Frase de mi abuela paterna que recuerdo con cariño. Probablemente no fuese suya (obviamente): «Compra caro y vende barato, y harás un buen trato»
El que compra lo superfluo, pronto tendrá que vender lo necesario. – Benjamín Franklin (1706-1790)
No hay en el mundo cosa más cara que la que con ruegos se compra. – Fray Antonio de Guevara (1480-1545)
Una startup china con un modelo de coste novedoso, destroza la IA de EEUU en una semana de uso. Más de 1,5B$ (el PIB español) perdidos en una sola jornada, de los cuales 400MM$ (casi un 20% del PIB español) de NVIDIA volatilizados.
OpenAI vs. DeepSeek: Un Análisis Comparativo del Gasto de Capital (CapEx)
IA: un cambio significativo en la forma en que las empresas abordan el gasto de capital (CapEx) para desarrollar modelos de lenguaje de gran capacidad (LLM).
OpenAI y DeepSeek representan dos estrategias diferentes.
1. Costos de Desarrollo
OpenAI: Según los informes, el modelo GPT-4o de OpenAI costó más de $100 millones para desarrollarse, involucrando amplios recursos computacionales y hardware avanzado como las GPU H100 de Nvidia. El proceso de capacitación requirió millones de horas de GPU.
DeepSeek V3, con 671 mil millones de parámetros, se desarrolló a una fracción del costo: $5.58 millones. Se logró utilizando GPU Nvidia H800, menos potentes pero más eficientes, con técnicas MoE Mixture-of-Experts. Mixture of Experts (MoE) es una arquitectura de red neuronal que se utiliza para mejorar la eficiencia y el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial al asignar dinámicamente partes especializadas del modelo a diferentes tareas o entradas. Se trata de tener varios «expertos» (submodelos o capas especializadas) que se activan solo cuando es necesario, en lugar de activar todo el modelo para cada entrada. Un divide y vencerás de toda la vida. Abrimos varias hebras, subtareas cuando el árbol de decisión así lo sugiere. En lugar de activar a todos los expertos para cada entrada, MoE incluye un «mecanismo de enrutamiento» o «gate» que decide qué expertos son los más relevantes para procesar una entrada específica. Este enrutador asigna una o varias entradas a los expertos adecuados.
2. Hardware y Recursos
OpenAI: se basa en hardware de vanguardia, como las GPU Nvidia H100 y H200, que están sujetas a restricciones de exportación de Estados Unidos a China. Los chips de alto rendimiento aumenta significativamente los costos.
DeepSeek: DeepSeek ha optimizado su uso de hardware mediante el empleo de GPU Nvidia H800, diseñadas para el mercado chino, menos competitivas y más económicas. La compañía también utiliza técnicas avanzadas como la predicción multi-token y el equilibrio de carga dinámica para reducir los requisitos computacionales. Tengo poca chapa, voy a exprimirla al máximo.
3. Eficiencia de Entrenamiento
Los modelos de OpenAIais generalmente requieren meses de entrenamiento y millones de horas de GPU. Por ejemplo, Meta Llama 3.1, un modelo comparable, requirió 30.8 millones de horas de GPU. El modelo DeepSeek V3 fue entrenado en solo dos meses usando 2.78 millones de horas de GPU, mostrando una eficiencia notable. Esto se logró a través de innovaciones algorítmicas y optimizaciones de hardware. Volvemos a lo mismo, tengo pocos recursos y tengo que sacarles el máximo.
4. Implicaciones para la industria de la IA
La estrategia de CapEx de OpenAI refuerza la noción de que liderar el desarrollo de IA requiere mucha pasta. Este enfoque supone una barrera muy alta para quien quiera jugar en ese tablero.
El modelo más rentable de DeepSeek desafía este paradigma, demostrando que la innovación puede prosperar bajo restricciones de recursos. Supone democratizar la IA a un coste irrisorio, lo que hace temblar los modelos hasta ahora de más chapa, energía y plata.
5. Contexto Geopolítico
OpenAI se beneficia del acceso a la tecnología avanzada de los Estados Unidos, pero enfrenta desafíos en la escala debido a los altos costos, gran cantidad de energía y dependencias del hardware. El éxito de DeepSeek pone la capacidad de China para innovar a pesar de las restricciones de exportación de Estados Unidos, como un reto y a la vez una forma de impactar de pleno en un modelo basado en «donde como yo no come nadie». El enfoque de Deepseek podría inspirar a otras naciones, por ejemplo europeas a adoptar estrategias similares, cambiando el panorama global de IA.
Modelo Open Source. Potente, rentable
Al tiempo que proporciona un rendimiento similar a lo que la comunidad llama «modelos de frontera» (frontier models), DeepSeek-V3 también sobresale con sus menores costos de operación. DeepSeek-V3 afirma además precios significativamente más bajos para sus servicios en línea, con 1 millón de tokens con un precio de solo $1.1, actualmente ofrecidos a una tasa promocional de $0.28, un contraste dramático con los precios de $10 de GPT-4o.
