Inteligencia artificial: 545% de ganancias con los modelos V3 y R1 de Deepseek AI? ¿Sensación de IA o número de aire?

Una startup en foco: la verdad detrás de los impresionantes números de Deepseek

En el mundo de la inteligencia artificial (IA) de rápido movimiento y a menudo opaco, la startup de KI china Deepseek ha causado una sensación real. Con un reclamo sorprendente, la compañía se catapultó en el centro de la discusión global de IA: ¡una relación de costo-finos de costo de un increíble 545%, y eso todos los días! Esta declaración audaz, respaldada por datos operativos detallados, es más que un número impresionante. Es una explosión que hace que la industria de la IA establecida escuche y plantea preguntas profundas sobre la economía y los futuros modelos comerciales de las tecnologías de IA.

Pero, ¿qué está realmente detrás de estos números? ¿Es una eficiencia revolucionaria que pondrá al alza el mercado, o una estrategia de marketing inteligente que es más apariencia que ser? Los críticos ya hablan, los analistas desmantelan los cálculos y los debates del mundo tecnológico. La pregunta es: ¿puede Deepseek lograr realmente una rentabilidad tan alta y, de ser así, ¿qué influencia tiene esa industria de IA, especialmente en comparación con los gigantes establecidos del valle de Silicon?

Este artículo lo lleva a un análisis profundo del reclamo de Deepseek. Iluminamos la base tecnológica detrás de los números impresionantes, diseccionamos el modelo de precios innovador y revelamos las inteligentes estrategias operativas que utiliza Deepseek. Sin embargo, también examinamos las voces críticas que ralentizan la euforia y arrojan luz sobre la discrepancia entre el potencial teórico y la realidad práctica.

Descubra si Deepseek realmente rompió el secreto de la capacidad de apertuencia o si el 545% es más un sueño. Analizamos las consecuencias de gran alcance para el mercado global de IA, el panorama competitivo y la cuestión de si estamos al comienzo de una nueva era de la economía de IA o si la exageración de Deepseek resultará ser un fuego de paja. Una cosa es segura: Deepseek ha establecido el debate sobre el futuro del financiamiento y la redematabilidad de la IA y proporciona material de discusión durante años. Buce con nosotros en el fascinante mundo de Deepseek y revele la verdad detrás de los números sensacionales.

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La inauguración de los números y la base tecnológica detrás de él

El 1 de marzo de 2025, Deepseek publicó datos operativos detallados en la plataforma de desarrolladores de GitHub, que incluyó un período de 24 horas, más precisamente el 27 y 28 de febrero de 2025. Esta transparencia es notable en la industria de la IA, que a menudo se caracteriza por la confidencialidad. La compañía declaró que sus modelos AI avanzados V3 y R1, basados ​​en costos operativos diarios de $ 87,072, podría generar ingresos teóricos de $ 562,027. A partir de estas cifras, Deepseek calculó la relación costo de costo de 545%. Esta declaración implica que cada dólar que invirtió en la compañía teóricamente genera ganancias de $ 5.45. Extrapolado a todo un año, esto significaría una posible facturación anual de más de $ 200 millones, una suma que subraya las ambiciones y el potencial disruptivo de Deepseek.

El impresionante rendimiento y la eficiencia de los modelos AI de Deepseek se basan en una infraestructura de última generación que se basa esencialmente en las GPU H800 de NVIDIA. Estos procesadores gráficos son actualmente el estándar de oro para tareas aritméticas en el área de aprendizaje profundo y la IA. Deepseek alquila esta GPU H800 a un precio de $ 2 por hora y chip. Durante el período analizado las 24 horas, la compañía operó un promedio de 226.75 nodos del servidor, con cada nudo individual equipado con ocho GPU H800. Esta potencia informática masiva permitió a Deepseek procesar impresionantes tokens de entrada de 608 mil millones y 168 mil millones de tokens de salida durante este período.

