¿Qué es DeepSeek AI? El modelo abierto que está revolucionando el mundo de las criptomonedas.
Una aplicación gratuita de una startup china poco conocida logró lo que ninguna caída del mercado de criptomonedas había conseguido antes. En un solo día, eliminó 589 mil millones de dólares de Nvidia , la mayor pérdida diaria para una empresa en la historia de la bolsa estadounidense. Y no se limitó a Wall Street. Bitcoin cayó un 7%, más de 300 mil millones de dólares se esfumaron del mercado total de criptomonedas, y los llamados tokens de IA fueron los que más sufrieron la caída.
La aplicación era DeepSeek. El modelo que la sustentaba, DeepSeek R1, era un modelo de IA abierto y económico, lo suficientemente bueno como para sacudir la creencia que sostenía tanto el comercio de IA como una parte importante del mercado de criptomonedas: que crear una inteligencia artificial robusta requiere enormes cantidades de chips costosos. Esta guía explica qué es realmente DeepSeek AI, cómo logra tanto con tan poco, cómo se compara con ChatGPT y por qué causó un gran impacto en los tokens de criptomonedas basados en IA , un impacto que aún se siente.
¿Qué es DeepSeek AI y quién la creó?
DeepSeek es un laboratorio chino de inteligencia artificial, pero no empezó como tal. Surgió de un fondo de inversión libre, y esa historia explica casi todo sobre su forma de pensar.
De un fondo de cobertura cuantitativo a un laboratorio de IA
DeepSeek fue fundada el 17 de julio de 2023 en Hangzhou, China, por Liang Wenfeng. Liang ya dirigía High-Flyer, un fondo de inversión cuantitativo que operaba en los mercados mediante aprendizaje automático y había acumulado un gran clúster de GPU de Nvidia para tal fin. Cuando esos chips no se utilizaban para operar, los empleaba en modelos de lenguaje. Así, DeepSeek comenzó con recursos informáticos económicos, un equipo de investigadores y sin la presión de los inversores para desarrollar el modelo más potente posible. Mantuvo una estructura ágil, con tan solo unos 160 empleados, y aprendió a optimizar al máximo el rendimiento del hardware. La eficiencia no era una estrategia de marketing, sino la esencia misma de la empresa. Cabe destacar una ironía: High-Flyer había acumulado esos chips en parte anticipándose a los controles de exportación estadounidenses que posteriormente privaron a China de las mejores GPU de Nvidia. Obligados a hacer más con chips menos potentes, los ingenieros de DeepSeek se volvieron expertos en la austeridad, y esa limitación se convirtió en una ventaja.
La familia de modelos: V3, R1 y V4
DeepSeek se lanza rápidamente. DeepSeek Coder llegó a finales de 2023, la versión 2 en mayo de 2024 y la revolucionaria DeepSeek V3 en diciembre de 2024. Luego llegó DeepSeek R1 el 20 de enero de 2025, el modelo de razonamiento que desató el fenómeno. Para abril de 2026, el laboratorio había presentado una vista previa de DeepSeek V4, con una versión V4-Pro y una versión más ligera, la V4-Flash, que permitían ventanas de contexto de hasta un millón de tokens. Cada lanzamiento siguió la misma estrategia: alcanzar la vanguardia, cobrar una fracción y ofrecer pesos gratuitos.
Pesos abiertos, la API y deepseek.com
Esa última parte es crucial. Desde la versión R1, los modelos de DeepSeek se distribuyen bajo la permisiva licencia MIT como descargas de pesos abiertos en Hugging Face y GitHub. Cualquiera puede descargarlos, inspeccionarlos, ajustarlos o ejecutarlos en su propio ordenador. También se puede usar el chatbot gratuito en deepseek.com o conectarse a la API de DeepSeek por unos pocos céntimos. La combinación de pesos abiertos y una API económica es excepcional, y es el motor de esta revolución.
Cómo funcionan realmente DeepSeek R1 y V3
La reputación de DeepSeek se basa en un hecho simple, aunque incómodo para sus rivales: iguala a modelos mucho más grandes y costosos, consumiendo mucha menos capacidad de procesamiento. El secreto está en la arquitectura, no en la magia.
Inferencia eficiente y con una mezcla de expertos
DeepSeek V3 tiene 671 mil millones de parámetros, pero no los usa todos a la vez. Es un modelo de mezcla de expertos, por lo que para cualquier token dado activa solo unos 37 mil millones de parámetros, el puñado de "expertos" relevantes para la tarea. El laboratorio combinó esto con atención latente multi-cabeza, un método que comprime la memoria durante la inferencia. El resultado es un modelo gigante que funciona como uno pequeño. Menos memoria, menos potencia, menor costo por respuesta. Para un competidor que gastó miles de millones asumiendo que más grande siempre significa más caro, esta es una prueba de concepto poco alentadora.
