El impacto de DeepSeek en el futuro de la IA

DeepSeek ha introducido un enfoque transformador para el desarrollo de la IA. DeepSeek no es solo otra empresa de IA, es un cambio de paradigma. El equipo que hay detrás está compuesto por ingenieros que no están obligados por las metodologías tradicionales de IA. Son matemáticos de fondo, pragmáticos en ejecución y no les preocupa cómo se ha hecho la IA en el pasado. Han visto una nueva manera de avanzar, una que redefine cómo pensamos en los modelos de IA, la gestión de datos y, en última instancia, la infraestructura que lo impulsa todo.

El verdadero impacto de DeepSeek no está solo en los modelos que han desarrollado, sino también en la hoja de ruta que han revelado para el futuro de la infraestructura de IA. Así es como es ese futuro y cómo afectará a las empresas y a la gestión de los datos. Estoy bastante seguro de que ya ha hecho que mucha gente muy inteligente se replantee la propia naturaleza de su enfoque de la propia IA.

El auge de modelos más pequeños e inteligentes

El sector de la IA se ha fijado desde hace mucho tiempo en la idea de los modelos fundamentales —unas redes masivas y totalmente conscientes entrenadas en todo y en todo—. Pero DeepSeek ha demostrado que los modelos más pequeños y especializados no solo son viables, sino que también son superiores de muchas maneras. ¿Su enfoque? Un modelo de combinación de expertos, en el que los modelos más pequeños y altamente capacitados trabajan conjuntamente. Si bien esto está simplificando en exceso el enfoque, utilizan una técnica muy inteligente para seleccionar el modelo experto adecuado y, al mismo tiempo, tienen cuidado de garantizar que crean un sistema eficiente.

Esto lo cambia todo.

En lugar de un modelo gigante que intenta hacer todo, las empresas pueden implementar un sistema de modelos interconectados, cada uno especializado en un dominio específico. Las consecuencias son profundas:

• Menores costes: Los modelos más pequeños requieren una potencia de computación significativamente menor, pero la verdadera ventaja no es solo el coste reducido. El enfoque ha demostrado que ahora es posible una IA más capaz, reduciendo al mismo tiempo los costes de entrenamiento e inferencia.
• Validación más sencilla: La experiencia centrada hace que sea más fácil probar y verificar el rendimiento en aplicaciones del mundo real. Creo que esto hará que sea sencillo añadir funcionalidades de modelo más especializadas sin tanta dificultad como crear un modelo de base.
• Modelos de razonamiento:los modelos pequeños aumentarán las capacidades de razonamiento mucho más fácilmente. Piénselo: Añadir razonamiento es un paso clave para la supervisión y la transparencia de la IA. 

Para las empresas, esto significa que la adopción de la IA va más allá de los chatbots. Nunca fue en las tarjetas que una empresa normal desarrollaría un modelo fundamental; simplemente es demasiado prohibitivo en cuanto a costes. Esto proporciona el plan para crear fácilmente modelos muy capaces de manera rentable con sus propios datos. Piense en ello como la incorporación de un personal de IA —la barrera para crear modelos altamente eficientes y específicos de dominio ha disminuido significativamente—. A continuación, habrá herramientas para ello, así como modelos básicos que permitan una destilación eficiente de los datos para crear modelos más pequeños capaces.

La clave para aprovechar todo el potencial de la IA es la gestión de los datos

Durante años, el sector de la IA ha estado obsesionado con recoger y acumular tantos datos como sea posible. El objetivo era maximizar los recuentos de tokens, entrenar en todo y esperar que la fuerza bruta obtuviera mejores resultados. Pero en el mundo de los modelos de combinación de expertos, la gestión de los datos es el centro de atención.

El reto pasa de acumular datos a seleccionarlos, organizarlos y refinarlos. Las prioridades ahora son:

• Selección de datos de alta calidad: La IA es tan buena como los datos en los que está entrenada. Filtrar el ruido y centrarse en la relevancia es ahora una ventaja estratégica.
• Optimización de los pipelines de datos:El enriquecimiento, el control de versiones y la trazabilidad continuos de los datos se vuelven críticos.
• Infraestructura que soporta la IA: Las empresas necesitarán una infraestructura capaz de indexar, filtrar y recuperar datos dinámicamente a escala.