Un factor esencial para la notable eficiencia de rentabilidad de Deepseek es el uso de un sistema de caché sofisticado. Un caché es esencialmente una memoria intermedia que evita que los datos requeridos con frecuencia aceleren el acceso a él y reduzcan la carga informática. En el caso de Deepseek, el 56.3% de los tickets de entrada, que corresponden a un notable tokens de 342 mil millones, fueron llamados de un caché de valor de clave basado en el disco duro (caché de kV). Este uso inteligente del almacenamiento en caché redujo significativamente los costos de procesamiento porque el acceso a los datos del caché es mucho más rápido y el ahorro de recursos más que el procesamiento de la tierra.

La velocidad de salida promedio de los modelos Deepseek fue de 20-22 tokens por segundo. El rendimiento alcanzado fue aún más impresionante: durante la llamada fase de precluido, en la que se preparan los datos de entrada, el rendimiento fue de alrededor de 73,700 tokens por nodo H800. En la fase de decodificación, en la que los modelos de IA generan los gastos reales, el rendimiento aún era 14,800 token por segundo por nodo H800. Estas altas tasas de rendimiento son cruciales para la capacidad de Deepseek para procesar eficientemente grandes cantidades de consultas y, por lo tanto, generar altos ingresos.

Precios y el cálculo de la ganancia teórica

Deepseek sigue una estrategia de precios diferenciada para sus modelos de IA. El modelo R1 premium, que está diseñado para las reclamaciones de rendimiento más altas, se calcula a un precio de $ 0.14 por millón de tokens de entrada si hay un objetivo de caché. Un objetivo de caché significa que la información solicitada ya está disponible en el caché y, por lo tanto, se puede llamar rápidamente. Si no hay un objetivo de caché (error de caché), el precio del token de entrada aumenta a $ 0.55 por millón. Para los tokens de salida, es decir, las respuestas generadas por la IA, Deepseek calcula $ 2.19 tokens por millón de tokens.

Esta estructura de precios de Deepseek es significativamente menor en comparación directa con competidores occidentales como OpenAai o antrópico. Este precio agresivo parece ser una parte integral de la estrategia de mercado disruptiva de Deepseek. Aparentemente, la compañía tiene como objetivo ganar cuotas de mercado a través de precios atractivos y posicionarse como una alternativa rentable en el mercado de IA.

El cálculo de la ganancia teórica del 545% se basa en la suposición de que * todos * tokens procesados ​​se facturan por la tarifa premium del modelo R1. Este es un punto importante porque es una suposición simplificada que no refleja completamente la realidad. Bajo esta suposición, los volúmenes medidos de 608 mil millones de insumos y 168 mil millones de tokens de producción conducirían a un ingreso diario de $ 562,027. Con los costos operativos de $ 87,072, esto da como resultado la relación de costo de costo muy discutida del 545%.

Sin embargo, es crucial enfatizar que este es un cálculo * teórico * que se llevó a cabo en condiciones idealizadas. El desempeño financiero real de Deepseek en el mundo real puede y está influenciado por una variedad de factores que no se tienen en cuenta en este cálculo simplificado.

La realidad detrás de los números teóricos: restricciones y reservas

En su publicación, el propio Deepseek admite abiertamente que el ingreso real es "mucho más bajo" que los valores sugeridos por el cálculo teórico. Esta transparencia es otra señal para el enfoque inusual de Deepseek y subraya la necesidad de interpretar las figuras presentadas en el contexto de sus restricciones. Hay una serie de razones para la discrepancia entre los cálculos teóricos y el ingreso real.

La existencia del modelo V3 estándar es un factor esencial. Este modelo se ofrece a precios significativamente más bajos que el Modelo R1 premium. Dado que no todos los clientes eligen automáticamente el modelo más caro, el uso del modelo V3 reduce las ventas promedio por token para Deepseek. Además, Deepseek actualmente solo está monetizando solo una parte de sus servicios ofrecidos. El acceso web y de aplicaciones a los modelos AI todavía es gratuito para los usuarios finales. El ingreso es generado principalmente por API Access, lo que permite a las empresas y desarrolladores integrar los modelos Deepseek en sus propias aplicaciones y sistemas. Este enfoque en los ingresos de API significa que una parte significativa del uso potencial de los modelos Deepseek actualmente no está directamente monetizado.

