En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha avanzado a pasos agigantados, transformando diversos sectores y moldeando el futuro de la tecnología. En este escenario, DeepSeek causó un furor en el mercado, emergiendo como una innovación significativa, ofreciendo soluciones abiertas y accesibles en IA.
En su versión más nueva, el DeepSeek-R1, no solo replica las capacidades del modelo GPT-4 de OpenAI, sino que también desafía su dominio en diversos benchmarks. Además de eso, el diferencial del DeepSeek-R1 es ser un modelo de código abierto bajo la licencia de uso tipo MIT, convirtiéndose en una alternativa poderosa en el campo de la IA.
El DeepSeek-R1 fue desarrollado por la empresa china DeepSeek para abordar tareas que requieren razonamiento lógico, resolución de problemas matemáticos y toma de decisiones en tiempo real. Este modelo fue diseñado para demostrar el proceso de decisión lógica, y uno de sus principales diferenciales es permitir que los usuarios sigan su proceso de toma de decisiones. Esta característica replica el proceso de decisión y razonamiento humano, lo que es especialmente valioso para aplicaciones donde la transparencia en el razonamiento es esencial.
Notablemente, el DeepSeek fue desarrollado en un momento en que las restricciones internacionales limitaron el acceso de China a equipos de vanguardia para IA. Y para sortear estas barreras, la empresa tuvo que buscar alternativas para maximizar el uso de los recursos disponibles, lo que llevó a la creación de soluciones innovadoras. Como resultado, el DeepSeek-R1 permite el uso del hardware existente, garantizando eficiencia sin depender de infraestructura altamente especializada.
Tradicionalmente, los modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), como el GPT-4, Claude y Llama, presentan desafíos para su adopción más amplia como, por ejemplo, altos requisitos computacionales, necesidad de una infraestructura compleja comparable a supercomputadoras, y la dependencia de aceleradores de IA de alto rendimiento. Estos factores aumentan significativamente los costos de desarrollo y operación, haciendo esta tecnología inaccesible. Sin embargo, la historia muestra que innovaciones disruptivas a menudo superan estas barreras, reduciendo costos y ampliando el acceso.
Así, DeepSeek ejemplifica este patrón, demostrando que incluso las empresas incumbentes que dominan este mercado, pueden ser desafiadas y no se encuentran cómodamente protegidas por su liderazgo tecnológico. El impacto fue significativo en el sector, y se estima que las empresas líderes del sector hayan perdido 1 billón de dólares en valor agregado de mercado, debido a la competencia emergente de modelos abiertos y más accesibles.
Por otro lado, la difusión de DeepSeek también ha generado preocupaciones en algunos gobiernos. Países como Italia, Tailandia, Corea del Sur y Australia impusieron restricciones al uso de sus aplicaciones, especialmente por funcionarios públicos. En Estados Unidos, se adoptaron medidas similares, basadas en preocupaciones de seguridad, similar a las restricciones aplicadas a empresas como Huawei y TikTok.
Cabe destacar que estas restricciones se aplican a las aplicaciones y a la página web, pero no necesariamente al modelo en sí. Sin embargo, especialistas en seguridad, como las empresas Seekr y Enkrypt AI, alertan sobre potenciales vulnerabilidades del modelo, que aún necesitan ser más investigadas.
De manera general, así como ocurrió con la computación personal, internet y la computación en la nube, los LLMs están en camino de convertirse en una tecnología más accesible. Con nuevas soluciones que reducen costos y simplifican la infraestructura, la adopción de estos modelos debe acelerar, impactando profundamente diversos sectores.
Mirando hacia el futuro, modelos más compactos, como el DeepSeek, pueden ser ideales para la implementación en entornos de enclaves de computación confidencial (Trusted Enclave). Estos entornos permiten el procesamiento completamente seguro y cifrado de datos sensibles, garantizando integridad y privacidad—lo que es esencial, para agentes de aprendizaje protegidos por privacidad (PPML).
Esto es fundamental para atender a la creciente demanda de agentes autónomos de IA en aplicaciones que manejan datos confidenciales, garantizando eficiencia y seguridad. A medida que la IA se vuelve cada vez más central para la economía y la seguridad global, es necesario infraestructuras confiables y seguras para atender la demanda de agentes de IA en aplicaciones sensibles que requieren seguridad y confianza.
En este escenario, RT-One está trayendo un avance estratégico con la construcción del primer centro de datos enfocado en IA en Brasil, en la ciudad de Maringá, Paraná. Esta iniciativa busca fortalecer la infraestructura de computación del país, impulsando la inteligencia artificial y la ciberseguridad a nivel nacional.
Con una infraestructura optimizada para la IA y la computación confidencial, RT-One y sus socios tecnológicos están trayendo soluciones avanzadas en IA para Brasil, garantizando alto rendimiento y protección de datos sensibles.
En resumen, DeepSeek representa un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial, ofreciendo una alternativa poderosa y accesible a los modelos dominantes. Su impacto ya es evidente en el mercado global, acelerando la democratización de la IA y levantando debates sobre seguridad, reglamentación e infraestructura tecnológica.
A RT-One está alineada con esta revolución, preparándose para un futuro donde IA, la seguridad de datos y la soberanía digital van de la mano, con el potencial de transformar diversos sectores y aplicaciones. Al fortalecer la infraestructura tecnológica de Brasil, la RT-One busca promover la innovación en el país, creando la fundación para avances en la investigación y el desarrollo de nuevas tecnologías y garantizando mayor autonomía digital.
Fernando Palamone es ejecutivo con más de 30 años en la gestión de tecnologías en mercados globales como EE. UU., Europa y Asia, con pasajes por Intel, Cisco, VMware, IBM entre otras.
