DeepSeek AI: ¿Menos Chips, Más Sostenibilidad?

Los volúmenes de emisiones de carbono de herramientas de IA han motivado una profunda inquietud. DeepSeek AI ha generado inevitablemente un gran revuelo en la industria, al declarar que sus modelos son más eficientes que los de otras compañías. Un estudio reciente de Greenly, una firma francesa de software de sostenibilidad, sirve ahora para verificar esa afirmación.

La investigación de Greenly demostró que los modelos de DeepSeek requerían menos tiempo de entrenamiento y menos chips Nvidia. Al entrenar los modelos V3 de DeepSeek y Llama 3.1 de Meta en los mismos escenarios, DeepSeek utilizó 2.78 millones de horas de Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU), en comparación con las 30.8 millones de horas de GPU utilizadas por el modelo de Meta. Debido a que el entrenamiento es el componente de mayor intensidad de emisiones de carbono en las operaciones de los modelos de IA, esta velocidad de entrenamiento acelerada confiere una indudable ventaja a DeepSeek en términos de eficiencia. Además, DeepSeek utilizó alrededor de 2,000 chips Nvidia, en comparación con los más de 16,000 del modelo de Meta y los más de 25,000 de ChatGPT. Los chips utilizados por DeepSeek también son menos “densos en energía” que los utilizados por ChatGPT.

El estudio de Greenly observó: “Debido a las sanciones implementadas por Estados Unidos que restringen el acceso de DeepSeek a los chips de IA más avanzados de Nvidia, la empresa se vio obligada a desarrollar estas tecnologías innovadoras. Esta restricción obligó a DeepSeek a diseñar modelos que maximicen la eficiencia, en lugar de depender de una potencia computacional masiva”.

Innovaciones Técnicas de DeepSeek: Modelos de Mezcla de Expertos

Los modelos de diseño de DeepSeek implican su diseño de mezcla de expertos, lo que permite a la herramienta delegar tareas de usuario a submodelos, “activando solo la potencia computacional requerida para una solicitud dada”. Este enfoque es análogo a un gran equipo en el que cada miembro es un especialista en su propio dominio. Cuando surge un nuevo problema, el jefe de equipo lo asigna al experto mejor posicionado para abordarlo en lugar de involucrar a todo el equipo.

Dentro de un modelo de mezcla de expertos de DeepSeek, un modelo de IA grande se descompone en submodelos más pequeños y especializados. Cada submodelo está entrenado para sobresalir en tipos específicos de tareas. Por ejemplo, un submodelo puede destacar en el procesamiento del lenguaje natural, mientras que otro puede ser competente en tareas de reconocimiento de imágenes.

Cuando un usuario realiza una solicitud a DeepSeek AI, el sistema analiza la solicitud y determina qué submodelo es ideal para manejarla. Luego, el sistema enruta la solicitud al submodelo apropiado, que la procesa y devuelve los resultados.

Este enfoque ofrece varias ventajas:

• Mayor Eficiencia: Los modelos de mezcla de expertos pueden mejorar significativamente la eficiencia al activar solo la potencia computacional requerida para una solicitud dada. Esto se traduce en un ahorro significativo de recursos computacionales en comparación con los modelos de IA tradicionales que requieren la activación de todo el modelo.
• Mayor Precisión: Los modelos de mezcla de expertos pueden mejorar la precisión al delegar tareas al submodelo mejor preparado para gestionarlas. Cada submodelo está especialmente entrenado para sobresalir en su dominio respectivo, lo que les permite producir resultados más precisos.
• Mayor Escalabilidad: Los modelos de mezcla de expertos son más fáciles de escalar porque se pueden agregar nuevos submodelos según sea necesario para manejar nuevas tareas. Esto permite que el sistema se adapte a las necesidades en evolución.

La Relación de DeepSeek con los Centros de Datos: Un Factor Clave en la Sostenibilidad

El estudio de Greenly también observó que la relación de DeepSeek con los centros de datos (o la posible falta de ella) también ayuda a promover su sostenibilidad. Dado que DeepSeek es un modelo de peso abierto, o uno que está disponible públicamente, Greenly señaló que se puede ejecutar en un dispositivo físico en lugar de solo en la nube o a través de un centro de datos. Al reducir la dependencia de los centros de datos, DeepSeek puede reducir a su vez el consumo de energía de estas instalaciones, cuyo consumo se prevé que se duplique en cinco años.

