#夏日创作营 DeepSeek revela negócio extremamente lucrativo: retorno anual de 120%, esmagando o imobiliário — a era de ganhar de forma grosseira chegou ao fim!

Recentemente, o fundador da DeepSeek, Liang Wenfeng, divulgou publicamente a lógica central do negócio, mostrando por completo este negócio de topo de rentabilidade baseado em chamadas de API: compra em larga escala de GPUs para montar clusters de computação, oferecendo serviços de interface a terceiros apenas com base em modelos de código aberto. Segundo o próprio, basta pouco mais de 10 meses para recuperar todo o investimento em hardware. Dentro do período de utilização das GPUs de 3 a 5 anos, o lucro total pode atingir 6 vezes o custo inicial, com retorno anual de até 120%. Esta capacidade de gerar lucros não só supera em muito o ciclo dourado do imobiliário no país, como também está muito além do que as indústrias tradicionais de “lucros excessivos” conseguem alcançar, rasgando de vez as regras de riqueza totalmente novas da era da tecnologia de IA.

Ao olhar para trás, nos últimos vinte anos, o imobiliário foi amplamente reconhecido como a via de fazer fortuna para todos. Na China, a taxa média composta de retorno anual da fase dourada do setor imobiliário é de cerca de 9,4%; mesmo com o efeito de alavancagem, é difícil os principais players ultrapassarem 30% de retorno anual. No exterior, o aumento do valor de ativos imobiliários ao longo do longo prazo é apenas de 4%-6% ao ano; produtos REITs, que incluem receitas de arrendamento, mantêm retorno médio anual por volta de 10%. Já a taxa de retorno anual de 120% do negócio de API da DeepSeek é mais de dez vezes a dos negócios imobiliários tradicionais, com um nível de “lucro excessivo” muito acima do passado, quando os ganhos dependiam de recursos e relações. O mais interessante é que Liang Wenfeng revelou, de forma completamente aberta, o modelo de negócio, mas não parece preocupar-se com o facto de os concorrentes copiarem. A sua confiança reside essencialmente na barreira de custos tecnológicos ao extremo.

Com base em dados do setor, há grandes diferenças entre os custos de inferência e de treino dos principais fornecedores de grandes modelos de IA. Gigantes internacionais como OpenAI e Anthropic têm custos globais de operação muito elevados. Já empresas de segunda linha de modelos, como Zhipu e MiniMax, têm custos de computação globalmente mais de 20 vezes superiores aos da DeepSeek. Mesmo que o capital comum compre GPUs de grande volume e copie diretamente modelos de código aberto, não consegue replicar a acumulação da DeepSeek em níveis técnicos centrais, como MoE, compressão de cache KV e otimização de hardware e software em conjunto. No final, a tendência será cair numa situação de custos elevados e lucros baixos. Isso explica por que é que empresários tradicionais, com grandes quantias de capital, sabendo que o setor de APIs de IA tem lucros abundantes, ainda assim não conseguem entrar para “ficar com uma fatia”.

A lógica de ganhar dinheiro na era do imobiliário é muito simples: ter dinheiro, ter relações e conseguir obter terrenos permite ganhar “deitado”, com a barreira concentrada nos recursos e com praticamente zero barreira técnica. Já no setor de serviços de computação de IA, o capital é apenas o limite de entrada básico. O que decide vida ou morte são as barreiras técnicas “pesadas”, como pesquisa e desenvolvimento do modelo, otimização de inferência, escalonamento de clusters e implementação orientada à engenharia. A grande quantidade de capital antigo habituado à expansão grosseira, mesmo com muito dinheiro em mãos, não encontra onde investir e fica sem capacidade de resposta diante de um setor de tecnologia “de ponta” e alta complexidade. Esta é precisamente a imagem mais clara da evolução da época.

Dados de pesquisa da UBS confirmam esta tendência: em 2026, mais de 60% do investimento global de capital em IA será direcionado para negócios de inferência. A concorrência do setor passa de forma oficial de “competir pelo tamanho da capacidade de computação” para “competir pela eficiência de custos”. A DeepSeek escolhe controlar a rentabilidade: como limite de preços, adota o retorno em 10 meses. Abandona o lucro exorbitante de curto prazo e, pelo contrário, constrói um fosso defensivo sólido. O modelo open source não só não prejudica o seu negócio de API, como também força os concorrentes a não conseguirem tomar o mercado com cortes de preço.

A era antiga de corrida de olhos vendados e arbitragem por recursos chegou ao fim. O novo “ouro” da tecnologia, em que vence quem se apoia em tecnologia sólida, em desenvolvimento de longo prazo e em eficiência refinada, está oficialmente a chegar. No futuro, a distribuição de riqueza continuará a favorecer equipas que se dedicam profundamente à tecnologia; as oportunidades de “ganhar deitado” apenas com capital e relações tornam-se cada vez mais raras. Para empreendedores e investidores, compreender a lógica de rentabilidade da DeepSeek é, na essência, compreender as regras de sobrevivência da próxima fase do ciclo tecnológico: só investindo profundamente nas capacidades centrais é que se consegue manter-se firme em mudanças de época.

Aviso de risco: Este artigo é apenas uma organização e análise de lógica do setor e de informações públicas, não constitui aconselhamento para investimento ou para empreender. O setor de IA tem rápida evolução tecnológica e o modelo de negócio enfrenta múltiplas incertezas, como políticas e iterações tecnológicas.