El impacto de DeepSeek un año después: Cómo el momento Sputnik de la IA transformó las criptomonedas
El 27 de enero de 2025, Nvidia perdió 589 mil millones de dólares en capitalización de mercado en un solo día: la mayor pérdida en un solo día en la historia del mercado de valores de EE. UU. ¿El culpable? Una startup china relativamente desconocida llamada DeepSeek acababa de lanzar un modelo de IA que igualaba el rendimiento de OpenAI por el 3 % del costo. Bitcoin se desplomó un 6,5 % por debajo de los 100.000 dólares mientras 300 mil millones de dólares se evaporaban de los mercados de criptomonedas. Los expertos declararon muerta la tesis de la IA y las criptomonedas.
Estaban espectacularmente equivocados.
Un año después, la capitalización de mercado de la IA y las criptomonedas se ha estabilizado por encima de los 50 mil millones de dólares, convirtiéndose en el segmento de mejor rendimiento en activos digitales. Render subió un 67 % en la primera semana de 2026. Virtuals Protocol aumentó un 23 % en una sola semana. El choque de DeepSeek no mató al sector de la IA y las criptomonedas; forzó una evolución darwiniana que separó la especulación de la sustancia.
El Día que Todo Cambió
La mañana del 27 de enero de 2025 comenzó como cualquier otro lunes. Entonces, los inversores descubrieron que DeepSeek había entrenado su modelo R1 —capaz de igualar o superar al o1 de OpenAI en puntos de referencia clave— por solo 5,6 millones de dólares. Las implicaciones enviaron ondas de choque a través de cada mercado dependiente de la "hipótesis de escalado de la IA": la creencia de que los modelos más grandes que requieren más computación siempre ganarían.
Nvidia se desplomó un 17 %, borrando casi 600 mil millones de dólares. Broadcom cayó un 19 %. ASML bajó un 8 %. El contagio se extendió a las criptomonedas en cuestión de horas. Bitcoin se deslizó desde arriba de los 100.000 dólares a 97.900 dólares. Ethereum cayó en picado un 7 % para probar el soporte de los 3.000 dólares. Los tokens enfocados en IA sufrieron pérdidas aún más brutales: Render cayó un 12,6 %, Fetch.ai bajó un 10 % y los proyectos de intercambio de GPU como Nodes.AI se desplomaron un 20 %.
La lógica parecía inamovible: si los modelos de IA ya no necesitaban clústeres masivos de GPU, ¿por qué alguien pagaría precios premium por redes de computación descentralizadas? Toda la propuesta de valor de la infraestructura de IA y criptomonedas pareció colapsar de la noche a la mañana.
Marc Andreessen lo llamó más tarde el "momento Sputnik" de la IA. Al igual que el satélite soviético de 1957 que obligó a Estados Unidos a reimaginar su estrategia tecnológica, DeepSeek obligó a toda la industria de la IA a cuestionar suposiciones fundamentales sobre lo que se necesita para construir inteligencia.
La Paradoja de Jevons Ataca de Nuevo
En 48 horas, sucedió algo inesperado. Nvidia se recuperó un 8 %, borrando casi la mitad de sus pérdidas. A finales de 2025, Render y Aethir habían subido a niveles cercanos a máximos históricos. La narrativa de la IA y las criptomonedas no murió: se transformó.
La explicación reside en un principio económico del siglo XIX que el CEO de Microsoft, Satya Nadella, invocó en X el día después del desplome: la Paradoja de Jevons.
En 1865, el economista William Stanley Jevons observó que las mejoras en la eficiencia del carbón no reducían su consumo, sino que lo aumentaban. Las máquinas de vapor más eficientes hicieron que la maquinaria impulsada por carbón fuera económicamente viable para más aplicaciones, impulsando la demanda total a niveles más altos que nunca.
La misma dinámica se desarrolla ahora en la IA. El avance en la eficiencia de DeepSeek no redujo la demanda de computación; la disparó. Cuando puedes ejecutar un modelo de IA competitivo en hardware de consumo, de repente millones de desarrolladores que no podían pagar las facturas de GPU en la nube pueden desplegar agentes de IA. El mercado total direccionable para la computación de IA se expandió drásticamente.
