DeepSeek diseña su propio chip de IA y acepta capital externo por primera vez
Reuters informa de que el laboratorio chino de IA desarrolla un chip de inferencia para reducir su dependencia de Nvidia y Huawei, mientras capta $7.000 millones con una valoración superior a $50.000 millones.
DeepSeek, el laboratorio chino de IA que sacudió el sector con sus económicos modelos abiertos, está diseñando su propio chip de IA, según informa Reuters, que cita a tres personas conocedoras del asunto. El chip está pensado para la inferencia, la fase en la que un modelo ya entrenado responde a tus preguntas, y no para entrenar modelos nuevos desde cero.
El proyecto todavía se encuentra en una fase inicial. Según las informaciones, DeepSeek mantiene conversaciones con empresas de diseño y fabricación de chips y de memorias, y lleva meses contratando discretamente a ingenieros especializados sin publicar ofertas de empleo. El objetivo, de acuerdo con el informe, es reducir su dependencia tanto de los chips de Nvidia como de los de la china Huawei.
Al mismo tiempo, DeepSeek está captando capital externo por primera vez en su historia: alrededor de $7.000 millones con una valoración de entre $52.000 y $59.000 millones. Para una empresa célebre por funcionar con una estructura austera y financiarse por sí misma, supone un cambio destacado. Y un programa de desarrollo de chips es exactamente el tipo de proyecto capaz de consumir dinero a esa escala.
¿Qué hay detrás? Dos presiones apuntan en la misma dirección. Primero, los controles estadounidenses a la exportación impiden que las empresas chinas accedan a los chips y memorias más avanzados, por lo que todo lo que DeepSeek pueda hacer para controlar su propio suministro de hardware reduce una debilidad estratégica. Segundo, esto refleja una tendencia más amplia en el sector: OpenAI y Anthropic también trabajan en chips a medida; OpenAI presentó recientemente un chip de inferencia desarrollado con Broadcom. Cuando tu negocio consiste en ejecutar modelos para millones de usuarios, la inferencia concentra los costes continuos, y un chip personalizado para tus propios modelos puede reducir esa factura de manera considerable. Los chips de Nvidia son herramientas de propósito general excelentes, pero esa versatilidad tiene un precio.
Conviene mantener unas expectativas realistas: diseñar un chip de IA competitivo suele requerir años, y el informe subraya que el proyecto está en sus primeras fases. Muchas ambiciones en el terreno de los chips han desaparecido discretamente entre el anuncio y la fabricación del silicio.
Qué significa esto para ti: Hoy no cambia nada, pero merece la pena comprender la tendencia. Una inferencia barata explica por qué los modelos de DeepSeek cuestan una fracción de lo que cobran sus rivales estadounidenses, y un hardware más económico rebajaría aún más esos precios. Si utilizas modelos de IA asequibles mediante aplicaciones o API, la carrera de chips entre los laboratorios de IA es una de las fuerzas que juegan a tu favor. También indica dónde cree el sector que está el verdadero cuello de botella: no en modelos más inteligentes, sino en el coste de ejecutarlos a gran escala.
Fuentes
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