DeepSeek ha congelado su segunda ronda de financiación después de que se filtrara lo que su fundador dijo a los inversores sobre la distancia real que separa a China de Estados Unidos en inteligencia artificial. Según adelantó Bloomberg, el sábado 25 de julio la empresa comunicó de palabra a los inversores interesados que no iba a firmar los acuerdos previstos para los próximos días.
Puntos clave
- La ronda apuntaba a una valoración pre-money cercana a los 71.000 millones de dólares, un 37% por encima de los 52.000 millones de la primera.
- En junio de 2026 DeepSeek cerró unos 7.000 millones de dólares (50.000 millones de yuanes), una de las mayores financiaciones de una startup en China.
- Las conversaciones de esta segunda ronda arrancaron a mediados de julio, apenas unas semanas después de cerrar la primera.
- El detonante es el acta de una reunión de unas cuatro horas con inversores, difundida por Tencent Tech y traducida después en foros técnicos.
Qué dijo Liang Wenfeng
La tesis que corrió por los círculos tecnológicos chinos es incómoda para el relato oficial. Liang Wenfeng, fundador de DeepSeek, sostiene que la diferencia entre los dos países no está en las personas sino en las máquinas. En la transcripción se le atribuye una frase que resume todo el argumento: el talento no es el cuello de botella, los recursos son el mayor cuello de botella.
Según ese texto, DeepSeek sigue apoyándose en chips de Nvidia y China va por detrás de los laboratorios punteros de Estados Unidos usando alrededor de una vigésima parte de su cómputo. Las estimaciones de retraso bailan dentro del propio documento, entre seis y dieciocho meses en unos pasajes y dos años en otros.
Hay un detalle que dice más que cualquier cifra de valoración: aproximadamente la mitad de sus investigadores principales están etiquetando datos a mano. Es lo que se hace cuando el presupuesto de anotación no llega y hay que compensarlo con la gente que se supone que debería estar investigando.
Por qué parar una ronda por una filtración
Lo que se paró no fue una negociación atascada por precio. Fue una decisión de comunicación convertida en decisión financiera. La frustración de Liang venía de cómo se estaban reproduciendo online unos comentarios que hizo en privado, en el contexto del primer cierre.
Los inversores externos tienen poco margen para discutirlo. Liang controla la mayoría del capital y de los derechos de voto a través de una sociedad limitada que él mismo gestiona, de modo que pudo frenar el proceso sin pedir permiso a nadie. Es la ventaja de no haber diluido: también es lo que hace impredecible a una empresa que mueve miles de millones.
El contexto: China, chips y la guerra de los modelos abiertos
Esto no pasa en el vacío. La semana pasada Washington sopesaba restringir los modelos de IA chinos mientras Nvidia, Meta y Microsoft firmaban una carta contra vetar los pesos abiertos. Y la Casa Blanca acusaba a Moonshot de copiar el modelo Fable de Anthropic.
En paralelo, Z.ai encendió un centro de datos de 1 GW con chips 100% nacionales. Liang apunta en la misma dirección cuando dice que dentro del próximo año quedará verificado que el ecosistema de chips domésticos funciona sin problemas, y describe trabajo conjunto con Huawei en compiladores y en alternativas al stack de Nvidia. Que el fundador chino más citado del sector reconozca a la vez la dependencia de Nvidia y la apuesta por sustituirla es justo el tipo de matiz que se pierde en los titulares de ambos bandos.
Por qué importa
Si tu empresa está evaluando modelos chinos por precio, esta filtración es información de mercado gratis. Dice que el descuento no viene de magia técnica sino de menos cómputo, más trabajo manual y una carrera por sustituir hardware que todavía no está ganada. Eso no invalida los modelos de DeepSeek, que siguen siendo baratos y competentes para muchas tareas, pero sí cambia cómo planificas: si montas un proceso crítico encima de un proveedor con esa dependencia de suministro y esa gobernanza de un solo hombre, conviene tener un segundo modelo probado y listo para el cambio. Nosotros ya comparamos DeepSeek frente a ChatGPT para elegir con criterio.
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