La compañía china DeepSeek ha acaparado la atención de la industria tecnológica con su capacidad para ofrecer modelos de inteligencia artificial a una fracción del coste de sus competidores. Recientemente, DeepSeek reveló algunos datos clave sobre sus márgenes de rentabilidad, destacando un impresionante retorno diario del 545% en sus modelos de lenguaje V3 y R1.
Este informe marca la primera vez que DeepSeek comparte detalles sobre la rentabilidad de sus operaciones de inferencia, la fase posterior al entrenamiento en la que los modelos de IA realizan predicciones, algo comúnmente utilizado en herramientas como los chatbots.
Estrategia de bajo coste con alto rendimiento
Lo más sorprendente de DeepSeek es su capacidad para entrenar modelos de IA con hardware menos avanzado que el de sus competidores. A pesar de contar con recursos limitados, como una menor disponibilidad de GPUs para alimentar sus centros de datos, DeepSeek ha logrado ofrecer sus servicios a precios mucho más competitivos. Según el informe de rentabilidad de la empresa, esta estrategia le ha permitido generar grandes ingresos, a pesar de contar con menos recursos que gigantes de la tecnología.
Esta noticia llega en un momento clave, cuando las empresas occidentales, especialmente las estadounidenses, están invirtiendo grandes cantidades en infraestructuras de IA. Empresas como Microsoft, que había gastado miles de millones de dólares en la financiación de OpenAI y en el desarrollo de su propio hardware, han comenzado a frenar sus inversiones debido a los elevados costes y a los bajos beneficios de sus operaciones en IA.
DeepSeek vs. la competencia
En comparación con las gigantes estadounidenses, DeepSeek ha gastado menos de 6 millones de dólares en los chips utilizados para entrenar sus modelos, una cantidad significativamente menor que la invertida por OpenAI, que ha tenido acceso a GPUs mucho más potentes. Según DeepSeek, los chips utilizados son los modelos NVIDIA H800, mucho más asequibles y de menor rendimiento que los utilizados por otros competidores.
En un post en GitHub, un representante de DeepSeek explicó cómo calculan su rentabilidad. El coste de alquilar una GPU NVIDIA H800, a un precio de 2 dólares la hora, supone un gasto diario de 87.072 dólares para la inferencia de los modelos V3 y R1. Por otro lado, los ingresos diarios teóricos generados por estos modelos ascienden a 562.027 dólares, lo que se traduce en un retorno del 545% sobre el coste.
Implicaciones para la industria
Aunque los ingresos anuales de DeepSeek, estimados en más de 200 millones de dólares, no parecen tan elevados en comparación con sus competidores, lo cierto es que han amortizado rápidamente su inversión de solo 6 millones de dólares en GPU. A diferencia de sus rivales, que siguen enfrentando pérdidas, DeepSeek ha logrado una rentabilidad impresionante en un tiempo récord.
A pesar de que DeepSeek ha señalado que los ingresos reales son sustancialmente inferiores debido a que solo ciertos servicios son monetizados y algunos accesos a la web y aplicaciones siguen siendo gratuitos, la compañía ha demostrado que es posible obtener rentabilidad en el sector de la IA sin la necesidad de realizar grandes inversiones en hardware.
Conclusión: Una lección para la industria
El éxito de DeepSeek pone en evidencia la posibilidad de obtener grandes rendimientos sin los gastos astronómicos de sus competidores. En un sector donde las grandes inversiones en IA parecen ser la norma, DeepSeek ha demostrado que una estrategia de bajo coste puede ser igualmente eficaz, y a veces, más rentable. Sin duda, la compañía ha marcado un precedente que podría cambiar la forma en que otras empresas aborden sus inversiones en el futuro.