"En cambio, no vimos ninguna desaceleración en el gasto en 2025", señaló un análisis de la industria, "y al mirar hacia adelante, prevemos una aceleración del gasto en 2026 y más allá".
Para enero de 2026, la escasez de GPU sigue siendo aguda. SK Hynix, Micron y Samsung ya han asignado toda su producción de memoria de gran ancho de banda para 2026. La nueva arquitectura Vera Rubin de Nvidia, anunciada en el CES 2026, promete un entrenamiento de IA aún más eficiente, y la respuesta del mercado ha sido elevar los tokens de intercambio de GPU otro 20 %.
De la Computación a la Inferencia: El Gran Pivote
El choque de DeepSeek cambió fundamentalmente lo que importa en la IA y las criptomonedas, pero no de la manera que los bajistas esperaban.
Antes de enero de 2025, los tokens de IA y criptomonedas se negociaban principalmente como sustitutos de la capacidad de computación bruta. El argumento era simple: el entrenamiento de IA necesita GPU, las redes descentralizadas proporcionan GPU, por lo tanto, los precios de los tokens siguen la demanda de GPU. Esta tesis del "maximalismo de la computación" colapsó cuando DeepSeek demostró que el recuento bruto de parámetros y los presupuestos de entrenamiento no lo eran todo.
Lo que surgió en su lugar fue mucho más sofisticado. El mercado comenzó a distinguir entre tres categorías de valor en la IA y las criptomonedas:
Tokens de computación enfocados en la infraestructura de entrenamiento vieron comprimirse su prima. Si un modelo de 6 millones de dólares puede competir con uno de 100 millones de dólares, el foso alrededor de la agregación de computación es más delgado de lo que se suponía.
Tokens de inferencia enfocados en ejecutar modelos de IA en producción ganaron prominencia. Cada ganancia de eficiencia en el entrenamiento aumenta la demanda de inferencia en el borde. Los proyectos pivotaron para soportar "millones de agentes de IA más pequeños y especializados en lugar de unos pocos LLM masivos".
Tokens de aplicación vinculados a los ingresos reales de los agentes de IA se convirtieron en los nuevos favoritos. La industria comenzó a rastrear el "PIB Agéntico": el valor económico total generado por agentes de IA autónomos que realizan transacciones en la cadena. Proyectos como Virtuals Protocol y ai16z comenzaron a procesar millones en ingresos mensuales, demostrando que la utilidad real, no las narrativas especulativas, determinaría a los supervivientes.
El "Efecto DeepSeek" purgó los proyectos que eran "IA solo de nombre" y obligó al sector a optimizarse para la "Inteligencia por Joule" en lugar del recuento bruto de parámetros.
El dominio silencioso de DeepSeek
Mientras los inversores occidentales entraban en pánico, DeepSeek capturaba metódicamente cuota de mercado. Para principios de 2026, la startup con sede en Hangzhou domina aproximadamente el 89 % de la cuota de mercado en China y ha establecido una presencia dominante en el "Sur Global", ofreciendo acceso a API de alta inteligencia a aproximadamente 1 / 27 del precio de los competidores occidentales.
La empresa no se ha dormido en los laureles tras el éxito de R1. DeepSeek-V3 llegó a mediados de 2025, seguido por V3.1 en agosto y V3.2 en diciembre. Los puntos de referencia internos sugieren que V3.2 ofrece un "rendimiento equivalente al GPT-5 de OpenAI".
Ahora, DeepSeek está preparando V4 para un lanzamiento a mediados de febrero de 2026 — programado, quizás simbólicamente, en torno al Año Nuevo Lunar. Los informes indican que V4 superará a Claude y GPT en generación de código y se ejecutará en hardware de consumo: dual RTX 4090 o una sola RTX 5090.
En la frontera técnica, DeepSeek reveló recientemente "MODEL1" a través de actualizaciones en su base de código FlashMLA en GitHub — apareciendo 28 veces en 114 archivos. ¿El momento? El primer aniversario del lanzamiento de R1. La arquitectura sugiere cambios radicales en la optimización de la memoria y la eficiencia computacional.