R1, razonamiento y cadena de pensamiento
DeepSeek R1 añadió una segunda característica: piensa en voz alta. Al igual que o1 de OpenAI, es un modelo de razonamiento que resuelve problemas paso a paso mediante una cadena de pensamiento antes de responder. Por eso obtiene tan buenos resultados en tareas difíciles. R1 alcanzó el 97,3 % en la prueba de rendimiento MATH-500 y el 79,8 % en AIME 2024, y resolvió el 49,2 % de los problemas reales de GitHub en SWE-bench , situándose a la par de los mejores modelos de OpenAI de la época.
El reclamo de $5.6 millones en costos de capacitación, analizado en detalle.
Aquí está la cifra que causó revuelo en internet. El propio informe de DeepSeek indicaba que la ejecución final del entrenamiento para V3 costó aproximadamente 5,58 millones de dólares en tiempo de GPU. Comparado con los 100 millones de dólares que se citan para GPT-4, parecía una humillación. Pero lean la letra pequeña. Esa cifra solo cubre la ejecución final, no la investigación, los experimentos fallidos ni los chips en sí. Los analistas de SemiAnalysis estimaron que el gasto real de DeepSeek en hardware superó los 500 millones de dólares. El titular era preciso y engañoso a la vez, y precisamente por eso tuvo tanta repercusión.
| Modelo DeepSeek | Liberado | Tipo | Notas |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 | Diciembre de 2024 | Maestría en Derecho del Ministerio de Educación | 671B parámetros, 37B activos, MIT |
| DeepSeek R1 | Enero de 2025 | Razonamiento | Peso abierto, rivalizando con OpenAI o1 |
| DeepSeek V4 | Abril de 2026 | Familia MoE | V4-Pro y V4-Flash, contexto de ~1M |
DeepSeek AI frente a ChatGPT, Claude y Gemini
¿Es DeepSeek mejor que ChatGPT? Depende de tus necesidades. En matemáticas, programación y razonamiento puro, compite de tú a tú con los mejores modelos de OpenAI y Anthropic. Sus puntos débiles son el refinamiento, la entrada multimodal y la confianza. Los modelos insignia de DeepSeek se centran principalmente en texto, mientras que ChatGPT procesa imágenes, voz y vídeo. La prosa de OpenAI sigue siendo más fluida para la escritura cotidiana. Gemini de Google se sitúa en un punto intermedio, destacando en multimodalidad y búsqueda, pero siendo más débil en acceso abierto. Y para muchas empresas occidentales, el factor decisivo no es un referente, sino la confianza: un modelo entrenado y alojado en China conlleva desventajas que uno alojado en EE. UU. no tiene.
Luego está el precio, donde la diferencia no es mínima. La tabla a continuación lo ilustra, y es la razón por la que los desarrolladores siguen migrando sus cargas de trabajo a la API de DeepSeek.
| Modelo | Entrada / 1 millón de tokens | Pesos abiertos | Multimodal |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | ~$0.28 | Sí (MIT) | No |
| GPT-5.2 (OpenAI) | ~$1.75 | No | Sí |
| Claude (Antrópico) | Nivel premium | No | Sí |
Para texto y código a gran escala, DeepSeek consume aproximadamente seis veces menos recursos que GPT-5.2, y dado que los pesos son abiertos, se puede prescindir por completo de la API y ejecutarlo mediante implementación local. Esto convierte a DeepSeek en una opción extraordinariamente rentable, y una pregunta difícil de responder para un laboratorio cerrado.
El momento DeepSeek que sacudió el mundo de las criptomonedas
Marc Andreessen lo llamó "el momento Sputnik de la IA". Hablaba de orgullo nacional, pero los mercados entendieron algo más frío: quizás lo más valioso de la IA no sea, después de todo, un arsenal de chips.
589 mil millones de dólares desaparecidos en un día
Cuando DeepSeek alcanzó el primer puesto en la App Store de EE. UU. el 27 de enero de 2025, con 16 millones de descargas en sus primeros 18 días, los inversores hicieron los cálculos a la inversa. Si un laboratorio chino podía alcanzar la frontera con una fracción del hardware, la demanda futura de los chips de Nvidia de repente parecía más inestable. Nvidia cayó alrededor de un 17 % ese día y perdió 589 mil millones de dólares en valor de mercado , la mayor caída en un solo día en la historia de EE. UU. Todo el Nasdaq se vio afectado.
Por qué los tokens de criptomonedas de IA cayeron más fuerte.
Las criptomonedas no escaparon a la caída. Bitcoin bajó aproximadamente un 7%, hasta los 97.750 dólares, y más de 300.000 millones de dólares abandonaron el mercado total de criptomonedas. Pero la verdadera carnicería se produjo en los tokens de IA. Esta categoría cayó cerca de un 9% en el día, frente a un 5% del mercado general, con Render bajando un 12,6% y Fetch.ai un 10%. La razón es preocupante. Gran parte del valor de los tokens de IA se basaba en la misma narrativa que la de Nvidia: la IA requiere mucha capacidad de procesamiento, la capacidad de procesamiento es escasa, por lo que cualquier cosa que venda capacidad de procesamiento o GPU es valiosa. DeepSeek desbarató esa narrativa, y los tokens que más dependían de ella fueron los que más sufrieron. La caída en sí no duró; en cuestión de días, Bitcoin recuperó la mayor parte de sus pérdidas, ya que los analistas calificaron el pánico como una reacción exagerada. Pero el sector de los tokens de IA se mantuvo inestable durante mucho más tiempo, una señal de que el mercado estaba reevaluando toda la narrativa, y no solo teniendo una mala tarde.
