DeepSeek es la reina rentabilizando la IA: afirma tener un coste-beneficio del 545% al día

DeepSeek se viralizó rápidamente por ser capaz de posicionarse a nivel de la competencia en cuanto a modelos de IA, pero a una fracción de coste, y ahora sabemos que pese a ello, son los reyes en cuanto a rentabilidad. O eso, es lo que asegura la compañía, la cual reveló en el día de ayer algunos datos ligados a los costes e ingresos relacionados con sus exitosos modelos de lenguaje V3 y R1. Y para ir rápidos a lo que importa, afirma que su relación coste-beneficio es de hasta el 545% diario.

Esta se trata de la primera vez que la compañía china revela información sobre sus márgenes de beneficio en tareas de inferencia menos intensivas desde el punto de vista computacional. Es decir, la fase posterior al entrenamiento en la que los modelos de IA entrenados realizan predicciones o tareas, por ejemplo a través de los ya popularizados chatbots.

Los informes de rentabilidad de DeepSeek podría volver a afectar a la industria occidental

Y es que DeepSeek no solo ha sido capaz de entrenar sus modelos de IA con hardware menos avanzado que la competencia. A ello se le sumó una mayor limitación en cuanto al envío de GPU para alimentar sus centros de datos. Y pese a ello, es capaz de ofrecer sus servicios a una fracción de precio que sus rivales y, sorpresa, pese a ello parece que está nadando en dinero. O eso según indica el propio informe de rentabilidad de DeepSeek.

Todo esto llega en un momento donde en occidente, hasta que llegara DeepSeek, había una fiebre por comprar GPU para IA y todas las compañías estaban realizando enormes inversiones en IA. Tras conocerse esta información, el mercado incluso se ha frenado. Hasta el punto de que ayer Microsoft daba a conocer que comenzaba a frenar sus inversiones en centros de datos de IA. En concreto, alegando exactamente lo contrario: altos costes de inversión y sus bajos beneficios en IA.

Microsoft únicamente en la primera ronda de financiación de OpenAI, ya había gastado 10.000 millones de dólares. A ello se le suman más rondas, e incluso comenzar a desarrollar su propio hardware. Hasta donde se sabe, DeepSeek gastó menos de 6 millones de dólares en los chips utilizados para entrenar el modelo, mucho menos de lo que han gastado rivales estadounidenses como OpenAI. Estos chips son los NVIDIA H800, mucho menos potentes a los que ha tenido acceso OpenAI y cualquier empresa de IA estadounidense. Lo que ha demostrado que no necesitan realizar inversiones ya muy cuestionables para ponerse al nivel de rivales con gráficas muchísimo más potentes.

La compañía china deja en el aire que los demás están haciendo un mal trabajo

Fue en un post de GitHub donde un representante de DeepSeek reveló la información de rentabilidad en base a los beneficios. Por ejemplo, el coste de alquiler de una GPU NVIDIA H800, suponiendo que el coste sea de 2 dólares la hora, el coste total diario de inferencia de sus modelos V3 y R1 es de 87.072 dólares. En cambio, los ingresos diarios teóricos generados por estos modelos son de 562.027 dólares, lo que supone una relación coste-beneficio del 545%.

En un año, esto supondría unos ingresos de algo más de 200 millones de dólares. No es mucho, o no es nada respecto a sus rivales. Pero ellos han gastado únicamente 6 millones de dólares en GPU, ya han amortizado la inversión. El resto de la industria sigue en números rojos. También hay que tener en cuenta que DeepSeek indicó que los "ingresos reales son sustancialmente inferiores" porque el coste de utilización de su modelo V3 es menor que el del modelo R1, sólo se monetizan algunos servicios. Ya que el acceso a la web y a las aplicaciones sigue siendo gratuito, y los desarrolladores pagan menos durante las horas de menor actividad. Pero deja claro que son los últimos en llegar y los primeros en cuanto a rentabilizar la IA.

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