La reputación de DeepSeek se construyó sobre una idea poderosa. China podía acercarse a los mejores modelos de inteligencia artificial usando menos dinero y menos chips. Ahora, una transcripción filtrada de una reunión privada con inversores ofrece una lectura menos cómoda.
En el documento, atribuido a una conversación del 20 de mayo de 2026 y difundido por Tencent Tech, Liang Wenfeng sostiene que la principal brecha con Estados Unidos no es el talento, sino la capacidad de cálculo. Su cifra más llamativa es que harían falta cuatro chips Huawei Ascend 950 para igualar uno de Nvidia. Pero DeepSeek no ha confirmado la autenticidad de la transcripción y Liang no explicó cómo hizo esa comparación.
La capacidad de cálculo manda
La capacidad de cálculo es la fuerza que tienen los ordenadores para realizar las enormes cantidades de operaciones que necesita una inteligencia artificial. Cuanta más hay, más experimentos puede ejecutar un laboratorio y mayores pueden ser sus modelos.
«El talento no es el cuello de botella», afirma Liang en la transcripción. También asegura que DeepSeek dispone de unas 20.000 unidades equivalentes a chips Nvidia de la generación H y que compra todas las que encuentra a un precio razonable. La empresa tampoco ha verificado públicamente esas cifras.
Su ejemplo más ambicioso habla de entrenar un modelo gigantesco, con unos 800.000 millones de ajustes internos activos. Según su cálculo, harían falta cerca de 50.000 chips GB300 de Nvidia o unos 200.000 Huawei 950. Es una estimación dicha en una conversación, no un presupuesto técnico publicado ni una prueba independiente.
El cuatro a uno no es una ley
La proporción no demuestra que un chip de Huawei sea exactamente cuatro veces más lento. Liang no indicó si hablaba de entrenamiento, de responder consultas o de una tarea concreta. Es como comparar dos coches sin decir si la prueba fue en ciudad, autopista o circuito.
La transcripción añade que Huawei habría asignado 16.000 unidades a DeepSeek, equivalentes según Liang a unas 4.000 de la serie B de Nvidia. Tampoco aclara qué variante eran, algo importante porque la hoja de ruta oficial de Huawei situaba la llegada del 950PR para ciertas etapas de respuesta en el primer trimestre de 2026 y la del 950DT, pensado para entrenamiento, en el cuarto trimestre. Por eso, la comparación sigue incompleta.
La estrategia de Huawei consiste en conectar muchísimos procesadores para que trabajen como una sola máquina. Su Atlas 950 SuperPoD podrá reunir hasta 8.192 unidades, mientras la plataforma GB300 NVL72 de Nvidia integra 72 procesadores gráficos y ya está disponible. No basta con contar motores, porque también importan la memoria, el consumo eléctrico, el espacio y la rapidez de las conexiones.
Eficiencia nacida de la escasez
La eficiencia de DeepSeek no es solo un eslogan. El informe técnico de DeepSeek-V3 explica que el modelo se entrenó con 2.048 chips Nvidia H800 y necesitó casi 2,8 millones de horas de uso de procesador gráfico. El cálculo de unos 5,6 millones de dólares cubría el entrenamiento final, pero dejaba fuera la investigación previa y otros experimentos.
Eso no resta mérito al trabajo de sus ingenieros. Más bien muestra que la empresa aprendió a exprimir un equipo limitado mediante cambios en el diseño del modelo y en la comunicación entre máquinas. La eficiencia fue una respuesta a la escasez, no una prueba de que la potencia bruta haya dejado de importar.
Liang también dice que DeepSeek busca un beneficio «razonable» y fija sus tarifas para recuperar una compra de equipos en unos diez meses. Los precios oficiales están por debajo de un dólar por cada millón de fragmentos de texto generados en sus dos modelos actuales, aunque la empresa prepara recargos en horas punta. La meta declarada es aumentar las posibilidades de alcanzar una inteligencia artificial general, capaz de aprender y resolver tareas muy distintas.
La batalla que hay detrás
Estados Unidos lleva años restringiendo el acceso de China a chips avanzados y a maquinaria para fabricarlos. Sus controles de exportación exigen licencias para numerosos procesadores de alto rendimiento. Nvidia reconoce en su documentación regulatoria que estas normas limitan de forma importante su negocio en China.
Por eso, la proporción de cuatro a uno tiene una lectura política. Si se sostuviera, cuatro chips nacionales exigirían más fabricación, electricidad, refrigeración y conexiones, pero cada instalación también ayudaría a mejorar el ecosistema local. La transcripción presenta esta sustitución como una vía para depender menos de CUDA, el conjunto de herramientas de Nvidia utilizado para desarrollar programas de inteligencia artificial.
Al final del día, DeepSeek parece convertir una limitación real en disciplina de diseño, aunque menos chips no borran la ventaja de quien dispone de más máquinas. El dato de cuatro por uno debe leerse como una estimación interna no verificada, no como una regla universal.
La transcripción principal utilizada para elaborar esta noticia se ha publicado en Tencent Tech.
