DeepSeek reduce los precios de las API hasta en un 75% durante las horas de menor actividad

DeepSeek ha introducido precios con descuento fuera de temporada para los desarrolladores que utilizan sus modelos de IA para crear sus productos.

Según una tabla de precios en su sitio web, de API para el modelo R1 disminuirán en un 75%, mientras que el modelo V3 será un 50% más barato durante este período.

La startup de inteligencia artificial con sede en Hangzhou está respondiendo a la creciente demanda de los usuarios y desarrolladores, que están adoptando rápidamente su tecnología.

DeepSeek revoluciona el mercado de la IA con agresivos recortes de precios

Los modelos de IA asequibles de DeepSeek provocaron una importante liquidación en los mercados de valores mundiales el mes pasado, ya que los inversores temían que afectaran a los líderes existentes del mercado de IA.

Según la compañía con sede en Hangzhou, entre las 16:30 GMT y las 00:30 GMT, el coste de usar su API —que permite a los desarrolladores integrar sus modelos de IA en sus aplicaciones y productos web— se reduciría hasta en un 75 %. Esta medida podría presionar a sus competidores, tanto en China como en el extranjero, a reducir sus precios.

Aunque DeepSeek etiqueta este período de tiempo como "fuera de hora punta" ya que va de las 00:30 a las 08:30 hora de Beijing, coincide con las horas diurnas en Europa y Estados Unidos, donde los modelos de IA de bajo costo pero potentes de la compañía recientemente provocaron una venta masiva de acciones tecnológicas.

Los últimos descuentos de DeepSeek del miércoles marcan otra gran revolución en la industria de la IA en China y a nivel mundial. Según fuentes cercanas a la compañía, DeepSeek estátracel lanzamiento de un sucesor de su modelo R1, que debutó en enero.

Competidores como Tencent Holdings Ltd. y Perplexity AI han comenzado a utilizar los modelos de DeepSeek, uniéndose a entidades estatales de toda China, incluidos departamentos del gobierno de Hong Kong.

El martes, DeepSeek reabrió las recargas de créditos para acceder a su API, pero advirtió que la capacidad sería limitada durante las horas pico del día.

DeepSeek desata una guerra de precios en IA con su modelo de bajo coste

Desde su lanzamiento el 20 de enero, el chatbot de razonamiento de DeepSeek ha desafiado las ideas convencionales sobre el costo del desarrollo de modelos avanzados de IA. Elogiado como un potencial rival de OpenAI, ofrece un alto rendimiento a una fracción del costo.

El éxito del modelo ha impulsado un repunte de las acciones tecnológicas y de Internet chinas, ya que los inversores anticipan más ganancias a pesar de las continuas restricciones al comercio de chips de Washington.

El compromiso de la empresa con el desarrollo de código abierto y los precios agresivos encendieron por primera vez una guerra de precios de IA a nivel nacional en mayo pasado con el lanzamiento de su modelo V2, el predecesor de la IA que impulsa su asistente ampliamente utilizado.

Desde que DeepSeek lanzó su asistente de inteligencia artificial el mes pasado, OpenAI, el creador de ChatGPT, ha reducido los precios, mientras que Gemini de Google ha introducido niveles de acceso con descuento.

DeepSeek reduce los costos de IA al mismo tiempo que iguala a los gigantes de la industria

DeepSeek desarrolló uno de los sistemas de IA más potentes del mundo utilizando considerablemente menos recursos que sus competidores. A diferencia de las principales empresas de IA que dependen de supercomputadoras con más de 16 000 GPU, DeepSeek logró resultados similares con tan solo 2000, reduciendo sus costes de computación a 6 millones de dólares, aproximadamente una décima parte de lo que Meta invirtió en su último modelo de IA.

La empresa logró esta rentabilidad mediante una combinación de técnicas innovadoras. Una de sus principales tácticas fue la técnica de "mezcla de expertos", que divide el sistema de IA en múltiples redes neuronales especializadas, cada una centrada en una habilidad específica, como poesía, programación, física o biología. 

En lugar de transmitir todos los datos a través de un único modelo grande, estos sistemas expertos más pequeños operaban de formadent, mientras una red generalista coordinaba su interactividad. Esto redujo considerablemente el coste computacional y evitó las costosas transferencias de datos entre GPU.

La startup china de IA optimizó aún más su propio entrenamiento de IA mediante la reducción de la precisión numérica. En lugar de almacenar los números en el formato de memoria habitual de 16 bits, la empresa los redujo a una memoria de 8 bits, reduciendo a la mitad sus necesidades de almacenamiento. Si bien esto redujo ligeramente la precisión de los cálculos individuales, la compensación tuvo poco efecto en el rendimiento general del modelo.

Los cálculos finales de la empresa se realizaron en formato de 32 bits, lo que le permitió mantener la eficiencia y al mismo tiempo la precisión donde importaba.

DeepSeek también tuvo la ventaja de desarrollar software de equipo muy eficiente que optimizaba el uso de la GPU. Si bien muchos laboratorios de IA contratan ingenieros cualificados, pocos han implementado con éxito estas técnicas de ahorro a gran escala. Si bien algunas de las principales empresas de IA pueden haber implementado otras variantes de estos métodos, la ofensiva de DeepSeek demuestra el potencial de cómo se puede desarrollar la IA front-end-edge con muchos menos recursos de lo que se creía.

Con su lanzamiento de código abierto, DeepSeek sentó las bases para un desarrollo de IA más económico y potencialmente cambió el curso de la industria al dar a conocer sus métodos al resto del mundo de la investigación de IA.

Su éxito respalda la idea de que sólo las empresas con presupuestos de miles de millones de dólares pueden competir para crear los sistemas de IA más sofisticados.