Otro aspecto importante son los descuentos. Deepseek ofrece descuentos automáticamente durante las horas nocturnas cuando la carga de los sistemas suele ser más baja. Estos descuentos están destinados a promover el uso en tiempos débiles y optimizar la utilización general de los recursos en su conjunto. Sin embargo, también reducen las ventas promedio por token.

Quizás el punto más importante, que se ignora por completo en la cálculo teórico de las ganancias, son las enormes inversiones en investigación y desarrollo (F&E), así como los inmensos costos de capacitación de los modelos de IA. El desarrollo y la capacitación de modelos de IA de vanguardia como V3 y R1 son extremadamente costosos y requieren mucho tiempo. Requieren el uso de científicos e ingenieros altamente calificados, acceso a enormes conjuntos de datos y la operación de centros de datos potentes durante largos períodos de tiempo. Estos costos a menudo representan el mayor bloque de costos para las compañías de IA y pueden influir significativamente en la rentabilidad operativa. Los costos operativos puros para la inferencia, que Deepseek revela en su cálculo, son solo parte de la imagen general. Para evaluar la rentabilidad real de una compañía de IA, las inversiones anteriores y continuas en F&E y capacitación también deben tenerse en cuenta.

Estrategias operativas innovadoras para aumentar la eficiencia

A pesar de las restricciones sobre la cálculo teórico de las ganancias, Deepseek demuestra una eficiencia quirúrgica impresionante debido a su divulgación. La compañía ha implementado una serie de estrategias innovadoras para maximizar la eficiencia y reducir los costos operativos.

Un componente clave es la asignación de recursos dinámicos. Deepseek no está estático de sus recursos aritméticos, pero se adapta de manera flexible a la demanda actual y los diferentes requisitos de la empresa. Durante los principales tiempos de tráfico al día, cuando la demanda de servicios de inferencia es la más alta, los nodos del servidor disponibles y las GPU se utilizan principalmente para proporcionar estos servicios. Durante la noche, cuando la ocupación es típicamente más baja, los recursos se rededican y se usan para otras tareas, especialmente para la investigación y capacitación de nuevos modelos de IA. Esta asignación dinámica maximiza la utilización del costoso hardware y contribuye a reducir los costos totales.

Técnicamente, Deepseek se basa en una paralelización de nudos cruzados calificados SO (paralelismo experto, EP). Esta técnica es un procedimiento avanzado para distribuir la carga informática durante el entrenamiento y la inferencia de grandes modelos de IA. En la paralelización de expertos, el modelo se divide en varios "expertos", cada uno de los cuales se ejecuta en diferentes nodos del servidor o GPU. Este procesamiento paralelo permite un mayor rendimiento y reduce la latencia, ya que el trabajo informático también se lleva a cabo en varios componentes de hardware. La paralelización de expertos es particularmente efectiva para modelos muy grandes, ya que distribuye la memoria y los requisitos aritméticos a varios dispositivos y, por lo tanto, supera los límites de los componentes de hardware individuales.

Además de la paralelización de expertos, Deepseek ha implementado un sofisticado sistema de compensación de carga. Este sistema distribuye inteligentemente el tráfico de datos entrantes a través de diferentes servidores y centros de datos. El objetivo de la compensación de carga es evitar cuellos de botella, optimizar la utilización de recursos y aumentar la seguridad de la falla del sistema. La distribución uniforme de la carga asegura que ningún servidor único esté sobrecargado y los tiempos de respuesta para los usuarios permanecen constantes. Un sistema efectivo de compensación de carga es crucial para la escalabilidad y la confiabilidad de los servicios de IA basados ​​en la nube, como los de Deepseek.

Implicaciones y reacciones del mercado en la industria: ¿una llamada de atención para la industria de la IA?

