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ByteDance cambia el enfoque de su inteligencia artificial hacia el sector empresarial mientras Doubao alcanza los 200 millones de usuarios, pero sus ingresos siguen siendo inferiores a 1 millón de dólares

ByteDance cambia el enfoque de su inteligencia artificial hacia el sector empresarial mientras Doubao alcanza los 200 millones de usuarios, pero sus ingresos siguen siendo inferiores a 1 millón de dólares

7 de octubre de 2026
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Doubaobao, la oferta de inteligencia artificial de ByteDance, ha superado los 200 millones de usuarios activos diarios en la primera mitad del año, pero genera menos de 1 millón de yuanes en ingresos diarios, principalmente a través de comisiones de comercio electrónico. Este estrecho modelo de monetización deja los altos costos de computación como una carga financiera significativa.

Según el informe, aprovechando la tarificación de la API pública de Huoshan Engine y los datos de comportamiento de los usuarios, los gastos diarios de computación de Doubaobao alcanzaron decenas de millones de yuanes para mayo, destacando una disparidad marcada entre los costos operativos y los ingresos.

Doubaobao, Grace, ByteDance

Tras la visita de un ejecutivo de ByteDance a Anthropic hace dos meses, la empresa ha recalibrado su estrategia de inteligencia artificial. Los recursos se están desplazando gradualmente desde aplicaciones centradas en el consumidor, como Doubaobao, hacia servicios orientados a empresas.

Seedance, una filial de ByteDance, sirve como un ejemplo clave de este enfoque empresarial. Con ingresos recurrentes anuales (ARR) cercanos a los 2.000 millones de dólares (aproximadamente 14.300 millones de yuanes) y ganancias mensuales que superan el millón de yuanes, Seedance ayuda a compensar los costos de computación de Doubaobao. Sin embargo, su crecimiento de ingresos se ha desacelerado recientemente.

Los analistas sugieren que este cambio marca una transición en la comercialización de la inteligencia artificial desde la expansión de la escala de usuarios hacia pagos impulsados por empresas y eficiencia computacional. Enfrentados a altos costos y modelos de ingresos no optimizados, los proveedores de grandes modelos están reevaluando el equilibrio entre los segmentos de consumidores y empresas para garantizar un crecimiento sostenible.

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