Moonshot AI apunta a USD 2000 millones en ingresos anualizados para fin de año

Uno de los laboratorios de IA más prominentes de China, Moonshot AI, cree que puede convertir su popular modelo de peso abierto en un crecimiento serio de ventas. Bloomberg informó el viernes que el laboratorio apunta a USD 2000 millones en ingresos anualizados para fin de año, el doble de la tasa de ingresos reportada por la empresa para agosto. Es una meta agresiva que refleja el éxito del modelo K3 de la empresa desde su lanzamiento este verano.

Aunque las cifras de uso de K3 han bajado ligeramente en los últimos meses, los datos de OpenRouter muestran actualmente hasta 300 000 millones de tokens generados cada día por modelos K3 en la plataforma.

Los ingresos proyectados de Moonshot siguen siendo mucho menores que los de OpenAI y Anthropic, que reportes recientes ubican en USD 40 000 millones y USD 65 000 millones, respectivamente. Debido a que los pesos del modelo de Moonshot están disponibles libremente, la empresa tiene márgenes mucho más bajos que sus competidores de peso cerrado. Las proyecciones al alza muestran que todavía se puede ganar dinero con los modelos de IA de peso abierto, aunque no sean tan lucrativos como los modelos de frontera de peso cerrado.

Aun así, las prácticas de desarrollo de modelos de Moonshot siguen siendo controvertidas, si no directamente ilegales. A principios de esta semana, Anthropic acusó a la empresa de una campaña de destilación de modelos de larga duración que redirigió casi 300 000 solicitudes de Kimi directamente a Claude Opus, sirviendo efectivamente a Opus en lugar de los propios modelos de Kimi. En total, según Anthropic, se recopilaron más de 23 millones de respuestas de sus modelos para usarlas en el entrenamiento de Moonshot.

Por qué importa

Las metas de ingresos de Moonshot muestran que los modelos de IA de peso abierto todavía pueden generar un negocio significativo incluso con márgenes más bajos, pero las acusaciones de destilación en su contra subrayan lo controvertidos que siguen siendo los métodos detrás de los avances de IA de China.