Qué tiene de especial DeepSeek

Si piensas que ya lo has visto todo en inteligencia artificial, prepárate: DeepSeek acaba de subir el listón. Y no solo promete modelos más potentes, sino también más rápidos, eficientes y accesibles.

En este artículo te cuento qué trae de nuevo DeepSeek, cómo estas innovaciones están marcando tendencia y por qué van a cambiar la forma en que las empresas—grandes y pequeñas—usan la IA.
Vamos al lío.

¿Qué es DeepSeek y por qué deberías prestarle atención?

DeepSeek es un conjunto de modelos de inteligencia artificial generativa desarrollados por DeepSeek AI, una startup china que viene pisando fuerte. Han lanzado varios modelos de código abierto (open-source), diseñados para tareas de procesamiento de texto e imágenes, y están rompiendo el equilibrio de poder en el mundo de la IA.

Mientras otros gigantes como OpenAI o Anthropic siguen apostando por modelos cerrados, DeepSeek abre la puerta a que cualquiera pueda experimentar, integrar y mejorar sus sistemas de IA, incluso sin ser una gran corporación. Recordemos que otras empresas como es el caso de Meta (Facebook) con sus modelos Llama, ya ofrecen modelos opensource cada vez más potentes.

Pero lo que realmente llama la atención no es solo que son de código abierto. DeepSeek introduce innovaciones que podrían marcar el futuro de toda la industria.

Las 5 innovaciones clave que trae DeepSeek (y cómo afectarán al sector)

Aquí va la lista con chicha:

1. Arquitectura Mixture of Experts (MoE): solo trabajan los que saben

¿Qué significa?
DeepSeek implementa la arquitectura Mixture of Experts (MoE), un sistema donde no todos los parámetros del modelo trabajan a la vez. Solo se activan los “expertos” más adecuados para cada tarea. Es como tener un equipo de especialistas donde solo los que realmente saben de un tema se levantan a trabajar.

¿Por qué es revolucionario?

• En lugar de activar los 236.000 millones de parámetros de su modelo más grande, DeepSeek MoE solo usa 39.000 millones de parámetros por inferencia.
• Esto reduce de forma drástica el consumo energético.
  Se estima una reducción de hasta el 80% en consumo de recursos durante la inferencia, comparado con modelos dense tradicionales.
• Los MoE no son nuevos por ejemplo la empresa francesa Mistral ya ofrece este tipo de modelos. Pero debido a su dificultad de implementar no son muchos los casos.

Aquí:

• $G_i(x)$ es el gate, que selecciona qué expertos participan.
• $E_i(x)$ es la respuesta de cada experto.
• Solo 2 expertos activos de un total de 64 en cada operación.

Ventajas

✅ Inferencias más rápidas
✅ Menor gasto en computación
✅ Menor impacto ambiental

Peligros y retos

⚠️ Fragmentación del conocimiento: el modelo depende de que los “gates” seleccionen bien a los expertos.
⚠️ Mayor complejidad en el entrenamiento: aunque la inferencia es más barata, entrenar bien un MoE es un desafío.

2. Multimodalidad real: texto, imágenes y pronto vídeo y audio

¿Qué significa?
DeepSeek es un modelo multimodal, capaz de procesar y razonar sobre texto e imágenes al mismo tiempo. Están preparando el soporte para vídeo y audio, lo que lo pondría al nivel de los sistemas más avanzados como *Gemini 1.5 y 2. ** de Google.

Ventajas

✅ Puedes subir un documento escaneado (imagen) y pedirle que extraiga datos y los resuma.
✅ Puedes mezclar texto e imagen en la misma consulta, ideal para procesos de soporte al cliente o auditorías visuales.

Peligros y retos

⚠️ Requiere datos multimodales bien etiquetados para entrenar estos sistemas.
⚠️ Puede abrir nuevas vías para el deepfake y la manipulación multimedia.

3. Open-source con licencias comerciales generosas

DeepSeek sigue el modelo de código abierto, algo que solo unos pocos están haciendo (como Mistral en Europa y Llama en USA).
Esto permite acceso libre y gratuito a los pesos del modelo y uso comercial sin necesidad de pagar licencias, al menos en los términos actuales.

Ventajas

✅ Puedes integrarlo en tus sistemas internos sin coste.
✅ Accesible para startups y PYMES que antes no podían permitirse IAs de alto nivel.

Peligros y retos

⚠️ Dependencia de la comunidad: si nadie contribuye, el desarrollo podría estancarse.
⚠️ Riesgos de seguridad: el open-source puede facilitar el acceso a malas prácticas si no se controla su uso.

4. Eficiencia energética en entrenamiento e inferencias

Uno de los puntos fuertes de DeepSeek es que reduce el consumo de energía tanto en el entrenamiento como en la inferencia gracias a su arquitectura MoE.

Datos clave

• Un modelo denso de 175B como GPT-3 consume 1287 MWh durante el entrenamiento (estos datos los he extraído de las últimas estimaciones).
• Un MoE bien implementado puede reducir este consumo en un 50-60% en el entrenamiento y hasta un 80% en la inferencia.

Ventajas

✅ Menor huella de carbono.
✅ Abaratamiento de la IA: menos energía significa menos coste operativo.

Peligros y retos

⚠️ Los ahorros dependen del uso eficiente del MoE.
⚠️ Las infraestructuras aún deben adaptarse a estos nuevos modelos.

5. Entrenamiento multilingüe

DeepSeek se ha entrenado desde cero con datos multilingües, incluyendo un buen corpus en castellano.
Esto lo coloca por delante de otros modelos que traducen al vuelo y terminan dando respuestas menos naturales.

