{"id":30201,"date":"2025-04-08T15:39:31","date_gmt":"2025-04-08T21:39:31","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=30201"},"modified":"2025-10-24T15:02:36","modified_gmt":"2025-10-24T21:02:36","slug":"deepseek-revoluciona-la-industria-de-la-ia-por-que-el-proximo-salto-de-la-ia-puede-no-provenir-de-mas-datos-sino-de-mas-computacion-en-la-inferencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/deepseek-revoluciona-la-industria-de-la-ia-por-que-el-proximo-salto-de-la-ia-puede-no-provenir-de-mas-datos-sino-de-mas-computacion-en-la-inferencia\/","title":{"rendered":"DeepSeek revoluciona la industria de la IA: por qu\u00e9 el pr\u00f3ximo salto de la IA puede no provenir de m\u00e1s datos, sino de m\u00e1s computaci\u00f3n en la inferencia"},"content":{"rendered":"<p><span>El panorama de la IA contin\u00faa evolucionando a un ritmo acelerado, con desarrollos recientes que desaf\u00edan los paradigmas establecidos. A principios de 2025, el laboratorio chino de IA DeepSeek present\u00f3 un nuevo modelo que impact\u00f3\u00a0<\/span><span>a la industria de la IA<\/span><span>\u00a0y provoc\u00f3 una ca\u00edda\u00a0<\/span><span>del 17 %<\/span><span>\u00a0en las acciones de Nvidia,\u00a0<\/span><span>junto con las<\/span><span>\u00a0de otras empresas relacionadas con la demanda de centros de datos de IA. Se inform\u00f3 ampliamente que esta reacci\u00f3n del mercado se debi\u00f3 a la aparente capacidad de DeepSeek para ofrecer modelos de alto rendimiento a un costo mucho menor que el de sus competidores en EE. UU., lo que gener\u00f3 debate sobre las\u00a0<\/span><span>implicaciones para los centros de datos de IA<\/span><span>\u00a0.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span>Para contextualizar la disrupci\u00f3n de DeepSeek, creemos que es \u00fatil considerar un cambio m\u00e1s amplio en el panorama de la IA impulsado por la escasez de datos de entrenamiento adicionales. Debido a que los principales laboratorios de IA ya han entrenado sus modelos en gran parte de los datos p\u00fablicos disponibles en internet, la escasez de datos est\u00e1\u00a0<\/span><span>ralentizando futuras mejoras en el preentrenamiento<\/span><span>\u00a0. Como resultado, los proveedores de modelos est\u00e1n buscando &#8220;computaci\u00f3n en tiempo de prueba&#8221; (TTC), donde los modelos de razonamiento (como la serie &#8220;o&#8221; de modelos de Open AI) &#8220;piensan&#8221; antes de responder a una pregunta en el momento de la inferencia, como un m\u00e9todo alternativo para mejorar el rendimiento general del modelo. La idea actual es que TTC puede exhibir mejoras en la ley de escalado similares a las que alguna vez impulsaron el preentrenamiento, lo que potencialmente posibilita la pr\u00f3xima ola de avances transformadores de la IA.<\/span><\/p>\n<p><span>Estos avances indican dos cambios significativos: primero, los laboratorios con presupuestos m\u00e1s reducidos (seg\u00fan se informa) ahora pueden lanzar modelos de vanguardia. El segundo cambio es el enfoque en la TTC como el pr\u00f3ximo impulsor potencial del progreso de la IA. A continuaci\u00f3n, analizamos ambas tendencias y sus posibles implicaciones para el panorama competitivo y el mercado de la IA en general.<\/span><\/p>\n<h2 id=\"h-implications-for-the-ai-industry\" class=\"wp-block-heading\"><span>Implicaciones para la industria de la IA<\/span><\/h2>\n<p><span>Creemos que el cambio hacia TTC y la mayor competencia entre los modelos de razonamiento pueden tener una serie de implicaciones para el\u00a0<\/span><span>panorama m\u00e1s amplio de la IA<\/span><span>\u00a0en hardware, plataformas en la nube, modelos b\u00e1sicos y software empresarial.