DeepSeek AI : Código abierto y nueva competencia a ChatGPT
DeepSeek AI irrumpió en el mercado de la inteligencia artificial a inicios de 2025 como un actor inesperado. Lo que parecía una novedad técnica más terminó convirtiéndose en un punto de inflexión para la industria. Su propuesta combinó razonamiento avanzado, eficiencia computacional y un nivel de apertura poco habitual. Esto alteró tanto las expectativas tecnológicas como las financieras y obligó a los líderes establecidos, OpenAI entre ellos, a reaccionar.
Orígenes de DeepSeek AI: ambición y tesis de eficiencia
DeepSeek IA fue fundada en 2023 en Hangzhou por Liang Wenfeng. El proyecto contó desde el inicio con el respaldo del fondo cuantitativo High‑Flyer. Su premisa fue clara y disruptiva: alcanzar rendimiento de punta utilizando solo una fracción del coste habitual. Para lograrlo, apostaron por innovaciones algorítmicas y de arquitectura.
Entre estas innovaciones se encuentran el uso de Mixture‑of‑Experts, atención latente y precisión baja o mixta. A ello se sumó un fuerte enfoque en código abierto y en técnicas de destilación. El objetivo era llevar capacidades avanzadas de razonamiento a modelos más pequeños y accesibles.
Esta tesis se materializó con DeepSeek‑V3, un modelo MoE con 671 mil millones de parámetros totales. Sin embargo, solo unos 37 mil millones se activan por token. El verdadero salto llegó con DeepSeek‑R1, una línea enfocada en razonamiento y aprendizaje por refuerzo a gran escala.
La combinación de apertura de pesos, código disponible y costes operativos muy bajos se convirtió en el núcleo del relato competitivo de DeepSeek IA. Las cifras de entrenamiento reportadas, cercanas a los 5,6–6 millones de dólares, reforzaron esa narrativa frente a los presupuestos tradicionales del sector.
DeepSeek AI R1 y el aprendizaje por refuerzo
El 20 de enero de 2025, DeepSeek IA presentó oficialmente R1 junto con su aplicación gratuita. En cuestión de días, la app superó a ChatGPT como la aplicación gratuita más descargada en la App Store de Estados Unidos. También escaló rápidamente en Google Play, mostrando una tracción real entre usuarios finales.
Este crecimiento en móviles tuvo varias lecturas. Por un lado, destacó el efecto del precio y del código abierto. Usuarios y desarrolladores pudieron acceder a capacidades comparables a modelos de pago, con un coste marginal casi nulo. Por otro lado, se consolidó una narrativa de alto rendimiento en benchmarks técnicos.
En pruebas de matemáticas, programación y razonamiento, R1 y la serie V3 aparecieron como alternativas creíbles frente a modelos cerrados occidentales. Esto reforzó la percepción de que DeepSeek IA no era solo una curiosidad técnica, sino un competidor serio.
Arquitectura de DeepSeek AI: cómo compite pensando distinto
El protagonismo técnico de DeepSeek AI se apoya en varios pilares:
- Mixture‑of‑Experts (MoE) con enrutamiento optimizado: activa sólo una fracción de los parámetros por token, recortando inferencia sin degrado sustantivo del rendimiento.
- Atención latente y esparsidad: técnicas de attention más frugales (considerando variantes “sparse”) y mecanismos auxiliares (indexadores) para reducir memoria y costo por millón de tokens de salida.
- Razonamiento vía RL: R1 valida que capacidad de argumentación puede emerger con refuerzo a gran escala, no solo con ajuste supervisado; luego destila esos patrones en modelos más compactos.
- Apertura y destilados: versiones reducidas por ejemplo, R1‑0528‑Qwen3‑8B acercan el razonamiento a entornos de una sola GPU, ampliando base de adopción y casos de uso locales.
Este diseño para la inferencia optimizar el coste en tiempo de uso y no sólo el entrenamiento es quizá su contribución estratégica más influyente, pues presiona el modelo económico de la IA comercial donde cada token cuenta.
