Dylan Patel advierte sobre el triunfo de China sobre EE.UU. con la IA: "El problema es que estamos muy descentralizados, pero ellos no"

Dylan Patel acudió el pasado 13 de marzo al podcast 'Memos to the President', donde se abordan temas relacionados con la seguridad nacional, la competencia tecnológica y la política exterior, entre otras cosas. En este episodio, el analista y experto en semiconductores de SemiAnalysis lanzó una dura advertencia sobre los riesgos que enfrenta Estados Unidos en la carrera global por el liderazgo en IA.

Bajo su punto de vista, la descentralización del ecosistema tecnológico de EE.UU., con múltiples empresas trabajando de manera independiente y compitiendo entre sí, limita su capacidad para coordinar recursos a gran escala. Mientras tanto, China utiliza un modelo centralizado en el que el gobierno coordina directamente los esfuerzos tecnológicos, movilizando recursos estatales y privados hacia objetivos estratégicos comunes.

Dylan Patel, convencido de que China está utilizando el código abierto como herramienta geopolítica

Esta diferencia crea una ventaja estructural para China que podría inclinar la competencia global en IA a su favor, ya que parecen tener la capacidad de superar barreras logísticas y escalar proyectos más rápidamente. En cambio, el modelo de Estados Unidos genera innovación acelerada, pero dispersa, y según Patel esta fragmentación en su ecosistema tecnológico limita la capacidad de crear centros de computación masivos y unificados.

"Mientras Google y Microsoft desarrollan supercomputadoras de 100.000 GPUs cada una, China podría concentrar más de 600.000 chips Ascend 910B en un solo centro si priorizara la centralización"

El analista destacó el caso de DeepSeek como ejemplo de esta nueva aproximación china. Esta empresa, que hasta hace nada era casi una completa desconocida, ha desarrollado modelos de IA que compiten directamente con OpenAI y Google, entre otros gigantes estadounidenses. De hecho, Patel considera que DeepSeek ha marcado un punto de inflexión en la carrera tecnológica, demostrando que China está alcanzando un "nivel altísimo en inteligencia artificial".

No obstante, cuestiona las cifras proporcionadas por DeepSeek sobre sus costes de entrenamiento. Mientras el gigante chino afirma haber utilizado 2.048 chips H800 de NVIDIA con una inversión de 5,6 millones de dólares, el informe elaborado por SemiAnalysis, donde participa Patel, sostiene que la infraestructura real empleada podría incluir aproximadamente 50.000 GPU de NVIDIA.

"La generosidad rara vez carece de estrategia", señaló Dylan Patel durante el podcast, explicando cómo China está utilizando el enfoque de código abierto como herramienta geopolítica para fortalecer su posición global en inteligencia artificial. Esto nos lleva a una conclusión: sin coordinación público-privada y reformas estructurales, EE.UU. podría perder la carrera por definir los futuros estándares tecnológicos.