Noticias sobre DeepSeek: la prohibición en EE. UU., los costes y qué cabe esperar

Si utilizas un chatbot con IA en el trabajo, probablemente te hayas preguntado adónde va realmente tu solicitud. Para los funcionarios federales de EE. UU., esa pregunta acaba de recibir una respuesta oficial en relación con DeepSeek: no a nuestros sistemas. Una orden del Departamento de Seguridad Nacional prohíbe a los organismos civiles adquirir los servicios de DeepSeek o mantenerlos en sus sistemas informáticos. El debate ha pasado de centrarse en un modelo barato y abierto a girar en torno a la confianza y a quién controla tus datos.

Organismos como la EPA o la FCC deben retirar los productos de DeepSeek ya existentes, y DeepSeek queda excluida de los contratos federales. La prohibición afecta al Tesoro, al Departamento de Estado y al Departamento de Justicia, pero no al Departamento de Defensa ni a los servicios de inteligencia, sobre los que el DHS no tiene autoridad. Se basa en una ley de diciembre de 2025 que restringía el uso de DeepSeek en los sistemas de inteligencia.

¿Por qué vuelve a ser tema de conversación?

El momento es oportuno. El pedido se produjo un par de días después de que DeepSeek lanzara la versión V4.1-Flash-1017, una actualización que la empresa calificó de más inteligente, más rápida y más eficiente. DeepSeek lanzó a principios de este año la tan esperada versión V4 y, a principios de octubre, una versión más rápida y ligera, y desde entonces los foros de desarrolladores no han dejado de hablar de ello.

Antes de eso, todo estaba tranquilo. El 27 de enero de 2025, la aplicación de DeepSeek superó a ChatGPT y se situó en lo más alto de la lista de descargas gratuitas de la App Store de Apple en EE. UU., lo que provocó una gran conmoción en los mercados. Desde entonces, DeepSeek ha lanzado siete actualizaciones, pero ninguna ha tenido el mismo impacto en los mercados. Haritha Khandabattu, de Gartner, las interpreta como una continuación más que como una nueva onda de choque.

El DHS afirma que los servidores de DeepSeek se encuentran en China, donde el ordenamiento jurídico otorga al Gobierno un amplio acceso a la infraestructura de las empresas privadas. También señala que los modelos presentan múltiples vectores de amenaza.

En cifras

17 %: la caída en un solo día de Nvidia durante la caída del mercado de enero de 2025, lo que supuso una pérdida de valor cercana a los 600 000 millones de dólares.
60 días: plazo para que las agencias soliciten excepciones a la orden del DHS.
19: pruebas de rendimiento en la evaluación de los modelos DeepSeek realizada por el Gobierno de EE. UU.
35 %: cuánto cuesta de media menos un modelo de referencia estadounidense con un rendimiento similar.
Casi un 1.000 %: el aumento que han experimentado las descargas de modelos de DeepSeek en las plataformas para compartir modelos desde enero de 2025.
Más de 57 millones: descargas de la aplicación hasta mayo de 2025.

¿En qué se diferencia y es bueno?

DeepSeek es una startup china fundada en 2023 y dirigida por Liang Wenfeng, cofundador del fondo de cobertura High-Flyer. Su modelo V3 es un modelo de «mezcla de expertos», lo que significa que solo algunas partes de la red trabajan en cada token, mientras que R1 está diseñado para razonar paso a paso. El artículo sobre R1 publicado en *Nature* sostiene que el razonamiento puede fomentarse mediante el aprendizaje por refuerzo sin necesidad de ejemplos de razonamiento etiquetados por humanos.

Los pesos son de código abierto, por lo que cualquiera puede descargar un modelo y ejecutarlo en su propio equipo. La última actualización tiene licencia MIT y cuenta con una ventana de contexto de 1 millón de tokens. Una advertencia sobre la eficiencia: el autor de un blog señala que el diseño ahorra recursos de cálculo por token, pero no de memoria.

¿Es tan bueno como los grandes modelos occidentales? En algunas pruebas de programación y de capacidad de acción, la última actualización se sitúa en primera posición entre cinco modelos. En tareas de razonamiento más complejas queda rezagado, y Opus 5 lidera el «Humanity's Last Exam» sin herramientas.

Se trata de cifras facilitadas por los propios interesados, por lo que nuestra interpretación es que las afirmaciones de los responsables siguen siendo provisionales hasta que se pronuncien los evaluadores independientes. La evaluación del Gobierno de EE. UU. concluyó que el mejor modelo estadounidense superaba al V3.1 de DeepSeek en casi todos los parámetros de referencia, pero, dado que se evaluaron modelos más antiguos, esto dice poco sobre la versión V4.x.

Los 5,6 millones de dólares que todo el mundo menciona

Probablemente hayas visto la cifra: un modelo de IA de vanguardia por el precio de una bonita casa. Es real, pero es una visión limitada. Los 5,576 millones de dólares son un cálculo retrospectivo basado en las horas de GPU de la última ronda de entrenamiento de la versión V3, partiendo de un precio de alquiler estimado. No tiene en cuenta investigaciones ni experimentos anteriores.