\u00a0<\/span><\/p>\n<h3 id=\"h-1-hardware-gpus-dedicated-chips-and-compute-infrastructure\" class=\"wp-block-heading\"><span>1. Hardware (GPU, chips dedicados e infraestructura inform\u00e1tica)<\/span><\/h3>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong><span>Desde cl\u00fasteres de entrenamiento masivos hasta picos de tiempo de prueba bajo demanda:<\/span><\/strong><span>\u00a0en nuestra opini\u00f3n, el cambio hacia el TTC puede tener implicaciones para el tipo de recursos de hardware que requieren las empresas de IA y c\u00f3mo se gestionan. En lugar de invertir en cl\u00fasteres de GPU cada vez m\u00e1s grandes dedicados a cargas de trabajo de entrenamiento, las empresas de IA podr\u00edan aumentar su inversi\u00f3n en capacidades de inferencia para satisfacer las crecientes necesidades de TTC. Si bien es probable que las empresas de IA sigan necesitando un gran n\u00famero de GPU para gestionar las cargas de trabajo de inferencia, las diferencias entre las\u00a0<\/span><span>cargas de trabajo de entrenamiento<\/span><span>\u00a0y las de inferencia pueden afectar la configuraci\u00f3n y el uso de esos chips. En concreto, dado que las cargas de trabajo de inferencia tienden a ser m\u00e1s\u00a0<\/span><span>din\u00e1micas (y con picos)<\/span><span>\u00a0, la planificaci\u00f3n de la capacidad puede volverse m\u00e1s compleja que para las cargas de trabajo de entrenamiento orientadas a lotes.\u00a0<\/span><\/li>\n<li><strong><span>Auge del hardware optimizado para inferencia:<\/span><\/strong><span>\u00a0Creemos que el cambio de enfoque hacia el TTC probablemente aumentar\u00e1 las oportunidades para hardware de IA alternativo especializado en computaci\u00f3n de inferencia de baja latencia. Por ejemplo, podr\u00edamos observar una mayor demanda de alternativas a las GPU, como los circuitos integrados de aplicaci\u00f3n espec\u00edfica\u00a0<\/span><span>(ASIC) para inferencia<\/span><span>\u00a0. A medida que el acceso al TTC se vuelve m\u00e1s importante que la capacidad de entrenamiento, el predominio de\u00a0<\/span><span>las GPU de prop\u00f3sito general,<\/span><span>\u00a0que se utilizan tanto para entrenamiento como para inferencia, podr\u00eda disminuir. Este cambio podr\u00eda beneficiar a los proveedores de chips de inferencia especializados.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3 id=\"h-2-cloud-platforms-hyperscalers-aws-azure-gcp-and-cloud-compute\" class=\"wp-block-heading\"><span>2. Plataformas en la nube: Hiperescaladores (AWS, Azure, GCP) y computaci\u00f3n en la nube<\/span><\/h3>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong><span>La calidad de servicio (QoS) se convierte en un factor diferenciador clave:<\/span><\/strong><span>\u00a0un problema que impide la adopci\u00f3n de la IA en las empresas, adem\u00e1s de las preocupaciones sobre la precisi\u00f3n de los modelos, es la poca fiabilidad de las API de inferencia. Los problemas asociados con la inferencia de API poco fiable incluyen\u00a0<\/span><span>tiempos de respuesta fluctuantes<\/span><span>\u00a0,\u00a0<\/span><span>limitaciones de velocidad<\/span><span>\u00a0y dificultades\u00a0<\/span><span>para gestionar solicitudes simult\u00e1neas<\/span><span>\u00a0y\u00a0<\/span><span>adaptarse a los cambios en los endpoints de la API<\/span><span>\u00a0. Un mayor tiempo de respuesta (TTC) puede agravar a\u00fan m\u00e1s estos problemas. En estas circunstancias, un proveedor de nube capaz de proporcionar modelos con garant\u00edas de QoS que aborden estos desaf\u00edos tendr\u00eda, en nuestra opini\u00f3n, una ventaja significativa.