Nota: Este artículo es una traducción del artículo de Rob Corbidge publicado en Glide Publishing Platform.
¿Qué demonios ha pasado esta semana?
Un individuo cuyo principal interés es utilizar Machine Learning para predecir comportamientos de mercado ha provocado un cambio que nadie —ni de carne ni de silicio— pudo anticipar.
OpenAI, una compañía fundada originalmente como organización sin ánimo de lucro que recaudó una gran cantidad de dinero con ese propósito antes de pasar a ser “for-profit”, se ha visto superada por un proyecto open source creado y difundido por uno de los más piratas de los emprendimientos capitalistas: un hedge fund.
OpenAI, una empresa que durante años ha recopilado contenido ajeno sin demasiada consideración por su autoría o propiedad, ahora se queja de que alguien ha robado su propiedad intelectual (IP).
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¿Nos hemos perdido algo más en la saga de DeepSeek?
Posiblemente. Se sabía entre los expertos en IA que los investigadores chinos de DeepSeek progresaban con rapidez desde hace un año. De forma curiosa, las noticias sobre ese progreso parecen haberse demorado como si fueran mensajeros en la época medieval. Personas bien informadas ya apuntaban con entusiasmo a las mejoras en el procesamiento vistas en el modelo V3 de DeepSeek a finales del año pasado.
¿Por qué entonces, cuatro semanas después, hemos entrado de repente en un frenesí multinivel sobre las capacidades del modelo más reciente solo después de que el tecnogurú e inversor Marc Andreesen publicara que “DeepSeek-R1 es el momento Sputnik de la IA”?
Todo es bastante desconcertante y lo es el doble para Wall Street, que ha estado lanzando dinero a tecnologías que la mayoría de inversores no comprende en la esperanza de que al otro extremo de este maravilloso caramelo digital salga más dinero.
Parece que, en lugar de invertir tanto en inteligencia artificial, hubiera sido útil destinar algo más a la inteligencia de mercado.
La respuesta sencilla es que un tren del hype avanza a toda máquina y pobre del que se cruce en su camino. Es una lástima, porque resulta más difícil mantener una conversación sosegada sobre sistemas de IA con todo el ruido y los sacudidas características del paso de este tren del hype.
Más ruido, menos comprensión
En el Reino Unido, donde me encuentro, y probablemente en buena parte del mundo desarrollado, no ayuda el hecho de que hemos pasado sin despeinarnos de una generación de políticos que no sabían nada sobre nuevas tecnologías —y dejaron a Big Tech campar a sus anchas— a otra generación que siente la necesidad de pontificar de forma amplia y frecuente sobre tecnología, pese a coincidir, en gran medida, con la misma carencia de conocimiento que sus predecesores.
La verdad sobre el éxito de DeepSeek sigue nublada.
- ¿Utilizaron realmente un stock de chips Nvidia H800 considerados inferiores y consiguieron una solución superior que requiere menos potencia de cómputo?
- ¿Creó el fundador Liang Wenfeng un equipo de jóvenes desarrolladores sin ataduras de pensamiento convencional para burlar a rivales menos atrevidos?
- ¿Ha dejado DeepSeek en entredicho los intentos de la anterior administración de EE. UU. de proteger conocimientos tecnológicos críticos con su política de “small yard, high fence”?
(Fuente)
Quizá para nuestro propio sector editorial haya un momento de schadenfreude (alegría por el mal ajeno) tras la declaración de OpenAI de que cree que DeepSeek “destiló” datos obtenidos de ChatGPT.
Para quienes tenemos que obligarnos a entender la terminología técnica, “distilling” en este caso se asemeja a la destilación en el sentido habitual: se separan ciertos datos de una masa mayor y luego se usan de forma más concentrada. Aquí, la “masa mayor de datos” pertenece a OpenAI, que afirma que DeepSeek empleó resultados de ChatGPT para entrenar su modelo.
Perdónennos si no lloramos, pero como dijo un observador: “Lo siento, es que no puedo parar de reír. OpenAI, la empresa que se creó literalmente sobre la base de extraer todo Internet, está indignada porque DeepSeek puede que haya entrenado con las salidas de ChatGPT”.
¿Van a demandar? Es la pregunta.
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Resulta que la destilación es un método conocido para producir LLMs de menor coste que usan datos de modelos más grandes (y por tanto más caros), reduciendo el modelo voluminoso a uno más pequeño, que trabaja con ese conjunto de datos comprimido y aprovecha las capacidades de razonamiento del modelo mayor.
Si lo hicieron sin una licencia de OpenAI, DeepSeek simplemente ha aprendido de los maestros de la recopilación de datos. El mundo es competitivo, señor Altman, y el precio importa.
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