US stocks dropped sharply after a surprise advancement from a Chinese artificial intelligence company, DeepSeek, threatened the aura of invincibility surrounding America’s technology industry.
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00:00El mercado comercial se abrió hace pocos minutos, y no está bien, está bajando mucho, especialmente el Nasdaq tecnológico.
00:08Matt Egan está aquí para explicar lo que estamos viendo y por qué, Matt.
00:12Sí, John, hemos tenido un poco de un salto tecnológico esta mañana,
00:15y se está causando por desarrollos de la Tierra destruyendo el espacio artificial.
00:19Así que veámoslo. Vemos que el Dow está bajando más de 140 puntos ahora mismo.
00:24El S&P está bajando solidamente, pero la acción real está aquí en el Nasdaq, 600 puntos bajos,
00:29y el S&P está en un 3% en el marco de uno de sus peores días en los últimos dos años.
00:34Y aquí es por qué. Hay una empresa chinoa que pocos han oído hablar de hasta los últimos días,
00:40y se ha convertido en un jugador real en la carrera de las armas artificiales.
00:45Se llama DeepSeek, y los inversores, y supongo que los oficiales de Washington,
00:50están asombrados al saber que el modelo de DeepSeek, el modelo artificial,
00:54es una tecnología que puede ser competitiva con OpenAI, y Google, y XAI,
00:59y todos estos jugadores más establecidos.
01:01Solo ha estado por un rato, pero DeepSeek ya ha vuelto a la cima de la tienda de aplicaciones de Apple
01:08como la aplicación más descargada, pasando por el chat GPT, lo cual es bastante asombrante.
01:13Mira eso, número uno, inversor veterano, billonario, Marc Andreessen,
01:18es un legendario inversor tecnológico.
01:20Dijo que DeepSeek es uno de los desastres más impresionantes y impresionantes que ha visto.
01:28Ahora, la cosa más asombrante aquí no es necesariamente que China haya desarrollado una buena aplicación artificial.
01:34Es lo caro que es.
01:37DeepSeek dice que su modelo artificial solo costó 5.6 millones de dólares.
01:44Ahora, no sabemos eso, pero si eso es cierto, es bastante asombrante.
01:48Anthropic, una de las empresas artificiales principales,
01:50ha dicho que costó alrededor de 100 millones a 1 billón de dólares para desarrollar un modelo artificial.
01:56Sabemos que Mark Zuckerberg, el CEO de Meta, dice que su empresa planea gastar 65 billones de dólares en artificial.
02:03Así que John, mira, esto es todo realmente cuestionado.
02:06La base aquí de la explosión artificial, que es que requiere mucho gasto,
02:11es que los EE.UU. se escapan de la carrera de las armas artificiales,
02:14y también cuestionan algunos de los grandes positivos que han empujado a los mercados a altos números.
02:20Mucha gente ha puesto mucho dinero en la artificial,
02:23y ahora están preguntando si ese dinero es necesario de la manera que algunas de estas empresas americanas lo han dicho.
02:28Exactamente.
02:29No sabemos si las acusaciones que se han hecho por estas empresas chinas...
02:32Sí, esto está moviendo tan rápido, es asombrante.
02:33Bien, vamos a seguir arriba de esto, como dijimos, grandes caídas, especialmente en el Nasdaq.
02:38Hablando mucho más de DeepSeek,
02:40es una de estas grandes acciones que ha cambiado realmente el juego, parece que, en solo unos días.
02:47Sin preguntas, una gran firma china desconocida y desconocida,
02:52golpeando el mercado estadounidense.
02:54Shelly Palmer es el CEO del Grupo Palmer y profesor de medios avanzados.
02:58Me acompaña ahora desde Nueva York.
03:00Shelly, es un placer conocerte con nosotros.
03:02Es un placer estar aquí.
03:03Parece que hay un poco de un golpe en el espacio artificial.
03:06Cuéntame sobre DeepSeek, qué sabes de él.
03:08Es una firma de un año.
03:11Mucha gente lo está descargando.
03:13La pregunta es, ¿está tomando en cuenta a los grandes en Estados Unidos?
03:17DeepSeek es una firma fuera de China.
03:22Es una firma, como dijiste, de un año.
03:24Tienen un modelo llamado DeepSeek V3.
03:27En el último poco, lanzaron R1, que es un motor de retención.
03:33Es abierta en una licencia de MIT.
03:36Puedes descargarla.
03:37La magia aquí es que, en lugar de tomar meses para entrenarse
03:41y cientos de millones de dólares,
03:43tomó menos de dos meses para entrenarse
03:45y costó, según la firma, menos de 6 millones de dólares para entrenarse.
03:49Cuando lo descargas, puedes post-entrenarlo.
03:52Los modelos de transformador pre-entrenado
03:54necesitan ser post-entrenados para ser valiosos.
03:56Y el costo de computación es una fracción.
03:59Es una fracción de un poco de lo que cuesta usar los modelos de lenguaje grande
04:04de los grandes modeladores hiperescaladores
04:06y modeladores de modelos fundacionales como OpenAI o Anthropic
04:10o cualquiera de los otros modeladores de modelos fundacionales grandes.
04:14Así que estos gastos, junto con el peso básico del modelo,
04:21significa que puedes descargarlo y usarlo en un computador,
04:24ha enviado un tipo de sonido a través de los espinas.
04:27Lo que realmente significa es que hay un futuro posible
04:31en el que la eficiencia algorítmica derrota a la computación bruta.
