¿Qué es DeepSeek R1, la inteligencia artificial que ha superado a ChatGPT, Gemini y Llama en descargas?

La inteligencia artificial (IA) llamada DeepSeek R1, de China, ha captado la atención de la industria, generando tanto admiración como preocupación en Wall Street. Este modelo, desarrollado por la empresa emergente DeepSeek, promete capacidades comparables a las de gigantes tecnológicos como OpenAI, Meta y Google, pero con un presupuesto radicalmente menor.

DeepSeek R1, presentado recientemente, ha sido aclamado como un avance inesperado en la inteligencia artificial. Según la empresa, su desarrollo costó solo 5,6 millones de dólares, una fracción de los cientos o miles de millones invertidos por empresas tecnológicas líderes en modelos avanzados de IA como GPT-4 de OpenAI, Llama de Meta y Gemini de Google.

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Lo que hace aún más notable este logro es que DeepSeek logró estos resultados utilizando chips de IA relativamente poco potentes, a pesar de las restricciones impuestas por Estados Unidos al suministro de tecnología avanzada a China. Estas restricciones, argumentadas por motivos de seguridad nacional, no parecen haber frenado el progreso de la empresa, que logró un modelo competitivo con recursos limitados.

¿QUÉ ES DEEPSEEK?

DeepSeek es una empresa emergente fundada en 2023 por Liang Wenfeng, un gestor de fondos de cobertura chino que se ha convertido en un referente de la inversión y evangelización de la tecnología de IA en su país. Liang, a través de su fondo de cobertura High-Flyer, ha impulsado el desarrollo de IA como una prioridad estratégica, capturando la atención del sector tecnológico global.

Desde sus inicios, DeepSeek ha lanzado varios modelos competitivos, aunque su notoriedad internacional se ha visto limitada por restricciones de contenido relacionadas con temas políticamente sensibles en China. Sin embargo, el modelo R1, presentado recientemente, ha cambiado las reglas del juego, posicionándose como un contendiente serio en la industria tecnológica.

DEEPSEEK R1 MUESTRA UNA MAYOR ACCESIBILIDAD Y EFICIENCIA, EN COMPARACIÓN A SU COMPETENCIA

R1 no solo es potente, sino que también es de código abierto. Esto permite a otras empresas explorar, probar y mejorar el modelo, lo que podría acelerar la innovación en IA a nivel global. La accesibilidad de R1 ha resultado en su rápido ascenso en las listas de descargas de la App Store, superando incluso a ChatGPT con casi 2 millones de descargas en una semana.

El modelo ha demostrado ser lo suficientemente eficiente como para competir con los gigantes tecnológicos en términos de capacidades, pero a una fracción del costo energético y financiero que requiere la industria tradicional de IA.

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DEEPSEEK PONE EN DUDA INVERSIONES MILLONARIAS EN DESARROLLO DE IA

Marc Andreessen, influyente inversor tecnológico y cofundador de la firma Andreessen Horowitz, describió a DeepSeek R1 como “el momento Sputnik de la IA”, en referencia al histórico hito espacial que marcó el inicio de la carrera tecnológica entre Estados Unidos y la Unión Soviética. Andreessen destacó que este avance podría transformar la percepción sobre la inversión necesaria para lograr avances significativos en IA.

El sector tecnológico, especialmente en Estados Unidos, se enfrenta a desafíos crecientes en términos de costos. Empresas como Meta y OpenAI han señalado que el desarrollo de IA requiere inversiones masivas, en algunos casos alcanzando cifras de billones de dólares, no solo en investigación y desarrollo, sino también en infraestructura energética.

Los analistas de Janus Henderson explicaron a la Agencia de Noticias EFE que la aparición de “un enfoque potencialmente más eficiente del procesamiento de la IA cuestiona la necesidad de los miles de millones de dólares de inversión previstos en infraestructura y propiedad intelectual”

Por ejemplo, Meta anunció recientemente que planea gastar más de 65 millones de dólares en el desarrollo de IA este año. Mientras tanto, Sam Altman, CEO de OpenAI, ha señalado que la industria podría necesitar nuevas fuentes de energía, como la nuclear, para satisfacer la demanda energética de los complejos centros de datos que ejecutan los modelos de IA.