Dos personas con conocimiento de las cifras financieras de DeepSeek revelaron a la prensa una serie de datos nunca antes publicados: de enero a julio de 2026, los ingresos de DeepSeek fueron de unos 475 millones de yuanes, equivalentes a aproximadamente 70,7 millones de dólares; las pérdidas netas del mismo periodo rondaron los 715 millones de yuanes. Como referencia, la empresa registró unas pérdidas netas de 935 millones de yuanes en todo 2025, mientras que los ingresos de todo ese año fueron apenas una décima parte de los ingresos de los siete primeros meses de este año.
Es la primera vez, desde la fundación de la empresa, que se filtra un conjunto relativamente completo de cifras operativas. Antes, las estimaciones externas se basaban casi por completo en cálculos indirectos — multiplicar el precio por token por el volumen de llamadas, o hacer ingeniería inversa a partir del coste de entrenamiento de modelos de código abierto —, con márgenes de error que a menudo eran de varias veces.
Dos márgenes brutos, dos historias
Lo que deja clara la estructura del negocio es precisamente la columna del margen bruto. En los siete primeros meses, el margen bruto general de DeepSeek fue del 44,6%, mientras que el servicio de llamadas al modelo vía API por sí solo alcanzó el 82,9%.
82,9% es una cifra propia de una empresa de software. Demuestra que vender inferencia por token es, en sí mismo, un negocio viable: tras contabilizar la depreciación de las máquinas, la electricidad y el ancho de banda, quedan más de 80 céntimos por cada yuan facturado. El 44,6%, en cambio, es el resultado de sumar el tráfico gratuito de la app y del sitio web. La diferencia de 38 puntos porcentuales entre ambas cifras equivale exactamente a la capacidad de cómputo que DeepSeek regala al público cada día.
El origen de las pérdidas queda, así, claro: no está en el precio de la inferencia, sino en el gasto en entrenamiento y en el subsidio al lado gratuito. Haciendo un cálculo aproximado, de los 715 millones de yuanes de pérdidas, el margen del 82,9% del lado de la API por sí solo no basta para compensarlas — la escala todavía no es suficiente.
La subida de precios solo traslada el subsidio
Este mes, DeepSeek aplicó una subida considerable al precio de la API de su modelo insignia, V4-Pro, e introdujo una tarifa diferenciada entre horas punta y horas valle. El precio de salida en horas punta se elevó a 3,96 dólares por millón de tokens, y a 1,98 dólares en horas valle; antes, esta cifra era de 0,87 dólares. La tarifa punta subió más de cuatro veces y media, la de valle se más que duplicó, y entre ambas hay exactamente el doble de diferencia.
Vista la estructura de márgenes descrita antes, el propósito de esta subida no es difícil de interpretar: el lado de la API ya era rentable, y el objetivo de subir el precio no parece ser hacerlo aún más rentable, sino más bien que sufrague los costes del lado gratuito, aprovechando además la diferencia de precio para empujar la carga hacia la noche. Las tareas no urgentes de los desarrolladores, como trabajos programados, procesamiento por lotes o evaluaciones offline, se ven empujadas por el precio hacia las horas valle, liberando así capacidad diurna para las solicitudes interactivas. Esta práctica lleva décadas usándose en los sectores eléctrico y de computación en la nube, pero es la primera vez que un proveedor de modelos de primera línea la incorpora de forma oficial a su lista de precios por token.
El coste de todo esto es que los desarrolladores tienen que reorganizar sus facturas. Un proceso por lotes que antes se ejecutaba de día, sin cambiar nada, vería su coste saltar de 0,87 a 3,96 dólares, más de cuatro veces y media; trasladado a la noche, se quedaría en 1,98 dólares. El mismo código, ejecutado a distintas horas, puede tener un coste que difiere al doble.
Las pérdidas se amplían, no se reducen
Los ingresos se multiplicaron por diez, pero las pérdidas no se redujeron en la misma proporción. En todo 2025, las pérdidas fueron de 935 millones de yuanes, unos 78 millones de yuanes al mes de media; en los siete primeros meses de este año, fueron 715 millones de yuanes, con una media mensual de unos 102 millones. Haciendo un cálculo aproximado, la pérdida mensual media ha crecido alrededor de un 30%. Esto encaja con el perfil de una empresa que sigue aumentando su inversión en entrenamiento: la curva de ingresos es pronunciada, pero la de costes lo es aún más.
A escala global, 715 millones de yuanes equivalen a unos 100 millones de dólares. Según datos públicos, OpenAI perdió 38.500 millones de dólares en un año — dos órdenes de magnitud más—; pero los ingresos de ambas empresas también difieren en dos órdenes de magnitud, así que esta comparación no dice nada sobre austeridad, sino simplemente que ambas empresas hacen el mismo negocio a escalas de coste completamente distintas.
En el frente de la financiación, DeepSeek está negociando con inversores antiguos y nuevos una nueva ronda, con una valoración objetivo de 500.000 millones de yuanes, tras haber completado una ronda en junio. Los rumores sobre una posible salida a bolsa en 2027 tampoco cesan. Con este conjunto de márgenes brutos, los inversores pueden al menos ver algo con claridad: el negocio central de inferencia de la empresa es saludable, y lo que necesita más capital es el entrenamiento y el crecimiento de usuarios.
Fuentes: Global Market Wrap, citando a dos personas con conocimiento de las cifras financieras de la empresa, Sina Finance, CocoLoop, cnBeta, página de precios de la plataforma abierta de DeepSeek; los ingresos, las pérdidas, los dos márgenes brutos y los precios punta/valle de la API se contrastaron con información publicada; la pérdida mensual media y las conversiones de múltiplos son estimaciones aproximadas.