DeepSeek突然融资，原因你想错了

作者 | 铅笔道 黄小贵

封面图丨ChatGPT生成

不差钱的DeepSeek据说要融资了。

据外媒报道，DeepSeek正寻求以超过100亿美元（约合人民币680亿元）的估值融资，融资金额至少3亿美元（约合人民币20.4亿元）。

消息传出后，投资圈沸腾了。

DeepSeek过去一直拒绝融资，自2023年创办以来，DeepSeek一直靠母公司幻方量化“养着”，甚至在2025年融资传闻中，官方直接否认。

而参考市值突破3000亿元的智谱、MinaMax，以及估值翻四倍的月之暗面，这次谁有幸投进DeepSeek，赚得只会更多。

“这个消息一看就太假了，怎么可能估值这么低？”有AI圈内资深人士告诉铅笔道，即使DeepSeek融资，估值至少要比肩已经上市的智谱、MinaMax。

过去一个靠自己赚钱、不被资本约束的AI团队，为什么现在突然传出融资的消息？

为什么现在融资？

人才激励。

多位AI圈内人向铅笔道表示，如果DeepSeek真的在现在开启融资，人才激励可能是最紧迫的原因——通过融资来为期权体系引入市场化定价，从而让员工心里有底：我手里的期权到底值多少钱、怎么变现。

AI大模型大战，绕不开钱：买卡的钱，发薪酬的钱。

铅笔道前段时间写过，现在AI圈很像职业体育联赛，大公司撒钞票挖人眼睛都不眨一下。AI研究员跟球星差不多了，在AGI理想和钱的驱使下，随时可以转会。（想看这篇文章的小伙伴请点击）AI抢人大战：应届博士生，年薪500万

就在上周，有传言称，前DeepSeek研究员郭达雅已被字节跳动以亿元年薪“挖角”（薪资已被字节跳动方面“辟谣”）。更早之前，参与V2模型开发的罗福莉转投小米。当然，DeepSeek也从字节或其他大厂挖了人。

AI大模型公司之间互相挖人，每个月都在发生，行业的竞争手段也在升级。人才争夺已经从“工资竞争”，升级为“资本化竞争”。

在这场竞争中，DeepSeek处于相对不利位置。原因不是它没钱，而是它的资本结构。长期以来，DeepSeek没有外部融资，导致员工期权缺乏市场价格，期权没有流动性。也就是账面财富跟真实财富一时间难以划等号。

DeepSeek 薪酬绝对值不低，但竞争对手提供清晰的收益路径，比如提供明确的期权定，回购机制或上市预期。追求财务确定性的人才就容易流失。

因此，投资人普遍判断：此次融资的重要目的之一，是为员工期权定价和兑现。

融资的第二种可能性，是AI行业的成本结构已经发生变化。

过去两年，行业的核心竞争是训练。模型参数规模持续扩大、前沿模型训练成本以每年约3.5倍的速度上涨。

但最近情况在发生变化，模型成本从训练慢慢转移到推理。一个AI服务如果每天处理1000万次请求，每月推理成本可达30万到300万美元。

AI系统全生命周期中，推理成本可能是训练成本的数倍甚至十几倍。2026年，推理已经占到云端AI支出的55%。德勤测算，推理已占AI计算量的约三分之二（2026年）。

企业层面的变化更明显：企业平均大模型支出，从2024年的250万美元，上升到2025年的700万美元。甚至有企业高管直言：过去一年花的钱，现在一周就花完。

AI成本增长，不再来自“训练一轮模型”，而来自持续运行模型。

DeepSeek过去的优势是：训练成本低、模型效率高。但现在的挑战是：推理规模在扩大，特别是Agent长链推理带来更高计算消耗。

先进推理模型、智能体系统以及底层基础设施都极其烧钱，开发和运行最先进AI模型所需的资金规模正变得异常庞大，甚至不是一家成功的对冲基金可以长期覆盖的。

因此，融资有必要性。

虽然开放融资，一定会引发投资圈狂欢，对于本次融资的条件，一位投资人告诉第一财经，“DeepSeek即便开放融资，也不是大多数人的游戏，且按照梁文锋的想法，条款也一定异常严苛。”

AI竞争下半场到来

如果只看数字，100亿美元估值放在一家创办三年的大模型公司身上，相当可观。

但放进当前AI行业，这个价格反而显得保守。

全球龙头公司中，OpenAI估值约8500亿美元，Anthropic估值约3800亿美元。国内头部大模型公司中，智谱、MiniMax最高市值都曾突破3000亿元，月之暗面最新估值也达到180亿美元。

这么看，DeepSeek的100亿美元，只能算“中低位”。

而且DeepSeek并不是一家普通初创公司。它在过去一年干了两件事：1、用低成本模型，直接冲击全球AI定价体系；2、在性能上，对标甚至逼近头部模型。

DeepSeek这轮融资金额并不大，但它释放的信号是：AI行业的竞争逻辑，已经从模型能力转向持续运营能力。

这一变化，在中美头部公司身上已经体现得非常明显。

OpenAI最新估值虽然已来到8500亿美元，但与此同时，公司预计2026年亏损约140亿美元。说明即使是行业第一，商业模式仍然建立在“持续烧钱”之上。

如果说OpenAI代表偏消费端产品，那么Anthropic代表的是另一条路径——企业API。

它的数据更体现AI产品商业化的未来：2024年年化收入约10亿美元，到2025年底增长到90亿美元，2026年已达到300亿美元规模。

Anthropic增长核心来自企业API调用、开发者订阅和Claude Code等工具。预计2027年实现正向现金流。

这说明AI公司开始通过“调用量”形成收入闭环。但反过来看，这种模式的本质仍然是：收入来自调用、成本也来自调用。本质仍然是一场“消耗战”。

再看中国市场，过去一年，MiniMax、智谱、月之暗面等头部公司的共同特征同样是：持续扩大用户调用量，商业化快速推进。尤其随着OpenClaw等更先进智能体出现，token调用规模进一步扩大，年经常性收入剧增，商业闭环愈发清晰。因为只有规模起来，API才有收入、产品才有用户、生态才有粘性。

在这个背景下，DeepSeek过去一直秉持低成本训练、开源模型、弱商业化，这一策略在“训练阶段”是优势：V3训练成本远低于GPT-4的约1亿美元。

但问题在于，正如前面讲的，行业已经进化到了不再只比训练的下半场，比拼的是产品、生态、商业化，更重要的是，融资本身正在变成AI竞争的一部分。

3亿美元起步，不只是支持研发，更是构建算力、团队（期权）、生态、商业化的基础。不融资，可以继续做模型，但可能无法支撑更伟大的AI前景，因为伟大的前景不仅是技术构建的，也需要更多其他的柱石。

本文不构成任何投资建议。