Hacia modelos de IA más eficientes tras la irrupción de DeepSeek: Impacto en Nvidia
Por: Amadeo Alentorn, gestor del fondo Global Equity Absolute Return y director del equipo de Renta variable sistemática de Jupiter AM
La irrupción de DeepSeek responde a una tendencia que ya lleva meses en marcha. En los últimos tiempos, hemos visto importantes avances en los llamados Small Language Models (SLM), que contrastan con los grandes modelos utilizados por empresas como OpenAI. La pregunta central ha sido si es posible construir modelos más precisos y especializados que, en lugar de abarcar todo el conocimiento, se enfoquen en áreas concretas, como el ámbito legal o médico.
La clave de esta evolución radica en la eficiencia. Los modelos más pequeños requieren menos recursos de hardware, reducen los costes de entrenamiento y, en general, optimizan el proceso de desarrollo de IA. DeepSeek ha dado un paso adelante combinando múltiples modelos pequeños de forma más eficaz, lo que le permite ofrecer soluciones avanzadas con un enfoque más eficiente. Este tipo de avances son comunes en el mundo tecnológico, donde el progreso no es lineal, sino que ocurre en saltos repentinos que impulsan el desarrollo de manera no progresiva.Desde la perspectiva del mercado, esta evolución genera preguntas importantes sobre Nvidia y el futuro del sector de semiconductores.
Hasta ahora, la compañía ha basado su crecimiento en la venta masiva de chips para entrenar grandes modelos de IA. Sin embargo, la aparición de soluciones más eficientes plantea dudas sobre si esas enormes inversiones seguirán siendo necesarias en el futuro.A largo plazo, si se logran resultados similares con costes mucho menores, tanto en hardware como en consumo energético, esto podría beneficiar la adopción de la inteligencia artificial en más empresas y sectores.
Al reducir la barrera de entrada, la IA podría integrarse más rápidamente en distintos ámbitos de la economía, impulsando la productividad y la eficiencia.
¿DeepSeek está exagerando su avance?
Existe escepticismo en torno a las cifras anunciadas por DeepSeek. Elon Musk, por ejemplo, ha expresado dudas sobre la veracidad de los datos presentados. Sin embargo, al tratarse de un proyecto de código abierto, hay un cierto nivel de transparencia en los resultados.Para comprender la relevancia de este avance, es fundamental considerar que el desarrollo de la inteligencia artificial no solo depende del hardware, sino también del software.
En los últimos meses, la narrativa ha estado dominada por la idea de construir modelos cada vez más grandes con más parámetros y mayor capacidad computacional. No obstante, lo que DeepSeek ha demostrado es que las mejoras en la eficiencia del software pueden ser igual de determinantes.
Curiosamente, las restricciones impuestas por Estados Unidos a la exportación de chips avanzados a China han tenido un efecto inesperado: han incentivado a los investigadores chinos a ser más creativos y eficientes en el diseño de modelos de IA. Esto ha llevado al desarrollo de modelos más pequeños y baratos, pero con una capacidad sorprendente, desafiando la idea de que el éxito en IA depende exclusivamente del acceso a los chips más avanzados.
¿Hacia una mayor diversificación en la IA?
Hasta ahora, el auge de la inteligencia artificial ha beneficiado principalmente a un grupo reducido de grandes empresas. Sin embargo, los avances recientes sugieren que podríamos estar ante un cambio de paradigma, donde empresas más pequeñas también puedan aprovechar esta tecnología sin necesidad de realizar inversiones astronómicas en infraestructura.
Identificar qué compañías liderarán esta nueva etapa de la IA es una tarea compleja, pero lo que sí está claro es que esta evolución favorece la diversificación dentro del sector. La inteligencia artificial podría expandirse más allá de los gigantes tecnológicos y abrir nuevas oportunidades de negocio en distintos sectores de la economía.
El impacto en las expectativas del mercado
Los resultados del cuarto trimestre de las grandes tecnológicas no reflejarán aún el impacto de estos cambios, pero sí podrían influir en las expectativas futuras, especialmente en el sector de semiconductores. Hasta ahora, el mercado ha anticipado un crecimiento acelerado en la demanda de chips, pero la irrupción de modelos más eficientes podría frenar esas proyecciones.Nvidia, por ejemplo, ha mostrado un crecimiento espectacular en cada trimestre, pero las expectativas del mercado han ido aumentando a un ritmo aún mayor.
Si los inversores comienzan a cuestionar la necesidad de inversiones masivas en hardware, podríamos ver un ajuste en las valoraciones del sector.
La carrera de la IA
Las empresas que participan en esta carrera llevan tiempo enfrentando dificultades para acceder a chips avanzados. Tecnologías como la de DeepSeek ofrecen una alternativa: en lugar de insistir en el desarrollo de modelos de lenguaje cada vez más grandes, el sector podría redirigir esfuerzos hacia modelos más específicos y eficientes, que requieran menos chips y reduzcan la presión sobre la demanda de semiconductores.A pesar de esto, la carrera por la inteligencia artificial sigue en marcha.
A medida que distintos sectores de la economía adopten estas tecnologías, la demanda de chips seguirá presente, aunque quizás no en los niveles de crecimiento que el mercado había previsto hasta ahora.La evolución hacia modelos más pequeños y eficientes representa un posible punto de inflexión en la inteligencia artificial. Este avance no solo pone en duda la necesidad de enormes inversiones en hardware, sino que también abre la puerta a una mayor diversificación en el sector.
A corto plazo, esto podría generar volatilidad en las empresas tecnológicas, especialmente en aquellas que han dependido del crecimiento exponencial de la demanda de chips. No obstante, a largo plazo, el acceso más asequible a la inteligencia artificial podría generar beneficios significativos para la economía, la productividad y la adopción de esta tecnología en múltiples sectores.
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