Por Anton Shilovpublicado, tomshardware
DeepSeek podría no ser tan disruptivo como se afirma, la empresa supuestamente tiene 50.000 GPU Nvidia y gastó 1.600 millones de dólares en desarrollos
Los legendarios 6 millones de dólares fueron sólo una parte del costo total de la capacitación.
La startup china DeepSeek recientemente se convirtió en el centro de atención del mundo tecnológico con su sorprendentemente bajo uso de recursos computacionales para su modelo avanzado de IA llamado R1, un modelo que se cree que es competitivo con el o1 de Open AI a pesar de las afirmaciones de la compañía de que DeepSeek solo costó $6 millones y 2,048 GPU para entrenarlo. Sin embargo, la firma de analistas de la industria SemiAnalysis informa que la compañía detrás de DeepSeek incurrió en $1.6 mil millones en costos de hardware y tiene una flota de 50,000 GPU Nvidia Hopper, un hallazgo que socava la idea de que DeepSeek reinventó el entrenamiento y la inferencia de IA con inversiones dramáticamente menores que los líderes de la industria de IA.
DeepSeek opera una extensa infraestructura informática con aproximadamente 50.000 GPU Hopper, según el informe. Esto incluye 10.000 H800 y 10.000 H100, con compras adicionales de unidades H20, según SemiAnalysis. Estos recursos se distribuyen en múltiples ubicaciones y sirven para fines como capacitación en inteligencia artificial, investigación y modelado financiero. La inversión total de capital de la empresa en servidores es de alrededor de $1.6 mil millones, con un estimado de $944 millones gastados en costos operativos, según SemiAnalysis.
DeepSeek capturó la atención del mundo de la IA por sorpresa cuando reveló los minúsculos requisitos de hardware de su modelo de IA DeepSeek-V3 Mixture-of-Experts (MoE), que son mucho más bajos en comparación con los de los modelos con sede en EE. UU. Luego, DeepSeek sacudió el mundo de la alta tecnología con un modelo de IA R1 competitivo con Open AI. Sin embargo, la reputada empresa de inteligencia de mercado SemiAnalysis reveló sus hallazgos que indican que la empresa tiene inversiones en hardware por un valor aproximado de 1.600 millones de dólares.
Un factor diferenciador importante de DeepSeek es su capacidad de gestionar sus propios centros de datos, a diferencia de la mayoría de las demás empresas emergentes de IA que dependen de proveedores externos de la nube. Esta independencia permite un control total sobre los experimentos y las optimizaciones de los modelos de IA. Además, permite una iteración rápida sin cuellos de botella externos, lo que hace que DeepSeek sea muy eficiente en comparación con los actores tradicionales de la industria.
Además, hay algo que no se esperaría de una empresa china: la adquisición de talentos de China continental, sin contratar a personas de Taiwán o de Estados Unidos. DeepSeek contrata exclusivamente a personas de China, centrándose en las habilidades y la capacidad de resolución de problemas en lugar de en las credenciales formales, según SemiAnalysis. Los esfuerzos de contratación se dirigen a instituciones como la Universidad de Pekín y la Universidad de Zhejiang, que ofrecen salarios muy competitivos. Según la investigación, algunos investigadores de IA de DeepSeek ganan más de 1,3 millones de dólares, lo que supera la remuneración de otras importantes empresas chinas de IA, como Moonshot.
Debido a la afluencia de talento, DeepSeek ha sido pionero en innovaciones como la atención latente de múltiples cabezales (MLA), que requirió meses de desarrollo y un uso sustancial de la GPU, informa SemiAnalysis. DeepSeek enfatiza la eficiencia y las mejoras algorítmicas por sobre el escalamiento por fuerza bruta, lo que redefine las expectativas en torno al desarrollo de modelos de IA. Este enfoque ha llevado, por muchas razones, a algunos a creer que los avances rápidos pueden reducir la demanda de GPU de alta gama, lo que afecta a empresas como Nvidia.
Una reciente afirmación de que DeepSeek entrenó su último modelo por solo 6 millones de dólares ha alimentado gran parte del revuelo. Sin embargo, esta cifra se refiere solo a una parte del costo total de entrenamiento, específicamente, el tiempo de GPU necesario para el entrenamiento previo. No tiene en cuenta la investigación, el refinamiento del modelo, el procesamiento de datos ni los gastos generales de infraestructura. En realidad, DeepSeek ha gastado más de 500 millones de dólares en el desarrollo de IA desde su creación. A diferencia de las empresas más grandes agobiadas por la burocracia, la estructura ágil de DeepSeek le permite avanzar agresivamente en la innovación de IA, cree SemiAnalysis.
El ascenso de DeepSeek pone de relieve cómo una empresa de inteligencia artificial independiente y bien financiada puede desafiar a los líderes del sector. Sin embargo, el discurso público podría haber estado impulsado por la publicidad exagerada. La realidad es más compleja: SemiAnalysis sostiene que el éxito de DeepSeek se basa en inversiones estratégicas de miles de millones de dólares, avances técnicos y una fuerza laboral competitiva. Lo que significa es que no hay maravillas. Como señaló Elon Musk hace un año aproximadamente, si quieres ser competitivo en IA, tienes que gastar miles de millones por año, que, según se informa, es el rango de lo que se gastó.
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