El laboratorio chino de IA Deepseek provocó la primera ola de Silicon Valley de 2025 después de lanzar versiones abiertas de modelos de IA que compiten con la mejor tecnología OpenAi, Meta y Google tienen para ofrecer.
Deepseek afirma haber construido sus modelos de manera muy eficiente y rápida (aunque algunos son escépticos de estas afirmaciones), y está proporcionando estos modelos a una fracción del precio que cobran las compañías de IA. El desarrollo ha sacudido no solo a los gigantes tecnológicos sino también a los niveles más altos del gobierno de los Estados Unidos, que temen que China se avance en la carrera armamentista de IA.
«No me sorprendería si muchos laboratorios de IA tienen salas de guerra en este momento», dijo Robert Nishihara, cofundador de la startup de infraestructura de IA Anyscale, en una entrevista con Tecno.
El ascenso de Deepseek marca un punto de inflexión para el paisaje de IA de Silicon Valley. Los CEO, fundadores, investigadores e inversores de AI le dicen a Tecno que los modelos de Deepseek tienen importantes implicaciones para la política de IA estadounidense. Además, dicen estos expertos, los modelos sirven como un indicador de la tasa de aceleración del progreso de la IA.
«Por supuesto [DeepSeek] fue exagerado «, dijo a Tecno Ravid Shwartz-Ziv, profesor asistente en el Centro de Ciencia de Datos de la NYU. «Pero sigue siendo muy interesante, y hay mucho que podemos sacar de él».
Nuevas formas de pensar en la IA
Una de las innovaciones clave de Deepseek en la creación de su modelo R1 fue el «aprendizaje de refuerzo puro», un enfoque de prueba y error, según el CEO de Worker y el profesor adjunto de Stanford, Kian Katanforoosh.
Katanforoosh comparó el avance de Deepseek con un niño descubriendo no tocar una placa caliente quemándose accidentalmente.
«[A kid] podría tocar un plato caliente, quemarse y aprender rápidamente a no volver a hacerlo ”, dijo Katanforoosh por mensaje de texto. «Eso es un aprendizaje de refuerzo puro: aprender de prueba y error basado en la retroalimentación […] El método de Deepseek se trata de dejar que el modelo aprenda solo a través de la experiencia «.
Deepseek parece haber confiado más en el aprendizaje de refuerzo que otros modelos de IA de vanguardia. Operai también utilizó técnicas de aprendizaje de refuerzo para desarrollar O1, que la compañía reveló semanas antes de que Deepseek anunciara R1. El próximo modelo O3 de OpenAI logra un rendimiento aún mejor utilizando métodos en gran medida similares, pero también en cómputo adicional, afirma la compañía.
El aprendizaje de refuerzo representa una de las formas más prometedoras de mejorar los modelos de la Fundación AI hoy, según Katanforoosh. El término «modelos de base» generalmente se refiere a modelos de IA capacitados en cantidades masivas de datos, como imágenes y texto de la web. Parece probable que otros laboratorios de IA continúen empujando los límites del aprendizaje de refuerzo para mejorar sus modelos de IA, especialmente dado el éxito de Deepseek.
Hace solo unos meses, las compañías de IA se encontraron luchando para aumentar el rendimiento de sus modelos de fundación. Pero el éxito de métodos como el aprendizaje de refuerzo y otros, como el ajuste de fino supervisado y la escala de tiempo de prueba, indican que el progreso de la IA puede estar retrocediendo.
«R1 me ha dado mucha más confianza en el ritmo del progreso que se mantiene alto», dijo Nathan Lambert, investigador de AI2, en una entrevista con Tecno.
Un punto de inflexión Para la política de AI
R1, que se puede descargar y ejecutar en cualquier máquina que cumpla con los requisitos de hardware, coincidencias o ritmos O1 en varios puntos de referencia de IA. Si bien no es la primera vez que hemos visto la brecha de rendimiento estrecha entre modelos «cerrados» como el de OpenAi y los modelos abiertamente disponibles, la velocidad con la que Deepseek lo hizo ha hecho que la industria haya hecho que la industria.
Esto puede impulsar a los Estados Unidos a aumentar su inversión en AI, o incluso de código abierto, IA para competir con China. Martin Casado, un socio general de Andreessen Horowitz (A16Z), le dice a Tecno que Deepseek demuestra cuán «mudado» ha sido la lógica regulatoria de los últimos dos años.
