

El CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, ha señalado que aunque DeepSeek es “un trabajo impresionante” y probablemente el mejor proyecto de IA desarrollado en China, “no ha aportado ningún avance científico real”, sino que ha utilizado técnicas conocidas, muchas de ellas inventadas por Google en DeepMind.
El asistente de IA DeepSeek, desarrollado por la tecnológica china con el mismo nombre, tuvo una gran repercusión a finales del pasado mes de enero, cuando lanzó su asistente de IA gratuito, que ocupó la primera posición en las tiendas de aplicaciones, y generó un gran impacto en la industria con su modelo de razonamiento R1.
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Entre otras cuestiones, DeepSeek llamó la atención, especialmente, por su capacidad para ofrecer una alta potencia de IA y resultados a la altura de los modelos más avanzados del sector actualmente, de una forma más asequible. Esto se debe a que ofrece acceso a todas sus funciones de forma gratuita para los usuarios, y sus modelos han sido entrenados con una inversión económica mucho menor, concretamente de menos de 6 millones de dólares, utilizando chips más económicos.
Esto generó respuestas positivas de compañías relevantes del sector como Nvidia y OpenAI, quienes pusieron en valor el avance de IA que ofrecen las innovaciones de DeepSeek, subrayando sus capacidades y sus modelos de razonamiento.

Ahora, el director ejecutivo del departamento de IA de Google, Demis Hassabis, ha compartido sus valoraciones respecto a DeepSeek, detallando que, aunque “probablemente” sea el mejor proyecto de IA desarrollado en China, “no ha aportado ningún avance científico real”, ya que “muchas de las técnicas” utilizadas se inventaron en Google y DeepMind.
Así se ha pronunciado el CEO de Google DeepMind en el marco del Artificial Intelligence Action Summit, celebrado en París (Francia), según han recogido medios como Bloomberg y Business Insiders, donde ha puntualizado que “a pesar de toda la exageración que ha habido” entorno a DeepSeek, la compañía ha utilizado técnicas ya conocidas para desarrollar sus modelos.
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En este sentido Hassabis ha puesto como ejemplo tecnologías como el sistema de aprendizaje desarrollado por DeepMid, Alpha Zero. “No vemos ninguna nueva tecnología milagrosa”, DeepSeek “no es un caso atípico en la curva de eficiencia”, ha sentenciado al respecto.
Asimismo, el directivo ha puesto en duda la capacidad de la tecnológica china para entrenar sus modelos con una inversión económica reducida, manifestando que se trata de una idea “exagerada y un poco engañosa”.
Según ha explicado, en declaraciones a Bloomberg, parece que la tecnológica china solo ha informado “del costo de la ronda de capacitación final”, lo que equivale a “una fracción del coste total”.
Siguiendo esta línea, el CEO de DeepMind también ha asegurado que Gemini es más eficiente que DeepSeek “en términos de su entrenamiento para el rendimiento o costo para el rendimiento”.
Por otra parte, se ha de tener en cuenta que el propio OpenAI compartió recientemente que había encontrado evidencias de que la tecnológica china utilizó sus modelos de IA para entrenar el modelo de código abierto de DeepSeek mediante la técnica de destilación, lo que podría incurrir en problemas de propiedad intelectual.
Estas acusaciones también están siendo investigadas por Microsoft. Al respecto, Hassabis ha comentado que parece que DeepSeek se ha basado “en algunos modelos occidentales para destilar”.
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