El modelo de IA con el mayor volumen de llamadas del mundo dejó de responder ayer por la mañana. Durante cinco horas, los usuarios no recibieron respuesta a ninguno de sus mensajes.
El problema fue en DeepSeek. El 15 de octubre, a las 8:11, su sitio web y su aplicación empezaron a mostrar a gran escala el mensaje «Servidor temporalmente no disponible». El servicio de chat y dos API dejaron de funcionar al mismo tiempo.
A las 9:06 de la mañana, la página oficial de estado indicó que ya habían identificado la causa y que estaban trabajando para solucionarla.
El servicio no se restableció hasta las 13:04: habían pasado 4 horas y 52 minutos.
Los usuarios no tenían adónde más ir. Algunos contaron en las redes sociales que estaban dando vueltas, angustiados, en sus puestos de trabajo; otros se pasaron directamente a otros modelos. También hubo quien bromeó diciendo que pensaba que DeepSeek iba a empezar a cobrar, pero que en realidad se había caído. StatusGator, una plataforma internacional de monitorización, recibió 86 reportes de problemas en 24 horas. Usuarios de Luxemburgo, Polonia y Nueva York informaron del mismo problema.
Esa tarde, DeepSeek envió un aviso de compensación. Devolvería íntegramente, en forma de crédito, el importe consumido por cada cuenta entre el 8 y el 14 de octubre. El crédito se abonaría automáticamente y se utilizaría primero para cubrir los cargos.
Además de la compensación, el aviso incluía una frase que, en mi opinión, era la más contundente de todo el texto: «Revisaremos exhaustivamente y eliminaremos las dependencias de punto único, para evitar a toda costa que vuelvan a producirse problemas similares». Es la propia empresa la que admite que el sistema tenía dependencias de punto único.
El concepto de punto único de fallo no es nuevo, pero aplicado a la IA cobra un peso especial. Cuanto más se concentran los modelos, más gente se ve afectada por una sola interrupción.
En lo que va de año, DeepSeek ha sufrido al menos 18 interrupciones importantes del servicio. A finales de marzo tuvo una caída prolongada que duró más de 12 horas, y este mismo mes sufrió otra interrupción que se resolvió en apenas 11 minutos.
Se cae y, al mismo tiempo, sigue creciendo. Según el ranking de OpenRouter, DeepSeek V4.1 Flash fue el modelo con mayor volumen de llamadas del mundo tanto durante la semana del 15 de octubre como en el conjunto del mes.
Aunque estuvo caído cinco horas y su volumen de llamadas bajó un 11 % ese día, siguió en el primer puesto. Ni siquiera la tarifa según las horas punta y valle, introducida en julio, ha frenado esto: durante las horas punta, el precio de la API es el doble que en las horas de menor demanda.
En el sector, las explicaciones coinciden en lo esencial: hay un desequilibrio entre la oferta y la demanda de potencia de cálculo. El tráfico no deja de crecer, mientras que adquirir y ampliar la capacidad de cálculo de gama alta lleva mucho tiempo. Cuando ambas cosas se juntan, la estabilidad acaba quedando en segundo plano.
Las redes distribuidas de potencia de cálculo llevan tiempo contando esta misma historia: reunir las tarjetas gráficas dispersas por distintos lugares y ofrecer la capacidad de cálculo de las máquinas que están ociosas para que quienes la necesitan la compren según su consumo. Según esta idea, ninguna máquina sería un nodo crítico y, por tanto, no habría un punto único que pudiera dejarlo todo fuera de servicio con un solo fallo.
No estoy seguro de que esta idea pueda hacerse cargo ahora de un volumen como el de DeepSeek. La mayor parte del trabajo que han realizado las redes descentralizadas de potencia de cálculo consiste en tareas fragmentables, como la inferencia y el renderizado. Hasta ahora, ninguna ha logrado gestionar simultáneamente las solicitudes de conversación de cientos de millones de personas. Es fácil decir que no hay puntos únicos de fallo; demostrar que el sistema puede resistir es mucho más difícil.
Lo que sí está claro es lo que ocurre en el otro extremo. Cuando un servicio de IA centralizado se detiene durante cinco horas, los usuarios no pueden hacer nada más que esperar. La demanda existe y faltan alternativas suficientes; siempre habrá alguien que quiera cubrir ese vacío. Algunos de quienes intenten hacerlo buscarán respuestas en la cadena.
