El próximo modelo de IA de DeepSeek supuestamente construido con hardware Blackwell de Nvidia prohibido
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Funcionarios de EE. UU. afirman que DeepSeek entrenó su próximo modelo de IA en chips restringidos Nvidia Blackwell, cuya exportación a China está prohibida.
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Se cree que los chips están agrupados en Mongolia Interior, y los funcionarios señalan que las normas de exportación bloquean claramente los envíos de Blackwell.
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El asunto ha dividido a Washington: algunos argumentan que las ventas limitadas de chips reducen la presión sobre Huawei, mientras que otros advierten sobre riesgos militares.
DeepSeek planea lanzar un nuevo modelo de IA tan pronto como la próxima semana, y los funcionarios de EE. UU. dicen que fue entrenado con los chips Blackwell más avanzados de Nvidia.
Un alto funcionario de la administración de Donald Trump supuestamente dijo el lunes que esto podría violar las actuales leyes de control de exportación de EE. UU. Esas reglas bloquean la venta de procesadores Blackwell a China.
El funcionario dijo: «no estamos enviando Blackwells a China». No explicó cómo el gobierno obtuvo la información ni cómo DeepSeek obtuvo los chips.
Funcionarios de EE. UU. creen que DeepSeek podría eliminar las marcas técnicas que podrían mostrar que los chips provienen de Estados Unidos. El mismo funcionario dijo que las unidades Blackwell probablemente están agrupadas en un centro de datos de DeepSeek en Mongolia Interior. Esa región es una zona autónoma en el norte de China conocida por sus grandes proyectos energéticos y granjas de servidores.
Si EE. UU. confirma que DeepSeek accedió a estos chips, podría profundizar la tensión política en Washington sobre hasta dónde deben llegar los límites de exportación.
Los funcionarios discrepan sobre las ventas de chips y las normas de seguridad
La embajada china en Washington rechazó la acusación. En un comunicado, dijo que China se opone a «trazar líneas ideológicas, estirar en exceso el concepto de seguridad nacional, uso expansivo de controles de exportación y politizar asuntos económicos, comerciales y tecnológicos.»
El martes, la portavoz del Ministerio de Asuntos Exteriores, Mao Ning, dijo a los periodistas que no estaba al tanto del caso específico. Añadió que China ya había dejado clara su posición sobre las restricciones de chips de EE. UU.
Los controles de exportación dependen del Departamento de Comercio de EE. UU. Los envíos de Blackwell a China están actualmente prohibidos.
En agosto, Donald Trump señaló que Nvidia podría vender una versión reducida de Blackwell a compradores chinos. Más tarde cambió de dirección y dijo que los mejores chips de la empresa deberían permanecer dentro de Estados Unidos.
En diciembre, permitió que las empresas chinas compraran el segundo chip más avanzado de Nvidia, el H200. Esa decisión drew sharp criticism from lawmakers who take a hard line on China. Shipments of H200 chips are still paused because of approval guardrails.
El zar de IA de la Casa Blanca, David Sacks, y el CEO de Nvidia, Jensen Huang, argumentan que permitir ventas limitadas podría ralentizar el ascenso de rivales chinos como Huawei. Algunos legisladores no están de acuerdo. Temen que los chips avanzados puedan apoyar sistemas militares y debilitar el dominio de EE. UU. en la inteligencia artificial.
El funcionario también dijo que el nuevo modelo de DeepSeek probablemente utilizó «destilación» de los principales sistemas de IA de EE. UU. construidos por Anthropic, Google, OpenAI y xAI.
La destilación significa que un modelo más fuerte revisa y califica las respuestas de uno más nuevo. El sistema más pequeño luego aprende de esos resultados. OpenAI y Anthropic han planteado preocupaciones similares antes sobre el uso de este método por parte de desarrolladores chinos.
DeepSeek, con sede en Hangzhou, llamó la atención global a principios del año pasado cuando lanzó modelos que rivalizaban con los principales sistemas de EE. UU. Ese lanzamiento generó alarmas en Washington sobre China cerrando la brecha de IA a pesar de las barradas comerciales.
Los inversores vigilan los resultados de Nvidia y los datos de gasto en IA
Todo esto se desarrolla días antes de que Nvidia informe sus resultados del cuarto trimestre el 25 de febrero. El trimestre pasado, los ingresos superaron las guías en casi 3 mil millones de dólares y mostraron un crecimiento secuencial de 10 mil millones de dólares.
A pesar de esas cifras, la acción cayó de $186,52 el día de los resultados a $180,64 en la siguiente sesión. Las acciones habían alcanzado previamente un máximo de $207,04 el 29 de octubre. Más tarde cayeron y cerraron en $171,88 el 5 de febrero después de una recuperación parcial.
El analista de Morgan Stanley, Joseph Moore, espera resultados fuertes en el Q4. Joseph dijo que ve al menos 2 mil millones de dólares por encima de la guía actual de ingresos de 64 mil millones de dólares.
El consenso se sitúa cerca de los 72 mil millones de dólares. Dijo que el despliegue del chip Vera Rubin debería mantenerse en el calendario. También señaló que la demanda de cómputo de IA sigue siendo fuerte en las cadenas de suministro de DRAM, NAND, HDD, óptica, CPU y fuentes de alimentación.
El analista de Bank of America, Vivek Arya, actualizó su perspectiva antes de los resultados. Vivek dijo que el gasto en capital en la nube podría alcanzar los 748 mil millones de dólares en 2026 y 869 mil millones de dólares en 2027.
Eso representa un crecimiento del 56 % y 16 % interanual. Espera que el mercado de sistemas de centros de datos se expanda un 64 % en 2026, mientras que los sistemas de IA podrían crecer cerca del 100 % debido a nuevos despliegues de aceleradores.
Incluso sin Google, que utiliza sus propios TPUs, el gasto en capital en la nube de 2026 podría aumentar aproximadamente un 45 % hasta los 180 mil millones de dólares. Se espera que los proveedores trasladen a los clientes los mayores costos de HBM y DDR para mantener los márgenes a medida que aumenten las ventas de sistemas.
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Jai Hamid
Jai Hamid ha estado cubriendo criptomonedas, mercados bursátiles, tecnología, la economía global y los eventos geopolíticos que afectan a los mercados durante los últimos 6 años. Ha trabajado con publicaciones centradas en blockchain, incluidas AMB Crypto, Coin Edition y CryptoTale, en análisis de mercado, grandes empresas, regulación y tendencias macroeconómicas. Se graduó en la London School of Journalism y ha compartido tres veces sus conocimientos sobre el mercado de criptomonedas en una de las principales cadenas de televisión de África.
