A DeepSeek, a startup chinesa de inteligência artificial, revelou alguns números financeiros neste sábado. A empresa afirmou que sua margem de lucro "teórica" pode ser mais de cinco vezes os custos, num movimento que reduz um pouco do véu sigiloso que envolve os modelos de negócios na indústria de IA.

A startup de 20 meses, que abalou o Vale do Silício com sua abordagem inovadora e acessível para criar modelos de IA, disse no X (antigo Twitter) que os custos de inferência de seus modelos V3 e R1 em relação às vendas durante um período de 24 horas no último dia de fevereiro colocaram as margens de lucro em 545%.

A inferência refere-se ao poder de computação, eletricidade, armazenamento de dados e outros recursos necessários para fazer os modelos de IA funcionarem em tempo real.

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No entanto, a DeepSeek adicionou um aviso nas informações fornecidas no GitHub, dizendo que suas receitas reais são substancialmente menores por vários motivos, incluindo o fato de que apenas um pequeno conjunto de seus serviços é monetizado e que oferece descontos durante horários de baixa demanda. Além disso, os custos não incluem todas as despesas de P&D e treinamento para desenvolver seus modelos.

Embora as margens de lucro impressionantes sejam, portanto, hipotéticas, a revelação surge em um momento em que a lucratividade das startups de IA e seus modelos é um tema quente entre os investidores em tecnologia.

Empresas como OpenAI e Anthropic estão experimentando vários modelos de receita, desde assinaturas até cobrança por uso e taxas de licenciamento, enquanto correm para desenvolver produtos de IA cada vez mais sofisticados. No entanto, os investidores estão questionando esses modelos de negócios e seu retorno sobre o investimento, abrindo um debate sobre a viabilidade de alcançar a lucratividade em breve.

A startup com sede em Hangzhou disse no sábado que seu serviço teve uma “margem de lucro de custo de 545%” e forneceu uma visão geral de suas operações, incluindo como otimizou o poder de computação equilibrando a carga — ou seja, gerenciando o tráfego para que o trabalho seja distribuído uniformemente entre vários servidores e data centers.

A DeepSeek afirmou ter inovado 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 o envio de uma consulta pelo usuário e o recebimento da resposta.

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Em uma série de passos incomuns desde o início desta semana, a startup, que defende o uso de IA de código aberto, surpreendeu muitos na indústria ao compartilhar algumas inovações e dados fundamentais de seus modelos, em contraste com a abordagem proprietária de seus maiores rivais americanos, como a OpenAI.

Fonte: O Globo