DeepSeek vs. OpenAI vs. Anthropic: ¿Qué entrenamiento de IA es más eficiente?

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Prefacio

La inteligencia artificial (IA) está cambiando rápidamente nuestro mundo. Ya sean chatbots, asistentes de voz o vehículos autónomos, todos ellos dependen de potentes tecnologías de entrenamiento y razonamiento de IA. Pero no todos los modelos de IA se entrenan del mismo modo: algunas empresas optan por utilizar hardware de última generación mientras que otras intentan lograr resultados similares con menos recursos.

DeepSeek, OpenAI y Anthropic son los tres principales competidores en el campo de la IA, y cada empresa tiene diferentes estrategias de capacitación. DeepSeek eligió utilizar la GPU A100, más antigua pero menos costosa, OpenAI se basó en la última NVIDIA H100 y Anthropic se basó en Google TPU para optimizar el entrenamiento de IA. En este artículo, profundizaremos en las estrategias de estas tres empresas en materia de entrenamiento y razonamiento de IA, y analizaremos su impacto en la industria de la IA. ¡Sigamos leyendo!

Entrenamiento de IA y razonamiento de IA: procesos importantes para entrenar modelos de inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un campo de batalla central en el mundo de la tecnología, y hay dos etapas clave en el desarrollo de modelos de IA:Entrenamiento de IA e inferencia de IA.

El entrenamiento de IA es como aprender una nueva habilidad, requiere práctica constante y absorción de conocimientos, tal como un estudiante que se prepara para un examen, lee, toma notas y practica preguntas.
El razonamiento de la IA es como un examen, el conocimiento que se ha aprendido debe aplicarse rápidamente para responder preguntas, asegurando que los resultados sean rápidos y precisos.

Actualmente,OpenAI (GPT-4), Anthropic (Claude) y DeepSeek Son los tres actores principales en el mercado del entrenamiento de IA. Tradicionalmente, OpenAI y Anthropic se han basado en GPU NVIDIA H100 o TPU de Google modelo de entrenamiento, pero DeepSeek adopta una estrategia diferente y utiliza el modelo más antiguo. GPU A100 Para reducir el coste del entrenamiento de IA.

¿Cómo utiliza DeepSeek la GPU A100 para desafiar a los chips de gama alta?

El método de entrenamiento único de DeepSeek

Pero ¿por qué DeepSeek utiliza la antigua GPU A100 en lugar de la última H100 o Blackwell? ¿Esto realmente ofrece alguna ventaja?

DeepSeek no eligió la GPU más potente del mercado para entrenar a la IA, sino GPU A100, y a través deMezcla de expertos (MoE) Para mejorar la eficiencia del entrenamiento de la IA.

Modelo de expertos mixtos

Entonces, ¿cómo funciona el modelo MoE? ¿Por qué puede reducir costos de manera efectiva?

MoE es la tecnología central de DeepSeek, similar a unaRestaurante inteligente:

El entrenamiento general de IA es como "cada chef cocina el mismo plato", todas las GPU funcionan juntas y consumen muchos recursos.
MoE es como "dejar que el chef que mejor cocina cocine el plato". Diferentes redes de expertos son responsables de diferentes partes, lo que reduce los costos operativos de la GPU y mejora la eficiencia del entrenamiento de la IA.

A través de MoE, DeepSeek Habilite solo una parte de la red de expertos, no todo el modelo, haciendo que los recursos de entrenamiento de IA sean más económicos y utilizando de manera efectiva la GPU A100.

Cómo la computación en la nube puede maximizar el rendimiento del A100

¿Pero es suficiente confiar únicamente en el A100? ¿Cómo garantiza DeepSeek que el rendimiento del modelo no se degrade debido al uso de GPU más antiguas?

DeepSeek también Programación de recursos en la nube, garantizando una asignación más flexible de recursos de entrenamiento de IA. Esto permite a DeepSeek lograr resultados de entrenamiento eficientes incluso con GPU más antiguas, al igual que los taxis compartidos, lo que permite que todos los pasajeros lleguen a su destino sin problemas sin agregar vehículos adicionales.

¿Por qué OpenAI y Anthropic eligieron H100 y TPU?

La elección del entrenamiento de IA no se basa simplemente en que "el hardware más rápido siempre es mejor", cada empresa tiene diferentes consideraciones estratégicas.
OpenAI y Anthropic eligieron diferentes hardware de entrenamiento de IA, lo que implica decisiones técnicas de gran alcance y consideraciones de competencia del mercado.

¿Por qué GPT-4 de OpenAI necesita H100?

