DeepSeek IA: Un Análisis Detallado de la Empresa y su Tecnología

DeepSeek: Un Análisis Detallado de la Empresa y su Tecnología

DeepSeek ha emergido como un actor significativo en el panorama de la inteligencia artificial, particularmente en el desarrollo de modelos de lenguaje grandes (LLMs). Esta investigación profundiza en diversos aspectos de DeepSeek, incluyendo su naturaleza, productos, tecnología subyacente, historia, financiación, competencia, noticias recientes y percepción pública. El objetivo es ofrecer una visión completa y experta de esta empresa china de inteligencia artificial y su impacto en la industria.

1. Información General sobre DeepSeek

Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., Ltd., que opera bajo el nombre de DeepSeek, es una empresa china especializada en inteligencia artificial dedicada al desarrollo de modelos de lenguaje grandes. Con sede en Hangzhou, Zhejiang, la compañía es propiedad y está financiada por el fondo de cobertura chino High-Flyer.

DeepSeek fue fundada en julio de 2023 por Liang Wenfeng, cofundador de High-Flyer, quien también ejerce como CEO de ambas entidades. Este vínculo con High-Flyer le proporciona a DeepSeek una estructura de financiación única dentro del sector de la IA.

La estrategia de DeepSeek se centra principalmente en la investigación, sin planes detallados de comercialización inmediatos. No obstante, la compañía lanzó un chatbot homónimo junto con su modelo DeepSeek-R1 en enero de 2025, lo que indica un avance hacia la oferta de productos tangibles.

2. Productos y Servicios Específicos de DeepSeek

Aunque su enfoque principal es la investigación, DeepSeek ha desarrollado y lanzado varios modelos y herramientas. Entre ellos se encuentran DeepSeek Coder, especializado en tareas de codificación; la serie DeepSeek-LLM, que incluye modelos base y de chat; DeepSeek-MoE, que incorpora una arquitectura de Mixture of Experts; y DeepSeek-Math, diseñado para resolver problemas matemáticos.

Además de estos modelos, DeepSeek ofrece soluciones de IA empresarial, incluyendo modelos de lenguaje avanzados y soluciones de procesamiento en tiempo real. La compañía también ha lanzado una extensión de navegador y una aplicación móvil, demostrando su interés en facilitar el acceso a sus capacidades de IA.

Su modelo más reciente, DeepSeek-R1, ha recibido una atención considerable por su rendimiento competitivo y su eficiencia en costos. La disponibilidad de DeepSeek R1 en Azure AI Foundry y GitHub amplía aún más su accesibilidad a desarrolladores y empresas a nivel global.

3. Tecnología Subyacente Utilizada por DeepSeek

La tecnología central de DeepSeek se basa en inteligencia artificial y aprendizaje automático, con un enfoque particular en modelos de lenguaje grandes. Una de las características distintivas de su arquitectura es el uso de Mixture of Experts (MoE), una técnica que divide el modelo en sub-redes especializadas, mejorando la eficiencia computacional y permitiendo la creación de modelos más grandes con costos de entrenamiento e inferencia relativamente bajos.

DeepSeek ha introducido innovaciones en la arquitectura MoE, como la segmentación fina de expertos y el aislamiento de expertos compartidos, lo que contribuye a un mejor rendimiento con menos recursos computacionales. Además, el modelo DeepSeek-V2 utiliza Multi-head Latent Attention (MLA) y técnicas de KV caching para mejorar aún más la eficiencia.

La compañía también ha desarrollado técnicas avanzadas de aprendizaje por refuerzo, como Group Relative Policy Optimization (GRPO), para mejorar las capacidades de razonamiento de sus modelos. DeepSeek enfatiza la eficiencia en el entrenamiento, buscando alternativas para reducir los costos y el uso de hardware especializado.

4. Historia de DeepSeek, Fundación y Personas Clave

DeepSeek fue fundada en julio de 2023 por Liang Wenfeng, quien también es cofundador y CEO del fondo de cobertura High-Flyer. La conexión entre ambas empresas se remonta a febrero de 2016, cuando se fundó High-Flyer, comenzando a operar en bolsa utilizando un modelo de aprendizaje profundo dependiente de GPUs en octubre de ese mismo año.

La creación de DeepSeek representa una extensión de la experiencia de High-Flyer en el uso de la IA, trasladándola al desarrollo de modelos de lenguaje a gran escala. La estrategia de contratación de DeepSeek se centra en las habilidades técnicas, priorizando a recién graduados universitarios o desarrolladores con carreras menos establecidas en IA.

