JPMorgan Chase & Co. ha descubierto que el nuevo modelo de lenguaje extenso V4 de DeepSeek posee una ventaja de costo estructural de hasta 40 veces sobre sus rivales, una brecha que redefine el campo competitivo para los líderes de inteligencia artificial de China, KNOWLEDGE ATLAS y MINIMAX-W. La diferencia de rendimiento surge de que DeepSeek opera su modelo en su propia infraestructura, una ventaja de infraestructura propia que los rivales que utilizan canales de nube de terceros no pueden igualar.
"El precio promocional de DeepSeek V4-Pro define ahora la frontera de bajo costo, mientras que el GLM-5.1 se consolida en el extremo de las preferencias de calidad", señaló un informe de JPMorgan. "Los pesos de los modelos pueden distribuirse libremente, pero la curva de costos no".
El análisis del banco de los datos incrementales desde el lanzamiento de V4 muestra una brecha de 40 veces en el rendimiento de entrada de aciertos de caché (cache-hit) entre la API oficial de DeepSeek y los servicios de nube de terceros. Esta eficiencia en la reutilización de caché de prefijos, la densidad de tráfico y la asignación de cómputo establece un nuevo nivel de bajo costo en el mercado. Según los datos de OpenRouter, el uso de V4 está aumentando, mientras que los modelos establecidos de KNOWLEDGE ATLAS (GLM), MiniMax e incluso versiones anteriores de DeepSeek no han visto disminuciones generalizadas, lo que sugiere que el mercado se está expandiendo en lugar de consolidarse.
El informe plantea un nuevo desafío estratégico para los dos principales actores de IA que cotizan en bolsa. Para KNOWLEDGE ATLAS, su monetización depende ahora de ampliar su liderazgo en modelos para justificar su precio más alto. Para MINIMAX-W, su ventaja histórica en rendimiento de infraestructura ahora se ve desafiada directamente. JPMorgan asignó una calificación de Sobreponderar a ambas compañías, con un precio objetivo de 950 HKD para KNOWLEDGE ATLAS y 1.100 HKD para MINIMAX-W, señalando confianza en su capacidad de adaptación pero destacando el aumento de la presión.
La apuesta Premium de KNOWLEDGE ATLAS
KNOWLEDGE ATLAS debe ahora ampliar su ventaja de rendimiento para defender sus precios. Su modelo GLM-5.1 actualmente supera al V4 de DeepSeek en las evaluaciones, posicionándose como la opción preferida para usuarios sensibles a la calidad. Para mantener esto, JPMorgan dijo que el próximo ciclo de GLM necesita ampliar su ventaja en tareas complejas relacionadas con el flujo de trabajo, como la codificación basada en agentes y el razonamiento de contexto largo, donde la calidad y la confiabilidad son más importantes que los costos de los tokens. No ampliar este liderazgo podría obligarla a ceder el mercado sensible al precio a DeepSeek, reteniendo un negocio más pequeño pero de mayor margen.
El desafío económico de MINIMAX-W
MINIMAX-W, que históricamente compitió en capacidad de procesamiento y latencia, enfrenta una presión más directa. La nueva API de bajo costo y un millón de contextos de DeepSeek en una pila de infraestructura propia altamente eficiente neutraliza la propuesta de valor tradicional de MiniMax impulsada por la infraestructura. Según JPMorgan, el sucesor del modelo M2.7 de MiniMax deberá demostrar una economía de finalización de tareas sensiblemente mejor (menos ciclos y reintentos que conduzcan a costos generales más bajos) para mantener su diferenciación frente al sucesor de V4.
Este artículo tiene únicamente fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
