Fuente: Lianhe She
El periodo de burbuja en la industria de la IA va remitiendo y, de manera gradual, se entra en una etapa de verificación del valor. El mercado de capitales ya no está dispuesto a pagar primas por grandes narrativas como la IA y los grandes modelos generales; además, se ha superado la fase ciega en la que con solo “estar relacionado con la IA” se obtenía sobreprecio.
Si se puede atender escenarios verticales, y si es posible consolidar beneficios reales del negocio, se convierte en la métrica central para evaluar la calidad de una empresa. Como en el caso de deportes y tecnología, se trata de un sector relativamente vertical, y la lógica es la misma.
Como una de las empresas líderes con mayor profundidad en el sector, Keep acaba de divulgar su informe semestral de 2026. Durante el periodo del informe, la compañía logró ingresos por explotación de 825 millones de yuanes, con un leve aumento interanual del 0,4%; el beneficio neto ajustado fue de 5,88 millones de yuanes. Si bien el promedio de MAU (usuarios activos mensuales) registró una ligera caída, los ingresos mensuales promedio por cada MAU crecieron interanualmente un 21,3%, y la duración media mensual de ejercicio por MAU aumentó un 15,3% interanualmente.
Este es un ejemplo de observación muy ilustrativo: por un lado, la caída del desempeño de datos que ocurre mientras Keep, tras proponer la estrategia “All in AI”, todavía se encuentra en el ciclo de inversión; por el otro, los cambios reales de la iteración de la estructura de usuarios y la mejora de la calidad del negocio.
01|All in AI aún en fase de inversión
Al revisar con detenimiento el informe financiero de Keep para el primer semestre de 2026, todavía existe cierta sensación de “conflicto”. Mientras los ingresos mantienen un crecimiento positivo, las utilidades han caído en cierta medida; una gran parte de esa disminución se debe a la asignación continua de recursos de la empresa para el desarrollo de IA.
Al desglosar la capacidad de generación de ingresos de los tres grandes segmentos de negocio, también se va evidenciando el cambio en la estructura de ingresos.
Los productos de fitness de marca propia se han convertido en el motor de crecimiento, aportando la mayor proporción de los ingresos; la escala de ingresos alcanzó 4.83 mil millones de yuanes, un aumento interanual del 21.7%. Al mismo tiempo, el margen bruto de bienes de consumo subió 5.3 puntos porcentuales hasta el 40.1%; en escenarios domésticos, el GSV superó los 300 millones de yuanes, y el negocio de hardware aporta más del 60% de los ingresos. El segmento de publicidad y otros también registró un crecimiento interanual del 9.3%. Los dos segmentos compensaron la caída a corto plazo del negocio de membresías en línea y del contenido de pago, sosteniendo así la base del negocio.
Los cambios en el lado del usuario merecen leerse con mayor detalle. El informe financiero muestra que el promedio de MAU de Keep durante el periodo pasó de 22.486 millones a 18.58 millones. En la llamada telefónica, la dirección de Keep señaló que esto no se debe a una pérdida simple de usuarios, sino a que la plataforma está filtrando cierto flujo con baja intención de ejercicio; quienes permanecen son un grupo de alta calidad y alta adherencia.
Esta afirmación también cuenta con respaldo de datos: el tiempo de ejercicio medio mensual por MAU aumentó un 15.3% interanual, y la tasa de participación en el ejercicio sigue subiendo; el ingreso medio mensual por cada usuario activo mensual pasó de 6.1 yuanes a 7.4 yuanes, con un aumento del 21.3%. Se observa que, aunque el tamaño de la base de usuarios se ha reducido, la calidad de los usuarios, el valor de pago y la profundidad del ejercicio están subiendo al mismo tiempo.
La reparación a nivel de producto también respalda esta lógica. A finales de abril, Keep lanzó la versión 9.0 de la App; en agosto se iteró a la 9.1. Se ampliaron los niveles de membresía y la membresía súper con IA comenzó a generar ingresos incrementales.
Sumando varios factores, el foco operativo de Keep se aleja por completo del viejo camino de perseguir la escala de tráfico, y comienza a orientarse a profundizar el valor deportivo a largo plazo de cada usuario individual.
La base subyacente que sostiene toda esta serie de cambios es el modelo grande vertical de salud y ejercicio desarrollado por Keep, Keepace.ai. Tras una década de acumulación y consolidación, se han reunido más de 400 millones de datos de comportamiento de ejercicio de usuarios registrados, y decenas de miles de millones de trayectorias de acciones reales; además, se construyó un banco de conocimiento de ciencia del ejercicio KSF con 1,436 entradas, un banco de alimentos de 120,000, una biblioteca de equipos de 2,278 unidades y más de 5,000 bibliotecas de movimientos. A esto se suma el aval profesional del equipo de expertos de la Academia de Deportes de Pekín (Capital Physical Education College), que en conjunto han configurado la capacidad única del modelo vertical Keepace.ai. El 19 de agosto de este año, Keepace.ai completó oficialmente el registro nacional de modelos de gran escala, dando un paso clave a nivel de cumplimiento regulatorio.