Un artículo de investigación de enero de 2026 introdujo las "Manifold-Constrained Hyper-Connections", un enfoque de entrenamiento que el fundador de DeepSeek, Liang Wenfeng, afirma que podría dar forma a "la evolución de los modelos fundacionales" al permitir que los modelos escalen sin volverse inestables.
Lo que revela la recuperación
Quizás el indicador más revelador de la maduración del sector IA - crypto es lo que se está construyendo frente a lo que es simple publicidad.
En simulaciones de trading de criptomonedas con dinero real realizadas en enero de 2026, la IA de DeepSeek convirtió 10 000 — una ganancia del 126 % — mediante una diversificación disciplinada. Esto no fue hipotético; se midió frente a datos reales de CoinMarketCap.
El repunte de Virtuals Protocol en enero de 2026 no fue impulsado por la especulación, sino por el lanzamiento de un mercado de IA descentralizado que ofrece "casos de uso del mundo real". El volumen de operaciones aumentó 1 900 millones de $ en una sola semana.
La industria está observando de cerca el escalado en tiempo de inferencia como "el próximo gran campo de batalla". Mientras que DeepSeek-V3 optimizó el preentrenamiento, el enfoque se ha desplazado hacia modelos que "piensan más antes de hablar" — un paradigma que favorece a las redes descentralizadas capaces de soportar cargas de trabajo de agentes de IA diversas y de larga duración.
Lecciones para los inversores en criptomonedas
El shock de DeepSeek ofrece varias lecciones para navegar los mercados de IA - crypto:
La eficiencia no destruye la demanda; la redirige. La Paradoja de Jevons es real, pero sus beneficios fluyen hacia proyectos posicionados para la nueva frontera de eficiencia, no hacia los agregadores de cómputo heredados.
Las narrativas van a la zaga de la realidad. Los tokens de IA - crypto colapsaron bajo el supuesto de que un entrenamiento de IA más barato significaba menos demanda de cómputo. La realidad — que un entrenamiento más barato permite más inferencia y una adopción de IA más amplia — tardó meses en reflejarse en el precio.
La utilidad vence a la especulación. Los proyectos con ingresos reales provenientes de la actividad de agentes de IA — rastreados a través del "PIB agéntico" (Agentic GDP) — han superado de manera sostenible a los juegos de pura narrativa. El cambio "de la especulación a la utilidad" es ahora la característica definitoria del sector.
Los modelos abiertos ganan. El compromiso de DeepSeek de lanzar modelos con pesos abiertos (open-weights) ha acelerado la adopción y el desarrollo del ecosistema. La misma dinámica favorece a los proyectos cripto descentralizados con acceso transparente y sin permisos.
Como señaló un análisis: "Puedes tener razón sobre la paradoja de Jevons y aun así perder dinero invirtiendo en ella". La clave es identificar qué proyectos específicos se benefician de la expansión de la demanda impulsada por la eficiencia, no solo apostar por la categoría.
Lo que viene a continuación
Mirando hacia el futuro, varias tendencias definirán el sector IA - crypto en 2026:
El lanzamiento de V4 pondrá a prueba si DeepSeek puede mantener su ventaja de rentabilidad mientras presiona hacia un rendimiento de clase GPT-5. El éxito podría desencadenar otro recalibrado del mercado.
Los agentes de IA de consumo que se ejecutan en RTX 5090 y chips de Apple impulsarán la demanda de redes de inferencia descentralizadas optimizadas para el despliegue en el borde (edge deployment) en lugar del entrenamiento a escala de la nube.
El seguimiento del PIB agéntico se volverá cada vez más sofisticado, con analíticas on - chain que brindarán visibilidad en tiempo real sobre qué marcos de agentes de IA están generando actividad económica real.
El escrutinio regulatorio de las capacidades de IA chinas se intensificará, creando potencialmente oportunidades de arbitraje para las redes descentralizadas que no pueden ser fácilmente sometidas a controles de exportación o revisiones de seguridad nacional.
El shock de DeepSeek fue lo mejor que le pudo haber pasado a la IA - crypto. Purgó la especulación, forzó un giro hacia la utilidad y demostró que las mejoras de eficiencia expanden los mercados en lugar de contraerlos. Un año después, el sector es más ágil, está más enfocado y finalmente está construyendo hacia la economía agéntica que los primeros creyentes siempre imaginaron.
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