DeepSeek es un torpedo que ha golpeado a las siete magníficas empresas de alta tecnología estadounidenses bajo la línea de flotación. DeepSeek no utilizó los últimos y mejores chips y software de Nvidia; no requirió un gran gasto para entrenar su modelo de IA a diferencia de sus rivales estadounidenses; y ofrece tantas aplicaciones útiles como ellos.

DeepSeek construyó su R1 con chips más antiguos y lentos de Nvidia, que las sanciones estadounidenses habían permitido exportar a China. El gobierno estadounidense y los titanes de la tecnología pensaron que tenían el monopolio del desarrollo de IA debido a los enormes costos que implicaba fabricar mejores chips y modelos de IA. Pero ahora el R1 de DeepSeek sugiere que las empresas con menos dinero pronto podrán operar modelos de IA competitivos. R1 se puede usar con un presupuesto reducido y con mucho menos poder de procesamiento. Además, R1 es tan bueno como sus rivales en «inferencia», la jerga de la IA que se usa cuando los usuarios cuestionan el modelo y obtienen respuestas. Y se ejecuta en servidores de todo tipo de empresas, de modo que no necesitan «alquilarlos» a precios exorbitantes a empresas como OpenAI.

Lo más importante es que la R1 de DeepSeek es de «código abierto», es decir, los métodos de codificación y entrenamiento están abiertos a que todos los copien y desarrollen. Esto supone un verdadero golpe para los secretos «privados» que OpenAI o Gemini de Google guardan en una «caja negra» para maximizar las ganancias. La analogía aquí es con los productos farmacéuticos de marca y genéricos.

El gran problema para las empresas estadounidenses de inteligencia artificial y sus inversores es que parece que construir enormes centros de datos para albergar múltiples chips costosos puede no ser necesario para lograr resultados suficientemente exitosos. Hasta ahora, las empresas estadounidenses han estado aumentando enormes planes de gasto y tratando de recaudar enormes cantidades de financiación para hacerlo. De hecho, el mismo lunes en que el R1 de DeepSeek apareció en las noticias, Meta anunció otra inversión de 65.000 millones de dólares, y solo unos días antes el presidente Trump anunció subsidios gubernamentales de 500.000 millones de dólares para los gigantes tecnológicos como parte del llamado proyecto Stargate. Irónicamente, el director ejecutivo de Meta, Mark Zuckerberg, dijo que estaba invirtiendo porque «queremos que Estados Unidos establezca el estándar mundial de inteligencia artificial, no China». Oh, Dios mío.

Ahora los inversores están preocupados por la inutilidad de este gasto y, más concretamente, por el hecho de que afectará a la rentabilidad de las empresas estadounidenses si DeepSeek puede ofrecer aplicaciones de IA a una décima parte del coste. Cinco de las mayores acciones tecnológicas orientadas a la IA (el fabricante de chips Nvidia y los denominados «hiperescaladores» Alphabet, Amazon, Microsoft y Meta Platforms) perdieron en conjunto casi 750.000 millones de dólares de su valor bursátil en un solo día. Y DeepSeek amenaza las ganancias de las empresas de centros de datos y los operadores de agua y electricidad que esperan beneficiarse de la enorme «ampliación» de los «Siete Magníficos». El auge del mercado bursátil estadounidense está fuertemente concentrado en los «Siete Magníficos».

¿DeepSeek ha pinchado entonces la enorme burbuja bursátil de las acciones tecnológicas estadounidenses? El multimillonario inversor Ray Dalio así lo cree. Según declaró al Financial Times, “los precios han llegado a niveles elevados al mismo tiempo que existe un riesgo de tipos de interés, y esa combinación podría pinchar la burbuja… La situación actual del ciclo es muy similar a la que teníamos entre 1998 y 1999”, afirmó Dalio. “En otras palabras, hay una nueva tecnología importante que sin duda cambiará el mundo y tendrá éxito, pero algunas personas confunden eso con el éxito de las inversiones”.

Pero puede que no sea así, al menos no todavía. Puede que el precio de las acciones de la empresa de chips de inteligencia artificial Nvidia se haya desplomado esta semana, pero su lenguaje de codificación «propietario», Cuda, sigue siendo el estándar de la industria estadounidense. Si bien sus acciones cayeron casi un 17%, eso solo las devuelve al nivel (muy, muy alto) de septiembre.

