El verdadero costo de DeepSeek, según SemiAnalysis

SemiAnalysis reveló que el gasto total de capital del servidor de DeepSeek es de aproximadamente mil 300 millones de dólares.

USAFeb 6, 2025

SemiAnalysis reveló que el gasto total de capital del servidor de DeepSeek es de aproximadamente mil 300 millones de dólares.

Imagen: Reuters

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DeepSeek,la firma china que cimbró el desarrollo de Inteligencia Artificial (IA) estadounidense,no gastó sólo 6 millones de dólares en la creación del competidor de ChatGPT,aseveró un reporte de SemiAnalysis.

El reporte señala que el costo ampliamente mencionado de 6 millones de dólares para la capacitación de DeepSeek V3 es incorrecto.

Y es que asegura que este monto sólo considera los gastos de capacitación previa de la GPU y excluye costos críticos como investigación y desarrollo,infraestructura y otros elementos esenciales.

SemiAnalysis reveló que el gasto total de capital del servidor de DeepSeek es de aproximadamente mil 300 millones de dólares,con una parte significativa destinada al mantenimiento y operación de sus clústeres de GPU.

Se ha informado que el desarrollo del chatbot chino costó sólo una fracción en comparación con sus competidores,lo que generó dudas sobre el futuro del liderazgo de Estados Unidos en Inteligencia Artificial y sobre las cuantiosas inversiones que las empresas estadounidenses han realizado.

DeepSeek: ¿amenaza china o una nueva oportunidad para el avance de Inteligencia Artificial?

SemiAnalysis indicó que DeepSeek opera sus propios centros de datos y tiene una estructura más optimizada en comparación con los laboratorios de Inteligencia Artificial más grandes.

En cuanto al rendimiento,el informe también señala que R1 iguala a 01 de OpenAl en tareas de razonamiento,pero no es el líder indiscutible en todas las métricas.

También destaca que,si bien DeepSeek ha ganado atención por su precio y eficiencia,Gemini Flash 2.0 de Google tiene capacidades similares e incluso es más económico cuando se accede a él a través de API.

Una innovación clave citada es la Atención Latente Multicabezal (MLA),que reduce significativamente los costos de inferencia al reducir el uso de caché en un 93.3 por ciento.

El informe sugiere que cualquier mejora que realice DeepSeek probablemente será adoptada por los laboratorios de Inteligencia Artificial occidentales casi de inmediato.

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