DeepSeek: la IA china que cuesta 10 veces menos que ChatGPT y sacude a la industria

🧠 ¿Qué es DeepSeek y por qué está revolucionando el sector?

DeepSeek es el nombre de la IA creada por una empresa china que, con apenas unos millones de dólares, ha lanzado modelos como:

DeepSeek V3: un chatbot orientado a redacción, generación de contenido y tareas conversacionales (al estilo de ChatGPT).
DeepSeek R1: un modelo centrado en razonamiento lógico, con explicaciones paso a paso y aprendizaje continuo, algo similar al modelo o1 de OpenAI.

Pero lo verdaderamente rompedor no es solo su rendimiento, sino su coste de desarrollo y mantenimiento.

💸 El dato que dejó boquiabierta a la industria

OpenAI gastó aproximadamente 100 millones de dólares entrenando GPT-4. Según estimaciones de Reuters, mantener ChatGPT cuesta unos 700.000 dólares al día.

DeepSeek, en cambio:

Invirtió solo 5,6 millones en entrenar sus modelos
Y mantenerlos cuesta apenas 87.000 dólares diarios

¡Eso es casi 10 veces menos que lo que cuesta ChatGPT!

🧩 ¿Cómo logró China hacer tanto con tan poco?

1. Hardware alternativo:

Aunque China tiene restricciones para adquirir las GPUs de última generación de NVIDIA, DeepSeek usó chips H800 (una versión limitada) para el entrenamiento.

👉 Pero el verdadero truco está en la inferencia (el uso diario del modelo). En lugar de usar GPUs carísimas, están utilizando los Huawei Ascend 910B, que son:

Más económicos
Más eficientes en consumo energético
De producción local (evitando trabas comerciales con EE.UU.)

🔍 Entrenar IA ≠ usar IA todos los días. Entrenar es costoso, pero no es constante. Inferencia sí lo es. DeepSeek optimizó justo ahí.

2. Reinforcement Learning optimizado

El equipo de DeepSeek desarrolló un sistema de aprendizaje por refuerzo que permite al modelo mejorar sin necesidad de volver a entrenarlo desde cero.

Eso reduce:

El tiempo de desarrollo
El consumo de energía
Y el gasto en hardware

📊 Rentabilidad teórica: hasta un 545% diario

En un informe reciente, DeepSeek reveló que sus ingresos teóricos por tokens generados pueden alcanzar:

💰 560.000 dólares al día
📉 Costos diarios: solo 87.072 dólares

Eso les daría, sobre el papel, una rentabilidad de hasta un 545% diario. Aunque ellos mismos aclaran que los ingresos reales son más bajos, el potencial económico es innegable.

🏛️ ¿Y el papel del gobierno chino?

Aunque DeepSeek opera como empresa privada, China ha invertido fuertemente en la independencia tecnológica, especialmente en IA y chips. Es muy probable que:

Hayan recibido apoyo estatal en acceso a infraestructura
Estén alineados con el objetivo del gobierno de ser líderes globales en inteligencia artificial para 2030

Esto convierte a DeepSeek en una especie de modelo bandera para demostrar que China puede competir, y hacerlo de forma sostenible.

🧮 ¿Qué lecciones deja DeepSeek para Occidente?

No necesitas la última GPU para todo
➜ Usa hardware costoso para entrenar, pero opta por chips más eficientes para la inferencia.
El coste no siempre garantiza mejores resultados
➜ OpenAI y Google han invertido cifras astronómicas… pero ¿realmente están 10 veces por encima de DeepSeek en rendimiento?
La innovación también viene de optimizar, no solo de escalar
➜ A veces, hacer más con menos es la verdadera revolución.

🧠 Inferencia vs Entrenamiento: ¿qué es qué?

Una analogía fácil:

Entrenar una IA: es como estudiar una carrera universitaria. Lleva tiempo, esfuerzo y mucho material técnico.
Inferencia (usar la IA): es aplicar esos conocimientos en la vida real. No requiere volver a estudiar todo, solo usar lo aprendido.

DeepSeek ha demostrado que con un buen entrenamiento inicial y una arquitectura optimizada, el uso diario puede ser mucho más económico.

🧐 Preguntas Frecuentes (FAQ)

¿Es DeepSeek mejor que ChatGPT?
Aún no hay comparativas globales definitivas, pero su modelo R1 tiene ventajas claras en razonamiento paso a paso y eficiencia operativa.

¿Por qué es tan barato mantener DeepSeek?
Porque optimiza la inferencia usando chips más baratos (Huawei Ascend) y aprovecha un modelo de refuerzo continuo sin volver a entrenar desde cero.

¿Puede Occidente replicar este modelo?
Sí, aunque implica cambiar la mentalidad de depender únicamente de GPU de última generación.

¿Qué papel juega el gobierno chino?
No está claro, pero se intuye un fuerte respaldo estatal para fomentar la independencia tecnológica.