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El desafío de los costos en la inteligencia artificial: ChatGPT vs. DeepSeek

La inteligencia artificial (IA) ha evolucionado a un ritmo impresionante, revolucionando la manera en que interactuamos con la tecnología y los datos. Sin embargo, detrás de cada modelo de IA generativa hay un enorme costo operativo, lo que plantea dudas sobre su sostenibilidad a largo plazo. Recientemente, se ha revelado que ChatGPT de OpenAI tiene un costo operativo diario de aproximadamente 700.000 dólares, mientras que DeepSeek, un modelo chino emergente, opera con solo 83.000 dólares diarios. Esta drástica diferencia ha generado debate sobre eficiencia, viabilidad y el futuro del sector.

¿Por qué ChatGPT es tan costoso?

El alto costo de ChatGPT no es una sorpresa, considerando la infraestructura que requiere para operar a gran escala. Algunos de los factores que elevan su gasto incluyen:

Uso intensivo de hardware: OpenAI emplea servidores de alto rendimiento con chips de última generación, como las GPU de NVIDIA y otros procesadores de IA altamente costosos.
Consumo energético: Cada consulta que un usuario realiza a ChatGPT implica cálculos complejos que requieren una gran cantidad de electricidad, lo que incrementa significativamente los costos operativos.
Escalabilidad y demanda: Con millones de usuarios interactuando con ChatGPT diariamente, la infraestructura debe mantenerse en funcionamiento constante, lo que supone gastos de mantenimiento y actualización.
Entrenamiento y actualización del modelo: A diferencia de modelos más pequeños, ChatGPT se entrena con grandes volúmenes de datos, lo que requiere inversiones considerables en almacenamiento y procesamiento de información.

DeepSeek: ¿Cómo logra ser más eficiente?

Por otro lado, el modelo DeepSeek ha sido diseñado para optimizar los recursos sin comprometer la calidad de las respuestas. Algunos de los aspectos clave que le permiten operar con costos más bajos son:

Infraestructura adaptada: DeepSeek ha desarrollado su IA para ejecutarse en hardware más accesible y eficiente, reduciendo así el costo por cada consulta procesada.
Menor dependencia de GPUs de alto costo: Mientras que OpenAI se apoya en hardware especializado como los chips de NVIDIA, DeepSeek optimiza su rendimiento con tecnología propia y chips menos costosos.
Modelo más liviano: DeepSeek no busca competir directamente con los modelos más potentes de OpenAI en términos de tamaño, sino que se enfoca en eficiencia, permitiendo reducir el gasto energético y mejorar la sostenibilidad.

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Huawei y su papel en la IA de bajo costo

Uno de los elementos clave en el desarrollo de DeepSeek es la participación indirecta de Huawei. La compañía china ha apostado por tecnologías de optimización que permiten que modelos de IA sean más accesibles y económicos. Huawei ha invertido en chips propios y alternativas que pueden reemplazar las costosas GPUs de NVIDIA, lo que reduce significativamente el costo de operación de modelos como DeepSeek.

Conclusión

El contraste entre ChatGPT y DeepSeek resalta un problema fundamental en el desarrollo de la inteligencia artificial: el equilibrio entre potencia, eficiencia y costo. Mientras que OpenAI ha priorizado la capacidad de su modelo, DeepSeek ha demostrado que es posible ofrecer soluciones viables con una infraestructura más eficiente. A medida que avanza la carrera en la IA, la optimización de costos será clave para determinar qué modelos prosperarán en el futuro.

La pregunta que queda en el aire es: ¿Logrará OpenAI reducir sus costos para mantenerse competitiva o serán modelos más eficientes como DeepSeek los que definirán el futuro de la IA?

Fuentes:

Cocomedia