JPMorgan: La ventaja de costos de 40x de DeepSeek V4 presiona a dos rivales chinos de IA

Un informe de JPMorgan revela que el modelo de lenguaje extenso V4 de DeepSeek tiene una ventaja de costo estructural que está presionando a sus competidores chinos de IA, KNOWLEDGE ATLAS (02513.HK) y MINIMAX-W (00100.HK). El análisis, publicado tres semanas después del lanzamiento del modelo V4, sugiere que solo la infraestructura patentada de DeepSeek puede operar el modelo con la máxima eficiencia económica, creando una nueva dinámica competitiva en el sector de rápido crecimiento.

El informe del banco destaca una ventaja estructural directa en la forma en que el modelo maneja la reutilización de la caché de prefijos, la densidad de tráfico y la asignación de cómputo. "En el rendimiento de entrada con acierto de caché, hay una brecha de alrededor de 40 veces entre la API oficial de DeepSeek y los canales de nube de terceros", señaló JPMorgan. La firma concluyó que si bien los pesos del modelo se pueden distribuir, la curva de costo subyacente no, lo que le da a DeepSeek una ventaja significativa.

Según datos de OpenRouter, el lanzamiento de DeepSeek V4 no ha provocado una caída correspondiente en el uso para competidores como GLM y MiniMax, lo que sugiere que el mercado está experimentando un crecimiento limitado por la oferta en lugar de una sustitución de suma cero. El informe enmarca el mercado con DeepSeek V4-Pro definiendo la frontera de bajo costo y el GLM-5.1 de KNOWLEDGE ATLAS anclando el extremo de alta preferencia, dejando al modelo M2.7 de MINIMAX atrapado en el medio.

Para los inversores, JPMorgan asignó una calificación de "Sobreponderar" (Overweight) tanto a KNOWLEDGE ATLAS como a MINIMAX-W, con precios objetivo de 950 HKD y 1,100 HKD, respectivamente. Sin embargo, el informe enfatiza que ambas compañías deben fortalecer su posicionamiento estratégico para competir de manera efectiva contra las eficiencias de costos de DeepSeek.

La prima de Zhipu AI bajo amenaza

Para KNOWLEDGE ATLAS, que opera el modelo Zhipu AI, JPMorgan cree que su monetización ahora depende de extender su liderazgo en el modelo. Si bien su GLM-5.1 se sitúa actualmente por delante del V4 de DeepSeek en las evaluaciones, lo que justifica una prima de precio, esa ventaja debe ampliarse. Para mantener su poder de fijación de precios, la próxima versión de GLM necesita ampliar su ventaja de preferencia en tareas complejas relacionadas con el flujo de trabajo, como la codificación basada en agentes y el razonamiento de contexto largo, donde el costo de los reintentos y la calidad es más importante que los costos de tokens brutos. De no hacerlo, podría perder clientes sensibles al precio frente a DeepSeek.

El uso de IA en China supera al de EE. UU. por 3 semanas

La intensa competencia se produce mientras el uso de IA en China continúa aumentando. Según las últimas estimaciones de OpenRouter para la semana del 11 al 17 de mayo, el uso de tokens de modelos grandes en China fue 1.81 veces el de los Estados Unidos, marcando la tercera semana consecutiva en que ocupa el primer puesto mundial. Los modelos chinos registraron un uso de tokens de 7.693 billones, mientras que los modelos estadounidenses vieron un uso de 4.24 billones. Dos de los tres modelos principales por uso global de tokens fueron chinos, incluido el avance Hy3 de TENCENT (00700.HK), que ocupó el primer lugar con un aumento del 210% en el uso semanal a 2.66 billones de tokens.

Mientras tanto, MINIMAX enfrenta una presión incremental sobre su propuesta de valor impulsada por la infraestructura. Históricamente un competidor en rendimiento y latencia, ahora debe lidiar con la API de bajo costo y un millón de contexto de DeepSeek y una pila de servicios que parece más eficiente. JPMorgan sugiere que el sucesor del modelo M2.7 de MiniMax deberá demostrar que puede ofrecer costos generales más bajos a través de menos ciclos y reintentos para mantener su diferenciación.

Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.