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El problema fue en DeepSeek. El 15 de octubre, a las 8:11, su sitio web y su aplicación empezaron a mostrar a gran escala el mensaje «Servidor temporalmente no disponible». El servicio de chat y dos API dejaron de funcionar al mismo tiempo.
A las 9:06 de la mañana, la página oficial de estado indicó que ya habían identificado la causa y que estaban trabajando para solucionarla.
El servicio no se restableció hasta las 13:04: habían pasado 4 horas y 52 minutos.
Los usuarios no tenían adónde más ir. Algunos contaron en las redes sociales que estaban dando vueltas, angustiados, en sus puestos de trabajo; otros se pasaron directamente a otros modelos. También hubo quien bromeó diciendo que pensaba que DeepSeek iba a empezar a cobrar, pero que en realidad se había caído. StatusGator, una plataforma internacional de monitorización, recibió 86 reportes de problemas en 24 horas. Usuarios de Luxemburgo, Polonia y Nueva York informaron del mismo problema.
Esa tarde, DeepSeek envió un aviso de compensación. Devolvería íntegramente, en forma de crédito, el importe consumido por cada cuenta entre el 8 y el 14 de octubre. El crédito se abonaría automáticamente y se utilizaría primero para cubrir los cargos.
Además de la compensación, el aviso incluía una frase que, en mi opinión, era la más contundente de todo el texto: «Revisaremos exhaustivamente y eliminaremos las dependencias de punto único, para evitar a toda costa que vuelvan a producirse problemas similares». Es la propia empresa la que admite que el sistema tenía dependencias de punto único.
El concepto de punto único de fallo no es nuevo, pero aplicado a la IA cobra un peso especial. Cuanto más se concentran los modelos, más gente se ve afectada por una sola interrupción.
En lo que va de año, DeepSeek ha sufrido al menos 18 interrupciones importantes del servicio. A finales de marzo tuvo una caída prolongada que duró más de 12 horas, y este mismo mes sufrió otra interrupción que se resolvió en apenas 11 minutos.
Se cae y, al mismo tiempo, sigue creciendo. Según el ranking de OpenRouter, DeepSeek V4.1 Flash fue el modelo con mayor volumen de llamadas del mundo tanto durante la semana del 15 de octubre como en el conjunto del mes.
Aunque estuvo caído cinco horas y su volumen de llamadas bajó un 11 % ese día, siguió en el primer puesto. Ni siquiera la tarifa según las horas punta y valle, introducida en julio, ha frenado esto: durante las horas punta, el precio de la API es el doble que en las horas de menor demanda.
En el sector, las explicaciones coinciden en lo esencial: hay un desequilibrio entre la oferta y la demanda de potencia de cálculo. El tráfico no deja de crecer, mientras que adquirir y ampliar la capacidad de cálculo de gama alta lleva mucho tiempo. Cuando ambas cosas se juntan, la estabilidad acaba quedando en segundo plano.
Las redes distribuidas de potencia de cálculo llevan tiempo contando esta misma historia: reunir las tarjetas gráficas dispersas por distintos lugares y ofrecer la capacidad de cálculo de las máquinas que están ociosas para que quienes la necesitan la compren según su consumo. Según esta idea, ninguna máquina sería un nodo crítico y, por tanto, no habría un punto único que pudiera dejarlo todo fuera de servicio con un solo fallo.
No estoy seguro de que esta idea pueda hacerse cargo ahora de un volumen como el de DeepSeek. La mayor parte del trabajo que han realizado las redes descentralizadas de potencia de cálculo consiste en tareas fragmentables, como la inferencia y el renderizado. Hasta ahora, ninguna ha logrado gestionar simultáneamente las solicitudes de conversación de cientos de millones de personas. Es fácil decir que no hay puntos únicos de fallo; demostrar que el sistema puede resistir es mucho más difícil.
Lo que sí está claro es lo que ocurre en el otro extremo. Cuando un servicio de IA centralizado se detiene durante cinco horas, los usuarios no pueden hacer nada más que esperar. La demanda existe y faltan alternativas suficientes; siempre habrá alguien que quiera cubrir ese vacío. Algunos de quienes intenten hacerlo buscarán respuestas en la cadena.
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