DeepSeek comienza el desarrollo de chips de IA internos para reducir la dependencia de NVIDIA, dicen fuentes.

      En los últimos años, a medida que la IA generativa ha pasado del entrenamiento de modelos hacia la inferencia a gran escala, un número creciente de desarrolladores de modelos de IA ha centrado su atención en el hardware subyacente. La startup china de IA DeepSeek ha lanzado un proyecto de chip de IA interno enfocado en cargas de trabajo de inferencia, según Reuters. La empresa tiene como objetivo reducir los costos de inferencia a través de procesadores diseñados a medida, mientras disminuye su dependencia de proveedores extranjeros como NVIDIA. Actualmente, DeepSeek aún no ha comentado públicamente.

      El informe indicó que el proyecto se encuentra en sus primeras etapas y está diseñado principalmente para la inferencia de IA en lugar del entrenamiento de modelos. A medida que la adopción de la IA generativa se acelera, la inferencia se ha convertido en uno de los segmentos de más rápido crecimiento en el mercado de IA. A diferencia del entrenamiento, que requiere ráfagas concentradas de potencia de cálculo, la inferencia debe servir continuamente grandes volúmenes de solicitudes de usuarios, lo que hace que la eficiencia de costos, el consumo de energía y la fiabilidad del sistema sean cada vez más importantes. Fuentes dijeron que DeepSeek comenzó a desarrollar el chip hace aproximadamente un año y ha intensificado la contratación en los últimos meses. En lugar de depender de reclutamiento público, la empresa ha reclutado discretamente a ingenieros de chips experimentados a través de un enfoque dirigido. El equipo abarca arquitectura de chips, verificación y habilitación de software.

      DeepSeek es una de las empresas de modelos fundamentales de más rápido crecimiento en China que ha ganado tracción con su modelo de código abierto DeepSeek-V3 y su modelo de razonamiento R1. A medida que la demanda de sus servicios continúa aumentando, la infraestructura de computación se ha convertido en uno de los mayores gastos operativos de la empresa. Los costos relacionados con la computación pueden representar más de la mitad de los gastos operativos para muchas empresas de IA, mientras que la oferta limitada y el alto costo de las GPU avanzadas han alentado a más empresas a perseguir el desarrollo de chips personalizados. Los chips de IA personalizados se han convertido en una prioridad estratégica para muchas empresas líderes de IA en todo el mundo. Para DeepSeek, desarrollar sus propios chips de IA podría ayudar a reducir los costos a largo plazo mientras mejora la eficiencia de implementación y refuerza su posición competitiva.

      Sin embargo, el desarrollo de chips es una empresa intensiva en capital y a largo plazo. El proceso desde el diseño de la arquitectura hasta la producción en masa generalmente toma más de un año, lo que significa que los esfuerzos de DeepSeek probablemente no tendrán un impacto inmediato en el panorama competitivo del mercado de chips de IA. DeepSeek también está buscando su primera ronda de financiamiento externo. Informes de medios anteriores dijeron que la empresa busca recaudar alrededor de $7 mil millones a una valoración de entre $52 mil millones y $59 mil millones. Si se completa la ronda de financiamiento, se espera que la inversión en el desarrollo de chips y otra infraestructura de IA se convierta en una prioridad clave.

      Jessie Wu es una reportera de tecnología con sede en Shanghái. Cubre electrónica de consumo, semiconductores y la industria de los videojuegos para TechNode. Conéctate con ella por correo electrónico: jessie.wu@technode.com.