A principios del año pasado, la empresa china DeepSeek publicó V3, un modelo que, sin prometer magia, resultó lo bastante competente y accesible como para provocar una reacción en cadena. No fue solo conversación de laboratorio: el mercado lo notó con fuerza. Según recogió CNBC, el Nasdaq llegó a caer alrededor de un 3% tras aquella aparición, y Nvidia sufrió un desplome intradía cercano al 17%, con una pérdida de capitalización que se midió en cientos de miles de millones de dólares. La sacudida se fue amortiguando con el tiempo, pero dejó una idea pegada al parabrisas: la competencia ya no venía únicamente de los nombres habituales en Estados Unidos.Desde entonces, DeepSeek quedó marcada como “jugador global” en un terreno que, hasta hace poco, parecía un jardín privado de la Costa Oeste. Ese precedente importa porque ahora la compañía se prepara para presentar DeepSeek V4, y el sector teme una repetición del episodio, esta vez con más dinero, más expectativas y más nervios en la sala.Qué se sabe del lanzamiento de DeepSeek V4La información que circula estos días sugiere que V4 está cerca. La pista, según un boletín citado por CNBC, es el patrón de lanzamientos anteriores: si la empresa mantiene la cadencia, la publicación sería inminente. No es una fecha clavada en el calendario, pero sí un indicio suficiente para que los inversores empiecen a ajustar la postura, como quien oye un trueno a lo lejos y revisa si dejó la ropa tendida.El punto delicado es que no hablamos de un modelo cualquiera. El temor no es que V4 sea “otro chatbot”, sino que alcance un nivel comparable al de la generación actual de modelos punteros de OpenAI o Anthropic. Si eso ocurre, el golpe psicológico sería inmediato: confirmaría que la distancia tecnológica se estrecha incluso cuando el gasto en infraestructura y cómputo en Estados Unidos está en máximos.El ingrediente que lo cambió todo: eficiencia como arma competitivaV3 se ganó un lugar en la conversación por una combinación muy incómoda para sus rivales: coste bajo y rendimiento “suficiente”. Según el reporte citado por Futurism, el coste de producción de V3 se situó por debajo de los 6 millones de dólares, una cifra que suena casi irreal en un negocio acostumbrado a presupuestos de rascacielos. La metáfora cotidiana sería esta: imagina que una marca lanza un coche económico que, sin ser un Fórmula 1, corre lo bastante como para poner nervioso al fabricante de los deportivos más caros. No necesitas ganar todas las carreras para cambiar el mercado; basta con demostrar que el precio ya no se justifica tan fácilmente.Ese tipo de eficiencia no solo presiona a quienes entrenan modelos. Presiona a toda la cadena: proveedores de chips, plataformas de nube, consultoras que venden “transformaciones” y, por supuesto, a los mercados, que valoran a las empresas como si el futuro estuviera ya descontado en el precio de hoy.El efecto dominó en bolsa: cuando el “pot” es mayor, el riesgo tambiénLa posible llegada de V4 llega en un contexto distinto al de V3. En 2025, compañías como Amazon, Microsoft, Meta y Google destinaron cantidades gigantescas a inversión en IA, y la expectativa para 2026, según la misma cobertura citada por Futurism, apunta a un gasto agregado que podría rondar los 650.000 millones de dólares. Con esa cifra en mente, el mercado funciona como una mesa de póker con un bote enorme: cualquier carta inesperada provoca un movimiento brusco, porque hay más fichas en juego y más apuestas apoyadas en previsiones de crecimiento.Por eso el temor no se limita a “que salga un modelo nuevo”. El miedo real es a un “momento dos” en el que V4 demuestre que se puede competir sin la misma quema de capital. Si el público y los inversores compran ese relato, la pregunta que se abre es incómoda: ¿estamos pagando demasiado por cada salto de rendimiento? Y esa pregunta, cuando se instala, no se contesta con un tuit; se contesta con recortes de expectativas, ajustes de múltiplos y cambios de estrategia.Nvidia y el negocio de