Sin embargo, sigue siendo más barato que sus competidores.
El nuevo chatbot de Deepseek me recibió con una introducción intrigante:
Hola, fui creado para que puedas preguntar cualquier cosa y obtener una respuesta que pueda sorprenderte.
Hoy, la inteligencia artificial de Deepseek se ha convertido en un jugador formidable en el mercado, incluso causando una de las caídas más importantes del precio de las acciones de Nvidia.
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Lo que distingue a este modelo son sus innovadores métodos de arquitectura y capacitación. Deepseek emplea varias tecnologías de vanguardia:
Predicción múltiple (MTP): en lugar de predecir una palabra a la vez, el modelo pronostica múltiples palabras simultáneamente analizando diferentes partes de una oración. Este enfoque mejora significativamente tanto la precisión como la eficiencia del modelo.
Mezcla de expertos (MOE): esta arquitectura utiliza varias redes neuronales para procesar datos de entrada. La tecnología acelera la capacitación de IA y mejora el rendimiento. En Deepseek V3, se utilizan 256 redes neuronales, y se activan ocho para cada tarea de procesamiento de tokens.
Atención latente de múltiples cabezas (MLA): este mecanismo ayuda a centrarse en las partes más significativas de una oración. MLA extrae detalles clave de los fragmentos de texto repetidamente en lugar de solo una vez, reduciendo la probabilidad de perder información importante. Esto permite a la IA capturar matices cruciales en los datos de entrada de manera más efectiva.
La destacada startup china Deepseek afirma haber desarrollado un modelo de IA competitivo a un costo mínimo, afirmando que solo gastaron $ 6 millones en capacitar a la poderosa red neuronal Deepseek V3 y usaron solo 2048 procesadores gráficos.
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Sin embargo, los analistas de semianálisis han descubierto que Deepseek opera una gran infraestructura computacional que comprende aproximadamente 50,000 GPU de tolva nvidia. Esto incluye 10,000 unidades H800, 10,000 H100 más avanzados y lotes adicionales de GPU H20. Estos recursos se distribuyen en varios centros de datos y se utilizan para capacitación, investigación y modelado financiero de IA.
La inversión total de la compañía en servidores asciende a alrededor de $ 1.6 mil millones, con gastos operativos estimados en $ 944 millones.
Deepseek es una subsidiaria del Fondo de cobertura chino High-Flyer, que salió de la startup como una división separada centrada en las tecnologías de IA en 2023. A diferencia de la mayoría de las startups que alquilan el poder de la computación de los proveedores de la nube, Deepseek posee sus propios centros de datos, lo que le brinda el control total sobre la optimización del modelo de IA y que proporciona una implementación más rápida de innovaciones. La compañía sigue siendo autofinanciada, lo que afecta positivamente su flexibilidad y velocidad de toma de decisiones.
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Además, algunos investigadores de Deepseek ganan más de $ 1.3 millones anuales, atrayendo al máximo talento de las principales universidades chinas (la compañía no contrata especialistas en el extranjero).
Incluso con estos factores, el reciente reclamo de Deepseek de capacitar a su último modelo por solo $ 6 millones parece poco realista. Esta cifra se refiere solo al costo del uso de la GPU durante la pre-entrenamiento y no tiene en cuenta los gastos de investigación, el refinamiento del modelo, el procesamiento de datos o los costos generales de infraestructura.
Desde su inicio, Deepseek ha invertido más de $ 500 millones en desarrollo de IA. Sin embargo, a diferencia de las compañías más grandes cargadas por la burocracia, la estructura compacta de Deepseek le permite implementar activa y efectivamente innovaciones de IA.
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El ejemplo de Deepseek demuestra que una compañía de IA independiente bien financiada puede competir con los líderes de la industria. Sin embargo, los expertos enfatizan que el éxito de la compañía se debe en gran medida a miles de millones en inversiones, avances técnicos y un equipo fuerte, mientras que las afirmaciones sobre un "presupuesto revolucionario" para desarrollar modelos de IA son algo exagerados.
Aún así, los costos de los competidores siguen siendo significativamente más altos. Por ejemplo, compare el costo de la capacitación del modelo: Deepseek gastó $ 5 millones en R1, mientras que ChatGPT4O costó $ 100 millones.
