El laboratorio chino DeepSeek presentó el 10 de septiembre V4.1-Flash, un modelo que activa cerca del 3% de sus parámetros y utiliza una cuarta parte de la memoria operativa que necesitaba la generación anterior. El desarrollo, surgido mientras las empresas chinas tienen restringido el acceso al hardware estadounidense más avanzado, provocó caídas en las acciones de SK Hynix y Samsung ante el temor a una menor demanda de chips especializados.

Cómo la escasez cambió los modelos chinos

Los controles de exportación determinan qué tecnologías pueden vender en el exterior las compañías estadounidenses y las empresas extranjeras que utilizan desarrollos de ese país. Desde octubre de 2022, el Departamento de Comercio de EE. UU. prohíbe la venta a China de chips avanzados para inteligencia artificial.

Las primeras restricciones afectaron a los procesadores A100 y H100 de Nvidia, que entonces se utilizaban para entrenar prácticamente todos los modelos líderes. La compañía respondió con versiones de menor rendimiento que podían comercializarse legalmente en el mercado chino, pero Washington endureció las reglas en octubre de 2023 e incluyó a los A800 y H800.

En diciembre de 2024, el gobierno estadounidense amplió las restricciones e incluyó las memorias de alto ancho de banda, componentes que permiten enviar grandes cantidades de información rápidamente a los procesadores de IA. En abril de 2025, Nvidia también quedó obligada a obtener una licencia para vender en China el H20, un chip que había diseñado para cumplir con las reglas anteriores. La medida llevó a la empresa a reconocer una pérdida contable de US$ 4.500 millones por productos que ya no podía comercializar en ese mercado.

Durante dos gobiernos consecutivos, Washington mantuvo la misma estrategia. Buscó limitar el acceso de China a los chips necesarios para entrenar los modelos más avanzados, bajo la premisa de que esos procesadores no tenían un reemplazo equivalente y que su escasez mantendría a los laboratorios chinos varios años por detrás de los estadounidenses.

Sin embargo, cuando un recurso escasea y su precio aumenta, también aumenta la recompensa por utilizarlo con mayor eficiencia. El economista John Hicks denominó "innovación inducida" a la tendencia de orientar las invenciones hacia los factores productivos que se vuelven más costosos.

Michael Porter planteó una idea similar sobre las regulaciones. Según la denominada hipótesis de Porter, las normas estrictas pueden impulsar a las empresas a innovar en aquello que de otro modo no habrían desarrollado. La industria china respondió a la menor disponibilidad de capacidad de cómputo mediante sistemas capaces de operar con menos recursos.

El modelo V3 de DeepSeek, lanzado en diciembre de 2024, fue entrenado con 2.048 chips Nvidia H800 por un costo de alquiler informático de alrededor de US$ 5,6 millones. La cifra, publicada en el informe técnico de la compañía, contempla únicamente el entrenamiento final y no el presupuesto total de investigación. Aun así, representa una fracción de lo que gastan los laboratorios estadounidenses.

Un mes después, la empresa presentó R1, un modelo de razonamiento basado en V3 que igualó a o1 de OpenAI en pruebas de matemáticas y de programación. Además, ofreció sus servicios a desarrolladores a un precio 90% más bajo.

El mercado reaccionó de inmediato ante lo que esa mejora podía significar para la demanda futura de hardware. Nvidia perdió casi US$ 600.000 millones de valor bursátil en una sola jornada, la mayor caída diaria registrada por una compañía en la historia del mercado estadounidense.

Una de las principales herramientas utilizadas por estos laboratorios es la arquitectura denominada "mezcla de expertos". El sistema divide cada modelo en cientos de pequeñas redes especializadas y activa solo algunas para generar cada palabra.

En 2024, el desarrollo insignia de DeepSeek utilizaba cerca del 9% de sus parámetros durante ese proceso. V4.1-Flash redujo la proporción al 3% y los modelos Qwen de Alibaba avanzan en la misma dirección. Esto reduce el consumo de capacidad informática, de chips y de electricidad y abarata cada respuesta.

V4.1-Flash también necesita menos memoria para mantener el hilo de una conversación mientras genera sus respuestas. Al guardar esa información en un formato más compacto, utiliza apenas una cuarta parte de lo que requería la generación anterior por palabra. Esto podría reducir la demanda de chips fabricados por empresas como SK Hynix y Samsung.

DeepSeek trabajó, además, para sustituir el hardware y el software estadounidenses. Cuando lanzó la serie V4 en abril de 2026, los modelos ya funcionaban con chips de Huawei, Cambricon y Hygon e incluían código compatible con CANN, la alternativa de Huawei a CUDA, la plataforma que permite ejecutar desarrollos de IA en procesadores de Nvidia. Así, podían operar desde el primer día con tecnología china.

Por qué China ofrece sus modelos gratis

DeepSeek y Alibaba también buscan que sus modelos sean utilizados por la mayor cantidad posible de personas y empresas. Para lograrlo, permiten descargarlos, instalarlos en servidores propios, modificarlos y crear productos a partir de ellos, sin solicitar autorización ni pagar una licencia. A este tipo de desarrollos se los conoce como modelos abiertos.

Alibaba ya puso a disposición más de 460 versiones de Qwen. En agosto, Hugging Face, una plataforma donde programadores y empresas publican y descargan herramientas de IA, informó que Qwen había superado a Meta y Google como la familia de modelos más descargada del mundo.