<\/span><\/li>\n<li><strong><span>Aumento del gasto en la nube a pesar de las mejoras de eficiencia:<\/span><\/strong><span>\u00a0En lugar de reducir la demanda de hardware de IA, es posible que enfoques m\u00e1s eficientes para el entrenamiento e inferencia de modelos de lenguaje grandes (LLM) sigan la paradoja de Jevons, una observaci\u00f3n hist\u00f3rica seg\u00fan la cual una mayor eficiencia impulsa un mayor consumo general. En este caso, los modelos de inferencia eficientes podr\u00edan animar a m\u00e1s desarrolladores de IA a aprovechar los modelos de razonamiento, lo que, a su vez, aumenta la demanda de computaci\u00f3n. Creemos que los recientes avances en modelos podr\u00edan generar una mayor demanda de computaci\u00f3n de IA en la nube, tanto para la inferencia de modelos como para el entrenamiento de modelos m\u00e1s peque\u00f1os y especializados.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3 id=\"h-3-foundation-model-providers-openai-anthropic-cohere-deepseek-mistral\" class=\"wp-block-heading\"><span>3. Proveedores de modelos de base (OpenAI, Anthropic, Cohere, DeepSeek, Mistral)<\/span><\/h3>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong><span>Impacto en los modelos preentrenados:<\/span><\/strong><span>\u00a0Si nuevos actores como DeepSeek pueden competir con\u00a0<\/span><span>los laboratorios de IA de vanguardia<\/span><span>\u00a0a una fracci\u00f3n de los costos reportados, los modelos preentrenados propietarios podr\u00edan volverse menos defendibles como foso. Tambi\u00e9n podemos esperar m\u00e1s innovaciones en TTC para modelos de transformadores y, como ha demostrado DeepSeek, estas innovaciones pueden provenir de fuentes externas a los laboratorios de IA m\u00e1s consolidados.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3 id=\"h-4-enterprise-ai-adoption-and-saas-application-layer\" class=\"wp-block-heading\"><span>4. Adopci\u00f3n de IA empresarial y SaaS (capa de aplicaci\u00f3n)<\/span><\/h3>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong><span>Preocupaciones de seguridad y privacidad:<\/span><\/strong><span>\u00a0Dados los or\u00edgenes de DeepSeek en China, es probable que haya\u00a0<\/span><span>un escrutinio<\/span><span>\u00a0continuo de los productos de la empresa desde una perspectiva de seguridad y privacidad. En particular, es poco probable que las ofertas de API y chatbots con sede en China de la empresa sean ampliamente utilizadas por clientes de IA empresarial en los EE. UU., Canad\u00e1 u otros pa\u00edses occidentales. Seg\u00fan se informa, muchas empresas est\u00e1n\u00a0<\/span><span>tomando medidas para bloquear<\/span><span>\u00a0el uso del sitio web y las aplicaciones de DeepSeek. Esperamos que los modelos de DeepSeek se enfrenten al escrutinio incluso cuando est\u00e9n alojados por\u00a0<\/span><span>terceros<\/span><span>\u00a0en los EE. UU. y otros centros de datos occidentales, lo que puede limitar la adopci\u00f3n empresarial de los modelos. Los investigadores ya est\u00e1n se\u00f1alando ejemplos de preocupaciones de seguridad en torno\u00a0<\/span><span>al jailbreak<\/span><span>\u00a0,\u00a0<\/span><span>el sesgo y la generaci\u00f3n de contenido da\u00f1ino<\/span><span>\u00a0. Dada\u00a0<\/span><span>la atenci\u00f3n del consumidor<\/span><span>\u00a0, es posible que veamos experimentaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de los modelos de DeepSeek en la empresa, pero es poco probable que los compradores empresariales se alejen de los incumbentes debido a estas preocupaciones.