{"id":88499,"date":"2025-08-27T05:08:58","date_gmt":"2025-08-27T05:08:58","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=88499"},"modified":"2025-08-27T05:08:58","modified_gmt":"2025-08-27T05:08:58","slug":"deepseek-puso-a-china-en-el-mapa-de-la-ia-el-peligro-es-que-aquella-revolucion-se-quede-en-flor-de-un-dia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=88499","title":{"rendered":"DeepSeek puso a China en el mapa de la IA. El peligro es que aquella revoluci\u00f3n se quede en flor de un d\u00eda"},"content":{"rendered":"
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DeepSeek R1 estaba comi\u00e9ndose el mundo<\/a> a principios de a\u00f1o. Este modelo chino, aparentemente salido de la nada, provoc\u00f3 una verdadera conmoci\u00f3n<\/a> en la industria de la IA, pero desde entonces apenas ha habido movimiento. En realidad ha habido uno, pero lo inquietante es precisamente cu\u00e1l ha sido ese movimiento.<\/p>\n

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Hola, DeepSeek V3.1<\/strong>. La startup anunci\u00f3<\/a> la semana pasada el lanzamiento de DeepSeek V3.1, una nueva versi\u00f3n que destacaba por ser un h\u00edbrido mejorado de DeepSeek V3 (respuesta r\u00e1pida) y de DeepSeek R1 (razonamiento). Hab\u00eda adem\u00e1s buenas noticias en cuanto a su rendimiento: seg\u00fan los benchmarks publicados por sus responsables, era sensiblemente superior al de sus predecesores.<\/p>\n

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Mejoras visibles (pero no dram\u00e1ticas)<\/strong>. En la \u00abtarjeta del modelo\u00bb (Model Card) que sus responsables ofrecen en Hugging Face<\/a>, DeepSeek V3.1 (en modo razonamiento) demostr\u00f3 comportarse ligeramente mejor que DeepSeek R1-0528, \u2014su anterior versi\u00f3n, m\u00e1s potente\u2014 en \u00e1reas como la programaci\u00f3n o en las pruebas matem\u00e1ticas, pero algunos usuarios que lo han probado all\u00ed comentan<\/a> que salvo en esas \u00e1reas, el modelo es peor y \u00abse comporta de forma pobre a la hora de seguir instrucciones o prompts proporcionados por los usuarios\u00bb. Otros lo confirman y aseguran<\/a> que es \u00fatil para programadores, pero no para otros \u00e1mbitos. Tambi\u00e9n tiene limitaciones en su soporte multimodal, y se centra en el texto en lugar de aportar m\u00e1s opciones para otro tipo de interacci\u00f3n, por ejemplo a partir de mensajes de voz, imagen, v\u00eddeo o audio.<\/p>\n

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Un modelo chino para chips chinos<\/strong>. Pero a\u00fan m\u00e1s interesante era que DeepSeek V3.1 ha sido dise\u00f1ado y puesto en marcha con un objetivo claro: evitar la dependencia de chips extranjeros. La precisi\u00f3n FP8<\/a> utilizada hace que este modelo pueda comportarse muy bien en los chips de IA chinos de pr\u00f3xima generaci\u00f3n<\/a>. La estrategia parece muy interesante para la startup, que podr\u00eda as\u00ed contar con un modelo muy alineado con las prioridades del gobierno chino. Esto es: usar en la medida de lo posible modelos locales para chips locales.<\/p>\n

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\u00bfY R1, qu\u00e9?<\/strong> A partir de ah\u00ed surgen algunas dudas. La primera, la que afecta a DeepSeek R1, el modelo con el que la startup \u00abrompi\u00f3\u00bb el mercado a principios de a\u00f1o. La empresa ha eliminado todas las referencias a este modelo en la caracter\u00edstica de \u00abpensamiento profundo\u00bb, lo que ha generado dudas sobre la potencial aparici\u00f3n de su esperado sucesor, un hipot\u00e9tico DeepSeek R2.<\/p>\n

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Pierde usuarios<\/strong>. Pero mientras ese te\u00f3rico modelo llega \u2014si es que lo hace\u2014 la empresa se enfrenta a una amenaza m\u00e1s inmediata. Como se\u00f1alan en SCMP<\/a>, DeepSeek est\u00e1 perdiendo usuarios (o al menos, relevancia) en los \u00faltimos meses. En el primer trimestre del a\u00f1o su cuota de mercado en el \u00e1mbito de los modelos de IA Open Source usados en la plataforma en nube PPIO era de un espectacular 99%. Sin embargo, en el segundo trimestre ese porcentaje ha bajado al 80%.<\/p>\n

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Competencia feroz<\/strong>. Esa ca\u00edda relevancia tiene una raz\u00f3n obvia: sus competidores locales est\u00e1n apretando. Y mucho. Entre ellos est\u00e1 la familia de modelos Qwen<\/a> de Alibaba, pero tambi\u00e9n otros como Kimi-K2-Instruct<\/a>, de la startup MoonShoot AI \u2014en la que tambi\u00e9n ha invertido Alibaba\u2014, que est\u00e1 convirti\u00e9ndose en uno de los modelos m\u00e1s populares de las \u00faltimas semanas.<\/p>\n

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Retrasos y desaceleraci\u00f3n<\/strong>. Precisamente el foco en poder aprovechar al m\u00e1ximo futuros chips chinos parece ser la raz\u00f3n de que ese hipot\u00e9tico DeepSeek R2 se est\u00e9 retrasando. Al menos esa es la hip\u00f3tesis que barajan en Financial Times<\/a>, donde revelaron que la startup ha fracasado a la hora de intentar entrenarlo con chips de Huawei. La situaci\u00f3n ha hecho que est\u00e9n entren\u00e1ndolo con chips de NVIDIA<\/a>, y que est\u00e9n usando los Huawei Ascend para la etapa de inferencia, esto es, la interacci\u00f3n con el modelo v\u00eda web o API por parte de los usuarios.<\/p>\n

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Pero esta actitud es \u00abmuy china\u00bb<\/strong>. Puede que en pa\u00edses occidentales estemos acostumbrados a un ritmo mucho m\u00e1s fren\u00e9tico y que esperemos constantes actualizaciones y mejoras con la mirada puesta en el corto plazo. En China la filosof\u00eda suele ser la contraria, y las empresas adoptan una estrategia a largo plazo<\/a> aunque se pierdan beneficios inmediatos. Mantener un perfil bajo es tambi\u00e9n habitual entre esas compa\u00f1\u00edas, que intentan no hacer mucho ruido… hasta que lo hacen, como ya demostr\u00f3 DeepSeek. As\u00ed pues, habr\u00e1 que seguir muy atentos a la actividad de esta startup, porque a buen seguro estar\u00e1 trabajando para seguir siendo uno de las protagonistas del panorama de la IA.<\/p>\n

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Imagen | Tim Reckmann<\/a><\/p>\n

En Xataka | DeepSeek ha insinuado que ya no necesita los chips de NVIDIA. Creemos saber a qui\u00e9n se los est\u00e1 comprando<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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