Entorno de aprendizaje de primer nivel: H100 es como una escuela de élite

Si DeepSeek puede usar A100 para entrenar IA, ¿por qué OpenAI gasta tanto dinero para adoptar H100? Esto es como cuando los estudiantes se preparan para un examen importante, algunos eligen estudiar por su cuenta utilizando los libros de referencia más comunes, mientras que otros van aLa mejor escuela preparatoria,tenerOrientación de profesores famosos, materiales didácticos exclusivos e incluso planes de enseñanza personalizados., para garantizar que pueda obtener el primer puesto en el examen.

H100 es una "escuela de primer nivel" en el campo del entrenamiento de IA. Tiene una mayor capacidad de procesamiento y es adecuada para el entrenamiento de IA a gran escala. Esto significa que GPT-4 no sólo necesita “aprender” el lenguaje, sino que también necesita lograr capacidades de comprensión y generación de lenguaje que superen a los humanos.

¿Por qué H100 puede proporcionar el rendimiento que OpenAI necesita?

Ancho de banda de memoria máximo:Esto permite que GPT-4 procese cantidades masivas de datos a la vez, de la misma manera que un estudiante puede digerir más información a la vez.
Motor transformador incorporado:Esta es una tecnología de aceleración diseñada específicamente para IA que ayuda a GPT-4 a realizar cálculos de datos más rápido, al igual que tener un método eficiente de toma de notas que hace que el aprendizaje sea más eficiente.
Capacidades de computación paralela más fuertes:Permite que H100 complete el entrenamiento de IA más rápido en tiempo de ejecución, evitando los cuellos de botella de rendimiento que enfrentan las GPU tradicionales.

En otras palabras, H100 es como un "entorno de aprendizaje de súper élite" diseñado específicamente para OpenAI, que permite que GPT-4 logre la máxima velocidad y precisión de aprendizaje.

¿Por qué Anthropic eligió TPU para su modelo Claude?

Diferentes estrategias: TPU es como una clase especial para las competiciones olímpicas de matemáticas

Anthropic no decidió seguir los pasos de OpenAI, sino que utilizó Google TPU para entrenar a Claude.
TPU es un chip de IA desarrollado por el propio Google, que está optimizado para el entrenamiento de IA. Esto equivale a un centro de entrenamiento hecho a medida para los concursantes de una competición de matemáticas, proporcionando un entorno de aprendizaje optimizado para garantizar que los estudiantes puedan lograr los mejores resultados en la competición.

¿Por qué el TPU es adecuado para Claude?

Operaciones matriciales más rápidas:El núcleo del entrenamiento de IA es el cálculo matricial, y TPU está optimizado para esta función, al igual que para proporcionar herramientas informáticas más eficientes a los estudiantes de competencias de matemáticas.
Integración perfecta con el ecosistema de Google:Anthropic utiliza principalmente Google Cloud para entrenar a Claude. TPU puede funcionar de forma óptima en un entorno de este tipo y reducir el retraso en la transmisión de datos.
Reducir la dependencia de NVIDIA:Si el mercado de entrenamiento de IA está completamente monopolizado por NVIDIA, los costos serán difíciles de controlar. Anthropic eligió a TPU no sólo por consideraciones técnicas, sino también por independencia estratégica.

En otras palabras, el entrenamiento de Claude se centra enEficiencia computacional y flexibilidadTPU proporciona un entorno relativamente independiente y eficiente que se adapta a las necesidades de desarrollo de Claude.

¿Por qué diferentes empresas de IA eligen hardware diferente?

Diferencias en posicionamiento y estrategia de mercado

La elección del entrenamiento de IA es en realidad como una competición deportiva: los distintos jugadores elegirán el método de entrenamiento más adecuado en función de sus propias fortalezas.

OpenAI elige H100, al igual que un velocista elige un entrenamiento de ráfagas de alta intensidad, asegurándote que puedas cruzar la línea de meta lo más rápido posible durante la carrera.
Anthropic elige TPU, al igual que los corredores de maratón eligen el entrenamiento de resistencia a largo plazo, garantizando la estabilidad y la potencia computacional continua de la IA.

Esta elección no es sólo una cuestión técnica, sino que también involucra la estrategia corporativa y los objetivos del mercado.

¿Cómo evolucionará el panorama competitivo?

A medida que evoluciona la tecnología de entrenamiento de IA, diferentes empresas elegirán la pila tecnológica que mejor se adapte a su propio desarrollo.

NVIDIA sigue lanzando GPU más potentes, como H200, Blackwell, atraerá a empresas de formación en IA que exigen un rendimiento extremo.
Google podría seguir desarrollando la tecnología TPU para hacerla más competitiva en aplicaciones específicas.
Otras empresas de chips de IA (como Cerebras y Graphcore) pueden desafiar el marco tecnológico existente y brindar nuevas opciones..

