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Según tres personas familiarizadas con el asunto, la startup china de IA DeepSeek está desarrollando su propio chip de inteligencia artificial, lo que supone una escalada estratégica desde la innovación centrada exclusivamente en software hacia la soberanía total del hardware. Esta iniciativa, de la que Reuters informó por primera vez el 7 de julio de 2026, busca reducir la dependencia de DeepSeek de los chips de Nvidia y Huawei, que han impulsado sus modelos rentables y de gran popularidad a nivel mundial, y podría transformar la economía de la inferencia de IA en China y más allá.

Según Astute Analytica, el mercado de chips de IA estaba valorado en 39.270 millones de dólares estadounidenses en 2024 y se prevé que alcance una valoración de mercado de 501.970 millones de dólares estadounidenses en 2033, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 35,50% durante el período de previsión 2025-2033.

¿Qué dicen las fuentes?: Desarrollo discreto, en fase inicial y basado en inferencias

• Enfoque del chip: El dispositivo está diseñado específicamente para la inferencia de IA—la etapa en la que los modelos entrenados generan respuestas de usuario— en lugar de para entrenar nuevos modelos desde cero. 
• Cronología: El proyecto comenzó hace aproximadamente un año y aún se encuentra en una fase inicial, con DeepSeek colaborando activamente con socios externos en las cadenas de suministro de diseño de chips, fundición y memoria. 
• Contratación: La empresa con sede en Hangzhou ha aumentado discretamente la contratación de ingenieros de diseño de chips en los últimos meses, evitando publicar ofertas de empleo para mantener el proyecto en secreto. 

Este impulso en el hardware se produce tras una serie de hitos de software que ya señalaban el giro de DeepSeek hacia los chips de fabricación nacional, incluida la adaptación "desde el primer día" de DeepSeek-V4 a los aceleradores Ascend 950PR/950DT de Huawei y al conjunto de software CANN en abril de 2026.

¿Por qué es importante?: De la dependencia de CUDA al control de pila completa

El auge de DeepSeek se ha caracterizado por una eficiencia de costes radical y una distribución abierta, pero su dependencia de GPU—e incluso de alternativas nacionales como la Ascend de Huawei— seguía atándola a hojas de ruta externas, limitaciones de suministro y exposición a controles de exportación. El desarrollo de su propio chip cambia esta situación, permitiendo a DeepSeek controlar la economía de la inferencia: el codiseño de hardware en torno a sus arquitecturas dispersas de mezcla de expertos (MoE) reduce aún más los costes de los tokens y estabiliza los márgenes a medida que aumenta el uso. 

También permite a la empresa evitar la dependencia de un ecosistema específico, reduciendo la exposición a la ventaja competitiva de Nvidia en CUDA y la volatilidad del suministro de GPU, al tiempo que complementa, en lugar de reemplazar, sus integraciones existentes con Huawei. Por último, un programa interno de desarrollo de silicio acelera los ciclos de implementación al optimizar la retroalimentación entre la investigación de modelos y las características del silicio, lo que permite una iteración más rápida de los operadores, la configuración de la memoria y las interconexiones adaptadas específicamente a las cargas de trabajo de DeepSeek.

El precedente de Huawei: ¿Cómo allanó el camino la versión V4?

El lanzamiento de DeepSeek-V4 ya demostró el poder de la cooptimización de hardware y software en chips nacionales:

• Soporte Ascend desde el primer día: Los dispositivos Ascend 950PR/950DT de Huawei disfrutaron de una adaptación a V4 desde el primer día, y toda la línea Ascend SuperNode se adaptó completamente para la inferencia V4. 
• Señales de codiseño: Un estudio a nivel de traza de SemiAnalysis argumentó que V4 y el Ascend 950DT fueron codiseñados, lo que ayudó a reducir los costos de inferencia hasta en un 75 % en comparación con las ofertas de la competencia. 
• Avances en el entrenamiento: Un consorcio liderado por Huawei también completó el post-entrenamiento con todos los parámetros del V4-Pro de 1,6 billones de parámetros en un clúster Ascend 910C de más de 1000 chips, lo que demuestra que la infraestructura tecnológica de China está pasando de la inferencia a cargas de trabajo de entrenamiento más complejas.

El esfuerzo de DeepSeek en el desarrollo de chips propios puede considerarse el siguiente paso lógico: internalizar las optimizaciones más específicas para cada carga de trabajo que hicieron que V4 fuera económico y rápido en Ascend, para luego extenderlas a una hoja de ruta de silicio propia.

¿En qué punto de la cadena de valor podría encajar el chip de DeepSeek?

Dado el estado inicial de desarrollo y la labor de captación de socios descrita por las fuentes, es probable que la trayectoria de DeepSeek sea similar a la de otros programas de chips basados ​​en inteligencia artificial:

• Arquitectura: Aceleradores optimizados para inferencia que hacen hincapié en la computación dispersa, la memoria de alto ancho de banda y las interconexiones eficientes para cargas de trabajo de tipo agente con contexto amplio.
• Fundición y empaquetado: Las conversaciones con fundiciones y proveedores de memoria sugieren una estrategia de múltiples proveedores para mitigar los riesgos de capacidad y sanciones.
• Pila de software: Se espera una capa de compilación y de tiempo de ejecución optimizada para DeepSeek (que podría extender las integraciones al estilo vLLM-Ascend) para asignar sus núcleos MoE a rutas de datos personalizadas.

Implicaciones para el mercado: ¿Presión sobre Nvidia, vientos favorables para la plataforma china?

Si DeepSeek lanza un chip de inferencia listo para producción, las repercusiones podrían ser inmediatas. El dominio de Nvidia en el campo de la inferencia se vería sometido a una nueva presión: si bien Nvidia sigue liderando en entrenamiento y cuenta con un amplio soporte para su ecosistema, el chip de DeepSeek intensificaría la competencia en la relación precio/rendimiento en inferencia, especialmente para implementaciones en la nube y en entornos locales en China. 

Al mismo tiempo, es probable que el ascenso de Huawei se vea reforzado en lugar de debilitado; el chip de DeepSeek podría complementar a Ascend en una pila nacional diversificada, incluso mientras los proveedores de servicios en la nube se apresuran a asegurar el suministro de Ascend 950 tras el lanzamiento de la versión V4. 

En la curva de costes global, el historial de precios agresivos de DeepSeek, como la API V4-Pro a aproximadamente 0,20 yuanes por millón de tokens, sugiere que cualquier chip desarrollado internamente podría reducir aún más los márgenes de inferencia globales para cargas de trabajo comparables. 

Riesgos y realidades: sanciones, escala y software

Las ambiciones de DeepSeek se enfrentan a obstáculos nada triviales:

• Controles de exportación: El empaquetado avanzado, la tecnología HBM y los nodos de vanguardia siguen estando sujetos a las restricciones estadounidenses, lo que condiciona los límites de rendimiento y el tiempo necesario para alcanzar un volumen de producción significativo.
• Gravedad del software: la profundidad del ecosistema de CUDA sigue siendo una gran ventaja; DeepSeek debe ofrecer una propuesta convincente sobre compiladores y herramientas para ganarse la preferencia de los desarrolladores más allá de sus propios modelos.
• Riesgo de ejecución: Pasar de las conversaciones con los socios a la puesta en marcha de los semiconductores, el aumento de la producción y el despliegue a gran escala es una tarea que dura varios años y que exige importantes recursos de capital y talento.