La fase de inversión en IA está destinada a implicar el consumo de costos a corto plazo. Aunque Keep sigue manteniendo rentabilidad, también asume la presión de costos que conlleva la inversión en IA; la renuncia a la utilidad a corto plazo es para ganar espacio y oportunidades a cambio del valor de los modelos verticales a largo plazo.
02|Pulido de capacidades en el C y exploración del desbordamiento de valor hacia el B
Desde la percepción del usuario final (C), las capacidades de IA de Keep ya se han convertido en múltiples funciones visibles: entrenadores de IA, interacción por voz con IA, herramientas de cursos para ajustar calorías basadas en reconocimiento mediante fotografías, etc.
En la siguiente etapa, Keep seguirá transformando activos científicos del movimiento como bibliotecas de movimientos, bibliotecas de cursos y sistemas de indicadores corporales en mejoras de servicios perceptibles dentro de la app, reforzando la adherencia de los usuarios centrales y la mentalidad deportiva, para impulsar a la app como una plataforma inteligente que acompañe el ciclo de vida de la actividad física de los usuarios.
En términos de experiencia comercial, cuando las empresas de internet de consumo hacen IA, en la mayoría de los casos se enfocan en la modificación de funcionalidades para el usuario final (C). Sin embargo, los modelos grandes verticales tienen un espacio de imaginación comercial mucho mayor y, desde luego, no se limita a la capa de pago del C. Después de que las capacidades de IA para el deporte se pulan y validen repetidamente en escenarios masivos de usuarios del C, entonces la transferencia de capacidades hacia la industria en el segmento B se convertirá en la narrativa principal de Keep.
Si se sincroniza la perspectiva también en el segmento B, el espacio comercial de Keep se volverá mucho más amplio.
Las marcas de equipos deportivos necesitan contenidos científicos estandarizados y planes de entrenamiento; la industria de seguros necesita herramientas de evaluación de riesgos deportivos para vincular la conducta de ejercicio con la gestión del riesgo de seguros y beneficios de salud; y en el mercado de salud de empleados de empresas, se requieren planes de intervención deportiva a gran escala adaptados a diferentes perfiles—estos son los ámbitos en los que Keep puede aportar valor, y ya existen casos concretos de implementación.
Keep y Nike han logrado una profunda colaboración en servicios para alcanzar conjuntamente el ecosistema del running, conectando los datos y la capacidad de entrenadores de los dos grandes sistemas de Nike Run Club (NRC). Los usuarios pueden cambiar dentro de Keep entre los entrenadores de running con IA de ambas partes, para obtener planes de entrenamiento personalizados, informes de evaluación de estabilidad corporal, desbloquear beneficios como cursos para atletas élite y credenciales exclusivas, y además los kilómetros de carrera pueden vincularse con el sistema de miembros de Nike para canjear beneficios de marca.
Antes, Keep también alcanzó una colaboración estratégica con Ping An Health de “ejercicio inteligente + servicios de salud”. Como base la membresía conjunta, se combinan los cursos de ejercicio y la capacidad de evaluación corporal de Keep con los médicos de familia y servicios médicos de Ping An Health para crear una experiencia integral de gestión de la salud. Los beneficios de ambas partes son interoperables: se realizan actividades como K-ma en ciudades y caminatas por áreas montañosas/naturales, tanto para clientes de seguros como para usuarios comunes.
En este momento, Keep está dialogando y alineando necesidades y soluciones con más fabricantes de hardware inteligente para el ejercicio y la salud, así como con compañías financieras y de seguros, para crear una propuesta integral de suministro que combine el modelo de movimiento en el dominio, los Agent y la capa de la app de Keep.
En cuanto a la entrega de capacidades de Keep hacia el segmento B, puede materializarse en varios niveles. En la capa de modelo, se despliegan modelos verticales de movimiento profesionales y de bajo costo para clientes B (con soporte de llamadas a API o despliegue privado); en la capa de Agent, se ofrecen Skills maduros y validados por Keep, componentes oficiales de capacidades profesionales o un conjunto de Harness; además, es posible impulsar la cocreación de ingeniería para necesidades personalizadas y servicios de evaluación. A su vez, en el sitio de Keep se brindan servicios como la personalización de entrenadores de IA para marcas. Además, Keep también explora diversas maneras, como suscripción a plataforma, servicios por proyecto y cobro por volumen de llamadas a tokens. Aunque estos planes aún se encuentran en etapa de exploración y todavía falta para lograr ingresos a gran escala, la lógica del modelo de negocio ya está clara.
El informe financiero del primer semestre de 2026 es solo una instantánea de transición: la nueva etapa del relato de Keep sobre IA y la materialización del valor de la IA vertical requieren inversión tecnológica y, más aún, requieren tiempo y la espera conjunta de socios de la industria y de escenarios.