La divulgación de las cifras clave financieras detalladas de Deepseek llega en un momento en que la rentabilidad de las nuevas empresas de IA y la sostenibilidad de sus modelos de negocio es un tema central en el mundo de la tecnología y los inversores. Los inversores y analistas se preguntan cada vez más si las altas calificaciones y el inmenso potencial de exageración de la industria de la IA también están respaldados por sólidas fundaciones económicas. Empresas como OpenAAI, Anthrope y muchos otros experimentan intensamente con diversas fuentes de ingresos, modelos basados ​​en suscripción a la facturación dependiente del uso de tarifas de licencia para sus tecnologías de IA. Al mismo tiempo, una raza por la ira de desarrollo se enfurece cada vez más sofisticados y más poderosos que requieren inversiones considerables.

La presentación de Deepseek es particularmente importante en este contexto. La startup Still Young, que se fundó hace solo 20 meses, ha comenzado el Silicon Valley establecido con su enfoque innovador y rentable para el desarrollo y la operación de los modelos de IA. Anteriormente afirma que Deepseek gastó menos de $ 6 millones para los chips utilizados para capacitar a sus modelos, una suma que estaba significativamente por debajo del gasto de competidores occidentales como OpenAai-Had ya condujo a pérdidas notables de precios en acciones de IA en enero de 2025. La divulgación actual de la supuesta relación de beneficio de costo del 545%aumenta esta impresión y alimenta el temor de que las empresas tradicionales de IA puedan ser más ineficientes y menos competitivas que los nuevos retadores como Deepseek.

La transparencia y la supuesta rentabilidad de Deepseek podrían iniciar un cambio de paradigma en la industria de la IA. Obligan a las empresas establecidas a cuestionar críticamente sus propias estructuras de costos y modelos de negocio y posiblemente encontrar formas más eficientes de proporcionar servicios de IA. La presión sobre empresas como OpenAai, Anthrope y Google para reducir sus precios y demostrar su rentabilidad podría continuar aumentando a través del éxito de Deepseek.

Perspectivas críticas y análisis de expertos: ¿Es realmente el margen de ganancias tan alto?

El margen de beneficio del 545% reclamado por Deepseek ha causado gran atención y escepticismo en los círculos especializados. Algunos analistas indican que el término "margen de beneficio" puede no usarse correctamente en este contexto. De acuerdo con la definición, un margen de ganancia que representa la relación de ganancias con las ventas no puede ir más allá del 100%. En el caso de Deepseek, es más un recargo por los costos o un retorno de capital (retorno de la inversión, ROI). El término "relación costo-beneficio" es más preciso en este contexto.

Los críticos en plataformas en línea como Reddit y en foros especializados a menudo se esfuerzan por el vívido ejemplo de un niño que vende limonada. Este niño podría asumir incorrectamente que su ganancia es solo la diferencia entre el precio de venta de la limonada y los costos de los ingredientes (limones, azúcar, agua). Sin embargo, los factores de costo importantes pasarían por alto, como los costos de la mesa, la jarra, los utensilios mixtos, las gafas y, sobre todo, el tiempo y el trabajo que se gastaron en la producción y venta de la limonada. Esta analogía ilustra que una consideración aislada de los costos operativos puros para la inferencia en los modelos de IA puede conducir a una imagen incompleta y posiblemente distorsionada de la rentabilidad real. Una contabilidad integral de costos debe tener en cuenta todos los factores de costo relevantes, incluidos los enormes costos de F&R y capacitación.

Los analistas de la reconocida compañía de investigación de mercado Semianalysis también han cuestionado información anterior de costos de profundidad. Estiman que los servidores necesarios para la infraestructura de GPU que opera Deepseek podría causar costos de alrededor de $ 1.6 mil millones. Esta suma está muy por encima de los $ 5.6 millones especificados oficialmente por Deepseek para el entrenamiento del modelo Deepseek V3. La discrepancia entre estos números indica que Deepseek ha desarrollado métodos de capacitación excepcionalmente eficientes o que los costos de capacitación reales pueden ser más altos que los conocidos públicamente. También es posible que Deepseek se beneficie de los subsidios estatales u otras fuentes de financiamiento que no se muestran explícitamente en los costos publicados.

