{"id":3442,"date":"2026-07-08T03:23:13","date_gmt":"2026-07-08T03:23:13","guid":{"rendered":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/07\/08\/deepseek-ya-no-quiere-competir-solo-con-modelos-su-nuevo-frente-apunta-directamente-al-negocio-de-nvidia-segun-reuters\/"},"modified":"2026-07-08T03:23:13","modified_gmt":"2026-07-08T03:23:13","slug":"deepseek-ya-no-quiere-competir-solo-con-modelos-su-nuevo-frente-apunta-directamente-al-negocio-de-nvidia-segun-reuters","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/07\/08\/deepseek-ya-no-quiere-competir-solo-con-modelos-su-nuevo-frente-apunta-directamente-al-negocio-de-nvidia-segun-reuters\/","title":{"rendered":"DeepSeek ya no quiere competir solo con modelos. Su nuevo frente apunta directamente al negocio de NVIDIA, seg\u00fan Reuters"},"content":{"rendered":"
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La tendencia ya se ve en buena parte del sector<\/strong>. Google lleva a\u00f1os desarrollando sus TPU<\/a>, Amazon tiene Inferentia para cargas de inferencia<\/a>, Microsoft cuenta con Maia<\/a> y Meta trabaja en MTIA<\/a>. Reuters cita adem\u00e1s dos movimientos recientes especialmente cercanos al caso: OpenAI anunci\u00f3 en junio su chip Jalape\u00f1o junto a Broadcom<\/a>, tambi\u00e9n orientado a inferencia, y Anthropic estaba valorando dise\u00f1ar sus propios chips<\/a>. El patr\u00f3n es bastante claro: las grandes compa\u00f1\u00edas de IA quieren depender menos de proveedores externos y controlar mejor el coste, el rendimiento y la disponibilidad del c\u00f3mputo que sostiene sus servicios.<\/p>\n

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El gran obst\u00e1culo est\u00e1 en fabricarlo<\/strong>. Dise\u00f1ar un chip competitivo no es lo mismo que querer tenerlo. Desarrollar un acelerador de IA suele exigir a\u00f1os, mucho capital y una red de socios en dise\u00f1o, fundici\u00f3n y memoria. Para una empresa china, adem\u00e1s, el problema no acaba en el plano t\u00e9cnico: los controles de exportaci\u00f3n de EEUU limitan el acceso a las f\u00e1bricas extranjeras m\u00e1s avanzadas y tambi\u00e9n a la memoria de alto ancho de banda, un componente clave para este tipo de chips.<\/p>\n

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Los tiempos cambian<\/strong>. NVIDIA lleg\u00f3 al auge de la IA con una ventaja construida durante d\u00e9cadas: en 1999 lanz\u00f3 la GeForce 256, presentada por la propia compa\u00f1\u00eda como la primera GPU de la industria, y en 2006 puso en marcha CUDA<\/a>, la arquitectura que ayud\u00f3 a llevar el procesamiento paralelo de sus chips m\u00e1s all\u00e1 de los gr\u00e1ficos. Cuando los modelos empezaron a necesitar cantidades enormes de c\u00f3mputo, ya ten\u00eda el hardware y el ecosistema preparados. Durante a\u00f1os, para buena parte de la industria, competir en IA signific\u00f3 pasar por sus chips. Lo que sugiere el caso DeepSeek, con todas las cautelas, es que esa dependencia empieza a tener grietas.<\/p>\n

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Im\u00e1genes | Xataka con Nano Banana<\/p>\n

En Xataka | Samsung gana 19 veces m\u00e1s que hace un a\u00f1o. Los inversores han reaccionado hundiendo la acci\u00f3n un 7%<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Fuente: Art\u00edculo original<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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