DeepSeek, el laboratorio chino de Inteligencia Artificial que sacudió a la industria con modelos de bajo coste, ha roto una de las rutinas más asentadas del sector: no ha facilitado a Nvidia ni a AMD acceso previo a su próximo modelo insignia, V4, para tareas de optimización de rendimiento. Según fuentes citadas por Reuters, en lugar de compartir versiones preliminares con los grandes fabricantes estadounidenses —una práctica habitual antes de lanzamientos relevantes— DeepSeek habría dado ventaja de varias semanas a proveedores domésticos, incluida Huawei, para ajustar software y rendimiento en sus procesadores.

El movimiento llega en plena escalada de tensiones alrededor de la cadena de suministro de chips y de los controles de exportación. Más allá del gesto simbólico, el mensaje es técnico y económico: en la IA moderna, quien optimiza primero, cobra primero. Y en un mercado donde el rendimiento real depende tanto del silicio como de kernels, compiladores, bibliotecas y drivers, el “tiempo de ventaja” se convierte en una ventaja competitiva.

Por qué el “acceso temprano” es un arma industrial

En el ciclo típico de un gran modelo, los desarrolladores comparten versiones previas con fabricantes de chips para que sus equipos técnicos puedan pulir compatibilidades y mejorar el rendimiento en hardware ampliamente desplegado. No se trata solo de benchmarks: es el trabajo que permite que un modelo llegue al mercado “listo para producción”, con una experiencia estable para clientes finales y sin sorpresas de latencia o consumo.

Reuters señala que DeepSeek había colaborado previamente con personal técnico de Nvidia, lo que subraya el cambio de actitud. En esta ocasión, el laboratorio no habría entregado a Nvidia ni AMD ese acceso para “performance optimization”, y sí habría permitido que proveedores chinos se preparasen con antelación.

Huawei gana tiempo en la carrera del software

El efecto inmediato es que Huawei y otros actores locales pueden ajustar antes su stack —drivers, runtimes, integración y afinado— para que V4 funcione mejor sobre su silicio. En un contexto en el que China busca reducir su dependencia de tecnología estadounidense, ese tiempo extra encaja como una pieza más del tablero: si los modelos se entrenan y sirven cada vez más dentro de fronteras tecnológicas, el control de la plataforma completa (chips + software + operación) se vuelve estratégico.

Aunque todavía no se ha publicado una explicación oficial por parte de DeepSeek o Huawei, el episodio se interpreta en el sector como una decisión que va más allá de lo técnico. Reuters cita a Ben Bajarin (Creative Strategies), que considera que el impacto directo sobre Nvidia y AMD sería limitado en el corto plazo, pero enmarca la decisión dentro de una estrategia más amplia para mantener en desventaja a hardware y modelos estadounidenses dentro del mercado chino.

Un telón de fondo explosivo: controles de exportación y sospechas sobre Blackwell

La noticia sobre el acceso temprano a V4 llega apenas un día después de otra revelación publicada por Reuters: un alto cargo de la administración Trump afirmó que el último modelo de DeepSeek habría sido entrenado usando Blackwell, el chip más avanzado de Nvidia, pese a que los controles de exportación de EE. UU. bloquean el envío de Blackwell a China. Según ese relato, EE. UU. cree que DeepSeek podría intentar eliminar “indicadores técnicos” que delaten el uso de chips estadounidenses, y que esos Blackwell estarían agrupados en un centro de datos en Mongolia Interior.

Ese contexto ayuda a entender por qué un laboratorio chino podría querer cambiar su narrativa pública y su alineamiento industrial: si hay sospechas sobre el uso de hardware restringido, la presión política y reputacional crece. Y, al mismo tiempo, el incentivo para reforzar el ecosistema doméstico también.

