Bloomberg — A DeepSeek, empresa chinesa de inteligência artificial, revelou alguns números financeiros no sábado (1), dizendo que sua margem de lucro “teórica” poderia ser mais de cinco vezes maior do que os custos, abrindo dados financeiros que envolvem os modelos de negócios em IA.
A startup de 20 meses de idade, que agitou o Vale do Silício com sua abordagem inovadora e barata para a criação de modelos de IA, disse na rede social X (ex-Twitter) que o custo de inferência de seus modelos V3 e R1 para as vendas durante um período de 24 horas no último dia de fevereiro colocou as margens de lucro em 545%.
A inferência refere-se à capacidade de computação, eletricidade, armazenamento de dados e outros recursos necessários para fazer com que os modelos de IA funcionem em tempo real.
No entanto, a DeepSeek acrescentou uma isenção de responsabilidade nos detalhes que forneceu no GitHub, dizendo que sua receita real é substancialmente menor por vários motivos, incluindo o fato de que apenas um pequeno conjunto de seus serviços é monetizado e oferece descontos fora do horário de pico.
Os custos também não levam em conta todas as despesas com P&D e treinamento para a criação de seus modelos.
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Embora as margens de lucro sejam, portanto, hipotéticas, a revelação ocorre em um momento em que a lucratividade das startups de IA e de seus modelos é um tema quente entre os investidores em tecnologia.
Empresas como a OpenAI e a Anthropic testam vários modelos de receita, desde os baseados em assinaturas até a cobrança pelo uso e a cobrança de taxas de licenciamento, enquanto correm para criar produtos de IA cada vez mais sofisticados.
Mas os investidores questionam esses modelos de negócios e seu retorno sobre o investimento, abrindo um debate sobre a viabilidade de alcançar a lucratividade em breve.
A startup sediada em Hangzhou disse no sábado no X que seu serviço on-line tinha uma “margem de lucro de custo de 545%” e deu uma visão geral de suas operações, incluindo como otimizou o poder de computação ao equilibrar a carga - ou seja, gerenciar o tráfego para que o trabalho seja distribuído uniformemente entre vários servidores e data centers.
A DeepSeek disse que inovou para otimizar a quantidade de dados processados pelo modelo de IA em um determinado período de tempo e gerenciou a latência - o tempo de espera entre um usuário que envia uma consulta e recebe a resposta.
Em uma série de medidas incomuns que começaram no início desta semana, a startup, que defendeu a IA de código aberto, surpreendeu muitos no setor ao compartilhar algumas inovações e dados importantes que sustentam seus modelos, em contraste com a abordagem proprietária de seus maiores rivais nos Estados Unidos, como a OpenAI.
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