Fue un lunes negro para Nvidia y las empresas tecnológicas. La irrupción de DeepSeek y Janus Pro, los modelos de Inteligencia Artificial china, provocaron una de las caídas bursátiles más impactantes de la historia reciente. En el centro de esta polémica se encuentran los temores de que el alto gasto en chips de última generación, hasta ahora crucial para la IA, podría verse amenazado por nuevos enfoques que optimicen recursos y reduzcan la dependencia de hardware costoso.
A continuación, te contamos todo lo qué sucedió entre DeepSeek y Nvidia, y por qué la caída de la compañía de Santa Clara arrastró al resto del mercado tecnológico.
¿Por qué cayó Nvidia y cuánto perdió realmente?
El lunes 27 de enero fue un día negro para los accionistas de Nvidia. La compañía perdió un 16.97% de su valor en un solo día, lo que equivale a 589 mil millones de dólares en capitalización bursátil.
Esta caída superó por mucho su anterior marca histórica (un retroceso de 9% en septiembre cuando perdió casi 279 mil millones de dólares de valor). Nunca en la historia del mercado de valores de Estados Unidos se había registrado una reducción tan grande en un solo día para una compañía de este tamaño.
La debacle de Nvidia no solo afectó a la empresa en sí, sino que se propagó al resto del mercado, gracias al peso significativo que sus acciones tienen en el índice S&P 500 y en el Nasdaq 100.
Mientras el S&P 500 caía alrededor de un 1.5% durante las primeras operaciones del lunes, el Nasdaq 100 se hundía casi un 3%. Esta reacción en cadena evidenció la fuerte dependencia del sector tecnológico de las expectativas sobre la Inteligencia Artificial y, en particular, sobre el papel de Nvidia como proveedor líder de chips para el entrenamiento de modelos de IA.
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¿Qué es DeepSeek?
DeepSeek es una startup china de Inteligencia Artificial que, en los últimos meses, ha captado la atención del sector gracias a sus notables avances.
Bajo el liderazgo de Liang Wenfeng —un experto en fondos de inversión cuantitativos— la empresa lanzó recientemente un modelo de Inteligencia Artificial que, según diversos analistas, es comparable en resultados con los desarrollados por gigantes como OpenAI y Meta.
Esto no sería noticia de no ser porque el costo de entrenamiento y la infraestructura requerida para su IA es, al parecer muy inferior a la de sus competidores occidentales.
DeepSeek logró posicionarse en la cima de las aplicaciones gratuitas más descargadas de la App Store de Apple, lo que contribuyó a aumentar la presión mediática y la curiosidad por conocer más sobre la tecnología detrás de su IA. Además, su filosofía de código abierto ha levantado expectativas en la comunidad, al permitir que desarrolladores de todo el mundo puedan analizar y aprovechar sus modelos.
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¿Cuáles son las preocupaciones de los inversores acerca de DeepSeek?
La alarma saltó cuando se supo que el enfoque de DeepSeek se basa en la eficiencia y en el uso de recursos menos costosos. La ecuación que se temía en Wall Street era simple: si un modelo de IA chino, con hardware de menor potencia, logra un rendimiento similar al de los modelos occidentales, ¿por qué se seguiría pagando una fortuna por soluciones basadas en chips de alta gama?
Jefferies, una firma de análisis financiero, fue clara en su reporte a inversores al señalar que este “enfoque de bajo costo” podría desestabilizar el modelo de negocio actual de la IA. Hasta el momento, la idea prevalente era que se necesitaban componentes muy costosos y potentes —en gran parte provistos por Nvidia— para seguir mejorando los algoritmos de aprendizaje profundo.
DeepSeek demuestra que podría haber atajos y métodos más eficientes de entrenamiento e inferencia, amenazando así la enorme inversión en chips y centros de datos.
¿Qué rol juega Nvidia en el desarrollo de la Inteligencia Artificial?
Nvidia se ha convertido en sinónimo de aceleración de Inteligencia Artificial. Sus unidades de procesamiento gráfico (GPU) son indispensables para entrenar grandes modelos de IA, como ChatGPT de OpenAI o los sistemas de Meta.
Ese dominio de mercado convirtió a Nvidia en una de las empresas más valiosas y admiradas de los últimos años, quintuplicando su valor bursátil en solo un par de ejercicios.
El costo del hardware de Nvidia es elevado, ya que sus chips están diseñados para procesar enormes cantidades de datos con gran velocidad y eficiencia energética. Las gigantes tecnológicas han desembolsado sumas multimillonarias para dotarse de estos equipos, y cualquier amenaza a este modelo de consumo despierta, lógicamente, la inquietud de los inversores.
¿Cómo reaccionó Nvidia ante la aparición de DeepSeek?
Sorprendentemente, Nvidia no tardó en comentar los avances de DeepSeek, describiéndolos como un “excelente avance en inteligencia artificial” que cumple con las restricciones de exportación impuestas por Estados Unidos. La declaración enviada por correo electrónico apuntaba a que el logro de la startup china es un buen ejemplo de cómo se pueden entrenar nuevos modelos de IA con “Test Time Scaling” y herramientas que están disponibles al público, sin transgredir los controles de exportación norteamericanos.
Esta respuesta de Nvidia tuvo doble lectura: por un lado, la compañía quiso disipar las sospechas de que DeepSeek hubiera accedido a chips de gama alta restringidos para su entrenamiento; por otro, pareció subrayar que, incluso con modelos más eficientes, la fase de inferencia (es decir, cuando la IA está operativa y “razonando” en tiempo real) sigue demandando un gran número de GPU y una infraestructura robusta.
¿Qué impacto tiene la escalada de DeepSeek en otras grandes tecnológicas?
La presión que generó DeepSeek se extendió a gigantes como Meta, Microsoft y OpenAI. Al ver el retroceso de Nvidia, analistas e inversores comenzaron a reevaluar las millonarias inversiones que estas firmas están destinando a la IA.
Por ejemplo, Meta anunció el pasado 24 de enero un fuerte incremento en su presupuesto de capital para proyectos de Inteligencia Artificial, superando los 65 mil millones de dólares anuales. De igual manera, la empresa conjunta Stargate, de OpenAI, SoftBank y Oracle, planea una mega inversión de 100 mil millones de dólares para construir centros de datos en suelo estadounidense.
Sin embargo, el éxito de DeepSeek, al que algunos llaman “el modelo disruptivo de la IA china”, hace pensar que quizá exista un margen para optimizar el hardware y disminuir los costes.
¿Qué papel juega JANUS en la estrategia de DeepSeek?
Aunque DeepSeek ha ganado titulares por su exitoso chatbot y su capacidad para competir con ChatGPT de OpenAI, la empresa lanzó Janus Pro. Este proyecto, especializado en la generación de imágenes y contenido creativo, busca posicionarse como una alternativa a modelos como DALL-E o Stable Diffusion, con la misma promesa de eficiencia en recursos y apertura de código.
Janus no ha sido el principal factor que inquietó a los inversores de Nvidia, pero consolida la percepción de que DeepSeek pretende cubrir varios frentes en la IA, desde el procesamiento de lenguaje hasta la creación de contenido visual.
