El gran susto de enero y una contienda intacta

Hace un año, una startup china poco conocida sacudió a los mercados globales. Hoy, Nvidia vuela alto, los gigantes tecnológicos estadounidenses gastan más que nunca y el pánico de entonces parece exagerado. Sin embargo, bajo la superficie, el verdadero desafío del ecosistema chino de inteligencia artificial quizá recién ahora esté tomando forma.

El día en que el mercado entró en “modo alarma”

En enero de 2025, DeepSeek presentó lo que muchos inversores interpretaron como una amenaza de vida o muerte para Silicon Valley. La startup china dio a conocer un modelo de IA que parecía rivalizar con los principales sistemas estadounidenses a una fracción sustancialmente menor de costo operativo.

La reacción del mercado fue inmediata y brutal. Nvidia perdió casi seiscientos mil millones de dólares (sí, no es un error) de capitalización… ¡en una sola jornada bursátil! El Nasdaq se desplomó. Incluso las acciones de empresas de energía y servicios públicos —supuestos beneficiarios del despliegue de la IA— fueron arrastradas a la baja.

La narrativa era simple y aterradora: si la IA avanzada podía entrenarse de forma barata, el razonamiento indicaba que los chips premium de Nvidia estaban sobrevalorados, los hyperscalers habían gastado de más, y todo el boom de inversión en infraestructura de IA estaba a punto de estallar.

Pero esa historia no sobrevivió al año.

Una enorme lectura equivocada

Hoy, doce meses después, la cotización de Nvidia cuenta una historia muy distinta. La acción no solo se recuperó del shock de DeepSeek, sino que se disparó, subiendo alrededor de un 58 % desde los mínimos posteriores al pánico.

Lejos de recortar presupuestos, Microsoft, Amazon, Alphabet y Meta redoblaron la apuesta, y las inversiones de capital vinculadas a infraestructura de IA ahora se proyectan a una cifra de más de quinientos mil millones de dólares en 2026.

Lo que los inversores confundieron inicialmente con un atajo tecnológico resultó ser algo más cercano a la famosa “Paradoja de Jevons”, es decir, el fenómeno económico donde una mejora en la eficiencia del uso de un recurso lleva a un aumento, en lugar de una disminución, del consumo total de ese recurso. Ello se explica porque la mayor eficiencia reduce su costo unitario, estimulando una mayor demanda y su uso a gran escala. De igual manera, a medida que los modelos de IA se volvían más eficientes, la demanda de IA se multiplicaba, en lugar de contraerse. Las inferencias (el costo del hacer correr el modelo para producir resultados) se volvían más baratas, y los mejores rendimientos hicieron posible la aparición de nuevas aplicaciones prácticas que antes no eran viables o atractivas, impulsaron la adopción de la nueva tecnología, y ofrecieron la justificación ideal para la construcción de centros de datos aún más gigantescos que los ya existentes. Las GPU de Nvidia siguieron siendo centrales para esa expansión, y los temores de un colapso de la demanda por culpa de DeepSeek demostraron no tener bases sólidas.

Con el diario del lunes, el momento DeepSeek se parece menos al estallido de una burbuja y más a una prueba de estrés, que el negocio de la IA superó con holgura.

Una economía de la IA más amplia y profunda

El rebote también reveló otra cosa: la IA ya no era solo una historia de chips. Fabricantes de memoria como Micron, Western Digital, Seagate y SanDisk surgieron como claros ganadores. Energía, servicios públicos, industriales y materiales se sumaron al rally a medida que los inversores comprendieron que la IA no es un ciclo de producto aislado, sino una transformación de infraestructura.

Incluso dentro del segmento de chips, el ecosistema se diversificó: silicio a medida de los proveedores de nube, procesadores alternativos de AMD y Broadcom, y un renovado optimismo en torno a Intel señalaron que la innovación no tenía por qué darse a expensas de Nvidia. La economía de la IA se estaba ampliando, no estrechando.

Pero la amenaza no desapareció

Pese a lo dicho, concluir que DeepSeek fue irrelevante sería un error.

El rápido ascenso de DeepSeek en el ámbito de la inteligencia artificial estuvo impulsado por una estrategia clásica de disrupción: renunciar a ingresos de corto plazo para capturar adopción, atención y posicionamiento a gran escala. En la industria de la inteligencia artificial, las plataformas rara vez triunfan primero vendiendo a usuarios finales; ganan cuando logran atraer a los desarrolladores. Al poner su modelo a disposición de forma gratuita, DeepSeek redujo drásticamente la fricción para la experimentación y la integración, alentando a ingenieros, startups e investigadores a construir sobre su tecnología en lugar de rodearla.

Es verdad que DeepSeek no llegó tan lejos como una divulgación full open source, pues retiene los datos de entrenamiento, pero la publicación de los pesos del modelo (los parámetros numéricos internos que un modelo aprende durante su entrenamiento y que determinan cómo transforma una entrada en una salida) resultó suficiente como catalizador de un amplio ecosistema de desarrolladores.