En total, acumuló 3.000 millones de descargas y fue utilizada para crear más de 300.000 versiones adaptadas por desarrolladores externos. Aunque Alibaba no cobra por el acceso, consigue que cada vez más empresas aprendan a utilizar su tecnología y construyan productos en torno a ella.

El director ejecutivo de Airbnb, Brian Chesky, afirmó en octubre de 2025 que la compañía utilizaba ampliamente Qwen porque era rápido y económico. La elección suscitaría cuestionamientos en el Congreso estadounidense.

El atractivo también alcanza a empresas que nunca comprarían chips chinos. Estos modelos ofrecen un rendimiento suficiente para muchas tareas y cuestan tan poco que una compañía mediana puede instalarlos y ejecutarlos en sus propios servidores.

El costo de la política para Nvidia

Nvidia aparece como la compañía más perjudicada por las medidas estadounidenses. Durante su año fiscal 2025, obtuvo cerca de US$ 17.000 millones en China, una cifra equivalente a aproximadamente el 13% de sus ingresos totales. En mayo de 2026, el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, aseguró que la participación de la compañía en el mercado chino de chips para IA había "caído a cero". Antes de las restricciones, la había situado en torno al 95%. El empresario también advirtió que la política se había vuelto, en gran medida, contraria a sus propios objetivos.

Washington intentó reabrir gradualmente los canales de venta. Mediante un acuerdo alcanzado en agosto de 2025, Nvidia se comprometió a entregar al gobierno el 15% de los ingresos provenientes de la comercialización del H20 en China. En diciembre, Estados Unidos autorizó las ventas del H200 a cambio de una participación del 25%.

Beijing respondió con sus propias barreras. En enero de 2026, la aduana china frenó los envíos del H200 pocas horas después de la autorización estadounidense. Desde entonces, Nvidia dejó de incluir los ingresos provenientes de centros de datos en sus proyecciones financieras.

El riesgo a largo plazo también alcanza a CUDA, la plataforma de programación sobre la que se apoyaron dos décadas de desarrollo de la inteligencia artificial. Este software creó una fuerte barrera competitiva para Nvidia, pero los principales modelos chinos ya incluyen herramientas optimizadas para componentes nacionales, lo que reduce el costo de abandonar su ecosistema.

El debate sobre la efectividad de las medidas

El argumento más sólido a favor de las restricciones fue planteado por el director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei. Tras el lanzamiento de R1, sostuvo que las mejoras de eficiencia de DeepSeek reforzaban la necesidad de limitar las exportaciones.

Su razonamiento parte de que estos avances quedan disponibles para todos, incluidos los laboratorios estadounidenses. Las empresas de ese país pueden incorporarlos y mantener su ventaja mediante una mayor capacidad informática. Bajo esta lógica, privar a China de chips avanzados posterga el momento en que sus compañías alcancen los sistemas más potentes de Estados Unidos.

El planteo funciona al analizar quién puede entrenar el mejor modelo. La disputa comercial también depende del costo. Para muchas empresas, la elección cotidiana favorece una herramienta económica, accesible y suficientemente buena para resolver sus tareas, un terreno en el que los desarrollos chinos ganaron competitividad.

La Casa Blanca reconoció la importancia de exportar el ecosistema tecnológico completo. El "Plan de Acción de IA" de julio de 2025 y una orden ejecutiva asociada instruyeron al gobierno a promover paquetes integrales de tecnología estadounidense que incluyeran chips, modelos y aplicaciones. El gobierno estadounidense considera que el país cuya infraestructura sea adoptada por el resto del mundo obtendrá una ventaja económica y de seguridad duradera. El crecimiento de los sistemas chinos amenaza esa estrategia.

La preocupación no se limita a la pérdida de mercado. Los modelos desarrollados en China están entrenados para respetar las restricciones informativas impuestas por Beijing. Si otras empresas los utilizan como base para crear aplicaciones, esos criterios también pueden quedar incorporados en productos que los usuarios no relacionan con el país asiático.

El manejo de los datos abre otro frente. Un informe de un comité especial de la Cámara de Representantes de Estados Unidos concluyó que los servicios de DeepSeek alojados en los servidores de la compañía envían información de usuarios estadounidenses a China, donde las leyes de inteligencia obligan a las empresas a colaborar con el Estado. Por ese motivo, varias agencias federales y gobiernos estatales prohibieron su uso en sus dispositivos oficiales.

Los modelos abiertos reducen parte de ese riesgo porque pueden ejecutarse en servidores propios. Aun así, el comportamiento de un sistema no puede auditarse de la misma manera que el código fuente y las características del modelo base pasan a las aplicaciones construidas sobre él.

Tres señales permitirán evaluar cómo evoluciona esta disputa. La primera será saber si Beijing continúa excluyendo al H200 pese a la autorización de Washington. La segunda dependerá de que los laboratorios estadounidenses lancen modelos abiertos capaces de recuperar terreno frente a los desarrolladores de Hugging Face.

La tercera será la política que adopte Estados Unidos después de flexibilizar las reglas para el H20 en agosto de 2025 y de aprobar el H200 en diciembre. Esas decisiones determinarán cuánto espacio conservarán sus empresas en el mercado que surgió en torno a los modelos chinos.

*Esta nota fue publicada originalmente en Forbes.com.