El uso del hardware comercial de Deepseek (COTS) mejora significativamente su rentabilidad de varias maneras clave:
1. Costos de infraestructura reducidos: al aprovechar el hardware de COTS, Deepseek evita la necesidad de sistemas costosos y especializados que generalmente se requieren para el desarrollo de IA de alto rendimiento. Este enfoque recorta los gastos de infraestructura, haciendo que las capacidades de IA avanzadas sean más accesibles para las empresas más pequeñas y reduciendo las barreras financieras de entrada en el mercado de IA [1] [3].
2. Utilización de recursos optimizados: la estrategia de Deepseek implica optimizar el software para extraer el máximo valor de los recursos existentes. Técnicas como la arquitectura de la mezcla de expertos (MOE) permiten que el modelo active solo los parámetros necesarios para tareas específicas, minimizando los desechos computacionales y reduciendo la necesidad de GPU de alta gama [3] [10]. Este enfoque dirigido no solo reduce los costos, sino que también extiende la vida útil del hardware y reduce el consumo de energía.
3. Este proceso simplificado reduce tanto el tiempo de capacitación como los recursos computacionales necesarios para el desarrollo del modelo, contribuyendo aún más a la costumbre [1] [3].
4. Destilación del conocimiento: Deepseek destila con éxito el conocimiento de los modelos más grandes a los más pequeños sin una degradación significativa del rendimiento. Por ejemplo, comprimió un modelo de parámetro 671B en uno 70B, manteniendo un rendimiento casi idéntico. Esta eficiencia en el tamaño del modelo permite la implementación en un hardware menos potente, alineándose con la estrategia COTS y reduciendo los costos operativos [1] [3].
Sin embargo, también hay informes que sugieren que la inversión de hardware real de Deepseek podría ser más sustancial de lo que inicialmente reclamó, con estimaciones que indican un gasto significativo en las GPU [4]. A pesar de esto, el enfoque de la compañía para aprovechar el hardware rentable y la optimización de la eficiencia del software sigue siendo un factor clave en su rentabilidad en comparación con competidores como OpenAI [2] [3].
En general, el uso de Deepseek de hardware COTS, combinado con optimizaciones innovadoras de software, lo posiciona como líder en el desarrollo de IA rentable, que ofrece ventajas financieras y estratégicas en el panorama de IA [2] [3].
Citas:
[1] https://fabrix.ai/blog/deepseek-revoluticizing-ai-develovelopment-through-cost-effective-innovation/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-vs-openai-comparison-ai-strategies-hardware-costs-george-l5n3e
[3] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-implications/
[4] https://economictimes.com/news/international/us/was-it-a-lie-by-the-chinese-startup-industry-analyst-says-deepseek-incurred-1-6-billion-in-hardware-costs-and-has-a-fleet-of-50000000000-nvidia-gopper-gpus/articleshow/11789464646446464646464646444CIADOS
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hp6ejz/seeking_advice_on_costEffective_hardware_for/
[6] https://cloudfabrix.com/blog/deepseek-revolutionizing-ai-develovelopment-through-cost-effective-innovation/
[7] https://www.capacitymedia.com/article/behind-thedeepseek-hype-costs-safety-risks-and-censorship-explicated
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/382891
[9] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1id60qi/big_misconceptions_of_training_costs_for_deepseek/
[10] https://news.cgtn.com/news/2025-02-09/catalst-deepseek-the-innovation-behind-its-cost-eficiency-1arbdoshtq8/p.html