Los centros de datos son edificios extensos que albergan un gran número de servidores informáticos y otros equipos. Estos servidores se utilizan para almacenar, procesar y distribuir datos. Los centros de datos necesitan enormes cantidades de energía para funcionar porque los servidores producen un calor significativo que debe disiparse mediante sistemas de refrigeración.

Al reducir la demanda de centros de datos, DeepSeek puede contribuir a reducir las emisiones de carbono y el consumo de energía global. Esto es esencial para abordar el cambio climático.

La Paradoja de Jevons: Riesgos Potenciales Derivados de las Mejoras en la Eficiencia

Sin embargo, el estudio de Greenly también advirtió que “estas ganancias podrían ser fácilmente fugaces”, atribuyéndolo a la paradoja de Jevons, a saber, que cuanto más eficiente es algo, más ampliamente se utilizará, lo que generará más emisiones.

La paradoja de Jevons fue propuesta por el economista inglés William Stanley Jevons en el siglo XIX. Jevons observó que a medida que la eficiencia de quemar carbón mejoraba, el uso del carbón no disminuía, sino que aumentaba. Argumentó que esto se debía a que las mejoras en la eficiencia reducían el precio del carbón, lo que estimulaba una mayor demanda.

En el contexto de la IA, la paradoja de Jevons implica que incluso si la eficiencia de los modelos de IA como DeepSeek mejora, las emisiones totales de carbono aún podrían aumentar debido a la generalización de la aplicación de la IA. Por ejemplo, si la IA se vuelve más eficiente, las empresas pueden estar más inclinadas a utilizarla para automatizar más tareas, lo que lleva a un incremento exponencial en el uso de la IA. Este crecimiento podría compensar los beneficios derivados de las mejoras en la eficiencia e incluso provocar un aumento en las emisiones de carbono.

Despliegue Responsable de la IA: Garantizar la Sostenibilidad es Clave

Para evitar la paradoja de Jevons, el estudio de Greenly enfatizó la importancia del “despliegue responsable”. Esto significa que las empresas y los individuos deben tomar medidas para reducir su huella de carbono cuando utilicen la IA. Estas son algunas medidas que se pueden tomar:

• Utilizar Modelos de IA Eficientes: La selección de modelos de IA eficientes como DeepSeek puede reducir el consumo de energía y las emisiones de carbono.
• Optimizar el Uso de los Modelos de IA: Asegúrese de que los modelos de IA solo se ejecuten cuando sea necesario y evite el uso excesivo.
• Utilizar Energías Renovables: El uso de energías renovables para alimentar centros de datos y equipos físicos puede reducir las emisiones de carbono.
• Apoyar el Desarrollo Sostenible de la IA: Apoyar a las empresas y organizaciones que se dedican a desarrollar y desplegar tecnologías de IA sostenibles.

Al tomar estas medidas, podemos asegurarnos de que los beneficios de la IA no se produzcan a expensas del medio ambiente.

La Estrategia de Código Abierto de DeepSeek AI: Acelerar la Innovación y el Desarrollo Sostenible

La decisión de DeepSeek AI de liberar el código fuente de algunos de sus modelos no solo acelera la innovación en la tecnología de la IA, sino que también promueve hasta cierto punto el desarrollo sostenible de la IA. El código abierto significa que cualquier persona puede acceder, utilizar, modificar y distribuir el código del modelo de DeepSeek AI. Esta apertura trae consigo las siguientes ventajas:

• Aceleración de la Innovación: Al ser de código abierto, DeepSeek AI puede atraer a más desarrolladores para que participen en la mejora y optimización de los modelos. Desarrolladores de todo el mundo pueden trabajar juntos para detectar defectos en los modelos y proponer nuevas soluciones. Este patrón de colaboración abierta puede acelerar la innovación tecnológica de la IA y impulsar su aplicación en diversos campos.
• Reducción de los Costos de Desarrollo: Para otras empresas e instituciones de investigación, el uso de los modelos de código abierto de DeepSeek AI puede reducir significativamente los costos de desarrollo de la IA. No necesitan construir sus propios modelos desde cero, sino que pueden modificar y personalizar directamente los modelos de DeepSeek AI, ahorrando así mucho tiempo y recursos.
• Mayor Accesibilidad a los Modelos: El código abierto permite que más personas accedan y utilicen los modelos de DeepSeek AI. Esto ayuda a promover la popularización de la tecnología de la IA, permitiendo que más personas se beneficien de ella.
• Promoción del Desarrollo Sostenible: Al ser de código abierto, más desarrolladores pueden comprender los esfuerzos de DeepSeek AI para mejorar la eficiencia de los modelos. Esto ayuda a promover el concepto de desarrollo sostenible de la IA, alentando a más desarrolladores a prestar atención al impacto ambiental de la IA y a desarrollar modelos de IA más eficientes y respetuosos con el medio ambiente.

