Noticia de Ángel Pineda – Orizon

En un giro inesperado para la economía global y particularmente para el sector tecnológico, DeepSeek ha demostrado que la eficiencia y el rendimiento del software puede sacudir mucho más que los cimientos de la industria de la inteligencia artificial. De hecho, podemos afirmar que la caída bursátil que evaporó 1,4 billones de dólares en valor de mercado tras la aparición de la IA china no la provocó una crisis financiera ni una disrupción geopolítica, sino la puesta en evidencia del modelo de crecimiento basado en la acumulación de hardware ante otro basado en la optimización y el buen rendimiento del software. A mi juicio, este hecho ha marcado un antes y un después en la forma en que entendemos el desarrollo tecnológico y la inversión en infraestructuras.

Hasta ahora, Estados Unidos ha basado su apuesta por la IA en la expansión de infraestructuras. A modo de ejemplo, Nvidia, que hace solo unos años no figuraba en el top del sector, escaló hasta las primeras posiciones gracias a una estrategia de crecimiento en hardware. Este modelo no es nuevo. IBM, Oracle y otros gigantes han seguido la lógica de expandir infraestructuras sin prestar suficiente atención a la eficiencia y el rendimiento del software. Durante años, se ha mantenido la falacia de que las infraestructuras IT son baratas, lo que ha llevado a una cultura donde los desarrolladores son medidos por cumplir plazos, pero no por reducir consumos o mejorar la calidad del servicio. Como resultado, la optimización del software se ha ido relegando en los ciclos de desarrollo.

La llegada de la IA solo ha exacerbado esta tendencia, pero el reciente golpe financiero a Nvidia ha dejado claro que este modelo tiene un límite. DeepSeek ha demostrado que, con un software más eficiente, se pueden generar ahorros masivos sin necesidad de inversiones millonarias en hardware y toda la filosofía de “más máquinas, más capacidad” ahora ha sido puesta en duda por el enfoque de China: desarrollar aplicaciones más eficientes e inteligentes en lugar de aumentar la capacidad de procesamiento de manera indiscriminada.

En este nuevo contexto, algunas organizaciones hemos comprendido la importancia de la eficiencia del software mucho antes de que se convirtiera en un tema de debate global. Y por ello, hemos desarrollado tecnologías propias capaces de monitorizar el comportamiento dinámico del software, identificar ineficiencias y proponer acciones concretas para optimizar su rendimiento. Estas soluciones permiten reducir significativamente los costes de infraestructuras, mejorar la velocidad de las aplicaciones y garantizar un uso más sostenible de los recursos tecnológicos.

De hecho, uno de los aspectos más relevantes de este cambio de paradigma es el impacto en la sostenibilidad ambiental. La optimización del software no solo se traduce en una reducción de costes, sino también en un ahorro energético considerable. El consumo energético asociado a las infraestructuras tecnológicas ha crecido de forma exponencial en los últimos años, impulsado
por la demanda de capacidades de procesamiento cada vez mayores. Sin embargo, un software más eficiente puede disminuir significativamente esta demanda,
reduciendo tanto el consumo eléctrico como la huella de carbono de las organizaciones.

De hecho y según el Departamento de Energía de Estados Unidos, en 2028 los centros de datos dedicados a la IA podrían representar entre el 6,7% y el 12% del consumo eléctrico total del país, superando el consumo anual de países como España, Italia o el Reino Unido. Hemos de tener en cuenta que entrenar un modelo como GPT-3 consume casi 1.300 megavatios hora (MWh)
de electricidad y para modelos más avanzados, como GPT-4, el consumo puede ser hasta 50 veces mayor.

Por ello, el ahorro energético es crucial en un contexto global donde la sostenibilidad se ha convertido en una prioridad para gobiernos, empresas y ciudadanos, y la eficiencia del software contribuye decididamente a los objetivos de reducción de emisiones y sostenibilidad ambiental. Se trata de un ejemplo claro de cómo la innovación tecnológica puede alinearse con la responsabilidad medioambiental, generando beneficios tanto económicos como ecológicos.

En definitiva, y a modo de conclusión, el cambio de paradigma impulsado por DeepSeek ha acelerado la necesidad de repensar cómo se gestiona el rendimiento del software. Las empresas que adopten un enfoque proactivo hacia la eficiencia tecnológica no solo reducirán sus gastos, sino que también estarán mejor preparadas para enfrentar los desafíos del futuro digital. Por lo tanto, la pregunta ya no es si es importante optimizar el software, sino cómo y cuánto antes se puede implementar este cambio para obtener ventajas competitivas duraderas

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