Mucho dependerá de otros factores, como que la Reserva Federal de Estados Unidos mantenga altas las tasas de interés debido a una reversión de la caída de la inflación y de si Trump sigue adelante a lo grande con sus amenazas arancelarias y de inmigración que sólo alimentarán la inflación .

Lo que debe enfurecer a los oligarcas tecnológicos que se adulan ante Trump es que las sanciones estadounidenses a las empresas chinas y las prohibiciones a las exportaciones de chips no han impedido que China siga avanzando en la guerra tecnológica y de chips con Estados Unidos. China está logrando avances tecnológicos en inteligencia artificial a pesar de los controles a las exportaciones introducidos por la administración Biden, destinados a privarla tanto de los chips más potentes como de las herramientas avanzadas necesarias para fabricarlos.

El gigante tecnológico chino Huawei se ha convertido en el principal competidor de Nvidia en China en el mercado de chips de «inferencia». Y ha estado trabajando con empresas de inteligencia artificial, incluida DeepSeek, para adaptar modelos entrenados en GPU de Nvidia para ejecutar inferencias en sus chips Ascend. » Huawei está mejorando. Tienen una oportunidad, ya que el gobierno les está diciendo a las grandes empresas tecnológicas que necesitan comprar sus chips y usarlos para inferencias», dijo un inversor en semiconductores en Beijing.

Esta es una demostración más de que la inversión planificada y dirigida por el Estado en tecnología y habilidades tecnológicas por parte de China funciona mucho mejor que depender de gigantes tecnológicos privados liderados por magnates. Como dijo Ray Dallo: “En nuestro sistema, en general, estamos avanzando hacia una política de tipo más complejo industrial en la que habrá actividad ordenada e influida por el gobierno, porque es muy importante… El capitalismo por sí solo –el afán de lucro por sí solo– no puede ganar esta batalla”.

Sin embargo, los titanes de la IA aún no son gigantes. Están avanzando en su proceso de «escalamiento» invirtiendo cada vez más miles de millones en centros de datos y chips más avanzados, lo que consume exponencialmente la potencia de los ordenadores.

Y, por supuesto, no se tienen en cuenta lo que a los economistas convencionales les gusta llamar educadamente «externalidades». Según un informe de Goldman Sachs, una consulta en ChatGPT necesita casi diez veces más electricidad que una consulta en Google. El investigador Jesse Dodge hizo algunos cálculos aproximados sobre la cantidad de energía que utilizan los chatbots de IA. » Una consulta en ChatGPT consume aproximadamente tanta electricidad como la que se necesita para encender una bombilla durante unos 20 minutos «, afirma. » Así que, como puedes imaginar, con millones de personas que utilizan algo así todos los días, eso suma una cantidad de electricidad realmente grande». Un mayor consumo de electricidad significa una mayor producción de energía y, en particular, más emisiones de gases de efecto invernadero de origen fósil.

Google tiene como objetivo alcanzar emisiones netas cero para 2030. Desde 2007, la empresa ha dicho que sus operaciones eran neutrales en carbono debido a las compensaciones de carbono que compra para igualar sus emisiones. Pero, a partir de 2023, Google escribió en su informe de sostenibilidad que ya no estaba «manteniendo la neutralidad de carbono operativa». La empresa dice que sigue presionando para alcanzar su objetivo de cero emisiones netas en 2030. «La verdadera motivación de Google aquí es construir los mejores sistemas de inteligencia artificial que puedan», dice Dodge. «Y están dispuestos a invertir una tonelada de recursos en eso, incluidas cosas como entrenar sistemas de inteligencia artificial en centros de datos cada vez más grandes hasta llegar a supercomputadoras, lo que implica una enorme cantidad de consumo de electricidad y, por lo tanto, emisiones de CO2».

Luego está el agua. Mientras Estados Unidos se enfrenta a sequías e incendios forestales, las empresas de IA están absorbiendo agua profunda para «enfriar» sus megacentros de datos para proteger los chips . Más que eso, las empresas de Silicon Valley están tomando cada vez más el control de la infraestructura de suministro de agua para satisfacer sus necesidades. La investigación sugiere, por ejemplo, que se podrían haber utilizado unos 700.000 litros de agua para enfriar las máquinas que entrenaron a ChatGPT-3 en las instalaciones de datos de Microsoft.
El entrenamiento de modelos de IA consume 6.000 veces más energía que una ciudad europea. Además, aunque los minerales como el litio y el cobalto se asocian más comúnmente con las baterías en el sector automotor, también son cruciales para las baterías utilizadas en los centros de datos. El proceso de extracción a menudo implica un uso significativo de agua y puede provocar contaminación, socavando la seguridad hídrica.

