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DeepSeek 完成 69 億美元融資，估值達 500 億美元

DeepSeek 完成 69 億美元融資，估值達 500 億美元
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💡DeepSeek 獲得 500 億美元估值，預示著高成本效益大型語言模型領域的重大戰略轉變。

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

DeepSeek 正在籌集 500 億人民幣（約 69 億美元）的新資金。

為什麼重要

這筆巨額資金注入使 DeepSeek 能夠積極擴展其運算基礎設施，並與頂尖的美國實驗室直接競爭。這預示著高成本效益、高效能大型語言模型的競爭格局可能發生變化。

下一步行動

密切關注 DeepSeek 的 API 定價與模型發布，因為其積極的融資動向顯示他們可能會進一步降低開發者採用其高成本效益模型的門檻。

誰應關注：Founders & Product Leaders

關鍵要點

  • •DeepSeek 正在籌集 500 億人民幣（約 69 億美元）的新資金。
  • •該公司的估值介於 3500 億至 4000 億人民幣（約 480 億至 550 億美元）之間。
  • •此輪融資標誌著 DeepSeek 作為一家無外部資金支持的大型 AI 公司的時代結束。
  • •資金預計將用於支持公司向面向消費者的營利模式轉型。

🧠 深度解析

Web-grounded analysis with 31 cited sources.

🔑 增強重點摘要

  • •DeepSeek的本輪融資吸引了包括騰訊、寧德時代、中國國家人工智慧產業投資基金、網易和京東在內的知名投資者，其中騰訊考慮出資100億人民幣，寧德時代考慮出資50億人民幣，使其成為最大的外部投資者。
  • •DeepSeek創辦人梁文鋒已承諾投入200億人民幣的自有資金，佔本輪融資總額的近四成，此舉旨在巨額融資中保留對公司的絕對話語權，並延續其此前不尋求外部資金的策略。
  • •此次融資標誌著DeepSeek從其過去「不融資、不商業化、不路演」的極簡營運模式轉變，以應對大模型競賽白熱化帶來的算力投入指數級增長，並將資金用於支持向面向消費者的營利模式轉型。
  • •DeepSeek的估值在短時間內經歷了火箭式飆升，從2026年4月初的約100億美元，到5月上旬國家大基金洽談領投時的450億美元，再到5月下旬突破500億美元，刷新了全球AI初創公司首輪融資紀錄。
  • •此次融資不僅是財務投資，更反映了中國致力於構建日益自給自足的AI產業體系，涵蓋從模型到為其提供動力所需的能源基礎設施，例如寧德時代的參與可能與DeepSeek在內蒙古建立資料中心以實現「算電協同」有關。
📊 競品分析▸ Show
模型/公司核心特點/架構性能亮點 (基準測試/能力)成本效益/開源策略
DeepSeek-V2混合專家 (MoE) 架構，236B總參數，21B激活/token，128K上下文長度，多頭潛在注意力 (MLA)相較DeepSeek 67B，訓練成本節省42.5%，KV快取減少93.3%，最大生成吞吐量提升5.76倍。開源，經濟高效的訓練和推理
DeepSeek-V3混合專家 (MoE) 架構，671B總參數，37B激活/token，14.8T tokens訓練資料，128K上下文視窗在MMLU基準測試中得分88.5%，編碼能力達GPT-4o約90%，擅長數學、編碼、邏輯推理、多語言處理。開源，訓練成本約557.6萬美元，遠低於競爭對手。
DeepSeek-R1基於DeepSeek V3，透過大規模強化學習 (RL) 訓練，特別是DeepSeek-R1-Zero純RL訓練在數學、編碼和一般推理任務上與OpenAI的o1模型匹敵，在MATH-500 (Pass@1) 達97.3%，超越OpenAI (96.4%)。開源，低成本，API定價顯著低於競爭對手。
OpenAI (GPT-4o)閉源，多模態模型MMLU得分88.7%，卓越的多模態能力、速度，廣泛應用於行銷、內容創作、UI/UX原型設計。閉源，成本較高。
Google (Gemini 3.0 Pro)閉源，多模態模型在HMMT 2025基準測試中得分97.5%。閉源，成本較高。
Anthropic (Claude 3.7 Sonnet)閉源，專注於推理和編碼MMLU標準模式得分80.3%，指令遵循和多語言處理有優勢，擅長社交媒體行銷自動化和複雜程式碼庫理解。閉源，成本較高。
阿里巴巴 (Qwen 2.5-Max)混合專家 (MoE) 架構，預訓練資料超過20兆tokens在多項基準測試中聲稱超越DeepSeek V3和Meta Llama 3.1，包括MMLU-Pro、LiveCodeBench、LiveBench和Arena-Hard。開源部分模型。
智譜 (GLM)閉源/開源混合策略AutoGLM應用程式可透過複雜語音指令操作手機。部分模型開源，但公司被列入美國貿易黑名單。
月之暗面 (Kimi K2.5)原生多模態能力，強大Agentic AI能力在影片理解基準測試VideoMMMU中擊敗GPT 5.2和Claude Opus 4.5，程式編碼優於Gemini 3 Pro。閉源，但積極融資。

