{"id":8859,"date":"2025-01-29T22:11:01","date_gmt":"2025-01-29T22:11:01","guid":{"rendered":"https:\/\/importando-usa.com\/site\/?p=8859"},"modified":"2025-01-29T22:11:01","modified_gmt":"2025-01-29T22:11:01","slug":"la-ia-de-deepseek-estaria-corriendo-sobre-los-chips-huawei-ascend-910c-lo-que-seria-aun-mas-impresionante","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/importando-usa.com\/site\/2025\/01\/29\/la-ia-de-deepseek-estaria-corriendo-sobre-los-chips-huawei-ascend-910c-lo-que-seria-aun-mas-impresionante\/","title":{"rendered":"La IA de DeepSeek estar\u00eda corriendo sobre los chips Huawei Ascend 910C, lo que ser\u00eda a\u00fan m\u00e1s impresionante"},"content":{"rendered":"

Hoy toca volver a hablar del modelo chino de\u00a0IA de DeepSeek<\/strong>, el R1, el cual ahora est\u00e1 ligado a Huawei y su chip de inferencia\u00a0Ascend 910C<\/strong>. As\u00ed es, DeepSeek se ha viralizado como antes nunca se viraliz\u00f3 una IA. Lo que tambi\u00e9n ha generado p\u00e9rdidas millonarias al rey del hardware para IA, NVIDIA. El motivo principal estaba ligado a tener una IA del nivel de ChatGPT invirtiendo\u00a0una fracci\u00f3n del presupuesto de OpenAI<\/strong>. Por no hablar de recurrir a un hardware m\u00e1s antiguo y en menos cantidades, y ser\u00a0un modelo Open Source<\/strong>. Pero todo esto podr\u00eda ser a\u00fan m\u00e1s grave para NVIDIA.<\/p>\n

Los informes\u00a0indicaron que DeepSeek hab\u00eda recurrido a unas \u00abobsoletas<\/em>\u00bb gr\u00e1ficas NVIDIA H100 para dar vida a DeepSeek R1. Pero realmente no es as\u00ed. Seg\u00fan los \u00faltimos informes, DeepSeek emple\u00f3 las NVIDIA H100\u00a0\u00fanicamente para entrenar su modelo<\/strong>\u00a0de lenguaje. Siendo realmente los chips\u00a0Ascend 910C<\/strong>\u00a0de Huawei los encargados de hacer funcionar a esta IA. Algo mucho m\u00e1s impresionante al ser unos chips\u00a0muy inferiores en desempe\u00f1o<\/strong>\u00a0a los de NVIDIA. Por no hablar de que ni tan siquiera est\u00e1n fabricados por TSMC ni un proceso de fabricaci\u00f3n de vanguardia. Detr\u00e1s de estos chips est\u00e1\u00a0la fundici\u00f3n china SMIC<\/strong>\u00a0y su proceso de fabricaci\u00f3n\u00a0a 7 nm<\/strong>.<\/p>\n

DeepSeek R1 estar\u00eda funcionando con unos chips muy pocos potentes en forma de Ascend 910C<\/h5>\n

Quiz\u00e1s lo m\u00e1s interesante de todo, no es el muy bajo coste y potencia de unos SoC Ascend 910C que pueden luchar con el mejor modelo de OpenAI respaldado\u00a0por el hardware m\u00e1s moderno y avanzado de NVIDIA<\/strong>. Y es que este SoC tambi\u00e9n es mucho m\u00e1s eficiente. Y es que su predecesor, el Ascend 910B, ya era\u00a0un 80% m\u00e1s eficiente respecto al chip NVIDIA A100<\/strong>\u00a0siendo un 20% m\u00e1s r\u00e1pido a la hora de entrenar modelos de lenguaje a gran escala.<\/p>\n

Esto demuestra que no hacen falta\u00a0tener cientos de miles de las mejores GPU del mercado<\/strong>\u00a0para competir en el negocio de la IA. Que es lo que ha terminado rompiendo las acciones de NVIDIA. Pues esto frenar\u00eda en seco la adquisici\u00f3n de chips gr\u00e1ficos.<\/p>\n

Dicho de otra forma, se puede conseguir el mismo nivel no solo invirtiendo mucho menos dinero. Sino\u00a0reduciendo los costes de funcionamiento<\/strong>\u00a0al m\u00ednimo. Por no hablar de que esto ya ha marcado\u00a0el fin de la dependencia de la tecnolog\u00eda estadounidense<\/strong>\u00a0para que China sea un l\u00edder mundial el cuanto a IA. El entrenamiento de modelos de IA exige una potencia de c\u00e1lculo significativa. De ah\u00ed que las GPU de NVIDIA sean la mejor opci\u00f3n. Ahora bien, la inferencia requiere de menos energ\u00eda, lo que ha convertid al chip de Huawei en una alternativa viable. Este enfoque mantiene un alto rendimiento y, al mismo tiempo, ahorra costes.<\/p>\n

Lo m\u00e1s interesante llega cuando se sabe que Huawei est\u00e1 desarrollando la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de este chip, el\u00a0Ascend 920C<\/strong>. Este promete ya acercarse al nivel de los chip NVIDIA B200 ‘Blackwell’. El mejor chip de IA del mercado. De conseguirlo, ofrecer\u00eda a toda la industria de China una alternativa nacional con una potencia similar para\u00a0el entrenamiento de IA<\/strong>. Se especula que DeepSeek entrenar\u00e1 su modelo V4 por medio de 32.000 chips Ascend 910C.<\/p>\n

Meta AI est\u00e1 en modo p\u00e1nico<\/h5>\n

Antes de darse a conocer que DeepSeek emplea los chips Ascend 920C para inferencia, ya se daba a conocer que Meta AI estaba en p\u00e1nico. Y es que incluso trabajadores de Meta han relevado que la compa\u00f1\u00eda\u00a0est\u00e1 copiando todo lo que pueden de DeepSeek<\/strong>\u00a0al ser de c\u00f3digo abierto. Y es que se ha filtrado que su pr\u00f3ximo modelo de IA,\u00a0Meta Llama 4<\/strong>, es inferior a DeepSeek V3. Y es normal, la compa\u00f1\u00eda china ha conseguido todo esto\u00a0gastando menos de un 5% que su competencia<\/strong>.<\/p>\n

\u00abEmpez\u00f3 con DeepSeek V3, que dej\u00f3 a Llama 4 ya por detr\u00e1s en los benchmarks. Para colmo de males, la desconocida empresa china emple\u00f3 un presupuesto de formaci\u00f3n de 5,5 millones de d\u00f3lares. Los ingenieros se mueven fren\u00e9ticamente para diseccionar DeepSeek y copiar de \u00e9l todo lo que se pueda. Ni siquiera estoy exagerando.<\/p>\n

\u00abLa direcci\u00f3n est\u00e1 preocupada por justificar el enorme coste de GenAI org. C\u00f3mo se enfrentar\u00edan a la direcci\u00f3n cuando cada uno de los ‘l\u00edderes’ de GenAI org est\u00e1 ganando m\u00e1s de lo que cost\u00f3 entrenar a DeepSeek V3 por completo, y tenemos docenas de esos ‘l\u00edderes’… DeepSeek R1 hizo que las cosas dieran a\u00fan m\u00e1s miedo. No puedo revelar informaci\u00f3n confidencial, pero ser\u00e1 p\u00fablica pronto\u00bb.<\/p>\n

Fuente: elchapuzasinformatico.com<\/p><\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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