tokens de criptomonedas con IA tras DeepSeek
Aquí está el giro. El mismo impacto que afectó a los tokens de IA también les brindó un argumento a largo plazo. Si los modelos de vanguardia pueden ser económicos y abiertos, entonces las barreras de los grandes laboratorios cerrados se reducen, y la infraestructura de IA abierta y resistente a la censura comienza a parecer más valiosa, no menos. Las redes de computación descentralizadas como Akash , las redes de renderizado como Render y los mercados de inteligencia artificial como Bittensor proponen un mundo donde la IA no esté confinada a tres empresas estadounidenses. DeepSeek hizo que ese mundo pareciera más cercano. Bittensor, cuyo token TAO recompensa una red de modelos de aprendizaje automático que compiten entre sí, es la apuesta más clara en esta idea: un mercado para la inteligencia abierta en lugar de un cerebro corporativo. Si estas redes realmente pueden ofrecer IA de vanguardia aún está por demostrarse, pero DeepSeek trasladó la carga de la duda a los laboratorios cerrados.
El mercado lo notó. Para mayo de 2025, Grayscale había formalizado un sector dedicado a las criptomonedas con IA, que abarcaba 20 tokens con un valor combinado de aproximadamente 21 mil millones de dólares , un aumento de aproximadamente 4,7 veces con respecto a los 4,5 mil millones de dólares de principios de 2023. Tengan cuidado. El lanzamiento también atrajo a estafadores: en un solo día, aparecieron más de 75 memecoins falsos de "DeepSeek", y los inversores que los persiguieron perdieron más de 100 millones de dólares . DeepSeek nunca lanzó un token. Cualquier afirmación en contrario es una trampa.
¿Es seguro usar DeepSeek AI? Prohibiciones y privacidad
Aquí es donde la precaución se vuelve crucial. Si usa la aplicación o el sitio web oficial de DeepSeek, sus datos, incluidas sus indicaciones, viajan a servidores en China y se manejan bajo una política de privacidad regida por la ley china. Varios gobiernos decidieron que esto era un problema. Italia bloqueó DeepSeek el 30 de enero de 2025 por motivos de protección de datos. Más de una docena de estados de EE. UU. lo prohibieron en dispositivos oficiales hasta principios de 2025, y el Congreso presentó la Ley de Prohibición de DeepSeek en Dispositivos Gubernamentales. El modelo también refleja las reglas de contenido chinas, evadiendo o censurando temas políticamente sensibles. Los métodos de DeepSeek también han sido objeto de críticas. A principios de 2026 Anthropic acusó al laboratorio de usar miles de cuentas fraudulentas para recopilar millones de conversaciones de Claude para entrenamiento, una acusación que DeepSeek niega. La historia del genio frugal tiene un lado controvertido.
Nada de esto hace que la tecnología en sí sea insegura. Dado que los pesos son abiertos, un usuario o empresa preocupado por la privacidad puede descargar el modelo y ejecutarlo localmente, sin que los datos salgan de la empresa. La aplicación alojada es el riesgo. El modelo abierto es la vía de escape.
Cómo usar DeepSeek AI: implementación local
Tienes tres opciones. La más sencilla es el chatbot gratuito en deepseek.com o la aplicación móvil, ideal para preguntas informales si no te preocupa la privacidad. La segunda opción es la API de DeepSeek, lo suficientemente económica como para que los desarrolladores la utilicen para gestionar grandes cargas de trabajo; la documentación de la API de DeepSeek te guía en la configuración, y DeepSeek Coder está optimizado para la programación. La tercera opción, y la más segura para trabajos delicados, es la implementación local: descarga los pesos abiertos de Hugging Face o ejecuta una versión reducida con una herramienta como Ollama en tu propio hardware. El modelo es el mismo, pero sin exposición de datos. Para preguntas informales, la aplicación gratuita es más que suficiente; para quienes manejan datos privados o regulados, la opción local justifica la configuración adicional.
Qué significa DeepSeek para la IA y las criptomonedas.
La lección que DeepSeek deja de ser relevante tiene poco que ver con que China haya ganado una ronda. El verdadero cambio radica en que la IA de vanguardia se volvió más económica y accesible que cualquier otra tecnología. Para los usuarios comunes, esto se traduce en mejores herramientas a menor costo. Para los laboratorios cerrados, significa que la ventaja competitiva de las GPU es menor de lo que sugieren sus valoraciones. Y para las criptomonedas, el efecto es mutuo: los tokens de IA basados en la escasez sufrieron un revés, mientras que aquellos que construyen infraestructuras de IA abiertas y descentralizadas encontraron una nueva razón de ser. Por lo tanto, la verdadera pregunta no es si DeepSeek es bueno. Claramente lo es. La pregunta es quién seguirá recibiendo pagos cuando la inteligencia deje de ser costosa.