Conclusión: Diferentes métodos de entrenamiento, mismo objetivo

Independientemente de que elija H100 o TPU, el objetivo detrás de cada estrategia de entrenamiento de IA es el mismo: permitir que la IA aprenda y razone más rápido, con mayor precisión y de manera más eficiente, mejorando así las capacidades de los escenarios de aplicación.

¿Cómo afecta el razonamiento de la IA a la aplicación final de la IA?

Escenarios de aplicación práctica del razonamiento de IA

Chatbots y asistentes de voz

Cuando haces una pregunta usando ChatGPT o Siri, la IA debe analizar tu significado, recuperar la mejor respuesta y luego organizar la respuesta de la oración en milisegundos. Si este proceso es demasiado lento la conversación se tornará entrecortada, como cuando estás chateando con un amigo y la otra persona siempre va un paso por detrás, la experiencia será muy mala.

Reconocimiento de imágenes y desbloqueo facial

Todos los teléfonos inteligentes actuales están equipados con la función de desbloqueo por reconocimiento facial. Cuando sostiene el teléfono frente a su cara, la IA debe comparar sus rasgos faciales en muy poco tiempo; de lo contrario, la velocidad de desbloqueo disminuirá o incluso fallará, y el usuario puede preferir volver al método tradicional de ingreso de contraseña.

Toma de decisiones en tiempo real para sistemas de conducción autónoma

La aplicación más extrema del razonamiento de la IA es la conducción autónoma. Imaginemos un coche autónomo que circula a 100 kilómetros por hora y, de repente, alguien cruza la calle delante de él. La IA debe decidir si frenar, girar o reducir la velocidad en menos de 0,1 segundos; de lo contrario, se producirá un accidente grave. Si el razonamiento de la IA es demasiado lento, el vehículo no podrá responder a tiempo y las consecuencias serán desastrosas.

La clave del razonamiento: el equilibrio entre velocidad y precisión

La velocidad y la precisión del razonamiento son cuestiones fundamentales en la competencia de la IA. En el pasado, muchos modelos de IA enfatizaban la precisión, pero si el proceso era demasiado lento, incluso si la respuesta era precisa, no satisfaría las necesidades de las aplicaciones inmediatas. Por lo tanto, cómo lograr el mejor equilibrio entre velocidad y precisión se ha convertido en el objetivo final del desarrollo de la tecnología de razonamiento de IA.

Es por esto que las empresas de IA no solo buscan mayor capacidad computacional al desarrollar modelos, sino que también necesitan optimizar la arquitectura de inferencia para garantizar que la IA pueda tomar decisiones eficientes en tiempo real.

Competencia en el futuro mercado de entrenamiento e inferencia de IA

La tecnología para el entrenamiento de IA está cambiando y la estrategia de DeepSeek reduce los costos, dando a más empresas la oportunidad de competir. ¿Significa esto que el mercado de la IA marcará el comienzo de una nueva ronda de reorganización?

El impacto del entrenamiento de IA de bajo costo

En el pasado, el entrenamiento en IA era como una carrera armamentista de lujo, en la que solo unas pocas grandes empresas podían permitirse equipos de primera categoría. DeepSeek utiliza MoE (modelo experto mixto) y GPU A100 para que el entrenamiento de IA se parezca más a una "carrera de autos modificada". Siempre que esté optimizado correctamente, puede competir a bajo costo.

Esto reducirá el umbral para el desarrollo de IA y permitirá que más empresas participen en el mercado sin tener que depender de costosas GPU H100, cambiando la situación que anteriormente estaba dominada solo por gigantes tecnológicos.

El razonamiento de la IA se convierte en un nuevo campo de batalla

A medida que disminuyan los costos de capacitación en IA, las empresas prestarán más atención al rendimiento del razonamiento. El entrenamiento de IA puede considerarse como la preparación de un atleta para una competición, mientras que el razonamiento es el desempeño en la competición real. Si el entrenamiento de IA se generaliza, la verdadera ventaja competitiva se trasladará a la velocidad y precisión de la tecnología de inferencia.

Conclusión: La dirección futura del mercado de IA

El mercado de la IA está experimentando una transformación, en la que el entrenamiento de bajo coste y la inferencia eficiente se están convirtiendo en el núcleo de la competencia. DeepSeek ofrece un modelo de entrenamiento de IA más rentable, mientras que OpenAI y Anthropic aún se apegan a estrategias de alta eficiencia.

Esta competencia tecnológica aún continúa. En los próximos años, el panorama del mercado puede cambiar significativamente y las empresas que logren equilibrar los costos y la eficiencia serán las que finalmente ganen.

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