Es importante enfatizar que la evaluación de la economía de las empresas de IA es compleja y compleja. Además de los costos directos de hardware, software y personal, también deben tenerse en cuenta factores de costo indirecto, como marketing, ventas, atención al cliente, asesoramiento legal, cumplimiento regulatorio y expectativas de infraestructura. Además, las consideraciones estratégicas juegan un papel, como la competitividad a largo plazo, la necesidad de innovación continua y la capacidad de adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado. Por lo tanto, una relación aislada de costo-beneficio para un solo día o un corto período de tiempo solo puede dar una visión limitada del desempeño económico real de una compañía de IA.

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Los efectos más amplios en la industria de la IA: ¿más transparencia y presión de costos?

Independientemente de las voces críticas y las restricciones de las figuras presentadas, la divulgación de Deepseek y su enfoque cada vez más abierto (la compañía publica partes de sus códigos y sus modelos de código abierto) tiene un efecto importante en la industria de la IA. La combinación de transparencia de costos, estrategia de código abierto y precios significativamente más bajos es un desafío serio para las empresas de IA occidentales.

Los altos márgenes teóricos presentados por Deepseek son particularmente interesantes en el contexto del modelo más joven de OpenAI GPT-4.5. Este modelo cuesta un múltiplo de los modelos anteriores y especialmente los modelos de Speek, pero en muchos expertos ofrece apenas mejoras medibles en términos de rendimiento y funcionalidad. Este desarrollo respalda la tesis de que los modelos de idiomas actuales se están convirtiendo cada vez más en productos masivos en los que los precios premium ya no corresponden necesariamente al valor agregado real en el rendimiento. Si Deepseek puede ofrecer modelos de IA de alta calidad a costos significativamente más bajos, esto podría cambiar fundamentalmente el mercado de modelos de voz y conducir a una competencia más fuerte y una caída de precios.

Las cifras de Deepseek indican que el mercado para los modelos de idiomas de IA generalmente podría ser económicamente atractivo, siempre que los costos operativos se administren de manera eficiente y los modelos se usen ampliamente. Al mismo tiempo, la discrepancia significativa entre los ingresos teóricos y reales muestra los desafíos considerables con los que las empresas de IA se enfrentan cuando intentan desarrollar modelos comerciales de manera sostenible. Los altos costos de capacitación y la capacitación, la necesidad de innovación continua y la competencia intensiva en la industria dificultan lograr los altos márgenes de ganancias a largo plazo.

Entre un potencial impresionante y realidad práctica

La relación costo de costo de Deepseek del 545% ofrece una visión fascinante y provocativa de la economía potencial de los sistemas de IA modernos. Demuestra impresionantemente que se pueden lograr impresionantes márgenes quirúrgicos en el campo de la inferencia de IA en condiciones idealizadas y con estrategias operativas eficientes. Sin embargo, es crucial considerar este número en el contexto de toda la estructura de costos de una empresa de IA y la compleja realidad del mercado. Si bien los márgenes operativos pueden ser potencialmente atractivos para los servicios de inferencia, las enormes inversiones en investigación, desarrollo y capacitación continúan siendo obstáculos considerables para el talento general.

La divulgación de Deepseek en cualquier caso subraya la posición de la compañía como un jugador disruptivo en el mercado global de IA. La transparencia, la rentabilidad y la orientación de código abierto podrían conducir a una mayor competencia, transparencia y conciencia de costos en toda la industria a largo plazo. La combinación de la innovación técnica, el uso eficiente de los recursos y los precios agresivos hace que DeepSeek sea un competidor serio para las empresas de IA occidentales establecidas y podría cambiar la dinámica de la competencia de IA global de manera sostenible. El futuro mostrará si Deepseek puede lograr sus ambiciosos objetivos y consolidar su posición como proveedor líder en el mercado de IA. Sin embargo, la discusión sobre la rentabilidad de los sistemas de IA y los modelos de negocio de las compañías de IA, sin duda, ha recibido una dimensión nueva y emocionante a través de la iniciativa de Deepseek.

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