<\/span><\/li>\n<li><strong><span>La especializaci\u00f3n vertical cobra fuerza:<\/span><\/strong><span>\u00a0Anteriormente, las aplicaciones verticales que utilizaban modelos base se centraban principalmente en la creaci\u00f3n de flujos de trabajo dise\u00f1ados para necesidades empresariales espec\u00edficas. T\u00e9cnicas como la generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n (RAG), el enrutamiento de modelos, la llamada a funciones y las barreras de seguridad han desempe\u00f1ado un papel importante en la adaptaci\u00f3n de modelos generalizados a estos casos de uso especializados. Si bien estas estrategias han dado lugar a \u00e9xitos notables, ha persistido la preocupaci\u00f3n de que mejoras significativas en los modelos subyacentes pudieran volver obsoletas estas aplicaciones. Como advirti\u00f3 Sam Altman, un avance significativo en las capacidades de los modelos podr\u00eda\u00a0<\/span><span>arrasar con las innovaciones de la capa de aplicaci\u00f3n<\/span><span>\u00a0que se construyen como envoltorios de los modelos base.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span>Sin embargo, si los avances en el c\u00f3mputo en tiempo de entrenamiento se estancan, la amenaza de un desplazamiento r\u00e1pido disminuye. En un mundo donde las mejoras en el rendimiento del modelo provienen de las optimizaciones de TTC, pueden surgir nuevas oportunidades para los actores de la capa de aplicaci\u00f3n. Las innovaciones en algoritmos de post-entrenamiento espec\u00edficos del dominio, como\u00a0<\/span><span>la optimizaci\u00f3n de indicaciones estructuradas<\/span><span>\u00a0,\u00a0<\/span><span>las estrategias de razonamiento con capacidad de respuesta a la latencia<\/span><span>\u00a0y las t\u00e9cnicas de muestreo eficientes, pueden proporcionar mejoras significativas en el rendimiento en los mercados verticales objetivo.<\/span><\/p>\n<p><span>Cualquier mejora del rendimiento ser\u00eda especialmente relevante en el contexto de modelos centrados en el razonamiento, como GPT-4o y DeepSeek-R1 de OpenAI, que suelen presentar tiempos de respuesta de varios segundos. En aplicaciones en tiempo real, reducir la latencia y mejorar la calidad de la inferencia dentro de un dominio determinado podr\u00eda proporcionar una ventaja competitiva. Por lo tanto, las empresas especializadas en la capa de aplicaci\u00f3n con experiencia en el dominio pueden desempe\u00f1ar un papel fundamental en la optimizaci\u00f3n de la eficiencia de la inferencia y el ajuste preciso de los resultados.<\/span><\/p>\n<p><span>DeepSeek demuestra un \u00e9nfasis cada vez menor en el creciente preentrenamiento como \u00fanico factor determinante de la calidad del modelo. En cambio, este desarrollo subraya la creciente importancia del TTC. Si bien la adopci\u00f3n directa de los modelos de DeepSeek en aplicaciones de software empresarial sigue siendo incierta debido al escrutinio continuo, su impacto en la mejora de otros modelos existentes es cada vez m\u00e1s evidente.<\/span><\/p>\n<p><span>Creemos que los avances de DeepSeek han impulsado a laboratorios de IA consolidados a incorporar t\u00e9cnicas similares en sus procesos de ingenier\u00eda e investigaci\u00f3n, complementando as\u00ed las ventajas de su hardware. La consiguiente reducci\u00f3n en los costes de los modelos, como se predijo, parece estar contribuyendo a un mayor uso de los mismos, en consonancia con los principios de la paradoja de Jevons.<\/span><\/p>\n<p>Fuente.<\/p>\n<p>VentureBeat (2025, 5 de abril). DeepSeek revoluciona la industria de la IA: por qu\u00e9 el pr\u00f3ximo salto de la IA puede no provenir de m\u00e1s datos, sino de m\u00e1s computaci\u00f3n en la inferencia. Recuperado el 08 de abril de 2025, de: <a href=\"https:\/\/venturebeat.com\/ai\/deepseek-jolts-ai-industry-why-ais-next-leap-may-not-come-from-more-data-but-more-compute-at-inference\/\">https:\/\/venturebeat.com\/ai\/deepseek-jolts-ai-industry-why-ais-next-leap-may-not-come-from-more-data-but-more-compute-at-inference\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El panorama de la IA contin\u00faa evolucionando a un ritmo acelerado, con desarrollos recientes que desaf\u00edan los paradigmas establecidos. 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