La reputación de DeepSeek se fundamentó en la premisa de que China podía desarrollar modelos avanzados de inteligencia artificial con una inversión reducida y menos hardware. Sin embargo, una transcripción de una reunión privada con inversores, difundida por Tencent Tech, ofrece una perspectiva diferente. En este documento, atribuido a una conversación del 20 de mayo de 2026, Liang Wenfeng, de DeepSeek, indica que la principal brecha tecnológica con Estados Unidos no radica en el talento, sino en la capacidad de cálculo. La afirmación más notable es que se necesitarían cuatro chips Huawei Ascend 950 para equiparar el rendimiento de un único chip Nvidia. Es importante señalar que DeepSeek no ha confirmado la autenticidad de esta transcripción, y Liang no detalló la metodología utilizada para establecer dicha comparación.

La capacidad de cálculo como factor determinante

La capacidad de cálculo representa la potencia que poseen los sistemas informáticos para ejecutar las vastas operaciones requeridas por la inteligencia artificial. Una mayor capacidad permite a los laboratorios realizar más experimentos y desarrollar modelos de mayor envergadura.

«El talento no es el cuello de botella», afirma Liang en la transcripción.

Asimismo, Liang asegura que DeepSeek cuenta con aproximadamente 20.000 unidades equivalentes a chips Nvidia de la generación H y que la empresa adquiere todos los que encuentra a un precio razonable. No obstante, estas cifras tampoco han sido verificadas públicamente por la compañía. Un ejemplo ambicioso mencionado en la transcripción se refiere al entrenamiento de un modelo masivo con cerca de 800.000 millones de ajustes internos activos. Según sus cálculos, esto requeriría aproximadamente 50.000 chips GB300 de Nvidia o unos 200.000 chips Huawei 950. Esta estimación, realizada en el contexto de una conversación, no constituye un presupuesto técnico formal ni una prueba independiente.

La proporción de cuatro a uno: una estimación sin contexto

La proporción mencionada no implica que un chip de Huawei sea exactamente cuatro veces más lento. Liang no especificó si la comparación se refería al entrenamiento, a la respuesta de consultas o a una tarea particular. Esta falta de contexto es crucial, similar a comparar el rendimiento de dos vehículos sin precisar si la prueba se realizó en ciudad, autopista o circuito.

La transcripción añade que Huawei habría asignado 16.000 unidades a DeepSeek, lo que, según Liang, equivaldría a unas 4.000 unidades de la serie B de Nvidia. Sin embargo, no se aclara la variante específica de los chips Huawei, un detalle relevante considerando que la hoja de ruta oficial de Huawei preveía la llegada del 950PR para ciertas etapas de respuesta en el primer trimestre de 2026 y la del 950DT, diseñado para entrenamiento, en el cuarto trimestre. Por lo tanto, la comparación permanece incompleta.

La estrategia de Huawei se centra en la interconexión de múltiples procesadores para que operen como un sistema unificado. Su Atlas 950 SuperPoD podría integrar hasta 8.192 unidades, mientras que la plataforma GB300 NVL72 de Nvidia, ya disponible, incorpora 72 procesadores gráficos. La simple cantidad de procesadores no es el único factor relevante; también influyen la memoria, el consumo energético, el espacio físico y la velocidad de las interconexiones.

Eficiencia impulsada por la escasez

La eficiencia de DeepSeek no es meramente un eslogan. El informe técnico de DeepSeek-V3 detalla que el modelo fue entrenado con 2.048 chips Nvidia H800, requiriendo casi 2,8 millones de horas de uso de procesador gráfico. El costo estimado de 5,6 millones de dólares cubrió el entrenamiento final, excluyendo la investigación previa y otros experimentos. Esto resalta el ingenio de sus ingenieros, quienes optimizaron el uso de equipos limitados mediante modificaciones en el diseño del modelo y en la comunicación entre máquinas. La eficiencia surgió como una respuesta a la escasez, no como una indicación de que la potencia bruta haya perdido relevancia.

Liang también menciona que DeepSeek busca un beneficio «razonable» y establece sus tarifas para amortizar la compra de equipos en aproximadamente diez meses. Los precios oficiales se sitúan por debajo de un dólar por cada millón de fragmentos de texto generados en sus dos modelos actuales, aunque la empresa planea aplicar recargos en horas pico. El objetivo declarado es expandir las posibilidades de alcanzar una inteligencia artificial general (AGI), capaz de aprender y resolver una amplia gama de tareas.

La implicación geopolítica

Estados Unidos ha implementado restricciones significativas al acceso de China a chips avanzados y a la maquinaria para su fabricación, exigiendo licencias para numerosos procesadores de alto rendimiento. Nvidia, en su documentación regulatoria, reconoce que estas normativas impactan considerablemente su negocio en China.

En este contexto, la proporción de cuatro a uno adquiere una dimensión política. Si esta equivalencia se mantuviera, la utilización de cuatro chips nacionales implicaría una mayor demanda de fabricación, electricidad, refrigeración y conexiones, lo que a su vez contribuiría al desarrollo del ecosistema tecnológico local. La transcripción sugiere que esta sustitución es una vía para reducir la dependencia de CUDA, el conjunto de herramientas de Nvidia fundamental para el desarrollo de programas de inteligencia artificial.

En síntesis, DeepSeek parece transformar una limitación material en una disciplina de diseño. Sin embargo, una menor cantidad de chips no anula la ventaja de quienes poseen una mayor infraestructura. El dato de cuatro por uno debe interpretarse como una estimación interna no verificada, no como una regla universal. La transcripción principal utilizada para esta noticia fue publicada por Tencent Tech.