturando cuota de mercado.
• Infraestructura de entrenamiento de modelos IA: Empresas dedicadas a la venta de hardware para entrenamiento podrían ver reducida la demanda si los modelos pueden ser entrenados con menos recursos.

Impacto en los mercados

Los efectos de Deep Seek en bolsa no se han hecho esperar: El abaratamiento de la IA podría reducir la necesidad de inversiones en infraestructura, afectando a fabricantes de chips como Nvidia. No obstante, la aceleración en la adopción de IA podría compensar esta tendencia y, tal como hemos dicho antes, empresas como Meta, Apple y otros proveedores de software podrían beneficiarse del aumento de aplicaciones basadas en IA a menor coste.

El mercado ha reaccionado con volatilidad.

Inicialmente, los fabricantes de semiconductores vieron caídas, pero ya están recuperando terreno, especialmente empresas como ASML.

Por otro lado, las tecnológicas que integran IA en sus servicios han experimentado un impulso positivo.

Conclusión

DeepSeek marca un punto de inflexión en la industria de la IA, aunque su verdadero impacto a largo plazo está por determinar.

Si bien la eficiencia de su modelo ha generado preocupación por la sostenibilidad del modelo de negocio de empresas como OpenAI, la historia demuestra que la evolución de la IA es constante y que el liderazgo sigue dependiendo de la capacidad de innovar.

La gran pregunta es si DeepSeek es una revolución real o un ajuste en la dinámica del mercado de IA, donde los jugadores tradicionales podrían reaccionar con nuevos avances y consolidar su dominio.

Estaremos muy pendientes!!