Sin embargo, el código abierto también presenta algunos desafíos. Por ejemplo, la seguridad de los modelos de código abierto es un problema importante. Si hay vulnerabilidades en el modelo, los atacantes maliciosos pueden explotarlos. Además, la protección de la propiedad intelectual de los modelos de código abierto también es un problema que debe abordarse.

A pesar de algunos desafíos, la estrategia de código abierto de DeepSeek AI es en general beneficiosa. Acelera la innovación tecnológica de la IA, reduce los costos de desarrollo de la IA, aumenta la accesibilidad a los modelos y promueve el desarrollo sostenible de la IA.

El Potencial de Aplicación DeepSeek AI en Diferentes Industrias

La eficiencia y sostenibilidad de DeepSeek AI le confieren un amplio potencial de aplicación en diversos sectores. Estos son algunos de los dominios en los que DeepSeek AI puede desempeñar un papel importante:

• Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL): DeepSeek AI puede utilizarse para construir modelos de PNL más eficientes y precisos, lo que mejoraría aplicaciones como la traducción automática, el resumen de textos y el análisis de sentimiento.
• Visión Artificial: DeepSeek AI puede utilizarse para construir modelos de visión artificial más eficientes y precisos, lo que mejoraría aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos y el análisis de vídeo.
• Sistemas de Recomendación: DeepSeek AI puede utilizarse para construir sistemas de recomendación más eficientes y personalizados, lo que mejoraría la experiencia del usuario y los beneficios comerciales.
• Atención Médica: DeepSeek AI puede utilizarse para ayudar al diagnóstico, el descubrimiento de fármacos y el tratamiento personalizado, mejorando así la eficiencia de la atención médica y los resultados de los pacientes.
• Servicios Financieros: DeepSeek AI puede utilizarse para la evaluación de riesgos, la detección de fraudes y el comercio cuantitativo, mejorando así la eficiencia y la seguridad de los servicios financieros.
• Fabricación: DeepSeek AI puede utilizarse para la optimización de los procesos de producción, el control de calidad y la predicción de fallos, mejorando así la eficiencia de la producción y reduciendo los costes de producción.

Tendencias Futuras en el Desarrollo de la IA: Eficiencia, Sostenibilidad y Despliegue Responsable

El caso de DeepSeek AI demuestra que el futuro desarrollo de la IA dará cada vez más importancia a la eficiencia, la sostenibilidad y el despliegue responsable. A medida que la tecnología de la IA sigue avanzando, debemos prestar más atención al impacto de la IA en el medio ambiente y la sociedad, y tomar medidas para garantizar que los beneficios de la IA se aprovechen al máximo, minimizando al mismo tiempo sus efectos negativos.

Estas son algunas tendencias futuras en el desarrollo de la IA:

• Compresión y Optimización de Modelos: Los investigadores seguirán explorando nuevos métodos para comprimir y optimizar los modelos de IA, reduciendo así los requisitos de computación y el consumo de energía de los modelos.
• Computación en el Edge: El despliegue de modelos de IA en dispositivos en el edge (como teléfonos inteligentes, sensores, etc.) puede reducir la dependencia de los centros de datos, reduciendo así el consumo de energía y la latencia.
• IA Verde: Cada vez más investigadores se centrarán en el desarrollo de la IA verde, es decir, el desarrollo de tecnologías de IA más respetuosas con el medio ambiente y sostenibles.
• Ética y Seguridad de la IA: Los problemas éticos y de seguridad de la IA recibirán cada vez más atención. Necesitamos desarrollar políticas y normas apropiadas para garantizar que la IA sea segura, fiable y justa.

La exploración de DeepSeek AI nos proporciona un buen ejemplo de cómo podemos mejorar la eficiencia de la IA al tiempo que prestamos atención al desarrollo sostenible de la IA. En el futuro, esperamos ver más empresas innovadoras como DeepSeek AI que contribuyan a la construcción de un ecosistema de IA más ecológico y sostenible.