DeepSeek Financing Reveals Divergent AI Strategies of Tech Giants

•DeepSeek近期完成的首輪外部融資規模龐大，目標估值高達500億美元，由中國國家人工智慧產業投資基金和中國集成電路產業投資基金（大基金三期）領投，騰訊亦有參與，這凸顯了國家對DeepSeek的戰略支持與重視。
•DeepSeek的模型，特別是DeepSeek-V2和DeepSeek-R1，以其卓越的成本效益著稱，據報導其V3模型訓練成本不到600萬美元，遠低於OpenAI GPT-4的1億美元，並能以顯著降低的推理成本提供與領先西方模型相當的性能。
•阿里巴巴正積極將其通義（Qwen）AI模型深度整合至核心電商和雲端業務中，目標是到2026年底實現超過44億美元的AI相關收入，並預計AI產品在一年內將貢獻超過50%的雲收入。
•字節跳動的「豆包」應用程式已成為中國最廣泛使用的AI應用，截至2025年底日活躍用戶超過1億，目前正測試分級訂閱模式以實現商業化，以應對每日處理超過120兆tokens所帶來的高昂計算成本。
•騰訊計劃在2026年將其AI投資翻倍，重點投入其混元（HunYuan）基礎模型和元寶（Yuanbao）聊天機器人，並在微信生態系統內開發AI代理，這表明其AI戰略正從「輕參與」的財務投資轉向更直接、更實質性的自主研發。

📊 競品分析▸ Show

DeepSeek作為基礎模型提供商，其主要競爭對手包括OpenAI、Google、Anthropic等國際巨頭以及中國國內的智譜AI、MiniMax、月之暗面等。以下為DeepSeek-V2與部分競爭模型的性能及效率比較：

模型名稱	總參數量 (活躍參數)	上下文窗口	MT-Bench (對話推理)	HumanEval (程式碼)	GSM8K (數學)	每百萬Token推理成本 (約)
DeepSeek-V2	236B (21B)	128K	8.7	83%	84%	~0.14美元
GPT-4 Turbo	-	-	8.8	86%	-	-
Claude 3 Opus	-	-	9.0	-	-	-
Gemini 1.5 Pro	-	-	-	83.5%	-	-
Llama 3 70B	70B	-	-	80%	-	~1.85美元
DeepSeek-Coder-V2	236B (21B)	128K	-	87.8% (優於GPT-4T)	87.9% (優於GPT-4T)	-
Qwen 3.6-Plus	-	1M	-	-	-	0.50美元 (輸入)

主要特點對比：

DeepSeek-V2/Coder-V2：採用MoE架構和Multi-Head Latent Attention (MLA) 技術，顯著提升訓練和推理效率，降低成本，並支持多達338種程式語言。
OpenAI GPT系列：通常為閉源模型，性能強大，但成本較高，具體架構細節不公開。
Google Gemini系列：多模態能力強大，性能領先，但具體成本和架構細節需依賴官方發布。
Claude 3 Opus：以其強大的推理能力和長上下文窗口著稱，但通常為閉源且成本較高。
Llama 3：Meta發布的開源模型，廣受歡迎，但DeepSeek在成本效益上表現更優。
阿里巴巴通義（Qwen）：同樣採用MoE架構，並強調與其雲服務和電商生態的深度整合，API定價具競爭力。
字節跳動豆包：強調C端用戶體驗和多模態能力，以極低成本提供服務，並開始探索付費模式。

模型架構：DeepSeek-V2採用創新的混合專家（Mixture-of-Experts, MoE）架構，總參數達2360億，但每個token僅激活約210億參數，顯著提升了計算效率。
注意力機制：引入了多頭潛在注意力（Multi-Head Latent Attention, MLA）機制，該機制能將Key-Value (KV) 緩存壓縮為潛在向量，在推理時將KV緩存大小減少93.3%，大幅提升推理效率和吞吐量。
訓練效率：DeepSeekMoE架構通過稀疏計算實現經濟高效的模型訓練，據報導其V3模型僅使用2,000塊NVIDIA H800晶片，訓練成本不到600萬美元。
上下文窗口：DeepSeek-V2和DeepSeek-Coder-V2均支持長達128K tokens的上下文窗口，DeepSeek-V4系列模型更是達到1百萬token。
程式碼模型：DeepSeek-Coder-V2是從DeepSeek-V2的檢查點進一步預訓練而來，額外使用了6兆tokens的程式碼數據，支持多達338種程式語言，並在程式碼生成、修復和數學推理等任務上表現出色。
成本效益：DeepSeek V2風格的架構在處理100K上下文窗口時，每百萬tokens的推理成本約為0.14美元，遠低於傳統標準注意力模型（如Llama 3 70B級別）的約1.85美元。

中國國家隊對DeepSeek的投資將加速其技術發展並鞏固其在國內AI領域的領導地位。

國家級基金的參與不僅提供巨額資金，更代表了國家層面的戰略支持，有助於DeepSeek獲取更多資源和政策傾斜，以應對國際競爭。

DeepSeek的成本效益和開放權重策略將持續推動AI模型市場的「價格戰」和開源趨勢。

DeepSeek以極低的成本實現頂級性能，並堅持開放權重，將迫使其他競爭者降低價格或開放模型，以維持市場競爭力。

騰訊和阿里巴巴對AI的直接投資增加，預示著中國科技巨頭將從單純的財務投資轉向更深度的AI技術自主研發和生態整合。

兩大巨頭投入數十億美元用於自有模型和應用開發，並將AI深度整合到核心業務中，顯示其對AI戰略重要性的重新評估。

2023-07

DeepSeek成立，由量化對沖基金High-Flyer分拆獨立。

2024-01

DeepSeek-Coder系列模型發布，專注於程式碼智能。

2024-05

DeepSeek-V2發布，引入多模態能力和MoE架構，引發中國AI市場價格戰。

2025-01

DeepSeek-R1推理模型及其聊天應用發布，在全球下載榜單上表現突出，引發市場震動。

2026-04

DeepSeek-V4系列模型預覽版發布，包含1.6兆參數模型，具備1百萬token上下文窗口。

2026-05

DeepSeek啟動首輪外部融資，目標估值高達500億美元，由中國國家AI基金領投，騰訊參與。

DeepSeek 融資揭示科技巨頭截然不同的 AI 戰略