China ha irrumpido con fuerza en la carrera por la supremacía en inteligencia artificial, desafiando la percepción de que Estados Unidos mantiene una ventaja decisiva. En las últimas semanas, empresas chinas como DeepSeek y ByteDance han logrado avances importantes. DeepSeek presentó un modelo de lenguaje, comparable en prestaciones a los mejores modelos de lenguaje de última generación desarrollados en EE.UU., cuyo entrenamiento requirió una pequeña fracción del coste de entrenamiento de los modelos estadounidenses. Esto sitúa al modelo DeepSeek en la misma liga que los de compañías estadounidenses como OpenAI, Meta, Google y Anthropic. Por su parte, ByteDance lanzó otro modelo de lenguaje notable que es aún más económico de entrenar, aunque con un rendimiento inferior a DeepSeek.
Estos desarrollos no significan que China lidere la carrera de la inteligencia artificial, pero han puesto en jaque la ventaja inicial de Silicon Valley. Los avances chinos significan un cambio en la dinámica global de la inteligencia artificial: la eficiencia y la innovación ahora superan la acumulación de hardware avanzado, como los costosos chips Nvidia H100.
Los progresos en IA dependerán de la exploración de soluciones innovadoras
Esto podría cambiar las reglas del juego tanto para las empresas de inteligencia artificial como para proveedores de hardware, como Nvidia, cuyo modelo de negocio basado en centros de datos masivos podría quedar obsoleto, ya que, por una parte, los resultados de DeepSeek sugieren que los grandes modelos de lenguaje pueden entrenarse de forma mucho más eficiente, y, por otra, estos resultados también indican que es posible prescindir de los chips de alta gama de Nvidia. Como consecuencia, si construir infraestructuras como StarGate, valoradas en 500.000 millones de dólares con centenas de miles de esos chips, era poco sensato e insostenible, ahora todavía lo es menos.
Las leyes aprobadas en EE.UU. con el objetivo de frenar los avances de China en inteligencia artificial, restringiéndole el acceso a chips avanzados, podrían haber tenido el efecto contrario, ya que posiblemente han impulsado la innovación en desarrollo de software eficiente de las empresas chinas DeepSeek y ByteDance (matriz de TikTok), reduciendo así su dependencia del costoso hardware de Nvidia. Es decir, que China podría haber logrado estos avances como respuesta a las restricciones de exportación de chips impuestas por Estados Unidos. A EE.UU. y a OpenAI les ha salido el tiro por la culata.
Hace dos años, OpenAI, con el lanzamiento de ChatGPT, parecía estar a la cabeza del mercado, pero hoy se enfrenta a una fuerte competencia en precio y rendimiento. Además, su modelo de negocio no ha demostrado ser económicamente sostenible, y la falta de una killer app (aplicación revolucionaria) que justifique sus altos costes ha puesto en duda su liderazgo. Por el contrario, empresas como DeepSeek, con innovadoras propuestas de código abierto, están ganando terreno.
Como era de prever, la carrera por la IA ya no depende únicamente del acceso a recursos masivos, sino sobre todo de nuevas ideas. Como predije hace tiempo, los grandes modelos de lenguaje están alcanzando un punto de estancamiento en el que los avances técnicos son rápidamente replicados y las diferencias competitivas duran solo semanas o meses.
Apostar por los grandes modelos de lenguaje como único enfoque para avanzar en inteligencia artificial es un grave error estratégico. Esta apuesta ha llevado a soluciones costosas y opacas, que son difíciles de verificar y depurar, limitando la posibilidad de avances verdaderamente transformadores. Además, los costos decrecientes en el desarrollo de grandes modelos de lenguaje están bajando las barreras de entrada, permitiendo que nuevos competidores con menos recursos participen en la carrera.
En ausencia de una regulación sólida, esta intensificación de la competencia, sumada a ciclos de desarrollo cada vez más acelerados, podría exacerbar riesgos como la propagación de desinformación, sesgos en los modelos, violaciones de la privacidad y uso malintencionado de las herramientas de inteligencia artificial.
Los progresos en inteligencia artificial dependerán de que seamos capaces de romper con la poco imaginativa tendencia de desarrollar modelos de lenguaje cada vez más grandes, que requieren hardware cada vez más costoso y con un consumo cada vez más insostenible, y, en lugar de eso, exploremos soluciones verdaderamente innovadoras cambiando la dinámica global en el campo de la inteligencia artificial.
En resumen, estos avances evidencian que las buenas ideas en investigación y desarrollo de software, más que la inversión en hardware costoso, liderarán la próxima etapa en la evolución de la inteligencia artificial.