Gaceta Crítica

Pia Malaney (INET), 12 de Febrero de 2025

La aparición de DeepSeek está cambiando el panorama de la IA en más formas de las que imaginamos.

Los recientes avances en IA generativa de OpenAI, Anthropic y otras empresas occidentales no sólo han reescrito el manual técnico, sino que prometen rediseñar el panorama competitivo de la economía de la innovación. Hemos presenciado algo más que un desarrollo benigno del progreso: se ha producido una rápida concentración de capital tecnológico y económico. Al igual que las primeras revoluciones industriales, que generaron un crecimiento sin precedentes junto con profundas desigualdades estructurales, la aparición de modelos de base de última generación parece habernos impulsado a una era en la que sólo un puñado de empresas, armadas con vastos recursos informáticos, datos patentados y ecosistemas arraigados, están preparadas para dominar el mercado.

Hasta que apareció de repente DeepSeek, parecía imperar una verdad económica sorprendente: entrenar y perfeccionar modelos de IA de vanguardia exige enormes inversiones fijas. Estos costos irrecuperables, combinados con poderosos efectos de red, predisponen naturalmente al mercado a tendencias monopolísticas. Cuando unos pocos actores pueden atender a todo el mercado de manera más eficiente que un campo disperso de competidores, es casi inevitable un “monopolio natural” de la IA. No se trata de una consecuencia accidental de la escala, sino del resultado esperado de un paradigma de innovación en el que la escala, los datos y los ecosistemas integrados son esenciales para la supervivencia.

El nuevo modelo de razonamiento de inteligencia artificial de DeepSeek rompe con este marco, un desarrollo que es más que una curiosidad tecnológica. Tradicionalmente, los modelos de vanguardia han sido el coto privado de empresas bien capitalizadas con enormes presupuestos, vastos clústeres de GPU y conjuntos de datos propietarios que crean formidables barreras de entrada. Sin embargo, si las afirmaciones de DeepSeek son ciertas (si su modelo R1 realmente requirió solo una inversión de capital modesta en comparación con los cientos de millones o miles de millones que suelen gastar sus contrapartes occidentales), podemos estar presenciando el comienzo de un cambio de paradigma. Los menores costos de producción sugieren que la costosa infraestructura que alguna vez sirvió como foso para las empresas estadounidenses dominantes puede verse socavada, lo que desafía la sabiduría convencional de que la ampliación probablemente exige desembolsos de capital masivos.

Por supuesto, hay que interpretar con cautela las afirmaciones de bajo coste de DeepSeek. Las cifras más citadas (entre 5 y 6 millones de dólares) probablemente cubran solo los costes directos de la última prueba de entrenamiento . En realidad, el avance de DeepSeek se basa en años de investigación previa de pioneros como OpenAI y Anthropic. Sus sustanciales inversiones en I+D sentaron las bases para los marcos de código abierto y las arquitecturas de modelos actuales, lo que permite a DeepSeek aprovechar eficazmente las innovaciones existentes. Su verdadera eficiencia reside en mejoras de ingeniería específicas, como la aritmética avanzada de precisión mixta, el innovador equilibrio de carga de la GPU y las técnicas de extensión de contexto como YaRN (Yet Another Recurrent Network). Estas optimizaciones reducen el uso de los recursos informáticos sin necesidad de una enorme flota de chips. Sin embargo, aunque estas innovaciones son reales y dignas de mención, reflejan en parte el beneficio de aprovechar una costosa investigación previa en lugar de un avance totalmente autónomo .

También debe tenerse en cuenta que las promesas de DeepSeek de un rendimiento impresionante y bajos costos operativos vienen con mayores riesgos tanto de vulnerabilidad cibernética como de recopilación invasiva de datos. Los críticos han hecho sonar las alarmas en torno a la seguridad, advirtiendo que debajo de su fachada revolucionaria, la plataforma podría ocultar vulnerabilidades similares a las de un troyano, diseñadas o explotadas inadvertidamente para recolectar grandes cantidades de datos de los usuarios . Su diseño rentable y de código abierto parece tener como consecuencia la falta de sólidas barandillas de seguridad, lo que la hace especialmente susceptible a técnicas de jailbreaking que pueden obligarla a eludir restricciones y generar resultados dañinos, inseguros o sesgados . Los estudios han indicado que DeepSeek puede tener varias veces más probabilidades que algunos modelos occidentales de producir contenido tóxico o inseguro, lo que genera inquietudes sobre un posible uso indebido para ciberataques o desinformación . Además, las prácticas de datos de DeepSeek plantean graves riesgos para la privacidad y la seguridad nacional: la plataforma recopila datos confidenciales de los usuarios (incluidos patrones de pulsaciones de teclas, direcciones IP y detalles del dispositivo) y almacena esta información en servidores ubicados en China. Este acuerdo no sólo aumenta el riesgo de vigilancia no autorizada y de violaciones de datos, sino que también abre la puerta a una posible explotación por parte de actores estatales.

Sin embargo, para los responsables de las políticas y los observadores del mercado, las implicaciones son claras. El dominio de las grandes tecnológicas en materia de IA se ha basado en el supuesto de que sólo las operaciones masivas e intensivas en capital pueden producir modelos de suficiente calidad. La estructura de costos disruptiva de DeepSeek sugiere que la innovación puede disociar el desempeño de un gasto prohibitivo. A largo plazo, este cambio podría fomentar un panorama más competitivo en el que las empresas emergentes ágiles y los grupos de investigación diversos impulsen el progreso. Los requisitos de capital más bajos pueden democratizar el desarrollo de la IA, siempre que los marcos regulatorios favorables aseguren la competencia y estándares de seguridad sólidos.

Hay cada vez más pruebas que apuntan a un futuro en el que las inversiones en IA se recalibrarán. A medida que los participantes del mercado reevalúen el verdadero costo de entrada, las estrategias que prioricen la eficiencia y la colaboración de código abierto pueden suplantar a los modelos inflados y con una infraestructura pesada. Este reequilibrio promete no solo reducir los costos para los usuarios finales, sino también desafiar el poder arraigado de los gigantes actuales de la industria. En una era en la que la economía de la IA evoluciona rápidamente, el avance de DeepSeek puede servir como catalizador para una revolución tecnológica más amplia e inclusiva, una en la que la competencia, en lugar de la concentración, defina el éxito.

Pia Malaney (Directora asociada del Instituto de Nueva Economía INET)