Esa apertura generó rápidamente un efecto de ecosistema. Cientos de modelos derivados y millones de descargas siguieron, integrando la arquitectura de DeepSeek en el entramado más amplio de la IA. Al mismo tiempo, la empresa reforzó su atractivo con un potente argumento de costos, al afirmar que ofrecía un rendimiento comparable al de los modelos líderes de Estados Unidos, pero a una fracción del costo. Frente al enfoque mayormente cerrado y de pago de OpenAI, la estrategia de DeepSeek resultó especialmente atractiva para startups, investigadores y usuarios sensibles al precio, demostrando que, en el ámbito de la IA, la distribución y la lealtad de los desarrolladores pueden ser tan decisivas como la superioridad técnica.

Mientras las empresas estadounidenses mantenían una clara ventaja en modelos de razonamiento de frontera, las firmas chinas avanzaron silenciosamente en otro frente. En lugar de sistemas cerrados basados en suscripciones, muchos laboratorios chinos adoptaron modelos de código abierto, gratuitos para descargar, modificar y desarrollar. Estos modelos resultaron especialmente atractivos en aplicaciones prácticas como programación, agentes de software y tareas de rol, donde la flexibilidad y el costo importan más que mejoras marginales en inteligencia.

Hacia fines de 2025, se estimaba que los modelos chinos de código abierto controlaban alrededor del treinta por ciento de este mercado “operativo” de la IA. No es un avance que acapare titulares (aunque quizás debería), pero sí un cambio significativo en la forma en que se captura valor. Los modelos abiertos se difunden más rápido, invitan a mejoras externas y erosionan el poder de fijación de precios, precisamente las áreas en las que los líderes estadounidenses esperan monetizar sus enormes inversiones.

En otras palabras, el verdadero desafío chino nunca fue destruir las ventas de chips de Nvidia. Fue impactar en los modelos de negocio construidos sobre ellos.

Energía, planificación y el largo plazo

Las ventajas de China van más allá de la filosofía del software. La IA a escala está limitada tanto por la electricidad como por el código, y aquí Beijing posee una ventaja estructural. China genera más del doble de energía que Estados Unidos, y su sistema de planificación centralizada permite dirigir la capacidad energética hacia centros de datos con mucha mayor rapidez que el sistema fragmentado estadounidense (¡y ni qué hablar del europeo!).

Esto importa a medida que las instalaciones de IA se acercan a demandas de energía del orden de los gigavatios, comparables a reactores nucleares. Mientras los hyperscalers estadounidenses lidian con demoras en permisos, cuellos de botella en la red y oposición a nivel de comunidades locales, los planificadores chinos pueden avanzar más rápido, a mayor escala, y con menos puntos de veto.

Si se suman subsidios estatales, política industrial coordinada y un vasto reservorio de talento en ingeniería, el panorama se vuelve más complejo de lo que sugería el pánico del año pasado.

La carta comodín de los chips

Por ahora, Estados Unidos conserva su ventaja más importante: el acceso a los chips más avanzados de Nvidia. Las empresas chinas siguen experimentando con alternativas domésticas, pero las brechas de rendimiento siguen siendo significativas. Ese equilibrio podría cambiar si se relajan los controles a la exportación.

Las propuestas para permitir ventas de chips H200 de Nvidia a China —aunque sea de forma limitada— tienen enormes implicancias. Con acceso a ese hardware, los laboratorios chinos podrían construir supercomputadoras de IA cercanas a las capacidades estadounidenses, incluso si fuera a un costo algo mayor. Los subsidios gubernamentales podrían absorber fácilmente esa diferencia, neutralizando uno de los principales puntos de apalancamiento de Washington.

En ese punto, la dinámica competitiva se desplazaría decisivamente de la escasez de hardware a la eficiencia del ecosistema.

Sin colapso a la vista, solo una revalorización

El futuro más plausible, entonces, no es ni el apocalipsis de la IA que algunos temieron ni un monopolio estadounidense permanente. Es, más bien, una lenta y persistente toma de conciencia de que las empresas chinas de IA están socavando estructuralmente a sus rivales occidentales en segmentos claves: más baratas, más abiertas y más rápidas para difundirse. Ello se traduce en presión sobre los márgenes, mayores dificultades para monetizar, y preguntas y demandas más ásperas.

El pánico DeepSeek de 2025 fue una falsa alarma. La lección más profunda, sin embargo, sigue sin resolverse.

Conclusión: del shock a la estrategia

Un año después, DeepSeek se ha convertido en una prueba para la era de la IA. Para algunos, simboliza cómo los mercados sobrerreaccionan a la novedad y subestiman ventajas consolidadas. Para otros, marca el momento en que la estrategia alternativa de China en IA se volvió imposible de ignorar.

Ambas interpretaciones pueden exhibir razones para sustentarse.

El rally de Nvidia demuestra que los temores a un colapso de la demanda estaban equivocados. Pero el impulso del código abierto en China, sus ventajas energéticas y su planificación de largo plazo sugieren que la próxima fase de la carrera por la IA no se decidirá por un único modelo ni por una sola acción. Se decidirá por ecosistemas: quién pueda escalar más rápido, más barato y de forma más sostenible.

DeepSeek no buscaba sobrepasar en ventas a OpenAI, sino sobrepasarla en difusión y expansión. Y tuvo éxito. El shock de principios del año pasado se ha desvanecido. La contienda estratégica que surgió a la luz, no.