DeepSeek AI y su impacto en precios y APIs de inteligencia artificial
En paralelo al éxito de su aplicación, DeepSeek AI consolidó una estrategia clara hacia desarrolladores y empresas. Su API se posicionó con una estructura de precios agresiva. Incluye caché de contexto automática y modos diferenciados para chat y razonamiento.
Las tarifas, medidas por millón de tokens, se situaron en niveles muy inferiores a las ofertas premium del mercado. Esto redujo de forma visible el coste total de propiedad en prototipos, pruebas de concepto y despliegues a escala.
A igualdad razonable de calidad, DeepSeek AI resulta varios órdenes de magnitud más barato. Este diferencial fue especialmente relevante cuando el caché de contexto se utiliza de forma eficiente. Por ello, la adopción temprana fue notable entre startups, equipos de ingeniería y áreas de automatización interna.
Impacto de DeepSeek AI en el mercado y Wall Street
La viralidad de la aplicación y la cobertura mediática sobre los costes de DeepSeek AI removieron expectativas en toda la cadena de valor. El 27 de enero de 2025 se registraron caídas pronunciadas en empresas clave del sector.
Nvidia, por ejemplo, perdió cerca de 600.000 millones de dólares de capitalización en un solo día. El mercado extrapoló que los márgenes y las ventajas competitivas podrían comprimirse si la eficiencia de DeepSeek AI se generalizaba. Aunque hubo una recuperación parcial posterior, el mensaje quedó claro.
Analistas destacaron que la propuesta de DeepSeek AI no solo compite en la frontera tecnológica. También democratiza capacidades avanzadas mediante modelos destilados, ejecución en hardware común y costes de inferencia mucho más bajos.
DeepSeek AI frente a ChatGPT: fortalezas y limitaciones
En el mercado de consumo, DeepSeek AI ganó terreno gracias a su accesibilidad. La gratuidad, la rapidez percibida y la narrativa de razonamiento jugaron a su favor. En el ámbito empresarial y de desarrolladores, destacó por su precio, apertura y pragmatismo de la API.
Comparativas independientes mostraron a DeepSeek‑V3 superando a GPT‑4o en varios benchmarks técnicos. Entre ellos se incluyen pruebas como AIME 2024, MMLU y SWE‑Bench Verified. No obstante, GPT‑4o mantiene ventajas en multimodalidad y ecosistema.
En razonamiento, la línea R1 compite directamente con las familias o1 y o3 de OpenAI. La actualización R1‑0528, lanzada en mayo de 2025, redujo alucinaciones y mejoró métricas clave. Esto acercó aún más sus resultados a los de modelos líderes del sector.
Sombra larga: acusaciones, regulaciones y gobernanza de datos
El crecimiento de DeepSeek AI también atrajo escrutinio regulatorio en Estados Unidos y Europa. Informes y notas de prensa señalaron posibles riesgos de seguridad nacional. Entre ellos se mencionaron preocupaciones sobre transferencia de datos y elusión de controles de exportación.
Centros de estudio como CSIS pidieron analizar el caso con rigor. Reconocieron méritos técnicos reales, más allá de narrativas de copia o propaganda. Al mismo tiempo, destacaron la necesidad de reforzar los regímenes de control sobre chips y servicios en la nube.
Este debate no invalida la utilidad de los controles existentes. Por el contrario, la eficiencia mostrada por DeepSeek AI refuerza la urgencia de perfeccionarlos. El objetivo es modular la capacidad agregada de cómputo disponible en contextos estratégicos.
La estrategia de producto: del “reasoning” al ecosistema
A nivel de producto, DeepSeek AI explotó una secuencia virtuosa: (1) demostrar razonamiento con R1 y reforzarlo con destilados; (2) hacerlo accesible vía app (viralidad) y API barata (adopción de desarrolladores); (3) iterar rápido (R1‑0528, V3.2, optimizaciones de atención esparsa) para cerrar brechas de calidad y reducir coste por token; y (4) preparar el terreno para extensiones y verticales (p. ej., codificación, herramientas, integración empresarial).
El énfasis en inferencias más baratas 75% de reducción en iteraciones V3.x según coberturas de prensa cambia la curva económica de uso continuo (call centers, asistentes internos, agentes autónomos), abriendo espacio a nuevos modelos de negocio que antes eran prohibitivos con tarifas superiores por token.