los chips: el punto más sensibleEl episodio de V3 golpeó simbólicamente a Nvidia porque su historia bursátil está íntimamente ligada a la idea de que el avance de la inteligencia artificial exige cada vez más potencia de cómputo, y que esa potencia se compra, en gran parte, en forma de GPUs. Si un competidor demuestra que se puede lograr un rendimiento competitivo con hardware menos puntero o con menos cantidad, el mercado interpreta que el “peaje” del cómputo quizá no crece tan rápido como se pensaba.Ojo: eso no significa que la demanda de chips desaparezca. La IA ya está en demasiados productos y procesos como para apagarse de golpe. El matiz es otro: cambia la narrativa de escasez y necesidad permanente de lo más caro. En términos cotidianos, sería como pasar de pensar “necesito siempre la cocina profesional” a descubrir que, para muchos platos, con una cocina doméstica bien organizada te queda una cena excelente. No elimina a los restaurantes; solo reajusta cuánto estás dispuesto a pagar por cada herramienta.Competencia tecnológica y presión estratégica para las grandes tecnológicasSi DeepSeek V4 sale fuerte, los gigantes estadounidenses afrontan un dilema: seguir gastando como si la única vía fuera “más centros de datos y más modelos”, o acelerar la búsqueda de eficiencia y diferenciación real. La eficiencia no es solo ahorrar; es una forma de competir. Un modelo más barato de operar abre puertas a productos que antes no eran rentables, a integraciones más amplias y a precios más agresivos.Aquí aparece un segundo efecto: las empresas que “compran IA” (bancos, aseguradoras, comercio electrónico, industria) podrían volverse más exigentes. Si ven que hay alternativas capaces de ofrecer buen rendimiento sin facturas astronómicas, presionarán a proveedores de nube y a plataformas de IA generativa para renegociar precios, compromisos de consumo y condiciones. En ese escenario, el poder de negociación se mueve: ya no es solo “toma lo que hay”, sino “compite por mi contrato”.El componente geopolítico: tecnología, confianza y narrativaLa historia tiene una capa política difícil de ignorar. La irrupción de un actor chino en un sector tan estratégico alimenta tensiones que ya existen. En Estados Unidos, los debates sobre liderazgo tecnológico, cadenas de suministro y seguridad han ido en aumento, y la IA es uno de los campos donde esa ansiedad se nota más. La reacción ante V3, según describía Futurism, mezcló mercado, confianza y discurso político: no era únicamente un producto, era un símbolo.Con V4, esa dimensión puede intensificarse. El rendimiento del modelo importará, sí, pero también importará cómo se percibe: qué uso se le da, qué garantías ofrece, qué nivel de transparencia tiene, y cómo responden los reguladores y las empresas occidentales que deben decidir si lo prueban, lo adoptan o lo vetan. En la práctica, muchas decisiones se parecen a elegir un proveedor de electricidad: no solo miras el precio, miras la fiabilidad, el contrato y si te fías de que la luz no se irá en el peor momento.Qué mirar cuando llegue V4: más que “quién saca mejor nota”El impacto real de DeepSeek V4 dependerá de detalles concretos que suelen perderse entre titulares. Importa el rendimiento bruto, claro, pero también la estabilidad, el coste de inferencia (lo que cuesta usarlo a escala), la facilidad de integración, el soporte para empresas, la capacidad multimodal y cómo se comporta en tareas reales, no solo en benchmarks.Si V4 logra acercarse al nivel de OpenAI y Anthropic manteniendo una estructura de costes competitiva, el mercado puede interpretarlo como una señal de que el “foso” tecnológico es menos profundo de lo que se creía. Si, por el contrario, V4 mejora sin romper techos, el susto será menor, aunque seguirá dejando un mensaje importante: DeepSeek marca ritmo y obliga a los demás a correr.La noticia DeepSeek se acerca con V4 y la industria estadounidense de IA vuelve a contener la respiración fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.