«Para AI, creo que esto solo nos muestra que [the United States] no está solo en nuestra capacidad técnica ”, dijo Casado en una entrevista. “Las soluciones muy competitivas pueden venir de cualquier lugar, pero en particular, China. En lugar de obstaculizarnos la innovación, debemos invertir fuertemente en ella. El código abierto no permite de alguna manera China. De hecho, rechazar a nuestras empresas de hacer un código abierto significa que nuestra tecnología no prolifere tanto «.
Casado parecía referirse a la orden ejecutiva de IA de IA recientemente repetida del ex presidente Biden y al veto de California Bill SB 1047, a los cuales se opuso agresivamente. A16Z ha argumentado ambas medidas priorizadas para prevenir escenarios «extravagantes» de AI del día del juicio final sobre la innovación estadounidense. En términos más generales, Silicon Valley generalmente tuvo éxito en el «movimiento AI Doom» en 2024. La verdadera preocupación en torno a la IA, A16Z y otros han dicho repetidamente, es Estados Unidos que está perdiendo su ventaja competitiva ante China.
Ese escenario parece mucho más tangible a la luz del ascenso de Deepseek.
No por nada, A16Z está fuertemente invertido en muchos de los jugadores más grandes del mundo de AI Open AI, incluidos Databricks, Mistral y Black Forest Labs. La firma de capital de riesgo también puede desempeñar un papel descomunal que asesore a la administración Trump sobre la IA. El ex socio de A16Z Sriram Krishnan es ahora el asesor de políticas senior de Trump para AI.
El presidente Trump dijo el lunes que Deepseek debería ser una «llamada de atención» para las compañías de IA estadounidenses, mientras elogia el laboratorio de IA chino por su enfoque abierto. Eso se alinea bastante estrechamente con la postura de A16Z en la IA.
«Deepseek R1 es el momento Sputnik de AI», dijo el cofundador de A16Z, Marc Andreessen, en una publicación sobre X, haciendo referencia al lanzamiento de la nave espacial de la Tierra de la Unión Soviética hace décadas que empujó a Estados Unidos a invertir seriamente en su programa espacial.
El ascenso de Deepseek también parece haber cambiado la mente de los escépticos de IA abiertos, como el ex CEO de Google Eric Schmidt. El año pasado, Schmidt expresó su preocupación por la proliferación de modelos de IA Open Western Open en todo el mundo. Pero en un artículo de opinión publicado el martes, Schmidt dijo que el ascenso de Deepseek marca un «punto de inflexión» en la carrera global de IA, y pidió una mayor inversión en la IA abierta estadounidense.
Mirando hacia el futuro
Es importante no exagerar los logros de Deepseek.
Por ejemplo, algunos analistas son escépticos sobre la afirmación de Deepseek de que capacitó a uno de sus modelos fronterizos, Deepseek V3, por solo $ 5.6 millones, una miseria en la industria de la IA, utilizando aproximadamente 2,000 GPU NVIDIA más antiguas. El laboratorio de IA chino no brotó durante la noche, después de todo, y Deepseek, según los informes, tiene un arsenal de más de 50,000 GPU Nvidia Hopper más capaces.
Los modelos de Deepseek también son defectuosos. Según una prueba de Newsguard de la organización de fiabilidad de la información, R1 proporciona respuestas inexactas o no respuestas el 83% del tiempo cuando se le preguntó sobre los temas relacionados con las noticias. Una prueba separada encontró que R1 se niega a responder el 85% de las indicaciones relacionadas con China, posiblemente una consecuencia de la censura del gobierno a la que están sujetos los modelos de IA desarrollados en el país.
Luego, están las afirmaciones de robo de IP. Operai dice que tiene evidencia de que Deepseek usó sus modelos AI para entrenar los suyos, utilizando un proceso llamado destilación. Si es cierto, esto sería una violación de los términos de Operai, y también haría que los logros de Deepseek sean menos impresionantes. Por ejemplo, los investigadores de Berkeley recientemente crearon un modelo de razonamiento destilado por solo $ 450. (Por supuesto, Operai está siendo demandada por varias partes por presuntamente cometer una infracción de derechos de autor en la capacitación de sus propios modelos).
Aún así, Deepseek movió la aguja con modelos más eficientes, e innovó. Lambert señaló que, a diferencia de O1, R1 revela su «proceso de pensamiento» para los usuarios. Lambert ha observado que algunos usuarios confían o creen que los modelos de razonamiento de IA cuando ven su proceso interno, durante el cual «explican su trabajo».
Ahora, tendremos que ver cómo responden los formuladores de políticas de Estados Unidos y los laboratorios de IA.
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