Claves en la carrera mundial hacia la hegemonía en la IA

Tras el ascenso de DeepSeek, la competencia en inteligencia artificial se intensifica y obliga a repensar dónde se crea valor.

La irrupción de la empresa china DeepSeek y su nuevo modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés), en enero de 2025, ha tomado por sorpresa a los gigantes tecnológicos de Estados Unidos. Con un alto rendimiento y costes de entrenamiento mucho más bajos, la tecnología asiática ha sacudido el modelo estadounidense, que ha requerido inversiones multimillonarias para desarrollar las últimas iteraciones de IA.

Los mercados reaccionaron de inmediato, con un desplome en las acciones de las tecnológicas. Nvidia, la empresa líder californiana en la producción de unidades de procesamiento gráfico (GPU) –esenciales para entrenar redes neuronales–, fue una de las más afectadas: sus acciones cayeron un 17% en solo un día. Aunque las cotizaciones se han recuperado, la incertidumbre en torno a DeepSeek persiste.

En una reciente sesión en el IESE, el profesor Sampsa Samila abordó los principales mitos y preocupaciones que rodean a DeepSeek y analizó tanto su potencial para disrumpir el mercado como sus implicaciones geopolíticas. La gran pregunta que sigue en el aire es: ¿está justificado o es exagerado el revuelo en torno a DeepSeek? No hay que olvidar que otros modelos, como Grok 3 de Elon Musk, también avanzan en la carrera por la hegemonía de la IA.

Independientemente de su evolución, DeepSeek ha generado tres efectos clave que trascienden la tecnología y podrían transformar el panorama competitivo de la IA.

1. Los modelos de IA se abaratan

El mérito de DeepSeek no es, en sí mismo, una innovación disruptiva, sino que se incluye en la tendencia generalizada a reducir costes en el desarrollo de modelos LLM. Esta caída drástica ha obligado a empresas como OpenAI y Grok a reaccionar rápidamente para no quedarse atrás.

DeepSeek ha declarado haber entrenado su modelo base por solo 5,6 millones de dólares, lo que supone una reducción del 95% respecto a los cientos de millones o incluso miles de millones invertidos por las empresas estadounidenses. ¿Hasta qué punto es real?

Según Samila, esa cifra solo contempla la fase final de entrenamiento, excluyendo salarios, infraestructura tecnológica e investigación previa. Por lo tanto, el precio real sigue siendo una incógnita.

Hasta ahora, los elevados costes han actuado como una barrera natural que impide a los competidores de IA copiarse entre sí. Sin embargo, DeepSeek muestra cómo, cuando los costes caen, las barreras desaparecen, lo que puede poner en riesgo los modelos de negocio tradicionales.

Esto nos recuerda que la necesidad agudiza el ingenio. Las estrictas restricciones estadounidenses a la importación de unidades de procesamiento de gráficos obligaron a los desarrolladores chinos a optimizar sus recursos y encontrar soluciones más eficientes que sus rivales, cuyo respaldo financiero les eximió de innovar de la misma manera.

2. La investigación, un asunto clave cada vez más geopolítico

Durante mucho tiempo, China ha sido sinónimo de imitación más que de invención. Sin embargo, para el fundador de DeepSeek, Liang Wenfeng, ha llegado el momento de que el país lidere el sector tecnológico. Su modelo DeepSeek R1-0 ha demostrado habilidades de razonamiento conceptual e incluso ha aprendido a razonar sin intervención humana ni ajustes supervisados, un avance que acerca la IA a la inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés). Todo ello, pese a los intentos de las grandes tecnológicas por limitar la competencia y frenar la entrada de nuevos jugadores.

El éxito de DeepSeek refleja cómo China está ganando terreno rápidamente en inteligencia artificial, gracias a su inversión en investigación. Según un ránking de Nature, 7 de las 10 universidades que más investigan están en China.

Por su parte, el Global AI Talent Tracker señala que China está alcanzando a Estados Unidos en la formación de investigadores de élite en IA, con cada vez más expertos que eligen quedarse o regresar al país asiático tras haber trabajado en el extranjero. Si la IA avanza por un carril nacionalista, ¿realmente importa quién gane la carrera hacia la IA general?

Para muchos, por supuesto que sí, a tenor de los asuntos en materia de seguridad que conlleva, desde desarrollo de armas hasta propaganda. A criterio de Vinod Khosla, uno de los principales inversores de capital riesgo de Silicon Valley durante las últimas cuatro décadas, Estados Unidos debe ser cauteloso con los modelos de código abierto. En la misma línea se sitúan legisladores como el senador republicano Josh Hawley, quien ha presentado un proyecto de ley para desvincular el liderazgo estadounidense en IA de China.

Sin embargo, una separación total entre ambas potencias podría frenar el avance científico. Ya pasó en la Primera Guerra Mundial, cuando las divisiones geopolíticas impidieron que los investigadores accedieran a importantes descubrimientos en otros países. Aunque algunos valoran la idea de un “telón de acero digital”, esta estrategia podría desembocar en un futuro distópico, en medio de una rivalidad creciente entre los modelos de IA privados, estatales y de código abierto.

3. El valor de la IA ya no radica en su precio, sino en su impacto

A medida que se derriban las barreras de entrada y los costes se acercan a cero, la idea de monopolizar la IA pierde cada vez más sentido.

¿Qué se necesita para desarrollar un modelo de IA? Datos, talento humano y capacidad de cómputo; recursos que no son tan difíciles de conseguir. En este nuevo escenario, la verdadera ventaja competitiva no radica en vender la IA como un producto en sí mismo, sino en su capacidad para potenciar otras áreas de valor.

Hoy, el poder reside en las plataformas con grandes bases de usuarios. Aquellas que controlan la distribución y participación de los usuarios serán las que extraigan más valor de la IA, independientemente de si desarrollan o poseen el modelo. Esto explica por qué Meta, con su enorme ecosistema de usuarios, se mantuvo estable en bolsa tras el lanzamiento de DeepSeek, mientras que Nvidia registró una caída significativa. Del mismo modo, aunque Grok 3 no tenga una ventaja competitiva por sí solo, su integración en el ecosistema de X multiplica su valor. En consecuencia, el valor de la IA ya no se mide por su precio, sino por las nuevas oportunidades que abre.