Lo que está en juego: inferencia, no solo entrenamiento

El pulso actual ya no se limita al entrenamiento de modelos gigantes. En la empresa y en el mercado de servicios, la gran batalla es la inferencia: ejecutar modelos entrenados de manera eficiente, barata y escalable. Reuters recuerda que EE. UU. permitió en 2025 que Nvidia reanudara envíos a China de su chip H20, y que AMD hiciera lo propio con el MI308, ambos diseñados para inferencia, mientras que los procesadores más avanzados siguen bajo restricciones de licencia. Reuters añade que no estaba claro si DeepSeek ha logrado autorización para comprar esos chips estadounidenses.

Este matiz es clave: si el mercado chino puede seguir accediendo a chips de inferencia “permitidos”, Nvidia y AMD aún compiten. Pero si los modelos chinos se optimizan antes y mejor sobre silicio local, la dependencia del hardware importado puede reducirse por la vía del software y la operación.

En el caso de AMD, Reuters aporta un dato ilustrativo del tamaño del negocio incluso en chips “limitados”: la compañía declaró 390 millones de dólares en ventas del MI308 en su último trimestre reportado, un recordatorio de que la demanda de inferencia es un mercado real, no un experimento.

DeepSeek, el fenómeno open source que incomoda a Washington

La reacción internacional no se explica solo por un lanzamiento pendiente. DeepSeek se ha convertido en símbolo de una ola más amplia de modelos chinos publicados con fuerte tracción en comunidades open source. Reuters señala que los modelos de DeepSeek se han descargado más de 75.000.000 de veces en Hugging Face desde enero de 2025, y que, entre los modelos publicados el último año, las descargas de modelos chinos han superado a las de cualquier otro país en la plataforma.

Con ese nivel de adopción, cualquier decisión técnica del laboratorio —a quién se da acceso previo, sobre qué hardware se optimiza, qué se muestra y qué se oculta— deja de ser una cuestión interna y se convierte en un indicador geopolítico y de mercado. Para Washington, el auge de modelos chinos reabre un debate recurrente: si las restricciones de chips frenan realmente la capacidad competitiva… o si, por el contrario, aceleran el desarrollo de alternativas nacionales.

Una conclusión incómoda para la industria: la “neutralidad” del ecosistema ya no se da por sentada

Hasta hace poco, el ritual era simple: grandes modelos, grandes fabricantes, optimizaciones cruzadas y un ecosistema global relativamente interoperable. El caso DeepSeek-V4 sugiere que esa normalidad se está rompiendo. No porque Nvidia o AMD vayan a quedarse fuera del mercado de la IA —sería precipitado afirmarlo— sino porque el acceso temprano y la afinación del software se están convirtiendo en herramientas de política industrial.

En la práctica, el mensaje de DeepSeek es claro: el rendimiento no solo se compra en GPUs; también se compra en tiempo, en prioridad de acceso y en alianzas. Y en el mundo de la IA, unas semanas pueden ser una eternidad.

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Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Qué significa que DeepSeek no dé “acceso temprano” a Nvidia y AMD para su modelo V4?
Implica que estos fabricantes no pueden optimizar con antelación el rendimiento del modelo sobre sus plataformas antes del lanzamiento, mientras que proveedores chinos sí tendrían tiempo para ajustar software y drivers.

¿Por qué es importante la optimización previa en modelos grandes de IA?
Porque gran parte del rendimiento real depende del stack (bibliotecas, kernels, drivers, runtimes). Llegar tarde a esa optimización puede traducirse en peor eficiencia, más latencia o una experiencia menos estable en producción.

¿Qué chips siguen vendiéndose a China para inferencia y por qué importa?
Según Reuters, EE. UU. permitió reanudar envíos de Nvidia H20 y AMD MI308, orientados a inferencia. Si el mercado chino migra su optimización a silicio local, esos chips pueden perder peso relativo aunque sigan siendo legales.

¿Por qué Washington mira a DeepSeek como un caso estratégico?
Por la rápida adopción de sus modelos y por el debate sobre si los controles de exportación frenan la IA china o, indirectamente, empujan la consolidación de un ecosistema doméstico competitivo.