La irrupción de la startup china DeepSeek en el mercado de la inteligencia artificial está generando oportunidades inesperadas para las pequeñas empresas fabricantes de chips, mientras los grandes jugadores del sector se enfrentan a nuevos desafíos competitivos.
El efecto DeepSeek en el mercado
El reciente lanzamiento del modelo de razonamiento R1 de DeepSeek ha sacudido el ecosistema de la IA dominado por empresas estadounidenses. La compañía china afirma que su tecnología rivaliza con las mejores soluciones americanas, pero a un costo significativamente menor y sin necesitar las unidades de procesamiento gráfico más avanzadas.
Una oportunidad para los pequeños fabricantes
Andrew Feldman, CEO de Cerebras Systems, explicó a CNBC que "los desarrolladores están muy interesados en reemplazar los costosos modelos cerrados de OpenAI con modelos de código abierto como DeepSeek R1". La empresa ha experimentado uno de sus mayores aumentos en la demanda de servicios tras el lanzamiento del modelo R1.
"R1 demuestra que el crecimiento [del mercado de IA] no será dominado por una única empresa: no existen barreras de hardware y software para los modelos de código abierto", añadió Feldman.
El auge de los chips de inferencia
Un aspecto crucial del impacto de DeepSeek es el impulso que está dando al mercado de chips de inferencia, que son procesadores especializados en ejecutar modelos de IA ya entrenados.
Sid Sheth, CEO de d-Matrix, señaló a CNBC que "DeepSeek ha demostrado que los modelos abiertos más pequeños pueden ser tan capaces o más que los modelos propietarios más grandes, y esto puede hacerse a una fracción del costo".
Cambio en las prioridades del mercado
Robert Wachen, co-fundador y COO de Etched, ha observado un cambio significativo en las tendencias del mercado. "Las empresas están trasladando su gasto de clusters de entrenamiento a clusters de inferencia", explicó a CNBC, añadiendo que docenas de compañías se han puesto en contacto con su startup desde el lanzamiento de los modelos de razonamiento de DeepSeek.
Perspectivas futuras
Según un informe de Bain & Company, el rendimiento de DeepSeek parece basarse en una serie de innovaciones de ingeniería que reducen significativamente los costos de inferencia mientras mejoran los costos de entrenamiento. En un escenario optimista, las mejoras continuas en eficiencia conducirían a una inferencia más económica, estimulando una mayor adopción de la IA.
Sunny Madra, COO de Groq, resumió la situación en una entrevista con CNBC: "A medida que el mundo necesite más tokens [unidad de datos que procesa un modelo de IA], Nvidia no puede suministrar suficientes chips a todos, lo que nos da oportunidades para vender en el mercado de manera más agresiva".
Este fenómeno ilustra la Paradoja de Jevons, donde las reducciones de costos en una nueva tecnología impulsan un aumento en la demanda, creando nuevas oportunidades de mercado para diversos actores en el sector.