La compañía también busca diversificar el conocimiento de sus modelos contratando personal fuera del campo de la informática.

5. Financiación e Inversión de DeepSeek

DeepSeek se distingue por ser propiedad y estar financiada en su totalidad por el fondo de cobertura chino High-Flyer. Liang Wenfeng, como cofundador y CEO de ambas entidades, juega un papel central en esta estructura financiera. A mayo de 2024, Liang poseía el 84% de DeepSeek a través de dos empresas fantasma. Esta financiación interna por parte de High-Flyer contrasta con el modelo de inversión de riesgo más común en el sector de la IA.

Sin embargo, han surgido informes sobre rondas de financiación específicas para el modelo DeepSeek R1, con cifras que varían entre $10 millones, $25 millones y $50 millones. A pesar de estas informaciones, la financiación principal y la propiedad siguen estando vinculadas a High-Flyer.

La incursión de High-Flyer en la IA a través de DeepSeek ha sido vista como un catalizador para el cambio en la industria de gestión de fondos en China, impulsando a otras empresas a invertir también en esta tecnología.

6. Principales Competidores de DeepSeek

DeepSeek opera en un mercado altamente competitivo, con varios actores clave en el desarrollo de modelos de lenguaje grandes y soluciones de IA. Entre sus principales competidores se encuentran gigantes tecnológicos como Google con Gemini, OpenAI con ChatGPT y Meta con Llama 3.

También compite con otras empresas chinas de IA como Zhipu AI, MiniMax, Baichuan Intelligence, Moonshot, StepFun y 01.AI. Otras alternativas mencionadas incluyen Perplexity AI, Claude AI de Anthropic, Qwen 2.5, Elicit AI, Hugging Face Transformers, Algolia AI, Elasticsearch, Chatsonic, Team GPT, Microsoft Copilot y Rytr.

La capacidad de DeepSeek para ofrecer modelos de alto rendimiento a un costo potencialmente menor lo posiciona como un disruptor en este panorama competitivo.

7. Noticias Recientes, Anuncios y Desarrollos Relacionados con DeepSeek

En los últimos meses, DeepSeek ha sido objeto de varias noticias y anuncios importantes. El lanzamiento de su modelo DeepSeek-R1 en enero de 2025 generó un gran interés, destacando su rendimiento comparable al de modelos líderes como GPT-4o y o1, pero con un costo de entrenamiento significativamente menor. Poco después de su lanzamiento, DeepSeek-R1 alcanzó los primeros puestos en las listas de modelos más descargados y activos en la plataforma de código abierto de IA Hugging Face.

Sin embargo, la compañía también enfrentó un incidente de seguridad a finales de enero de 2025, cuando investigadores de Wiz descubrieron una base de datos expuesta que filtraba información sensible, incluyendo historiales de chat y claves API. DeepSeek respondió rápidamente para asegurar la base de datos. Además, DeepSeek R1 ahora está disponible en Azure AI Foundry y GitHub, lo que facilita su integración por parte de desarrolladores y empresas.

DeepSeek también ofreció descuentos significativos en su API durante las horas de menor demanda y experimentó una breve suspensión y posterior reapertura del acceso a su API. Recientemente, la compañía desmintió rumores sobre el lanzamiento de un modelo R2.

8. Percepción Pública y Reseñas sobre DeepSeek y sus Productos o Servicios

La percepción pública inicial de DeepSeek ha sido en gran medida positiva, impulsada por su capacidad para competir con modelos más grandes y establecidos a un costo aparentemente inferior, lo que ha sido descrito como una disrupción en la IA. La aplicación DeepSeek AI Assistant recibió inicialmente comentarios positivos por su utilidad e inteligencia. Sin embargo, los usuarios también han reportado problemas de sobrecarga del servidor que resultan en respuestas lentas o no disponibles, así como áreas de mejora en la velocidad de respuesta y el procesamiento de imágenes.

Algunas reseñas mencionan que las respuestas en escritura creativa son menos matizadas en comparación con modelos como GPT-4o.

Un aspecto preocupante son las serias acusaciones de violación de la privacidad de datos en las reseñas de la App Store, que alegan la grabación de pulsaciones de teclas y reconocimiento facial, la transmisión no cifrada de datos a China y la desactivación del protocolo de seguridad ATS de Apple. Estas acusaciones han llevado a la supuesta eliminación de la aplicación de las tiendas de aplicaciones en Italia y han generado llamados para su eliminación en otros mercados, lo que plantea importantes interrogantes sobre la confianza pública, especialmente en Occidente.

