¿Qué significa realmente la IA de Deepseek para el mercado?

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Roula Khalaf, editora del FT, selecciona sus historias favoritas en este boletín semanal.

La tendencia más importante en las finanzas en los últimos 40 años es el surgimiento de las estructuras de la industria de ganadores de la industria en tecnología. Vivimos en un mundo de efectos de red y aumentan los retornos a la escala. En industrias de PC Software (Microsoft), Search de Internet (Alphabet), Retail en línea (Amazon) y las redes sociales (META) hasta el hardware de consumo de alta gama (Apple), la mayoría de las ganancias y la participación en el mercado han ido a una sola empresa. Es solo una exageración moderada decir que todo lo que ha importado para los inversores en las últimas décadas fue estar en el lado derecho de una o más de estas historias ganadoras.

Por lo tanto, es natural que todos hayan asumido, deseado o temido que la próxima gran tendencia tecnológica, la inteligencia artificial, tenga más o menos esta estructura económica. Lo que sucedió en los mercados ayer no fue una sorpresa fuera de la falla, ni un pánico, ni un estallido de burbujas. Era el precio de levemente Las probabilidades más altas de que AI no sea un juego de ganadores.

Siempre era concebible que la Revolución AI fuera como la invención del automóvil o el avión. Esas revoluciones condujeron a la creación de grandes y rentables empresas, pero también mucha competencia, asegurando que gran parte del valor creado fuera para los consumidores en lugar de los accionistas. Ahora que parece una posibilidad más significativa para la IA.

La mayoría de los lectores sabrán las noticias por ahora. Deepseek, una compañía china de IA, ha publicado un modelo de IA llamado R1, que es comparable en la capacidad de los mejores modelos de compañías como OpenAi, Anthrope y Meta, pero fue capacitado a un costo radicalmente más bajo y utilizando menos que el estado de Los chips de GPU de arte. Deepseek también hizo lo suficiente de los detalles del público modelo para que otros puedan ejecutarlo en sus propias computadoras (pero no necesariamente lo suficiente como para que otros puedan recrearlo).

Esto pone tres pinchazos en la teoría de la IA ganadora de AI. Descla la idea de que los mejores resultados de IA solo se pueden lograr con los mejores chips y software de Nvidia; la idea de que solo las compañías tecnológicas más grandes podían permitirse construir y ejecutar modelos de IA de alta calidad; Y la idea de que solo las empresas con sus propios modelos de IA podrían ofrecer excelentes aplicaciones de IA.

Lo que mantuvo el cohete de stock de Nvidia durante los últimos dos años fue pura superioridad computacional. Sus chips fueron millas mejores para la IA. Deepseek construyó R1 con las papas fritas más antiguas y lentas de Nvidia, que las sanciones estadounidenses permiten ser exportadas a China. Esto sugiere que la puerta está abierta a otros competidores a nivel de silicio.

A continuación, costo. Las compañías tecnológicas más grandes parecían más o menos aisladas de la competencia en la inteligencia artificial porque, se suponía, la única forma de construir un mejor modelo de IA era entrenarlo con más entradas utilizando más potencia informática, a un gran costo. El modelo terminado estaría bajo el control de la gran compañía que lo construyó. La barrera de entrada era el dinero, es por eso que Big Tech se ha realizado una juerga de gastos del centro de datos. Pero R1 sugiere que las empresas con menos dinero pronto pueden operar modelos competitivos.

Finalmente, aplicaciones. La “inferencia” es donde el usuario realmente se encuentra con la IA: preguntas respondidas, tareas completadas. Se supuso que cualquier aplicación dependería de los modelos y servidores de las compañías más grandes para la inferencia. Pero los modelos como R1 pueden funcionar lo suficientemente bien, y hacen una inferencia de manera suficientemente eficiente, para funcionar en los servidores de todo tipo de empresas que no necesitarán “alquilar” a una empresa como OpenAI.

Todo esto tiene grandes implicaciones. Pero aparte de Nvidia, los Big Fallers ayer no fueron los magníficos siete grandes técnicos. Los Halos de IA de esas compañías permanecen directamente en su lugar. El daño real se causó a las acciones detrás de la economía emergente del centro de datos. Constellation, la compañía de servicios públicos que cubre el centro del centro de datos del Atlántico medio, Vistra, el gran proveedor de energía del estado de Washington y NRG, el jugador principal del noreste y Texas, todos cayeron duro:

Los servicios de GE Vernova, Eaton y Quanta crean sistemas de energía para centros de datos. Oracle acaba de anunciar una inversión de Big Data Center. Broadcom y Arista proporcionan tecnología que no es de GPU a los centros de datos. Todos fueron golpeados:

Amazon, Alphabet, Meta y Microsoft han invertido mucho en los centros de datos de IA. Tal vez han desperdiciado algo de ese dinero, pero podrían ser libres de gastar menos ahora. Apple y Microsoft, cuya fuerza natural podría haber sido en la creación de aplicaciones para modelos de IA en lugar de los modelos mismos, incluso podrían estar en una mejor posición.

Nvidia en sí apenas está de rodillas. Su lenguaje de codificación patentado, Cuda, sigue siendo el estándar de la industria. Y el hecho de que el modelo Deepseek sea más eficiente no significa que los modelos más delgados no se beneficiarán de la mayor potencia computacional ofrecida por los mejores chips de Nvidia. Si bien sus acciones cayeron casi el 17 por ciento ayer, eso solo lo lleva de vuelta al nivel (muy, muy alto) de septiembre:

No debemos exagerar la reacción del mercado a R1. El Nasdaq cayó un 3 por ciento. Ese fue un mal día, no un pánico. La vista ganadora de AI está herida, no muerta. La burbuja de IA, si eso es lo que es, aún puede aparecer, pero no apareció ayer. Ni siquiera cerca.

Una buena lectura

Esperanza extraviada.

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