Frank Chu, autor en DEV Community, afirmó haber reproducido en su computadora parte de las pruebas con las que el investigador Will DePue relacionó modelos chinos de inteligencia artificial con chips Nvidia Blackwell. La ejecución utilizó el código y muestras preparados por el propio investigador; no comprueba dónde se entrenaron los modelos ni cuántos chips se emplearon.
Chu publicó el resultado el 13 de noviembre, un día después del informe de Unemployment Labs. En ese trabajo, DePue examinó los pesos publicados de seis modelos de DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax y Ant Group y encontró patrones compatibles con los chips Blackwell, sujetos a controles estadounidenses de exportación hacia China.
La investigación original ya advertía que esas señales corresponden a la creación de los valores iniciales de los modelos. Los equipos usados para esa etapa podrían ser distintos de los que después realizaron el entrenamiento.
Patricia Rodriguez
Qué repitió la prueba
Chu escribió que ejecutó en la unidad central de procesamiento de su computadora el programa compartido por DePue y obtuvo los mismos resultados que aparecen en la tabla del repositorio. Su descripción no documenta una repetición del análisis completo a partir de todos los modelos originales ni una nueva prueba con las GPU físicas.
El paquete contiene muestras de cinco modelos. Cuatro son parte del grupo que el informe asocia con Blackwell: DeepSeek-V4-Flash, Kimi K3, MiniMax-M3 y Ling-3.1-flash. El quinto es DeepSeek-V3, un modelo anterior que sirve de comparación y cuya señal corresponde a la generación Hopper, según el repositorio.
Esa distinción importa porque el informe original menciona seis modelos con señales compatibles con Blackwell. DeepSeek-V4-Pro y Kimi K3.1-Pro no figuran entre los cinco casos del paquete que Chu dice haber ejecutado.
El repositorio explica que incluye filas de pesos copiadas de los modelos publicados y un programa que busca las configuraciones que producen patrones coincidentes. Obtener la misma salida muestra, según el relato de Chu, que pudo repetir esa comprobación con el paquete disponible. Por sí solo no verifica toda la investigación ni demuestra que Blackwell se usara durante el entrenamiento.
De dónde sale la cifra de 12,000 GPU
El informe de DePue también calcula cuánta capacidad podría haberse necesitado para entrenar cinco modelos. Su estimación central es de unas 12,000 GPU Blackwell al sumar las cinco ejecuciones, con un intervalo de 7,000 a 22,000. El propio investigador señala que no tiene confianza en esas cifras.
Para Kimi K3 calcula alrededor de 4,500 GPU, con un intervalo de 1,000 a 9,500. Para DeepSeek-V4-Pro estima unas 3,000, dentro de un rango de 750 a 6,500. Son cálculos para cada entrenamiento, no un recuento de equipos encontrados ni una prueba de que existieran 12,000 chips distintos o que todos se usaran al mismo tiempo.
La cifra depende de datos que las huellas no pueden confirmar. Entre ellos están la eficiencia de los procesadores, la cantidad de información usada para entrenar algunos modelos, la duración de cada ejecución y el supuesto de que el entrenamiento se mantuvo en el mismo tipo de hardware que creó los valores iniciales.
La duración cambia especialmente el resultado. DePue explica que, si se reduce a la mitad el tiempo supuesto para una ejecución y se mantienen las demás condiciones, se duplica la cantidad de GPU estimada. El programa que Chu dice haber ejecutado no mide esas variables ni reproduce el cálculo de escala.
El informe fue revisado el 12 de noviembre. Su primera versión estimaba entre 2,000 y 3,000 GPU para cada uno de los entrenamientos más grandes; el autor elevó después las cifras al cambiar sus supuestos de eficiencia. Esa revisión ayuda a entender por qué algunas coberturas citan cantidades distintas.
Lo que la huella deja abierto
En sus propias pruebas, DePue informó que una B300 reprodujo valores iniciales de DeepSeek-V4-Flash y que una GB200 reprodujo los de Kimi K3. También examinó una alternativa: una GPU AMD MI300X configurada de cierta manera puede producir patrones similares. El informe dice que una comparación adicional favoreció a Nvidia para V4-Flash, pero no resolvió del mismo modo los otros cinco casos.
Ni la prueba descrita por Chu ni el informe identifican la ubicación de los chips, quién los poseía o cómo se obtuvo acceso. Tampoco establecen que se hayan infringido controles de exportación. Para convertir la estimación en un recuento harían falta datos adicionales sobre los entrenamientos y los equipos utilizados.