En contraste, las reseñas también destacan aspectos positivos como la transparencia en el proceso de razonamiento de la IA, buenas capacidades de generación de texto, velocidad y precisión en el manejo de indicaciones, la naturaleza de código abierto y la comunidad activa en torno a DeepSeek, así como su rentabilidad en comparación con otras herramientas de IA.

No obstante, investigadores de seguridad de Kela informaron que DeepSeek-R1 es significativamente más vulnerable al "jailbreaking" en comparación con ChatGPT de OpenAI, lo que podría permitir la generación de contenido malicioso.

9. Rendimiento y Eficiencia en Costos: Evaluación de las Afirmaciones de DeepSeek

DeepSeek-R1 ha demostrado un rendimiento comparable o superior a GPT-4o y o1 de OpenAI en varias pruebas de razonamiento y matemáticas, incluyendo AIME 2024 y MATH-500. También ha mostrado un buen rendimiento en tareas de comprensión de contexto largo. Sin embargo, su rendimiento en tareas de codificación ha sido relativamente inferior en comparación con algunos competidores.

Datos de ArtificialAnalysis sugieren que DeepSeek R1 tiene una inteligencia superior, pero una velocidad más lenta y una latencia mayor en comparación con el promedio de los modelos evaluados.

DeepSeek afirma costos de entrenamiento significativamente más bajos para sus modelos en comparación con los líderes de la industria, reportando alrededor de $5.6-$6 millones para sus modelos V3 y R1, en contraste con los decenas o cientos de millones de dólares de modelos como GPT-4 y Gemini Ultra. Atribuyen esta eficiencia a factores como la arquitectura Mixture of Experts, técnicas de destilación y el uso de hardware potencialmente menos costoso.

Sin embargo, analistas y expertos de la industria han cuestionado la precisión de estos bajos costos de entrenamiento, sugiriendo que podrían no incluir gastos importantes como I+D, adquisición de datos, personal, infraestructura y el costo real de las GPUs. Algunos informes estiman el gasto total de capital para la infraestructura de servidores de DeepSeek en hasta $1.3 mil millones, lo que contrasta fuertemente con la cifra de $6 millones.

A pesar de este debate, los precios de la API de DeepSeek son reportados como sustancialmente más bajos que los de competidores como OpenAI, lo que lo convierte en una opción atractiva para desarrolladores y empresas que buscan soluciones de IA rentables. El costo de la API para DeepSeek R1 se informó en USD 0.55 por millón de tokens de entrada y USD 2.19 por millón de tokens de salida, significativamente menor que el de sus competidores.

Conclusión y Perspectivas

DeepSeek ha logrado avances notables en el campo de la inteligencia artificial en un corto período de tiempo. Su capacidad para desarrollar modelos de lenguaje grandes que compiten con los líderes de la industria a un costo de entrenamiento reportado significativamente menor ha generado un gran interés y ha posicionado a la empresa como un potencial disruptor. La arquitectura innovadora de Mixture of Experts y las técnicas de optimización de entrenamiento parecen ser factores clave en su eficiencia.

Sin embargo, la empresa también enfrenta desafíos importantes. Las serias acusaciones de violación de la privacidad de datos podrían dañar significativamente su reputación y obstaculizar su expansión global, especialmente en mercados occidentales donde la privacidad es una preocupación primordial. La vulnerabilidad reportada al "jailbreaking" también plantea riesgos de seguridad que deben abordarse con urgencia. Además, la discrepancia entre los costos de entrenamiento reportados y las estimaciones de expertos sugiere la necesidad de una mayor transparencia en este aspecto.

A pesar de estos desafíos, la financiación estable proporcionada por High-Flyer y el enfoque en la investigación otorgan a DeepSeek una base sólida para el desarrollo continuo. La disponibilidad de sus modelos en plataformas como Azure y GitHub amplía su alcance y facilita la adopción por parte de la comunidad global de desarrolladores. La estrategia de ofrecer precios de API competitivos podría ser un factor clave para impulsar la adopción comercial, incluso si los costos de entrenamiento reales son más altos de lo que se afirma.

En el futuro, será crucial para DeepSeek abordar las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos de manera transparente y efectiva para construir y mantener la confianza del público. Aclarar la metodología detrás de sus cálculos de costos de entrenamiento también sería beneficioso para la credibilidad de la empresa. Si DeepSeek logra superar estos desafíos, su enfoque en la eficiencia y el rendimiento podría permitirle desempeñar un papel cada vez más importante en el panorama global de la inteligencia artificial.