El director de estrategia del gigante tecnológico chino afirma que DeepSeek reduce la necesidad de GPU NVIDIA con IA.

El siguiente contenido no constituye asesoramiento de inversión. El autor no mantiene posiciones en ninguna de las acciones mencionadas.

Mientras las grandes corporaciones estadounidenses invierten miles de millones en inversiones de capital para GPU de IA, James Mitchell, director de estrategia de Tencent, sugiere que los recientes avances de DeepSeek podrían indicar que un gasto tan inmenso podría ser innecesario. DeepSeek afirma haber creado modelos de IA que rivalizan con los de las principales empresas estadounidenses, pero a un coste drásticamente reducido, una afirmación que ha influido profundamente en el panorama bursátil.

Quizás la entidad más afectada sea NVIDIA, que ha tenido dificultades para recuperarse de pérdidas de casi 600 000 millones de dólares desde la ola de ventas de enero. A pesar de los esfuerzos realizados durante la reciente conferencia GTC, dirigida por el director ejecutivo Jensen Huang, para destacar los mercados potenciales de billones de dólares para las ofertas de NVIDIA, la confianza de los inversores sigue siendo cautelosa y el precio de las acciones se ha estancado.

El impacto de las innovaciones de DeepSeek en el gasto en GPU de las empresas tecnológicas chinas

En una conversación reciente, James Mitchell, director de operaciones de Tencent, explicó que una de las principales razones para invertir en las GPU de IA de NVIDIA era la necesidad de entrenar modelos de lenguaje grandes (LLM).Poco después de que las tecnologías de DeepSeek cobraran impulso en enero, Tencent presentó su modelo de IA Hunyuan Turbo S, que afirmaba ofrecer tiempos de respuesta inferiores a un segundo, adaptados al mercado chino.

Mientras busca superar a DeepSeek en el desarrollo de modelos de IA superiores, Tencent reconoce que las innovadoras técnicas de entrenamiento de DeepSeek han reducido significativamente los gastos de desarrollo de IA. Al aprovechar la sofisticada ingeniería de software, DeepSeek mejora la eficiencia y minimiza los costos asociados con el entrenamiento de modelos de IA. Tradicionalmente, los ingenieros han confiado en el software CUDA de NVIDIA para utilizar las GPU eficazmente, pero esto a menudo ha implicado sacrificar el control preciso de sus productos.

En cuanto a la asignación de capital, Mitchell señaló que las inversiones en GPU para el entrenamiento de grandes modelos lingüísticos habían sido vitales antes de las revelaciones de DeepSeek. Recordó una época del año pasado en la que prevalecía la creencia de que cada nueva generación de LLM requería significativamente más GPU. Sin embargo, indicó que DeepSeek ha cambiado esta narrativa, especialmente entre las empresas tecnológicas chinas. Como señaló Mitchell, «ese período concluyó con los avances que DeepSeek demostró».

Reveló que, tras estos avances, «la industria ahora está logrando una productividad mucho mayor para la capacitación LLM utilizando GPU existentes, lo que elimina la necesidad de adquirir GPU adicionales al ritmo previamente anticipado».En particular, debido a las restricciones en la compra de las últimas GPU de IA de NVIDIA, incluidos los productos Blackwell y Hopper, las empresas chinas se ven obligadas a depender de modelos de GPU más antiguos o grandes clústeres para mitigar los recursos informáticos limitados.

Tencent ha proclamado que su modelo Turbo S destaca en matemáticas, razonamiento y otras funcionalidades de IA en comparación con las ofertas de DeepSeek. Expertos del sector sugieren que las empresas chinas podrían considerar asociaciones con Huawei y sus chips de IA Ascend mientras lidian con el embargo de chips vigente.

Si bien, al igual que NVIDIA, Huawei proporciona a sus usuarios de chips software para gestionarlos, los informes indican que DeepSeek detectó un rendimiento deficiente del software de Huawei en comparación con las soluciones de NVIDIA. Mientras tanto, las acciones de NVIDIA siguen a la baja, con una caída del 14 % en lo que va de año, mientras los inversores esperan datos más concluyentes que estimulen la demanda. Tencent, que cotiza en mercados extrabursátiles (OTC), cuenta con una impresionante capitalización bursátil de 601 000 millones de dólares.

James Mitchell de Tencent expone con bastante claridad el caso bajista de NVDA : las innovaciones de DeepSeek significan que se necesitan menos GPU en comparación con lo que Tencent pensaba anteriormente, a pesar de la explosión en el uso de IA.@doodlestein

“Hubo un período el año pasado en el que se creía que… pic.twitter.com/f80UXyQ8Ny

— Timothy Liu (@timothyhliu5) 20 de marzo de 2025