Deepseek y la paradoja de Jevons

Mi columna en Invertia de esta semana se titula «El avance de la inteligencia artificial y sus complejas implicaciones» (pdf), que escribí el pasado lunes al hilo de la irrupción de Deepseek en el panorama de la inteligencia artificial (en realidad en muchos sitios llevábamos utilizándola más de dos semanas para disminuir los costes de los carísimos tokens del modelo de razonamiento más avanzado de OpenAI), y pretendía no quedarme simplemente en el análisis del modelo, sino ir un poco más allá, tratando de explicar cómo puede afectar a todo: a la cotización de las compañías con intereses en la inteligencia artificial (es decir, todas las que se enteran de algo y, por tanto, valen la pena), cómo la guerra comercial contra China no solo no había funcionado, sino que incluso había alimentado este fenómeno, y cómo podía llegar a tener, incluso, implicaciones geopolíticas en el equilibrio de poderes entre unos Estados Unidos hostiles, amenazantes y en modo «America First», y una China que, con una actitud marcadamente diferente, se dedica a contribuir al resto del mundo con sus aportaciones en modo open source.

Dos días después, y con Nvidia y otras compañías empezando a recuperar la normalidad como era esperable, la reflexión fundamental debe ser el cortar la retirada a todos los que pensaron que esto era, de alguna manera, algún tipo de pinchazo de una burbuja, y explicar que, como claramente enuncia la Paradoja de Jevons, en la que se puede comprobar que cuando el progreso técnico conduce a un aumento en la eficiencia con la que se utiliza un factor de producción (en este caso, los tokens de los LLM) reduciendo la cantidad que se requiere de este, la caída de los precios del mismo promueve su demanda, por lo que su uso aumenta en lugar de reducirse.

No, Deepseek no supone una crisis para la inteligencia artificial, sino que va a conducir a un fuerte incremento de su uso. Nvidia puede estar relativamente tranquila: sí, Deepseek ha demostrado que se podía hacer mucho más con muchos menos de sus chips, ha reseteado el tablero de juego y ha preocupado a todo Silicon Valley hasta el punto de que algunos competidores como Meta han montado hasta cuatro war rooms llenas de ingenieros para estudiarlo, pero lo ha hecho con un modelo de código abierto, que supone que todos los competidores pueden ahora construir sobre él. La demanda de chips de Nvidia no va a caer, sino que va a seguir creciendo.

Que Deepseek haya hecho más con menos no quiere decir que ya no necesitemos esos chips, sino que con más chips, seguimos pudiendo hacer más cosas… y no será por falta de recorrido. Si crees que esto significa que hay que pararse y esperar porque «se está pinchando la burbuja», es que eres simplemente tonto.

Sí, Deepseek es mejor y decididamente más eficiente que los modelos que teníamos como referencia, y ha pinchado el relato de «es necesario invertir auténticas barbaridades en infraestructura, en energía y en entrenamiento», pero… vamos a esperar ahora a ver de qué son capaces las compañías de inteligencia artificial cuando inyecten esos recursos sobre los principios de funcionamiento que han diferenciado a Deepseek, y que están disponibles para su uso.

Esos principios, basados fundamentalmente en la simplificación del proceso de entrenamiento para eliminar la práctica totalidad de la intervención humana y utilizar el reinforcement learning de manera intensiva para «incentivar» las respuestas correctas entre las opciones propuestas, pueden ahora ser utilizados por cualquiera que tenga disponibles enormes cantidades de chips avanzados de Nvidia, lo que va a permitir un avance sustancial.

En muchos sentidos, es ese «momento Sputnik» en el que los norteamericanos se dieron cuenta de que los rusos estaban siendo mucho más frugales y eficientes: ¿gastarse millones en desarrollar un bolígrafo que pintase boca abajo y sin gravedad? Los rusos, simplemente, utilizaron lápices. Deepseek ha abierto una nueva avenida de desarrollo que democratiza mucho el acceso a la inteligencia artificial avanzada, y lo ha hecho en código abierto. Veremos ahora qué es capaz de hacer la industria con ello, que sin duda no va a ser poco.

En este momento, todo parece del revés: la bolsa cae, Deepseek aventaja a ChatGPT en descargas en las tiendas de aplicaciones mientras la compañía pone en circulación nuevos modelos a cada cual más potente, pero no lo olvidemos: esto va a representar un fortísimo empuje para la inteligencia artificial, y sobre todo, para los que nos dedicamos no a desarrollar modelos, sino a utilizarlos para nuestros fines. Para los que hacemos sistemas agénticos aplicados, esto es simplemente de-li-cio-so, un momento alucinante en el que tus costes bajan de manera brutal y, además, tu potencia se multiplica.

No nos confundamos: es el momento de invertir más, no menos, en inteligencia artificial. Primero, porque ahora hay más disponibilidad de potencia a menor coste, lo que la pone al alcance de prácticamente cualquiera. Y segundo, porque esto va a significar un impulso al desarrollo de soluciones brutal, enorme y desmesurado. Si simplemente te quedas mirando, te lo vas a perder.

Y por último, disfrutemos del interesante modelo en el que al bully americano le han dado una pedrada impresionante en lo que creía que era su terreno casi exclusivo, y de cómo todas las compañías norteamericana están desesperadas copiando – sí, copiando – a una pequeña empresa china que, además, ha contribuido su avance en modo código abierto, a diferencia de lo que pretendían. hacer ellas. El relato de que «Estados Unidos inventa y China copia», hecho añicos. Y la idea, cada vez más arraigada, de que la forma de hacer las cosas no es bloqueando, impidiendo y prohibiendo el acceso con guerras comerciales, sino colaborando y contribuyendo al progreso todos juntos. Cuidado con las dinámicas de buenos y malos, que a veces se dan la vuelta.