DeepSeek cambia la narrativa
Los mercados financieros son el sistema de incentivos más amplio y complejo que la humanidad haya diseñado. A veces brutalmente eficiente, otras brutalmente disfuncional y, casi siempre, una mezcla de ambas cosas. Desde que OpenAI lanzó la primera versión de ChatGPT el 30 de noviembre de 2022, y el mundo entero vio cómo una máquina parecía pensar (aunque en realidad solo busca y redacta), el relato financiero se ha escrito en una sola clave: la inteligencia artificial. La nueva tierra prometida de las finanzas, la tecnología que (supuestamente) cambiaría el mundo, como en su día lo hicieron la máquina de vapor, internet o la informática. ¿Quién querría quedarse fuera?
La fiebre de los mercados no tardó en encenderse. Los inversores estaban dispuestos a pagar cualquier precio con tal de no quedarse al margen, lo que llevó a las grandes tecnológicas —con sus arcas rebosantes— a lanzarse a una carrera armamentística frenética. Necesitaban entrenar modelos de lenguaje cada vez más avanzados y, para ello, requerían más datos, más capacidad de procesamiento y mucho más almacenamiento. En este contexto, la inteligencia artificial se convirtió en una cuestión de escala: quien más invierte, mejor posicionado está. El rendimiento llegaría después y, como dicta la experiencia reciente, el ganador se lo lleva todo. Así ocurrió con los motores de búsqueda (Google), los sistemas operativos (Microsoft), las redes sociales (Meta), el comercio online (Amazon) o los dispositivos tecnológicos de alta gama (Apple). Incluso, por ahora, con los vehículos eléctricos premium (Tesla). Las «siete magníficas» son, en realidad, siete monopolios o cuasimonopolios.
El primer gran triunfador de esta fiebre ha sido Nvidia, la versión tecnológica de los vendedores de picos y palas en la fiebre del oro. Pasó de ingresar 16.000 millones en 2021 a proyectar ingresos de 200.000 millones en 2026, gracias a sus chips basados en procesadores gráficos, esenciales para que Google, Meta, Amazon y compañía busquen ventajas marginales en el entrenamiento de sus modelos. Y con márgenes de beneficio dignos de un monopolio, en torno al 50%. Aunque ya había voces que advertían sobre los rendimientos decrecientes de los modelos de lenguaje más avanzados, la rueda del mercado seguía girando sin freno. La semana pasada, Meta presumió de sus 65.000 millones de dólares en inversiones en IA.
Pero el modelo de DeepSeek ha irrumpido con una propuesta diferente. Se ha desarrollado, supuestamente, con menos de seis (una cifra no verificada), es de código abierto, accesible al público y, además, explica sus razonamientos. Una enmienda a la narrativa dominante en Silicon Valley y Wall Street. Porque, aunque en los mercados los números importan, a veces el relato pesa aún más. Hoy, varias certezas están en entredicho: ¿son realmente necesarias inversiones tan cuantiosas en infraestructura? ¿Son rentables? ¿Está el mercado dispuesto a pagar múltiplos estratosféricos por una ventaja competitiva que quizá no sea tan exclusiva?
La subida meteórica de Nvidia, que la ha llevado a superar los tres billones de dólares en capitalización bursátil, ha creado un ecosistema financiero en torno a este dinero aparentemente fácil: opciones sobre acciones (incluidas las de vencimiento a un día, que se asemejan más a una apuesta deportiva), fondos cotizados apalancados (y bajistas), la entrada masiva de hedge funds y, como toque folclórico, fiestas en las presentaciones de resultados. El eco de burbujas pasadas es inconfundible, aunque la IA —como internet o tantas otras tecnologías— haya llegado para quedarse. Lo que ha cambiado es que jugar esta carta en los mercados ya no es tan sencillo, y los inversores comienzan a ajustar el sobreprecio que están dispuestos a pagar por las acciones.
Esa es la primera y más clara implicación. Pero hay otras más difíciles de medir: el impacto de posibles pérdidas en un sistema financiero altamente apalancado, el hecho de que EE.UU. ya no es el líder absoluto en inteligencia artificial o si los modelos más económicos pueden realmente democratizar esta tecnología. Preguntas abiertas que aún requieren respuestas.
