El y la protagonista han sido Liang Wenfeng y DeepSeek. Un joven visionario y friki chino que en su día construyó su propio algoritmo para hacerse rico en el mundo financiero, y que decidió apostar su propio dinero, porque nadie creyó en él, para recrear, con mucho menos dinero y ‘solo’ con 10.000 chips de Nvidia que no eran la última versión del mercado, lo que ya habían hecho los grandes, pero con menos, muuucha menos inversión.
“La irrupción de DeepSeek esta semana lo que ilustra es la importancia de invertir en talento, más que invertir en infraestructuras"
La clave, como me comentó Nuria Oliver, esa científica y experta española en IA que lidera Fundación ELLIS en Alicante, ha sido la apuesta por el talento. “La irrupción de DeepSeek esta semana lo que ilustra es la importancia de invertir en talento, más que invertir en infraestructuras. Lo que ha demostrado DeepSeek es que teniendo una visión clara y aprovechando el conocimiento de lo que ya se ha hecho y teniendo un acercamiento descentralizado y abierto, y sobre todo centrándose en identificar a talento joven excelente se puede revolucionar una industria entera, provocando entre otras cosas una de las caídas en Bolsa más grandes de la historia”, explica Nuria Oliver.
Nadie creyó, ni nadie apostó por DeepSeek, hasta que Wenfeng decidió anunciar su retoño, DeepSeek. Y la industria de la IA montada alrededor de miles de millones de inversión de las grandes tecnológicas, de miles de millones de consumo de kw de energía, de miles de millones de datos computados… implosionó.
Lo que ha hecho DeepSeek es lo mismo que han hecho los chinos decenas, sino muchos más, de años atrás con las redes de telecomunicaciones, con los móviles, con los coches… Aprender, copiar, mejorar, desarrollar, emprender, y ponerlo en el mercado al precio razonable, sino de forma gratuita.
¿Qué relación tiene el éxito de DeepSeek con la caída de Nvidia? Como nos dice la propia Oliver, gran parte de la valoración de mercado de Nvidia está basada en una predicción de una demanda inmensa de los chips que fabrica optimizados para entrenar redes neuronales, partiendo de la base de que se necesitan muchos chips para tener un sistema que tenga unos niveles de competencia determinados para el estado del arte de la Inteligencia Artificial.
Y DeepSeek nos ha dicho que lo que están haciendo hoy empresas como OpenAI, Google, Microsoft, … se puede hacer con una inversión en infraestructura muuuucho más pequeña, entre un 90 y un 95% menos. Por lo que esas expectativas inmensas de demandas de chips de Nvidia se ve altamente cuestionada.
Fernando Rodríguez, cofundador y Chief Learning officer de Keepcoding me recuerda cómo hace dos años Sam Altman afirmó en una entrevista que era imposible que un equipo pequeño con un presupuesto de 10 millones de dólares compitiera contra ellos. Justo lo que ha logrado DeepSeek.
“Aunque su modelo destaca por su calidad, lo revolucionario es su eficiencia. Entrenarlo costó tan sólo 5,6 millones de dólares, frente a los cientos de millones de sus competidores. Además, su sistema de inferencia es infinitamente más económico y sus versiones comprimidas pueden ejecutarse en hardware convencional. ¿Cómo lo consiguieron? Priorizaron la ingeniería creativa frente al mero gasto en recursos. Optimizaron el código hasta límites inusuales —llegando a reescribirlo en lenguaje ensamblador— y diseñaron una arquitectura más eficiente. Parte de ese código optimizado, ¡lo generó el propio DeepSeek! Un enfoque que todo ingeniero aspiraría a replicar”, explica Rodríguez.
"Si un equipo relativamente pequeño, con un presupuesto relativamente pequeño ha conseguido hacerlo, porque no vamos a poder hacerlo en Europa"
Nuria Oliver señala que “esta historia inspiradora puede ayudar en Europa a creer que tenemos posibilidades de competir en inteligencia artificial. Si un equipo relativamente pequeño, con un presupuesto relativamente pequeño ha conseguido hacerlo, porque no vamos a poder hacerlo en Europa. Evidentemente la herramienta de DeepSeek no está exenta de limitaciones, plantea consideraciones éticas y cuestionamientos que tenemos que abordar. Pero sí que creo que es un hito y nos da una serie de lecciones que podemos aprender”.
La lección que extraemos es que el activo más valioso de cualquier sociedad es su talento, y lo que tenemos que hacer es invertir en él. “Así como las inversiones físicas pierden valor con el tiempo, la inversión en talento gana valor con el tiempo. Y esa es la clave”, dice Oliver. Bien es verdad que hacerlo cuando otros lo han hecho es más fácil. Es más fácil replicar porque otros ya han demostrado que funciona, pero tampoco hay muchos que hayan conseguido lo que DeepSeek. Es un gran mensaje esperanzador.
El CLO de Keepcoding es mucho más tajante: “DeepSeek opera como un Prometeo moderno. Ha democratizado el "fuego" de la IA, hasta ahora custodiado por los dioses del Silicon Valley. La verdadera revolución acaba de comenzar”.