DeepSeek ya ha demostrado este enfoque con su » pipeline de selección de datos meticulosamente diseñado». En lugar de entrenar indiscriminadamente todos los datos disponibles, filtraron y refinaron sus conjuntos de datos, mejorando la eficiencia y reduciendo al mismo tiempo los costes. La selección inteligente de datos impulsada por la IA está emergiendo como la piedra angular del entrenamiento futuro de la IA, lo que garantiza la eficiencia y la precisión en el desarrollo de modelos.

La infraestructura del futuro

A medida que la IA cambia hacia modelos especializados y el refinamiento de los datos, la infraestructura debe evolucionar para soportar esta nueva realidad. Los sistemas de IA futuros requerirán:

• Rendimiento multidimensional: Admite miles de modelos más pequeños que trabajan en almacenes paralelos y de valor clave que se ejecutan eficientemente en el momento de la inferencia.
• Alta conectividad y disponibilidad constante y: Los pipelines de datos impulsados por la IA actualizarán y refinarán continuamente los conjuntos de datos.
• Almacenamiento escalable y de alta velocidad: La capacidad de indexar, recuperar, filtrar y representar cantidades significativas de datos en tiempo real.

En todos los sectores, las organizaciones se enfrentan a retos similares a la hora de gestionar los conjuntos de datos basados en la IA. Los modelos de IA se basan en conjuntos de datos en constante evolución que crecen a velocidades exponenciales. En lugar de simplemente almacenar datos, las organizaciones líderes impulsadas por la IA indexan y refinan dinámicamente los datos. A medida que los modelos mejoran, los datos se reprocesan para descubrir nuevos conocimientos y volver a formar los sistemas de IA en consecuencia. Este ciclo continuo de refinamiento de los datos es clave para hacer que la IA sea realmente efectiva.

Una nueva era para la IA

DeepSeek ha expuesto una verdad fundamental: El futuro de la IA no se trata de unos modelos más grandes, sino de gestionar y procesar los datos. El enfoque para escalar la IA ha cambiado y ahora estamos entrando en una era en la que cualquier modelo puede ser increíblemente capaz sin la enorme inversión de capital. El razonamiento ya está disponible para cualquier modelo. La infraestructura, el almacenamiento y la gestión de los datos también cambiarán ahora.

¿La conclusión clave? La intersección de la IA, la ciencia de datos y la gestión de datos es donde se está produciendo la innovación real. El almacenamiento ya no consiste solo en mantener los datos; se trata de refinar, indexar, filtrar, organizar y reutilizar, al tiempo que se optimiza continuamente para la próxima evolución de la IA.

Plataforma de IA del futuro

DeepSeek ha demostrado lo que es posible cuando el desarrollo de la IA adopta un nuevo paradigma. El reto actual es que las empresas y los proveedores de infraestructura exploren el arte de lo posible —reimaginando sistemas, flujos de trabajo y arquitecturas que aprovechen plenamente el potencial de la información y la toma de decisiones impulsadas por la IA—.

Pure Storage está en una posición única para soportar este futuro impulsado por la IA. Con nuestra plataforma, las empresas pueden aprovechar el poder de la IA, al tiempo que garantizan la simplicidad, la fiabilidad, la agilidad y la eficiencia de su gestión de datos. Nuestra infraestructura unificada simplifica el almacenamiento de datos en todos los entornos. A medida que la IA sigue evolucionando, las empresas necesitan una plataforma que evolucione con ella —una que elimine las complejidades, mejore la eficiencia y se escale sin esfuerzo—.

Vamos a redefinir lo que es posible juntos: conéctese hoy mismo con Pure Storage para descubrir cómo podemos ayudarle a obtener nuevos conocimientos e impulsar la innovación con sus datos.