El laboratorio chino de IA DeepSeek estaría en conversaciones para recaudar su primera ronda de financiación con una valoración reportada de 45.000 millones de USD, según TechCrunch. Esta valoración supone un aumento significativo frente a una estimación de 20.000 millones de USD solo unas semanas antes, después de que se prestara atención a los modelos de IA de la compañía por sus menores costos de entrenamiento. El fundador Liang Wenfeng controla casi el 90% de la empresa.
Motivación de la recaudación e interés de inversores
DeepSeek decidió buscar financiación después de que sus rivales intentaran reclutar investigadores ofreciendo acciones de la empresa como incentivo. El China Integrated Circuit Industry Investment Fund podría liderar la ronda, mientras que Tencent y Alibaba también estarían en conversaciones para participar.
Rendimiento de los modelos y precios
Según la compañía, el modelo V4 de DeepSeek reporta un rendimiento comparable al de los modelos líderes de OpenAI y Anthropic en pruebas de referencia. La ventaja competitiva también se extiende a la fijación de precios: V4-Pro cuesta 1,74 USD por cada millón de tokens de entrada, mientras que V4-Flash cuesta aproximadamente 0,14 USD por cada millón de tokens de entrada, muy por debajo del precio de modelos comparables de EE. UU.
La estructura de costos más baja proviene de la arquitectura eficiente en cómputo de DeepSeek, que incluye un diseño de mixture-of-experts (MoE) que activa solo una parte del modelo para cada tarea, reduciendo las necesidades de cómputo durante la inferencia. Según DeepSeek, V4-Pro usa el 27% del poder de cómputo y el 10% de la memoria requeridos por V3.2.
Estrategia de autosuficiencia de la IA en China
La ronda de financiación de DeepSeek ocurre mientras China busca construir una infraestructura de IA más autosuficiente en respuesta a los controles de exportación de EE. UU. sobre chips avanzados. V4 es el primer modelo de DeepSeek ajustado para chips chinos como la serie Ascend de Huawei, aunque el informe técnico de la empresa indica que los chips chinos gestionan la inferencia mientras que el entrenamiento aún podría depender principalmente del hardware de Nvidia.
DeepSeek también lanza modelos open-weight —parámetros entrenados que otros pueden usar, ajustar y desplegar—, ampliando el desarrollo de IA más allá del predominio de EE. UU. Esta estrategia prioriza la eficiencia algorítmica sobre el acceso exclusivo al hardware más avanzado de EE. UU., aunque el impulso de IA de China sigue dependiendo en parte del hardware de Nvidia.
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