Sam Altman, el anterior héroe sin fines de lucro de Open AI, pero ahora decidido a maximizar las ganancias para Microsoft, sostiene que sí, lamentablemente hay «compensaciones» a corto plazo, pero son necesarias para alcanzar la llamada IAG; Y la IAG nos ayudará entonces a resolver todos estos problemas, por lo que el sacrificio de las «externalidades» vale la pena.

¿AGI? ¿Qué es esto? La inteligencia artificial generalizada (AGI) es el santo grial de los desarrolladores de IA. Significa que los modelos de IA se volverían «superinteligentes» mucho más que la inteligencia humana. Cuando eso se logre, promete Altman, su IA no solo podrá hacer el trabajo de un solo trabajador, sino que podrá hacer todos sus trabajos: «La IA puede hacer el trabajo de una organización». Esto sería lo máximo en maximizar la rentabilidad al eliminar a los trabajadores en las empresas (¿incluso en las empresas de IA?) a medida que las máquinas de IA se hagan cargo de la operación, el desarrollo y la comercialización de todo. Este es el sueño apocalíptico para el capital (pero una pesadilla para el trabajo: sin trabajo, sin ingresos).

Por eso Altman y los demás magnates de la IA no dejarán de ampliar sus centros de datos y desarrollar chips aún más avanzados sólo porque DeepSeek haya rebajado el precio de sus modelos actuales. La firma de investigación Rosenblatt pronosticó la respuesta de los gigantes tecnológicos: “En general, esperamos que la tendencia se centre en una mayor capacidad, en avanzar más rápido hacia la inteligencia artificial general, más que en una reducción del gasto”. Nada debe detener el objetivo de la IA superinteligente.

Algunos ven la carrera por lograr la IAG como una amenaza para la humanidad misma. Stuart Russell, profesor de informática en la Universidad de California, Berkeley, dijo: “ Incluso los directores ejecutivos que participan en la carrera han declarado que quien gane tiene una probabilidad significativa de causar la extinción humana en el proceso, porque no tenemos idea de cómo controlar sistemas más inteligentes que nosotros”, dijo. “ En otras palabras, la carrera de la IAG es una carrera hacia el borde de un precipicio”.

Tal vez, pero sigo dudando de que la «inteligencia» humana pueda ser reemplazada por la inteligencia de las máquinas, principalmente porque son diferentes. Las máquinas no pueden pensar en cambios potenciales y cualitativos. El nuevo conocimiento surge de esas transformaciones (humanas), no de la ampliación del conocimiento existente (máquinas). Sólo la inteligencia humana es social y puede ver el potencial de cambio, en particular el cambio social, que conduce a una vida mejor para la humanidad y la naturaleza.

Lo que ha demostrado la aparición de DeepSeek es que la IA puede desarrollarse hasta un nivel que pueda ayudar a la humanidad y sus necesidades sociales. Es gratuita, abierta y está disponible para el usuario y el desarrollador más pequeño. No se ha desarrollado con ánimo de lucro ni para obtener beneficios. Como dijo un comentarista: “Quiero que la IA lave mi ropa y lave los platos para que yo pueda dedicarme al arte y a la escritura, no que la IA haga mi arte y lave mis platos para que yo pueda dedicarme a la ropa y a la escritura”. Los directivos están introduciendo la IA para “facilitar los problemas de gestión a costa de cosas para las que mucha gente no cree que se deba utilizar la IA, como el trabajo creativo… Si la IA va a funcionar, tiene que surgir de abajo hacia arriba, o la IA será inútil para la gran mayoría de las personas en el lugar de trabajo”.

En lugar de desarrollar la IA para obtener ganancias, reducir los empleos y los medios de vida de los seres humanos, la IA bajo propiedad y planificación comunes podría reducir las horas de trabajo humano para todos y liberar a los seres humanos del trabajo duro para que se concentren en el trabajo creativo que solo la inteligencia humana puede ofrecer. Recuerde que el «santo grial» fue una ficción victoriana y, más tarde, también de Dan Brown.

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