Liang Wenfeng, fundador y CEO de DeepSeek, ha detallado en una reunión con inversores filtrada por Tencent Tech cuál es la principal brecha entre las grandes tecnológicas chinas de inteligencia artificial y sus rivales estadounidenses: la capacidad de cómputo. Según sus cifras, entrenar un modelo de 800.000 millones de parámetros activos exigiría 50.000 tarjetas Nvidia GB300 o 200.000 chips Huawei 950, lo que sitúa la relación de rendimiento en aproximadamente 4 a 1 a favor de Nvidia.
Liang descarta que el talento sea el factor limitante y defiende que el cuello de botella está en los recursos. Aún así, considera que la diferencia se irá reduciendo a medida que Huawei presente nuevas soluciones y sostiene que el supernodo 950 de la compañía china puede igualar en rendimiento y precio a los sistemas GB200 y GB300 de Nvidia, mientras el ecosistema CUDA pierde terreno en China.
En paralelo, la Administración estadounidense ha acusado a la startup Moonshot AI de haber adquirido servidores con chips Nvidia restringidos, supuestamente en Tailandia, para entrenar su modelo Kimi K3, y de haber destilado el modelo Fable de Anthropic. Mientras DeepSeek mantiene precios bajos con el objetivo declarado de maximizar la probabilidad de alcanzar la inteligencia artificial general (AGI), Washington continúa apretando las restricciones de exportación de hardware avanzado, incluidas las máquinas de litografía de ASML.