“98% con un costo del 1.4%”, ofrecido por DeepSeek para GPT-6 Astra, es una medida de referencia muy limitada. La información que proporciona sobre el precio unitario no es significativa.

En papel, la nueva versión de DeepSeek parece un simple “etiqueta de descuento” en el ámbito de la inteligencia artificial. La empresa afirma que su modelo V4.1-Flash obtuvo un 98% de puntuación en el test OpenDesign Arena, frente al GPT-6 Astra de OpenAI. OpenDesign Arena es un sitio web donde se evalúan los resultados de los modelos de inteligencia artificial.El modelo más inteligente y alineado hasta ahora.Había superado a todos los competidores. Lo más importante es el precio: el V4.1-Flash costó aproximadamente…$0.023 por tarea, frente a los $1.61 de Astra.Aproximadamente 1,4 centavos por dólar. Además, cada tarea se completa en 5,3 minutos, en comparación con los 11,1 minutos de Astra.

Antes de que ese número pueda ocupar un lugar en una tesis de inversión, es necesario analizarlo en detalle. El “arena” mide las tareas de diseño cotidianas, basadas en las solicitudes reales de los usuarios: son útiles, pero no involucran razonamientos complejos ni la fiabilidad de los agentes en horizontes de tiempo largos, donde se obtiene verdadero beneficio económico. La diferencia entre “diseño” y “todo lo que genera ingresos” se evidencia en los resultados de DeepSeek. En los criterios de ingeniería de software, seguridad y automatización, V4.1-Flash lidera a sus competidores abiertos en varios aspectos. Pero en Terminal-Bench 3.0, que es una prueba de sesiones prolongadas con el uso de herramientas, V4.1-Flash obtuvo…30.0 contra 43.3 de Claude Opus 5La afirmación de que “casi se asemeja al Astra” es cierta, pero está limitada por el dominio de uso: es verdadera en los trabajos de diseño rutinarios, pero no tanto en las tareas de largo alcance, donde se utiliza un precio más alto.

De dónde proviene realmente el 1.4%.

La brecha de costos no es un descuento por venta a gran escala; se trata de una arquitectura. V4.1-Flash es un modelo mixto de expertos con 552 mil millones de parámetros, que se activa únicamente en ciertas condiciones.8 mil millones de parámetros para la entrada y 16 mil millones para la salida.En cada token, se comprime su caché KV a aproximadamente 890 bytes por token. Eso equivale a aproximadamente un cuarto de la capacidad del Flash anterior, y también es aproximadamente 437 veces menos que en el modelo V1 original. Se gasta menos procesamiento por token, por lo que se cobra menos por token. Las condiciones económicas de uso son óptimas, y por eso se trata de una solución real, no simplemente una estrategia temporal.

La señal dentro de la facturación propia de DeepSeek

La prueba más contundente de que la caída en los costos unitarios es real no está en el marketing, sino en el hecho de que DeepSeek está reduciendo el valor de su producto premium. Después del 14 de septiembre, las solicitudes para el producto antiguo…deepseek-v4-prosonEnviado a V4.1-Flash y facturado al precio de Flash.DeepSeek dice que el nuevo modelo supera al anterior en cuanto a rendimiento, costo, velocidad y tiempo total de uso. Cuando un vendedor voluntariamente reduce el tráfico de su modelo más avanzado a una arquitectura más económica, la capacidad de fijar precios por token se pierde, en lugar de ser protegida.

¿Por qué eso es importante para un portafolio de acciones?

Retroceder de los detalles del modelo hacia la capital en la que se encuentra. Los cinco proveedores más grandes de servicios de nubes y IA en Estados Unidos han comprometido hacerlo.660 mil millones a 690 mil millones de gastos de capital en 2026, casi el doble que en 2025.Ese montón de recursos solo genera beneficios si los ingresos por unidad de computación se mantienen estables, o si el volumen crece más rápido que la disminución del precio por token. Una diferencia en el costo de tareas de aproximadamente 70 veces en un dominio común es precisamente el tipo de presión que pone a prueba la primera suposición. Los analistas ya estiman…Los costos de las unidades de inferencia están disminuyendo en un 60–70% anual.Con DeepSeek, se puede superar esa brecha, ya que en tareas rutinarias, el rendimiento es mucho mayor.

La realidad es que el 1.4% representa solo una parte del panorama completo. La capacidad de razonamiento y la fiabilidad de los agentes a largo plazo siguen siendo factores que permiten obtener precios más altos. Además, la demanda elástica puede hacer que los precios unitarios disminuyan, pero también aumente el volumen de ventas, lo que a su vez incrementa los ingresos. La pregunta que se plantea en toda esta cadena de inversiones es si la demanda crece más rápido que los precios colapsan… Y DeepSeek ha mostrado un aspecto de este problema, una clase de tareas por vez.

El número que envejecerá no es el 98%. Es el 70x que se esconde detrás de él, y el poder de fijación de precios que elimina silenciosamente de una base de capital construida sobre la suposición de que los ingresos por token son estables.