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Los ingresos anualizados de DeepSeek alcanzan $1.000 millones antes de ronda de $7.500 millones

PYMNTS
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Los ingresos anualizados de DeepSeek alcanzan $1.000 millones antes de ronda de $7.500 millones

La tasa de ingresos anualizados de DeepSeek ha alcanzado los $1.000 millones, más del doble del ritmo de menos de $500 millones de hace solo unos meses, según cifras que el CEO Liang Wenfeng compartió con inversores mientras la empresa finaliza una nueva ronda de financiación y se prepara para cotizar en la Bolsa de Shanghái.

La empresa generó aproximadamente $70,7 millones (unos 475 millones de yuanes) en ingresos reales durante los primeros siete meses de 2026, una cifra que, anualizada, apunta a la tasa reportada de $1.000 millones. Esto representa un aumento cercano a diez veces respecto a los niveles de 2025.

El salto se produce a pesar de —no por la ausencia de— un aumento significativo de precios. DeepSeek subió los precios de sus modelos entre 2,3 y 4,5 veces el mes pasado, con los precios en horas pico de sus modelos insignia V4 cuadruplicándose. Liang dijo a los inversores que el aumento de precios no redujo significativamente la base de clientes de DeepSeek.

DeepSeek ahora busca unos $7.500 millones (50.000 millones de yuanes) en su segunda ronda de financiación, lo que valoraría la empresa en aproximadamente $75.000 millones (500.000 millones de yuanes). Se espera que la ronda cierre antes de una oferta pública inicial planeada en la Bolsa de Shanghái.

La trayectoria de ingresos y valoración importa más allá del propio balance de DeepSeek. La empresa se convirtió en un referente global a principios de 2025 cuando su enfoque de entrenamiento de bajo costo y alta eficiencia obligó a reevaluar cuánta computación necesitan realmente los modelos de IA de vanguardia.

El aumento de precios en sí mismo es una señal a observar: sugiere que DeepSeek cree que sus modelos han alcanzado un umbral de calidad y adopción suficiente para que los clientes toleren pagar precios más cercanos a los del mercado.

Publicado originalmente por PYMNTS. Lee el artículo original para más detalles.

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