ИИтог

DeepSeek готовит новый раунд при оценке $71 млрд, через несколько недель после $7 млрд

разноеРедакция ИИтогThe Decoder🔥81Рейтинг ИИтог · значимость 73 · 83333/ч
DeepSeek готовит новый раунд при оценке $71 млрд, через несколько недель после $7 млрд

Китайская DeepSeek закрыла первый внешний раунд финансирования в конце мая, привлекла около $7 млрд при оценке компании в $52 млрд (данные Financial Times). Спустя всего несколько недель стартап из Ханчжоу уже ведёт ранние переговоры с новыми инвесторами о следующем раунде при доинвестиционной оценке около $71 млрд.

Новые деньги пойдут на строительство собственных дата-центров и закупку ИИ-чипов. Параллельно DeepSeek разрабатывает собственный чип для инференса (вычислений на этапе использования готовой модели, а не её обучения), чтобы снизить зависимость от Nvidia и Huawei. Крупнейший вкладчик, основатель компании Лян Вэньфэн, вложивший в первый раунд около $3 млрд личных средств; среди других инвесторов, CATL, Tencent, JD.com, NetEase и государственный ИИ-фонд Китая.

Потребность в капитале напрямую связана с агрессивной стратегией роста DeepSeek. Компания недавно выпустила модели V4-Pro и V4-Flash, крупнейшие модели с открытыми весами, до 1,6 трлн параметров. Сверхнизкие цены на V4-Pro сделаны постоянными: они примерно в 11 раз ниже, чем у GPT-5.5, за одинаковый объём входных данных.

Стратегия работает: по данным американской финтех-компании Ramp, которая отслеживает реальные расходы более 50 тысяч компаний, в июне DeepSeek вошла в число самых быстрорастущих поставщиков программного обеспечения среди американского бизнеса. При этом в Ramp отметили риски безопасности: компании отправляют данные напрямую через платформу DeepSeek.

Одновременно растёт разрыв в производительности с западными лидерами: новые модели OpenAI GPT-5.6 Sol и Anthropic Claude Mythos вышли на уровень, которого DeepSeek пока не может достичь. Но разрыв в цене остаётся куда больше, чем разрыв в качестве. Конкуренция внутри Китая тоже обостряется: компания Zhipu AI выпустила модель GLM-5.2 с открытым исходным кодом, которая отстаёт от моделей Anthropic Opus лишь на несколько процентных пунктов на многочасовых задачах по программированию и уже набирает популярность у корпоративных клиентов. MiniMax, по имеющимся сведениям, готовит модель на 2,7 трлн параметров, которая может выйти уже в третьем квартале. А Moonshot AI, компания, стоящая за чат-ботом Kimi, ищет новое финансирование при оценке до $30 млрд.

Ключевые факты

  • DeepSeek закрыла первый раунд в конце мая, $7 млрд при оценке $52 млрд, а спустя несколько недель уже ведёт переговоры о новом раунде при оценке $71 млрд.
  • Новые деньги пойдут на собственные дата-центры и закупку ИИ-чипов, а также на разработку своего инференс-чипа взамен Nvidia и Huawei.
  • Крупнейший вкладчик первого раунда, основатель Лян Вэньфэн (около $3 млрд личных средств); среди инвесторов также CATL, Tencent, JD.com, NetEase и государственный ИИ-фонд Китая.
  • Постоянные сверхнизкие цены на модель V4-Pro (до 1,6 трлн параметров), примерно в 11 раз дешевле GPT-5.5 на входные токены; по данным Ramp, в июне DeepSeek вошла в число самых быстрорастущих поставщиков ПО среди американского бизнеса, но с риском для безопасности данных.
  • Конкуренты давят: GLM-5.2 от Zhipu AI почти догнал модели Anthropic Opus на многочасовых задачах по программированию, MiniMax готовит модель на 2,7 трлн параметров, а Moonshot AI (стоит за чат-ботом Kimi) ищет капитал при оценке до $30 млрд.

Почему это важно

История показывает, насколько дорого стоит стратегия DeepSeek «доминировать ценой, а не только качеством»: чтобы держать цены на V4-Pro в разы ниже, чем у OpenAI и Anthropic, компании нужны собственные дата-центры и чипы, а это огромные капитальные затраты. Скорость, с которой оценка выросла с $52 млрд до $71 млрд всего за несколько недель, показывает, что инвесторы по-прежнему верят в китайского лидера открытых моделей, несмотря на отставание от западных флагманов по чистой производительности.

Кому это важно

Инвесторам и венчурным фондам, которые оценивают риски и потенциал китайского ИИ-рынка. Компаниям и разработчикам, которые уже используют дешёвые модели DeepSeek через API и хотят понимать, насколько устойчив бизнес поставщика. Конкурентам, как западным (OpenAI, Anthropic), так и китайским (Zhipu AI, MiniMax, Moonshot AI), которым приходится реагировать на ценовое давление DeepSeek. И поставщикам чипов вроде Nvidia и Huawei, компания в перспективе снижает зависимость от них.

Как это применить

Для бизнеса, который считает расходы на ИИ: цены V4-Pro примерно в 11 раз ниже, чем у GPT-5.5 на входные токены, и это теперь постоянная политика, а не временная акция, экономия предсказуема. Но перед подключением стоит явно решить вопрос обработки данных (см. риски ниже) и заложить в архитектуру возможность быстро переключиться на другого поставщика, если у DeepSeek возникнут проблемы с финансированием или доступом к чипам.

Можно ли доверять

Ключевые цифры, со ссылкой на Financial Times (сумма и оценка первого раунда) и на данные о расходах компаний от Ramp (рост популярности DeepSeek в США), это независимые источники. Но сам новый раунд при оценке $71 млрд пока только «ранние переговоры», не закрытая сделка: итоговая сумма и оценка могут измениться, а сделка вовсе может не состояться. Список инвесторов и точная сумма вложений Лян Вэньфэна относятся к уже закрытому первому раунду, а не к новому.

Риски и подводные камни

Ramp прямо предупреждает: компании, подключающие DeepSeek, отправляют данные напрямую на платформу компании, зарегистрированной в Китае, это риск для конфиденциальности и комплаенса. Бизнес-модель самой DeepSeek держится на постоянно низких ценах, которые не окупают инфраструктуру без новых вливаний капитала, если инвесторы разочаруются, агрессивная скидочная стратегия может стать неподъёмной. Наконец, компания только начинает переход на собственные чипы для инференса: пока он не завершён, DeepSeek остаётся зависима от Nvidia и Huawei, то есть от экспортных ограничений США.