DeepSeek desarrolla su propio chip de IA para competir con NVIDIA

En poco más de un año, DeepSeek ha pasado de ser una rareza de la industria china a un nombre recurrente en la conversación global sobre inteligencia artificial. Primero sorprendió con modelos como R1 y V4, que compiten en rendimiento con GPT-4, pero con una eficiencia computacional que desafió las expectativas. Ahora, según información de Reuters citando a tres fuentes familiarizadas, la startup está desarrollando su propio chip de IA, diseñado específicamente para tareas de inferencia. Este movimiento, aún no confirmado por la compañía, podría redefinir la cadena de suministro de la IA y desafiar el dominio de NVIDIA en aceleradores.

¿Qué ha ocurrido?

DeepSeek, la startup china que sacudió la industria de la inteligencia artificial con sus modelos eficientes, ahora apunta al hardware. Según información de Reuters citando a tres fuentes familiarizadas con el asunto, la compañía está desarrollando su propio chip de IA, diseñado específicamente para tareas de inferencia —es decir, ejecutar modelos ya entrenados— y no para entrenamiento. El proyecto se encuentra en una fase temprana y DeepSeek no ha respondido a las solicitudes de comentario. La noticia, publicada el 7 de julio de 2025, no especifica plazos ni socios de fabricación, pero indica que el diseño está siendo liderado por un equipo con experiencia previa en chips de Huawei y otras empresas chinas de semiconductores.

¿Por qué es importante?

Históricamente, DeepSeek ha dependido de chips de NVIDIA (como el H800) y Huawei para entrenar y ejecutar sus modelos. Sin embargo, las restricciones de exportación de Estados Unidos han limitado el acceso a GPUs avanzadas, empujando a la compañía a buscar alternativas. Un chip propio de inferencia le permitiría reducir costos operativos, mejorar la velocidad de respuesta y disminuir la dependencia de proveedores externos. Además, si DeepSeek logra diseñar un chip eficiente, podría competir directamente con NVIDIA en el mercado de aceleradores de IA, fragmentando un dominio que hoy es casi absoluto. Según datos de la industria, NVIDIA controla aproximadamente el 80% del mercado de chips de IA, pero su fortaleza está en el entrenamiento; en inferencia, alternativas como las TPU de Google o Inferentia de Amazon ya han ganado terreno. DeepSeek podría aprovechar su experiencia en software para optimizar el hardware para sus propios modelos, creando un ecosistema integrado similar al de Apple con sus chips M.

Contexto y antecedentes

DeepSeek no es la primera empresa de IA en incursionar en hardware. Google tiene sus TPU, Amazon sus Trainium e Inferentia, y Microsoft ha co-desarrollado chips con AMD. Sin embargo, el caso de DeepSeek es particular porque parte de una startup con recursos limitados en comparación con los gigantes tecnológicos. Su éxito en software —con modelos como R1 y V4 que compiten con GPT-4— le ha dado credibilidad para aventurarse en silicio. La decisión también refleja la tensión geopolítica: China busca autosuficiencia en semiconductores, y DeepSeek se convierte en un actor clave en esa estrategia. Cabe recordar que en 2022, Estados Unidos impuso restricciones a la exportación de chips avanzados a China, lo que llevó a empresas como Huawei a desarrollar sus propias soluciones. DeepSeek ya utiliza chips Ascend de Huawei para algunos de sus modelos, pero un diseño propio le daría mayor control y podría integrarse mejor con su software, reduciendo la latencia y el consumo energético. Además, la startup ha demostrado ser pionera en eficiencia: su modelo R1 logró resultados comparables a GPT-4 con solo una fracción del costo computacional, según un estudio publicado en arXiv en 2024. Este enfoque en eficiencia podría trasladarse al hardware, donde un chip especializado en inferencia podría ofrecer un rendimiento por vatio muy superior al de las GPUs de propósito general.

Consecuencias para el mercado

Si DeepSeek logra lanzar un chip de inferencia competitivo, las consecuencias serán múltiples:

• Para NVIDIA: perdería un cliente importante y ganaría un competidor en un segmento clave. NVIDIA domina tanto entrenamiento como inferencia, pero su fortaleza está en entrenamiento. Un chip de inferencia barato y eficiente podría erosionar su cuota en despliegue, especialmente si DeepSeek lo ofrece a terceros. Sin embargo, NVIDIA ya ha respondido con sus propias soluciones de inferencia, como el chip L40S, y su ecosistema CUDA sigue siendo un foso difícil de superar.
• Para Huawei: DeepSeek ha sido un cliente de sus chips Ascend; si desarrolla el suyo propio, Huawei podría perder un socio estratégico. No obstante, Huawei también podría beneficiarse si DeepSeek subcontrata la fabricación a sus fundiciones, como SMIC.
• Para el ecosistema chino: impulsaría la soberanía tecnológica, reduciendo la dependencia de chips extranjeros. Empresas como Baidu, Alibaba y Tencent también están desarrollando sus propios chips, pero DeepSeek podría acelerar la adopción de hardware doméstico en IA.
• Para startups globales: podría abaratar el costo de inferencia, facilitando la adopción de IA en aplicaciones comerciales. Si DeepSeek logra un chip con un costo por consulta significativamente menor, podría democratizar el acceso a modelos avanzados, especialmente en regiones donde el costo de la nube es prohibitivo.

Lo que deben saber los lectores

El proyecto no está confirmado y puede no materializarse. DeepSeek enfrenta enormes desafíos técnicos y financieros para diseñar y fabricar chips competitivos. Además, el enfoque en inferencia limita su impacto inmediato, ya que el entrenamiento sigue siendo el cuello de botella más costoso. Sin embargo, si DeepSeek logra su objetivo, podría redefinir la cadena de suministro de la IA y demostrar que las startups también pueden desafiar a NVIDIA en su propio terreno. La historia reciente muestra que empresas como Graphcore y Cerebras han intentado competir sin éxito, pero DeepSeek tiene la ventaja de controlar tanto el software como el hardware, lo que podría permitir optimizaciones verticales. Los lectores deben seguir de cerca los próximos pasos: la contratación de ingenieros de semiconductores, posibles patentes y alianzas con fabricantes chinos como SMIC. Por ahora, la cautela es obligatoria, pero el simple anuncio ya ha provocado caídas en las acciones de NVIDIA y un renovado interés en las alternativas chinas.