La estrategia de producto DeepSeek AI: del “reasoning” al ecosistema
A nivel de producto, DeepSeek explotó una secuencia virtuosa: (1) demostrar razonamiento con R1 y reforzarlo con destilados; (2) hacerlo accesible vía app (viralidad) y API barata (adopción de desarrolladores); (3) iterar rápido (R1‑0528, V3.2, optimizaciones de atención esparsa) para cerrar brechas de calidad y reducir coste por token; y (4) preparar el terreno para extensiones y verticales (p. ej., codificación, herramientas, integración empresarial).
El énfasis en inferencias más baratas 75% de reducción en iteraciones V3.x según coberturas de prensa cambia la curva económica de uso continuo (call centers, asistentes internos, agentes autónomos), abriendo espacio a nuevos modelos de negocio que antes eran prohibitivos con tarifas superiores por token.
¿Puede DeepSeek AI debilitar el “moat” de ChatGPT?
OpenAI y ChatGPT conservan ventajas estructurales claras. Entre ellas se incluyen una multimodalidad madura, un ecosistema de partners empresariales y una fuerte integración con suites de productividad. Sin embargo, el “moat” del precio y del secreto resulta menos defensible.
Cuando un competidor abierto se acerca en benchmarks clave y reduce costes de forma agresiva, la diferenciación cambia. ChatGPT puede reforzar su enfoque en seguridad, cumplimiento normativo y SLAs empresariales. DeepSeek AI, en cambio, capitaliza la narrativa de eficiencia y apertura.
En este contexto, muchas tareas generales se commoditizan. El foco competitivo se desplaza hacia agentes, flujos complejos y gobernanza de datos.
Riesgos y limitaciones del enfoque DeepSeek AI
Reconocer el impacto de DeepSeek AI no implica ignorar sus límites. Algunas versiones abiertas han mostrado sesgos y censura en consultas sensibles. Además, los cuestionamientos regulatorios seguirán condicionando su adopción en sectores regulados.
Desde el punto de vista técnico, la destilación puede implicar pérdida de capacidades sutiles. La esparsidad extrema también puede afectar la precisión en dominios donde el recall es crítico. Ambos aspectos siguen siendo áreas activas de investigación.
Una ola que no se detiene: actualizaciones y hoja de ruta
El ritmo de iteración de DeepSeek ha sido alto: en mayo de 2025, R1‑0528 mejoró razonamiento y redujo alucinaciones; más tarde, variantes V3.2/Exp pusieron el foco en bajar aún más el coste de inferencia; y para 2026, se especula con líneas V4 orientadas a código y memoria extendida, manteniendo la presión sobre el coste por token y el rendimiento en tareas específicas.
En el frente de distribución, la app oficial supera decenas de millones de instalaciones en Android, y sigue situándose entre las opciones gratuitas más visibles en iOS mecanismo de adquisición que alimenta el embudo hacia su API y productos derivados.
Conclusión: la “era DeepSeek AI” de la eficiencia
La entrada de DeepSeek AI no solo añade competencia frente a ChatGPT. También desplaza los ejes estratégicos de la industria. La eficiencia y la apertura ganan peso frente a modelos más grandes y cerrados.
Su impacto se explica por la convergencia de tres vectores. El primero es técnico, con avances en razonamiento y arquitectura. El segundo es económico, con una API de bajo coste. El tercero es distributivo, gracias a una app gratuita de gran alcance.
Para usuarios y empresas, DeepSeek AI representa una oportunidad clara. Ofrece mejores capacidades de razonamiento, mayor apertura y costes sensiblemente más bajos. Si la industria adopta esta lección, podría iniciarse una nueva curva de aprendizaje. En ella, la innovación algorítmica pesará tanto o más que la fuerza bruta de cómputo.