04:36Y toda la industria de la Inteligencia Artificial en Estados Unidos y alrededor del mundo
04:39ha estado pensando en computación a nivel alto
04:42y centros de datos grandes y mucho uso de energía y chips.
04:46Y ahora piensan que tal vez no.
04:51Es una buena pregunta en términos de los números,
04:54por ejemplo, DeepSeek dice que gastó solo 5,6 millones de dólares en este nuevo modelo de Inteligencia Artificial.
05:00Meta dijo que gastó más de 65 millones de dólares.
05:03¿Por qué DeepSeek fue capaz de romper este código y hacerlo tan eficazmente
05:08y los grandes en Estados Unidos no pudieron hacerlo?
05:13Primero, es difícil especular, pero digamos lo siguiente.
05:16Hay un cliché que creo que es un cliché por una razón.
05:19Hay más estudiantes de honor en China que hay estudiantes en Estados Unidos.
05:23Estás hablando de un fondo muy profundo de gente muy inteligente.
05:26Esa es la primera cosa.
05:27Dos, han sido restringidos de obtener todos los herramientas que necesitan del occidente,
05:32incluyendo específicamente el tipo de chips que harían la computación que necesitan para hacer la computación avanzada.
05:37Esta es una solución matemática para un problema de hardware.
05:42Se llama eficiencia algorítmica.
05:44En realidad han escrito código que es más eficiente
05:46que el código que se usa generalmente en el espacio a lo largo del mundo.
05:50¿Cómo lo hicieron?
05:52Es un fondo abierto.
05:54Puedes ver su investigación.
05:55Han sido muy buenos y transparentes en publicar su investigación.
05:58No han mostrado exactamente la salsa secreta,
06:00pero es algo que podrán replicarse.
06:03Y por cierto, los mercados están reaccionando en un desastre
06:06y la mayoría de la gente no entiende nada de lo que les voy a decir.
06:10Ninguno en Estados Unidos, ningún americano,
06:13ninguna empresa en el mundo, para ser justos,
06:16va a caer y morir porque un par de ingenieros
06:19han encontrado un mejor algoritmo.
06:21La matemática es la matemática y la ingeniería es la ingeniería.
06:24Estas aproximaciones de eficiencia algorítmica
06:28serán descubiertas a lo largo del mundo.
06:30Ahora, ¿qué significa esto para los precios de las tarjetas de Nvidia?
06:32¿Qué significa esto para las plantas de energía nucleares para los centros de datos?
06:35¿Qué significa esto para los centros de datos futuros?
06:37El juicio todavía está abierto.
06:39Por cierto, nadie ha replicado esto.
06:41Por lo que sabemos, este es el momento Sputnik
06:44o este es el puente de Cyber Pearl
06:46en el que falsificaron todo esto
06:49y realmente no se hizo para 5,5 millones de dólares en dos meses.
06:52No lo sabemos.
06:53Mi pregunta es que se hizo para 5 o 6 millones de dólares
06:57y se hizo en dos meses.
06:58Ese es mi pregunta.
06:59Y todos tendremos que levantarnos al desafío.
07:01Y por cierto, estoy seguro de que todos lo harán.
07:06Esto es lo que estábamos hablando.
07:07Hablábamos de la carrera, la carrera de la inteligencia.
07:09Y creo que esto es bastante indicativo
07:11de la carrera que realmente ha comenzado.
07:14Como dices, puedes romper este código.
07:16Si es una solución matemática,
07:18entonces tienes gente que puede trabajar en ella.
07:20Pero tocaste algo en términos del hardware,
07:23de las GPUs, de la NVIDIA, etc.
07:25Y incluso de lo que significa el consumo de electricidad
07:28para los centros de datos.
07:29Si lo que estamos escuchando de DeepSeek
07:31es, de hecho, olfactual,
07:33¿qué significa eso?
07:34¿Esto cambia completamente la calculación para la inteligencia?
07:37En este momento, es mucho menos caro
07:41y más barato ejecutar DeepSeek R1 localmente
07:44o incluso en la nube
07:47que ejecutar cualquiera de los otros modelos.
07:49Así que la pregunta no es si esto es mejor o peor.
07:52La pregunta es si avanzando,
07:54¿la eficiencia algorítmica,
07:56esta habilidad de ejecutar modelos más pequeños
07:59más eficientemente,
08:00va a ser una mejor carrera
08:02que los modelos de computación masivo de Brute Force
08:05que hemos usado hasta ahora
08:07en OpenAI y Anthropic
08:09y en Google Gemini
08:11y en Metas Llama?
08:13No sabemos la respuesta a eso.
08:15En este momento, se refiere a dos futuras.
08:17Una futura es la eficiencia algorítmica.
08:20La otra es la computación de Brute Force.
08:22No hay nadie en el mundo
08:23que pueda responder a esta pregunta ahora mismo.
08:24Todo es especulación.
08:25El tiempo dirá.
08:26Y como has dicho,
08:27son días muy tempranos,
08:29que son como el comienzo de la carrera.
08:31Estamos a poco lejos del final de esta carrera.
08:33Nunca hemos visto nada venir tan rápido.
08:35Nunca hemos visto un mejoramiento exponencial
08:38que nos ha hecho llegar a este ritmo.
08:40Así que está acelerando
08:42y todos vamos a aprender juntos.
08:44Así es como va a ir.
08:45Y los mercados van a seguir adelante
08:47porque los mercados hacen eso.