La aparición de DeepSeek, la start-up china de IA, marca un punto de inflexión y un nuevo paradigma en el entrenamiento de modelos de IA y de inferencia. La empresa ha conseguido una innovación espectacular en arquitectura de software que le permite ofrecer unas prestaciones a la altura de los modelos actuales de OpenAI, el líder del sector, pero a un coste mucho menor.

Antes se creía que las empresas del sector de la IA no tenían otra opción que “tirar de chequera” para construir una posición dominante y barreras defensivas. En virtud de la ley del escalamiento en la IA, eso significa que quienes podían comprar los chips más avanzados en grandes cantidades y ofrecer una potencia bruta de entrenamiento elevada tenían una ventaja, y en este grupo generalmente solo cabían un puñado de gigantes tecnológicos estadounidenses. Sin embargo, esta dinámica parece estar cambiando en estos momentos. La publicación de los modelos de DeepSeek suscitó entre los inversores la pregunta de si el ingente gasto en semiconductores y equipos informáticos podría ser más cíclico a corto plazo, con independencia de los vectores estructurales.

Eso, a su vez, podría generar deflación en el coste de los despliegues de IA y, por ende, menos necesidad de desembolsos astronómicos al inicio. De hecho, los inversores están empezando a examinar detenidamente y justificar las expectativas incorporadas en la inversión empresarial actual en IA. A resultas de ello, muchos valores relacionados con las infraestructuras de IA, sobre todo empresas de hardware encargadas de los grandes esfuerzos de cálculo y el procesamiento de datos, parecen presentar valoraciones forzadas y han aumentado las probabilidades de una revisión a la baja ante las elevadas expectativas y la pérdida de dinamismo. Al mismo tiempo, las empresas están volviendo la vista hacia los motores orientados a las aplicaciones, como el Internet de las cosas (IoT) y el software, en previsión de una reducción de los costes de procesamiento y las barreras de entrada. Esto significa que el mayor énfasis en el ecosistema probablemente provoque un desplazamiento desde las infraestructuras de IA a las aplicaciones de IA, y de los facilitadores de la IA a los usuarios de la IA.

Pensamos que este cambio en todo el sector va a beneficiar a las empresas chinas de IA. Dado que el acceso a los chips de entrenamiento de IA más avanzados ya no es tan determinante, las empresas chinas ahora tienen una oportunidad para reducir la brecha con sus competidores estadounidenses, ya que los chips de inferencia son más accesibles para las empresas chinas que los chips de entrenamiento avanzados ante los férreos controles a las exportaciones por parte de EE.UU.

En un plano más general, a diferencia de sus homólogos centrados en el entrenamiento, los chips de inferencia se caracterizan por una mayor eficiencia energética, por una menor complejidad y por no necesitar la misma fabricación avanzada, algo que China puede producir dentro de sus fronteras. Esta transición hacia un mayor uso de chips de inferencia también debería permitir a las empresas chinas de IA reducir su dependencia de los diseñadores estadounidenses de chips, como Nvidia.

El avance que supone DeepSeek ilustra la tesis clave del fondo, a saber, que China posee ventajas estructurales a la hora de generar innovaciones aceleradas. Concretamente, estamos viendo cómo los puntos fuertes de China en datos, I+D y talento han impulsado el éxito de DeepSeek, a pesar de las restricciones sobre el hardware informático de altas prestaciones debido al control a las exportaciones. El éxito de DeepSeek también ha introducido algunas dinámicas matizadas en la demanda de infraestructuras de IA, ya que el rendimiento de los grandes modelos de lenguaje (LLM) ya no depende únicamente de la cantidad de potencia de cálculo. Sin embargo, el abaratamiento de los LLM significa que probablemente veamos una aceleración de la adopción de la IA que podría provocar la sustitución de dispositivos, ya que es mayor el número de características de IA que son asequibles y eso también podría impulsar la IA en el software, de tal forma que las empresas puedan mejorar la oferta de productos y la eficiencia operativa.

Es natural que los inversores experimentados mantengan la cautela ante los movimientos acusados de las cotizaciones, pero considero que habrá una mejora real de la eficiencia y una creación de valor para los consumidores a largo plazo. Eso implica que las aplicaciones de IA probablemente despeguen en China y el país podría incluso moverse más rápido que EE.UU. en aplicaciones/IoT, por su menor coste de inferencia (alrededor de un 5% del estadounidense) y la sólida cadena de suministro interna. Este hecho podría sostener una aceleración del desarrollo de software. Un buen ejemplo es Kingdee, una líder nacional en software de ERP (Enterprise Resource Planning) que ha robado cuota de mercado a SAP y Oracle. Ya han desarrollado nuevos productos con más características de IA para mejorar la eficiencia y la experiencia de usuario. Por otro lado, la reciente racha alcista de Alibaba gracias a su negocio en la nube también pone de relieve las sólidas perspectivas de las plataformas para la nube en China. Este segmento denostado lleva algún tiempo enfrentándose a un crecimiento lento, una competencia feroz y unos márgenes reducidos. Ahora, el fuerte repunte de la demanda de servicios, sumado a una reducción acelerada de los costes, podría materializar el potencial del negocio de la nube.

En términos generales, la IA trae consigo un progreso vertiginoso y todavía es demasiado pronto para saber qué actores se harán con los flujos de ingresos futuros, pero es evidente que la carrera por el liderazgo de la IA ya no consiste simplemente en quién posee el mejor chip, sino en quién puede utilizarlo mejor. Eso crea unas buenas condiciones para que los expertos en selección de acciones con enfoque ascendente puedan diferenciar a los ganadores del resto entre los sectores y las empresas.

Tribuna de Tina Tian, gestora del Fidelity Funds China Innovation Fund