🛠️ 技術深入

  • DeepSeek-V2 模型架構: 採用混合專家 (MoE) 架構，總參數達2360億，每個token僅激活210億參數，支援128K tokens的上下文長度。
  • 創新技術: 引入多頭潛在注意力 (Multi-head Latent Attention, MLA) 機制，透過將Key-Value (KV) 快取壓縮為潛在向量，顯著提升推理效率並減少KV快取達93.3%。
  • DeepSeekMoE: 採用創新的MoE架構，實現經濟高效的模型訓練，相較於DeepSeek 67B，訓練成本節省42.5%，最大生成吞吐量提升5.76倍。
  • 訓練資料: DeepSeek-V2 在包含8.1兆tokens的高品質多源語料庫上進行預訓練，並透過監督式微調 (SFT) 和強化學習 (RL) 進一步優化。
  • DeepSeek-V3 模型架構: 總參數達6710億，每個token激活370億參數，訓練資料高達14.8兆tokens，支援128K tokens的上下文視窗。
  • DeepSeek-R1 模型: 專注於推理能力，其DeepSeek-R1-Zero版本完全透過大規模強化學習 (RL) 訓練，不依賴監督式微調 (SFT)，展現自我驗證、反思和生成思維鏈等推理行為。
  • DeepSeek-V3.2 改進: 在MoE架構中，每層使用256個專門的專家網絡，每個token僅激活8個，並透過新穎的偏置項路由方法消除了輔助損失，支援128K上下文並透過稀疏注意力機制降低約50%的長上下文計算成本。

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

DeepSeek將加速其在AI Agent領域的發展和商業化進程。
巨額融資將提供充足資金支持其從低成本開源模型向更複雜、能執行多任務的AI Agent轉型，以應對市場趨勢和競爭。
中國AI產業的競爭格局將進一步加劇，並可能加速行業洗牌。
DeepSeek獲得國家隊和科技巨頭的戰略投資，將使其擁有更強大的資金和資源優勢，對其他國內外AI公司構成更大競爭壓力。
DeepSeek的成功將推動中國在AI底層技術和基礎設施領域的自主化進程。
寧德時代等能源巨頭的參與，以及DeepSeek在算力基礎設施上的投入，顯示中國正試圖構建從能源到算力的完整自主AI生態體系。

⏳ 時間線

2015-XX
創辦人梁文鋒成立量化投資公司幻方量化。
2023-07-17
杭州深度求索人工智慧基礎技術研究有限公司（DeepSeek）成立。
2023-11-02
DeepSeek發布其首個模型DeepSeek Coder。
2024-05-06
DeepSeek-V2模型發布，採用MoE架構，強調經濟高效的訓練和推理。
2025-01-20
DeepSeek-R1和DeepSeek-R1-Zero模型發布，專注於透過強化學習提升推理能力。
2025-01-27
DeepSeek的行動應用程式在美國Apple App Store免費應用程式下載榜上超越ChatGPT，登上榜首。
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36氪•Jul 22

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