DeepSeek ya no quiere competir solo con modelos. Su nuevo frente apunta directamente al negocio de NVIDIA, según Reuters
La tendencia ya se ve en buena parte del sector. Google lleva años desarrollando sus TPU, Amazon tiene Inferentia para cargas de inferencia, Microsoft cuenta con Maia y Meta trabaja en MTIA. Reuters cita además dos movimientos recientes especialmente cercanos al caso: OpenAI anunció en junio su chip Jalapeño junto a Broadcom, también orientado a inferencia, y Anthropic estaba valorando diseñar sus propios chips. El patrón es bastante claro: las grandes compañías de IA quieren depender menos de proveedores externos y controlar mejor el coste, el rendimiento y la disponibilidad del cómputo que sostiene sus servicios.
El gran obstáculo está en fabricarlo. Diseñar un chip competitivo no es lo mismo que querer tenerlo. Desarrollar un acelerador de IA suele exigir años, mucho capital y una red de socios en diseño, fundición y memoria. Para una empresa china, además, el problema no acaba en el plano técnico: los controles de exportación de EEUU limitan el acceso a las fábricas extranjeras más avanzadas y también a la memoria de alto ancho de banda, un componente clave para este tipo de chips.
Los tiempos cambian. NVIDIA llegó al auge de la IA con una ventaja construida durante décadas: en 1999 lanzó la GeForce 256, presentada por la propia compañía como la primera GPU de la industria, y en 2006 puso en marcha CUDA, la arquitectura que ayudó a llevar el procesamiento paralelo de sus chips más allá de los gráficos. Cuando los modelos empezaron a necesitar cantidades enormes de cómputo, ya tenía el hardware y el ecosistema preparados. Durante años, para buena parte de la industria, competir en IA significó pasar por sus chips. Lo que sugiere el caso DeepSeek, con todas las cautelas, es que esa dependencia empieza a tener grietas.
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