Ventajas

✅ Mejora la comprensión y generación de contenido en castellano.
✅ Ideal para PYMES que venden en mercados donde no se habla inglés.

Peligros y retos

⚠️ Calidad variable según el idioma: aunque ha mejorado, el 100% de consistencia aún es difícil de lograr.

¿Qué significa esto para el resto del sector?

Dado que los datos de entrenamiento e inferencia se han hecho público esto va a impulsar a todo el sector, que podrá implementar estas mejoras de manera inmediata. Además el éxito de DeepSeek en implementar estas tecnologías obliga al resto de los gigantes a reaccionar. Aquí te cuento lo que ya está pasando (o va a pasar sí o sí):

La competencia va a democratizar aún más la IA, pero también generará una carrera por la eficiencia que beneficiará a los usuarios… y presionará los precios.

Ventajas y peligros de este nuevo panorama

Ventajas

• IA más accesible para empresas pequeñas.
• Costes operativos menores por la reducción en consumo energético.
• Mayor velocidad de respuesta y flexibilidad.

Peligros

• Sobreoferta y confusión: muchas opciones pueden hacer difícil elegir.
• Riesgos de seguridad y privacidad si se usan modelos open-source sin los controles adecuados.
• Dependencia tecnológica: cuanto más fácil es usar IA, más dependientes podemos volvernos de ella.

¿Menos consumo significa menos inversiones? No exactamente.

Una de las dudas que está surgiendo en el sector es si estas nuevas arquitecturas eficientes, como la Mixture of Experts (MoE) de DeepSeek, harán que las grandes empresas dejen de invertir en infraestructura de IA. Y si eso ocurre, ¿qué pasa con empresas como NVIDIA, que vive de vender sus GPUs a centros de datos de IA?

Este es el razonamiento que inquieta a algunos inversores sin conocimientos de IA:

Si los modelos consumen menos energía y requieren menos potencia de cómputo para entrenarse o realizar inferencias, quizá las empresas necesiten comprar menos hardware o gastarse menos dinero en computación.

Esto podría parecer un riesgo para el crecimiento de empresas tecnológicas que dependen de la demanda masiva de GPUs y chips específicos para IA.

Pero la realidad es otra: estas inversiones serán más eficientes, no menores.

Aunque los modelos sean más eficientes, la demanda de IA está creciendo exponencialmente. Las mejoras en eficiencia, como las que ha introducido DeepSeek, lo que permiten es hacer más con el mismo presupuesto, no hacer menos.

Piensa en esto así:

Antes, una empresa tenía que invertir una barbaridad para entrenar un modelo decente. Ahora, puede invertir lo mismo o incluso más, pero obteniendo modelos mucho más potentes y complejos.

✅ Más eficiencia no frena el gasto, lo multiplica hacia nuevas aplicaciones.
✅ Empresas que antes no podían entrar en el juego de la IA ahora sí pueden, aumentando el mercado total de IA.

NVIDIA y el resto de tecnológicas se benefician porque:

1. La demanda global de IA crece: más empresas, más países, más sectores.
2. El uso de GPUs se diversifica, no solo en entrenamientos bestiales, sino en miles de modelos personalizados y aplicaciones concretas.
3. La inversión no se reduce, se redistribuye en soluciones más escalables y extendidas.

La Paradoja de Jevons: cuando más eficiencia genera más consumo

Esta paradoja fue planteada por el economista británico William Stanley Jevons en el siglo XIX. Él observó que a medida que las máquinas de vapor se volvían más eficientes en el consumo de carbón, no disminuyó el uso de carbón. Al contrario: el consumo total aumentó, porque la eficiencia hacía que más industrias y personas usaran esas máquinas, y la demanda general de energía se disparó.

En el contexto de la IA, pasa algo parecido:

A medida que los modelos de inteligencia artificial se vuelven más eficientes (gracias a arquitecturas como Mixture of Experts), no es que disminuya el uso de recursos; lo que ocurre es que muchas más empresas empiezan a usar IA, se entrenan más modelos y se crean más aplicaciones.

Este fenómeno explica por qué, aunque DeepSeek y otros modelos consumen menos energía por operación, la demanda total de cómputo e inversión en IA seguirá creciendo.

Cómo afecta la Paradoja de Jevons a la IA (y a tu negocio)

✅ Las mejoras en eficiencia harán que la IA esté al alcance de más empresas, incluso PYMES que antes ni lo consideraban.
✅ Más uso de IA significa más datos, más servicios inteligentes y más competencia en todos los sectores.
✅ Para los grandes fabricantes como NVIDIA, lejos de significar un frenazo, es una oportunidad para vender más GPUs, pero a un mercado mucho más amplio.

La eficiencia no frena el progreso, lo acelera.
Con DeepSeek y su arquitectura eficiente, lo que veremos es una explosión de adopción de IA. Esto generará más consumo global de recursos, aunque de manera más inteligente y optimizada.

DeepSeek no es una moda, es un adelanto del futuro

DeepSeek marca un antes y un después en la carrera de la inteligencia artificial. Sus avances en eficiencia energética, multimodalidad y accesibilidad ya están inspirando a los grandes del sector a cambiar de rumbo.

Si tienes un negocio y quieres aprovechar la IA sin complicaciones ni grandes inversiones, este es el momento.

¿Hablamos de cómo aplicar DeepSeek en tu empresa?

Yo ya estoy probando estas tecnologías en proyectos reales.
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