A startup chinesa de inteligência artificial, DeepSeek, recentemente divulgou informações sobre os custos e receitas de seus modelos de sucesso, V3 e R1. Esta revelação destacou uma relação custo-lucro teórica de até 545% ao dia, embora a empresa tenha alertado que a receita real é significativamente menor. Esta é a primeira vez que a DeepSeek, sediada em Hangzhou, compartilha detalhes sobre suas margens de lucro em tarefas de inferência, que são menos intensivas em computação.
Os modelos de inferência da DeepSeek, que incluem chatbots e outras aplicações, ganharam popularidade global, o que impactou o mercado de ações de IA fora da China. As ações dessas empresas caíram em janeiro, em parte devido às alegações da DeepSeek sobre seus baixos custos de treinamento em comparação com rivais americanos como a OpenAI.
Quais são os custos e receitas dos modelos V3 e R1?
A DeepSeek afirmou que gastou menos de US$ 6 milhões em chips para treinar seus modelos, utilizando o chip H800 da Nvidia. Este chip é menos poderoso do que os utilizados por empresas americanas, levantando questões sobre a necessidade de investimentos bilionários em chips de ponta por parte das empresas de IA dos EUA. Segundo a DeepSeek, o custo diário de inferência para os modelos V3 e R1 é de US$ 87.072, enquanto a receita diária teórica é de US$ 562.027, resultando em uma relação custo-lucro de 545%.
Por que a receita real é menor do que a teórica?
A DeepSeek explicou que a receita real é substancialmente menor devido a vários fatores. O custo de uso do modelo V3 é inferior ao do modelo R1, e apenas alguns serviços são monetizados. Além disso, o acesso aos serviços web e de aplicativos permanece gratuito, e os desenvolvedores pagam menos durante horários de menor movimento. Estes fatores contribuem para que a receita real não atinja o potencial teórico divulgado.
Impacto no mercado de inteligência artificial
A divulgação dos dados pela DeepSeek pode influenciar o mercado de inteligência artificial, especialmente fora da China. As alegações de custos mais baixos para o treinamento de modelos podem pressionar empresas americanas a reavaliar suas estratégias de investimento em tecnologia de ponta. Investidores e analistas do setor estão atentos a essas mudanças, que podem redefinir as expectativas de gastos e lucros no desenvolvimento de IA.
Em suma, a revelação da DeepSeek sobre seus modelos V3 e R1 oferece uma visão sobre a eficiência de custos em IA, destacando a importância de estratégias de monetização e a influência das tecnologias utilizadas no treinamento e inferência de modelos de inteligência artificial.