DeepSeek dice que China se acerca a la capacidad de IA de EE. UU.

Los modelos y chips de IA chinos han reducido drásticamente la brecha con EE. UU. durante el último año. Liang Wenfeng, fundador de DeepSeek, dijo en una entrevista reciente que los sistemas chinos ahora están cerca de los modelos estadounidenses en capacidad —y que la mayor carencia de la industria ya no son las ideas, sino la cantidad de chips que puede producir.

La entrevista fue grabada en mayo, antes del lanzamiento del Kimi K3. En ese momento, Liang consideraba más sustancial la brecha con los principales sistemas de EE. UU. Ahora describe un cambio más rápido: los modelos chinos mejoraron más deprisa de lo esperado, mientras que la competencia entre China y EE. UU. depende cada vez más del acceso a la capacidad de cómputo además de la calidad de los modelos.

Los modelos chinos aumentan la presión sobre las empresas de IA de EE. UU.

El último catalizador es Kimi K3, desarrollado por Moonshot AI y presentado como el mayor modelo de IA de código abierto del mundo. Ese posicionamiento ejerce presión directa sobre las empresas de EE. UU. que durante mucho tiempo han liderado el desarrollo de modelos tanto cerrados como de código abierto.

La valoración de Liang apunta a un cambio en la forma en que compite China. Antes, el país dependía principalmente de menores costos de desarrollo para ponerse al nivel de EE. UU. Ahora el enfoque se está desplazando hacia escalar con rapidez y construir la gran infraestructura necesaria para entrenar y ejecutar modelos avanzados.

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Las empresas de nube y de IA de EE. UU. siguen dependiendo en gran medida de los aceleradores de Nvidia, incluidas las plataformas GB200 y GB300, que se han convertido en estándares para los sistemas de próxima generación. En cambio, los desarrolladores chinos intentan construir un ecosistema de infraestructura en torno a chips y plataformas de servidor nacionales, reduciendo la dependencia de los suministros estadounidenses.

Huawei Atlas 950 apunta a las GB200 y GB300 de Nvidia

Liang dijo que los chips de IA chinos no enfrentan un problema de compatibilidad fundamental con el ecosistema más amplio. La principal limitación es la producción: los fabricantes aún no han alcanzado los volúmenes que exige el mercado.

Esa distinción —entre tener una tecnología y desplegarla a escala de mercado— es especialmente importante en la competencia con Nvidia. La empresa estadounidense vende más que aceleradores; también establece convenciones para la infraestructura de IA, lo que hace que cualquier alternativa dependa del software, la compatibilidad y las cadenas de suministro.

Liang añadió por separado que los servidores Atlas 950 de Huawei podrán competir con las GB200 y GB300 de Nvidia tanto en rendimiento como en precio. Si las empresas chinas pueden suministrar esas plataformas en grandes cantidades, la infraestructura de IA podría ganar un segundo gran centro de poder, con los centros de datos reduciendo gradualmente su dependencia de los aceleradores estadounidenses.

La prueba vendrá en los informes de envíos y en la rapidez con la que las empresas de nube chinas puedan ampliar clústeres para nuevos modelos —no en las presentaciones de productos. Eso mostrará si el avance actual se convierte en una alternativa práctica a Nvidia o sigue siendo una serie de anuncios de alto perfil.