
Zesty Flash
January 27, 2025
DeepSeek VS Nvidia 🧑💻
¿Por qué las innovaciones de DeepSeek en IA podrían amenazar los $2T de Nvidia? 💸
💻 Contexto:
Entrenar modelos de IA cuesta una FORTUNA. OpenAI, Anthropic, etc., gastan +US$100M en infraestructura (miles de GPUs de US$40K cada una). Es como necesitar una planta eléctrica para operar una fábrica.
💥 DeepSeek dijo “¿y si lo hacemos por US$5M?”
Spoiler: ¡Lo lograron!
Sus modelos igualan o superan a GPT-4 y Claude en varias tareas. El mundo de la IA está en shock.
🤔 ¿Cómo lo hicieron?
• Usaron números más pequeños en el cálculo: 75% menos memoria.
• “Multi-token system”: Procesan frases completas en vez de palabra por palabra. 2x más rápido, 90% igual de preciso.
• “Expert system”: Solo activan lo necesario, no todo el modelo. Resultado: 95% menos costos y GPUs de gaming en lugar de hardware carísimo.
📊 Impacto:
• Costo de entrenamiento: US$100M → US$5M
• GPUs necesarias: 100K → 2K
• IA accesible para todos: ¡Open source!
¿Nvidia debería preocuparse?
Sus márgenes de 90% en GPUs podrían tambalear si esto se generaliza.
📉 El mercado reacciona:
La noticia golpea a los semiconductores, con caídas en premercado que arrastran al índice tecnológico en EE.UU. Nvidia (NVDA), en particular, lidera las pérdidas con -10%/-11%.
¿Estamos ante el momento que hará la IA realmente accesible? 👀
