DeepSeek podría impulsar la adopción de la IA en más empresas y sectores

En los últimos tiempos, hemos visto importantes avances en los llamados Small Language Models (SLM). 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.

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”, explica Amadeo Alentorn, gestor del fondo Global Equity Absolute Return y director del equipo de Renta variable sistemática de Jupiter AM.

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.

Hacia una mayor diversificación en la tecnología

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”, señala Alentorn.

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.

Nuevos participantes en la carrera de la IA

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.

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”, añade Amadeo Alentorn. “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”.