DeepSeek-V3 está disponible para descarga gratuita y ejecución local, lo que ofrece ventajas significativas para los usuarios que priorizan la privacidad de los datos, trabajan en áreas con acceso limitado a Internet o buscan un mayor control sobre sus herramientas de IA. Esto contrasta fuertemente con modelos como Copilot de Microsoft, Gemini de Google y la serie GPT de OpenAI, que requieren una conexión a Internet constante.
Para las empresas que priorizan la seguridad de los datos y la privacidad, la implementación de una copia local de DeepSeek-V3 ofrece una solución potente que les permite aprovechar la IA de vanguardia sin comprometer la información confidencial.
Test de funcionamiento: ALIA (Gobieno de España), ChatGPT-4o, Claude.ai, DeepSeek-v3
He creado un prompt, un poco ambiguo, con un contexto muy claro para todos los modelos anteriores: «Escríbeme un post para linkedin sobre Inteligencia Artificial, que hable y compare los modelos de Alia, OpenAi DeepSeek y Claude Anthropik»
Las respuestas:
ALIA:
«No se pudo encontrar una respuesta para su pregunta. Puede intentar reformularla o ser más específico
ChatGPT 4o:
«Aquí tienes un ejemplo de post para LinkedIn sobre Inteligencia Artificial comparando los modelos Alia, OpenAI, DeepSeek y Claude de Anthropic:
📊 Inteligencia Artificial: Comparativa entre Alia, OpenAI DeepSeek y Claude de Anthropic
La evolución de la IA está marcando el rumbo de muchas industrias, y hoy en día tenemos opciones poderosas que están redefiniendo el panorama de la inteligencia artificial. Entre ellas, se destacan tres modelos avanzados: Alia, OpenAI DeepSeek y Claude de Anthropic. ¿En qué se diferencian y cuáles son sus principales puntos fuertes?
🔹 Alia: Un modelo que ha ganado notoriedad por su capacidad de personalización. Está diseñado para aprender del comportamiento y las preferencias de los usuarios, lo que lo convierte en una opción ideal para soluciones de IA centradas en la experiencia de usuario. Su fortaleza radica en la adaptabilidad y precisión en contextos específicos.
🔹 OpenAI DeepSeek: Con la arquitectura GPT, OpenAI ha mostrado un enfoque robusto hacia la comprensión del lenguaje natural y la generación de contenido. DeepSeek va un paso más allá al mejorar la capacidad de búsqueda y procesamiento de grandes volúmenes de información en tiempo real. Este modelo es ideal para tareas de investigación profunda y generación automatizada de respuestas complejas, destacando en entornos que requieren agilidad y precisión.
🔹 Claude (Anthropic): Diseñado con un enfoque en la ética y la seguridad, Claude se distingue por su capacidad para tomar decisiones seguras y controladas. Anthropic ha apostado por un modelo que minimiza los riesgos en situaciones críticas, como la toma de decisiones en sectores de alta regulación. Claude sobresale por su enfoque en mantener la alineación con los valores humanos y su capacidad para ofrecer soluciones robustas sin comprometer la seguridad.
Cada uno de estos modelos representa un avance significativo en el campo de la IA, con enfoques únicos que pueden ser aprovechados según las necesidades de la empresa o proyecto. Alia es perfecta para personalización, DeepSeek brilla en la investigación, y Claude marca la diferencia en entornos sensibles donde la ética es fundamental.
¿Cuál es tu modelo favorito? ¿Qué características te parecen más relevantes en el uso de IA en tu sector? 💡
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Este enfoque permite que los profesionales de LinkedIn se conecten con la conversación actual sobre IA, abriendo un espacio para el intercambio de ideas y experiencias.»
Claude.ai (no conoce ALIA)
🤖 La evolución de los Modelos de Lenguaje: Un análisis comparativo de los gigantes de la IA
El campo de la Inteligencia Artificial está experimentando una revolución sin precedentes, con varios actores principales liderando la innovación. Hoy quiero compartir un análisis de algunos de los modelos más destacados del momento:
📱 OpenAI (GPT-4)
- Continúa siendo un referente en el mercado con su impresionante capacidad multimodal
- Destaca en tareas creativas y de razonamiento complejo
- Su integración con DALL-E 3 lo posiciona como una herramienta versátil para la generación de contenido visual y textual
- El principal desafío: su costo elevado para implementaciones empresariales
🎯 Anthropic (Claude 3)
- Su enfoque en la seguridad y ética lo distingue del resto
- Sobresale en análisis de documentos extensos y programación
- Demuestra una comprensión más matizada y contextual en conversaciones
- Su punto fuerte: la consistencia y precisión en las respuestas
🚀 DeepSeek
- Una sorpresa emergente en el ecosistema de IA
- Ofrece modelos de código abierto con capacidades competitivas
- Destaca especialmente en tareas de programación
- Su ventaja: la accesibilidad y transparencia del modelo
¿Qué nos depara el futuro? La competencia entre estos gigantes está impulsando la innovación a un ritmo vertiginoso. La verdadera ganadora es la comunidad tecnológica, que se beneficia de estas mejoras continuas.
