En poco más de un año, DeepSeek ha dejado de ser considerada una apuesta menor o una curiosidad exclusiva del ecosistema tecnológico chino para convertirse en uno de los nombres que aparecen obligatoriamente cada vez que se analiza la carrera global por la inteligencia artificial. Si al principio llamó la atención por la calidad y eficiencia de sus modelos, por la sacudida que supuso demostrar que desde China también se podía competir al máximo nivel sin depender totalmente de desarrollos occidentales, ahora da un paso mucho más profundo y estructural: según informó la agencia Reuters citando a tres personas con conocimiento directo del asunto, la compañía está trabajando en su propio chip diseñado específicamente para cargas de inferencia, esa operación que se repite millones de veces cada día cuando un usuario hace una pregunta y el modelo procesa la información para dar una respuesta. El proyecto se encuentra todavía en una fase muy temprana, DeepSeek no ha hecho ninguna confirmación oficial al respecto y no respondió a las solicitudes de comentario de la agencia, pero su objetivo es claro: dejar de depender casi por completo de proveedores externos, reducir drásticamente los costos operativos que suponen los servidores a gran escala y acortar los tiempos de respuesta de sus servicios, en un contexto en el que los suministros internacionales han sufrido cortes importantes. Hasta ahora, la empresa ha apoyado todo su desarrollo en procesadores de NVIDIA y Huawei: usó los chips H800 de la firma estadounidense para entrenar su modelo insignia R1, hasta que Washington prohibió su exportación a China a finales de 2023, y desde entonces ha ido trasladando su actividad progresivamente a los procesadores Ascend de Huawei, que también participaron en el entrenamiento de su última versión V4-Flash.
Este movimiento no es una excepción, sino que se suma a una tendencia que ya siguen casi todos los grandes actores del sector: Google lleva años perfeccionando sus chips TPU, Amazon cuenta con la familia Inferentia pensada precisamente para estas tareas, Microsoft desarrolla su arquitectura Maia y Meta avanza con los procesadores MTIA; más recientemente, OpenAI anunció en junio su chip Jalapeño en colaboración con Broadcom, también centrado en la inferencia, y Anthropic está evaluando entrar en este mismo terreno. Todos persiguen el mismo fin: controlar cada eslabón de la cadena de valor, no quedar a merced de cambios en los precios o restricciones comerciales y adaptar el hardware exactamente a lo que necesitan sus propios modelos, algo que no pueden hacer con soluciones genéricas de terceros. Para DeepSeek, sin embargo, el reto es mucho mayor: diseñar un acelerador competitivo requiere varios años de trabajo, inversiones millonarias y una red compleja de aliados especializados, y además se enfrenta a la barrera añadida de los controles de exportación de Estados Unidos, que le cierran el acceso a las fábricas más avanzadas del mundo y a componentes esenciales como la memoria de alto ancho de banda. Aun con todas las incertidumbres y los obstáculos por delante, esta apuesta confirma que la hegemonía que NVIDIA construyó durante décadas —cuando su plataforma CUDA se convirtió en el estándar universal para todo el desarrollo de la IA— ya no es intocable, y que la industria empieza a diversificar su infraestructura para dejar de depender de un único proveedor mundial.