Créditos
Autor: Edward Andres Poveda Escarraga
Editor: Ing Carlos Iván Pinzón – Thania Useche Acevedo
Código: UCIA-9
Universidad: Universidad Central
Fuentes
Bain & Company. (2025). ¿Es DeepSeek un hito en el mercado de IA? https://www.bain.com/es/insights/deepseek-a-game-changer-in-ai-efficiency/
CNBC. (2025, June 24). DeepSeek aids China’s military and evaded export controls, US official says. https://www.cnbc.com/2025/06/24/deepseek-aids-chinas-military-and-evaded-export-controls-us-official-says-reuters.html
Computerworld. (2025, June 3). DeepSeek lanza una nueva versión de su modelo de IA R1. https://www.computerworld.es/article/4000652/deepseek-lanza-una-nueva-version-de-su-modelo-de-ia-r1.html
CSIS. (2025, March 7). DeepSeek, Huawei, Export Controls, and the Future of the U.S.-China AI Race. https://www.csis.org/analysis/deepseek-huawei-export-controls-and-future-us-china-ai-race
DataCamp. (2025, June 4). DeepSeek R1: Características, comparación o1, modelos destilados y más. https://www.datacamp.com/es/blog/deepseek-r1
DataCamp. (2025, February 11). DeepSeek API: Una guía con ejemplos y cálculos de costes. https://www.datacamp.com/es/tutorial/deepseek-api
El Artesano Digital. (2025, April 5). DeepSeek y el futuro de la IA: Inferencia optimizada. https://elartesano.digital/deepseek-inferencia-optimizacion-ia/
FOLOU. (2025, January 29). DeepSeek supera a ChatGPT y es número uno en la App Store. https://folou.co/internet/deepseek-descargas-tiendas-aplicaciones/
KW Foundation. (2025, February 8). DeepSeek explicado: todo lo que necesitas saber. https://kwfoundation.org/blog/2025/02/08/deepseek-explicado-todo-lo-que-necesitas-saber/
La Nación. (2025, January 28). DeepSeek, la start‑up china fundada por un “geek” que desafía a Silicon Valley. https://www.lanacion.com.ar/agencias/deepseek-la-start-up-china-fundada-por-un-geek-que-desafia-a-los-gigantes-de-la-silicon-valley-nid28012025/
Meteored Brasil. (2025, January 29). DeepSeek‑R1 sorprende a científicos de todo el mundo. https://www.meteored.com.ar/noticias/actualidad/deepseek-r1-una-empresa-china-lanza-un-modelo-de-ia-que-sorprendio-a-cientificos-de-todo-el-mundo.html
Mintz. (2025, April 24). House Select Committee Publishes Report on DeepSeek. https://www.mintz.com/insights-center/viewpoints/54731/2025-04-24-house-select-committee-publishes-report-deepseek
Skiller Academy. (2025, January 27). Mis primeros pasos con DeepSeek-R1. https://skiller.education/mis-primeros-pasos-con-deepseek-r1-la-alternativa-gratuita-y-de-codigo-abierto-que-rivaliza-con-openai-o1-deepseek-o-chatgpt/
Tecsify. (2025, January 30). DeepSeek‑R1: Cómo instalar y ejecutar IA localmente. https://tecsify.com/blog/deepseek-que-es-y-como-instalarlo/
Linkedin. (2025). DeepSeek: la IA que está golpeando fuerte el tablero tech. https://es.linkedin.com/pulse/deepseek-la-ia-que-est%C3%A1-golpeando-fuerte-el-tablero-tech-guru-soft-uoete
America Digital News. (2025). La IA china DeepSeek sacude los mercados y desafía a Silicon Valley. https://news.america-digital.com/la-ia-china-deepseek-sacude-los-mercados-y-desafia-a-silicon-valley/
Adda 247. (2025). DeepSeek: revolucionando el mundo de la IA. https://currentaffairs.adda247.com/deepseek-revolutionizing-the-ai-world/
Nomade. (2025). DeepSeek vs ChatGPT: Comparación, diferencias y cuál es mejor en 2025. https://nomademkt.com/deepseek-vs-chatgpt-comparacion-diferencias-y-cual-es-mejor-en-2025/
BBC NEWS. DeepSeek: la herramienta china de inteligencia artificial y sus diferencias con ChatGPT o Gemini. (2025). https://www.youtube.com/watch?v=70ArCjJS_nA