¿Qué modelo utilizas en tu día a día? ¿Cuál ha sido tu experiencia? Comparte tus thoughts en los comentarios 👇
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DeepSeek-v3
¡Claro! Aquí tienes un ejemplo de un post para LinkedIn que compara los modelos de IA de ALIA, OpenAI, DeepSeek y Claude Anthropic, destacando sus características y enfoques:
🚀 Inteligencia Artificial: ¿Quién lidera la carrera? ALIA, OpenAI, DeepSeek y Claude Anthropic bajo la lupa
El mundo de la IA está en constante evolución, y hoy quiero hablar sobre cuatro actores clave que están marcando la diferencia: ALIA, OpenAI, DeepSeek y Claude Anthropic. Cada uno tiene su enfoque único, y compararlos nos ayuda a entender hacia dónde se dirige esta tecnología revolucionaria.
1. OpenAI: El gigante innovador
OpenAI, con modelos como GPT-4, es sinónimo de escalabilidad y capacidades avanzadas de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Su enfoque se basa en grandes volúmenes de datos y una arquitectura robusta, lo que le permite ofrecer respuestas precisas y creativas. Sin embargo, su dependencia de recursos masivos ha generado debates sobre sostenibilidad y accesibilidad.
Fortalezas:
- Modelos de lenguaje de última generación.
- Amplia adopción en empresas y desarrolladores.
- Integración en aplicaciones cotidianas.
Desafíos:
- Costos elevados de entrenamiento y operación.
- Preocupaciones éticas sobre el uso de datos.
2. DeepSeek: La apuesta por la eficiencia
DeepSeek ha ganado atención por su enfoque en la optimización y la eficiencia. A diferencia de OpenAI, DeepSeek prioriza modelos más ágiles y menos dependientes de grandes infraestructuras. Esto lo convierte en una opción atractiva para empresas que buscan soluciones de IA sin necesidad de inversiones masivas.
Fortalezas:
- Modelos ligeros y eficientes.
- Enfoque en aplicaciones prácticas y accesibles.
- Menor huella de carbono comparado con otros modelos.
Desafíos:
- Menor reconocimiento en el mercado global.
- Capacidades limitadas en tareas extremadamente complejas.
3. Claude Anthropic: La ética como prioridad
Claude, desarrollado por Anthropic, se destaca por su enfoque en la seguridad y la alineación ética. Su modelo está diseñado para evitar sesgos y comportamientos no deseados, lo que lo hace ideal para aplicaciones sensibles, como la atención al cliente o la educación.
Fortalezas:
- Compromiso con la IA segura y alineada.
- Respuestas más controladas y menos propensas a errores.
- Ideal para sectores regulados o de alto impacto social.
Desafíos:
- Menor flexibilidad en comparación con modelos más generalistas.
- Menor presencia en el mercado frente a competidores como OpenAI.
4. ALIA: El nuevo jugador en la arena
ALIA es un proyecto emergente que busca combinar lo mejor de ambos mundos: escalabilidad y ética. Aunque todavía está en etapas tempranas, promete modelos innovadores que priorizan la transparencia y la accesibilidad, especialmente para mercados emergentes.
Fortalezas:
- Enfoque en la inclusión y la transparencia.
- Diseñado para ser accesible y fácil de implementar.
- Potencial para revolucionar sectores desatendidos.
Desafíos:
- Falta de madurez en comparación con competidores establecidos.
- Menor reconocimiento y adopción en el mercado global.
Reflexión final:
La competencia entre estos modelos de IA nos muestra que no hay un único camino hacia el éxito. Mientras OpenAI apuesta por la escala y la potencia, DeepSeek prioriza la eficiencia, Claude Anthropic se enfoca en la ética, y ALIA busca la inclusión.
Lo más interesante es que el futuro de la IA no depende solo de quién tiene más recursos, sino de quién logra equilibrar innovación, ética y accesibilidad. ¿Cuál crees que será el modelo dominante en los próximos años? ¿O será una combinación de todos?
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Este post busca generar engagement al invitar a la reflexión y la discusión. Si necesitas ajustes o más detalles, no dudes en pedírmelo. 😊
Conclusión
Sigue habiendo oportunidades para el talento. El talento es lo único que es insustituible. Imagino que si le pregunto por el comunismo o sobre China, estará sesgado como el resto de modelos. Pero imaginad: me lo descargo, gasto unos 7.000$ en hardware y tengo una IA 100% propia, con datos que no van a la nube y que puedo entrenar a medida de mi negocio. Gratuitamente. no te pido que lo superes: Iguálamelo