No se trata del coste de desarrollo de DeepSeek, ni es comparable con los presupuestos totales de otros laboratorios. Un artículo de investigación atribuye los 5,6 millones de dólares a R1, aunque el coste de entrenamiento de R1 nunca se publicó. Liang comenzó a comprar chips de Nvidia en 2021, antes de que se impusieran las restricciones a la exportación de EE. UU., lo que también significa que el hardware que sustenta el coste mencionado es mayor que el de una sola ejecución.

¿Quién ha dicho que no y qué opina China?

La orden del DHS es la última de una larga serie, y la interpretamos como parte de una tendencia y no como un hecho aislado. Estados Unidos tomó medidas en los ámbitos de Defensa, la NASA, Energía, el Congreso y varios estados en 2025. Las oficinas del Departamento de Comercio comunicaron a su personal en marzo de 2026 que DeepSeek estaba prohibido en los dispositivos gubernamentales. Australia lo prohibió en los dispositivos gubernamentales en febrero de 2025.

Europa también tomó medidas. La Garante italiana fue la primera autoridad occidental en prohibirlo, el 30 de enero de 2025, y a continuación se llevaron a cabo investigaciones en Irlanda, Bélgica, Francia, Alemania y otros países europeos. Corea del Sur siguió un camino diferente, logrando un cumplimiento cooperativo y la reanudación del servicio en un plazo de diez semanas. Para el resto de nosotros, estas prohibiciones se refieren principalmente a los dispositivos oficiales, por lo que el uso personal es una decisión individual, y la siguiente sección trata precisamente de cómo tomarla.

Pekín contraataca. La portavoz del Ministerio de Asuntos Exteriores, Mao Ning, se opuso a que se amplíe en exceso el alcance de la seguridad nacional y a que se politicen la tecnología y el comercio. A nivel nacional, los modelos de DeepSeek se utilizan en hospitales, administraciones locales, fabricantes de automóviles y empresas estatales. La capacidad de cálculo es su punto débil, y el analista Alex Platt lo califica de gran cuello de botella.

¿Es seguro utilizarlo? Depende de la puerta que utilices.

La aplicación alojada y la API son el punto débil. La propia política de privacidad de DeepSeek revelaba que los datos de los usuarios se almacenarían en servidores situados en China. Los investigadores de seguridad de NowSecure descubrieron que la aplicación para iOS enviaba datos de registro y del dispositivo sin cifrar.

La solución autohospedada evita eso, ya que los algoritmos de peso abierto se ejecutan en tu propio hardware. Sin embargo, nuestra interpretación es que las vulnerabilidades se transmiten junto con el modelo. Cisco y la Universidad de Pensilvania observaron una tasa de éxito de los ataques del 100 % en R1 en sus pruebas de «jailbreak». Perplexity, por ejemplo, integró DeepSeek y afirma que sirvió para eliminar el sesgo a favor del Estado, aunque los detalles son escasos.

Las propias pruebas de Washington son contundentes y vienen acompañadas de un marco normativo. El CAISI del NIST descubrió que el modelo R1-0528 de DeepSeek respondió al 94 % de las solicitudes abiertamente maliciosas en un escenario habitual de «jailbreak», frente al 8 % de los modelos de referencia estadounidenses. El secretario de Comercio, Howard Lutnick, calificó de peligroso el hecho de confiar en la IA extranjera. Un estudio sobre sesgos utilizó GPT-4o como evaluador, por lo que debe tomarse como una guía aproximada, pero sí detectó el sesgo más marcado en chino simplificado y casi ninguno en inglés.

Hacia dónde se dirige esto

Nuestra opinión: la conmoción de enero de 2025 giró en torno a la eficiencia y la divulgación abierta, y ahora la cuestión es la confianza. La capacidad se puede copiar a bajo coste, pero la jurisdicción sobre los datos no.

Primer escenario: las restricciones se extienden a más estados y aliados si las acusaciones de «destilación» se formalizan y la cumbre prevista en Shenzhen no aporta ningún destiñamiento. EE. UU. ha acusado a DeepSeek y a otras cinco empresas chinas de «destilar» modelos estadounidenses. Escenario dos: DeepSeek sigue siendo una opción abierta y económica para los desarrolladores siempre que sus versiones con licencia del MIT se mantengan a la vanguardia. Escenario tres: los chips marcan el ritmo y, si el hardware nacional se queda corto, la brecha con los laboratorios occidentales se amplía.

Así que la próxima vez que pegues algo en un chatbot en el trabajo, evita introducir datos confidenciales en la aplicación alojada y consulta pruebas comparativas independientes de la versión 4.x antes de creerte cualquier afirmación de las clasificaciones. Sea cual sea el escenario que prevalezca, ese hábito te resultará muy útil.

Fuentes 16TechCrunch, CNBC, Engadget y 13 fuentes más