¿Quién vale más, Kimi o DeepSeek?

（Este artículo fue escrito por Singularity Research Society, publicado con autorización de Titanium Media）

Texto | Singularity Research Society, Autor | Yan Xu, Edición | Meng Wen

Recientemente, los llamados “Gemelos de código abierto de IA en China”, Kimi (la cara oculta de la luna) y DeepSeek (búsqueda profunda), están dominando las pantallas de manera intensiva.

Primero, se han lanzado modelos nuevos uno tras otro. Kimi acaba de lanzar K2.6, y poco después, DeepSeek lanzó V4.

Luego, hay cambios drásticos en la dirección del mercado de capitales.

Hace dos días, Kimi anunció una financiación de aproximadamente 2 mil millones de dólares, liderada por Meituan Longzhu, con una valoración post-inversión de unos 20 mil millones de dólares. Tras tres rondas de financiación y casi un año de acumulación en comercialización, el ARR de Kimi ha superado los 200 millones de dólares, con un crecimiento acelerado en ingresos por suscripción de pago y API.

Casi al mismo tiempo, DeepSeek, que anteriormente había rechazado casi por completo la financiación externa y dependía casi exclusivamente de la “auto-financiación” de Fantasia Quantitative, abrió oficialmente la posibilidad de financiamiento externo.

La última noticia revela que DeepSeek planea recaudar 50 mil millones de yuanes, y su fundador Liang Wenfeng planea invertir prioritariamente 20 mil millones de yuanes, representando el 40% de esta ronda. La valoración post-inversión, que inicialmente era de cientos de millones de dólares, se ha elevado a más de 51.5 mil millones de dólares, aproximadamente 2.5 veces la de Kimi.

Una vez concretado, esto no solo será el récord de financiamiento individual más grande en la historia de la IA en China, sino que también establecerá el techo de valoración en la primera ronda de financiamiento para todas las startups chinas.

Siendo modelos de código abierto y enfrentándose a parámetros de billones, ¿por qué en la mesa de capital, las dos empresas tienen tan poca diferencia en sus fichas?

Dos sabores de dinero

Si solo consideramos la cantidad de financiamiento, Kimi es actualmente la startup de modelos grandes más exitosa en China en términos de recaudación.

Desde su fundación en 2023, el financiamiento acumulado de la cara oculta de la luna ha superado los 37.6 mil millones de yuanes.

Este número parece impresionante. Pero si lo desglosamos, descubriremos que lo que Kimi ha obtenido no es solo “dinero”, sino un sistema completo de recursos profundamente vinculados con capital, proveedores de nube y gigantes de Internet.

A principios de 2024, Alibaba invirtió aproximadamente 800 millones de dólares en Kimi, convirtiéndose en su mayor accionista individual con aproximadamente el 36% de participación. Esta inversión fue un punto de inflexión real para Kimi.

Pero estos 800 millones de dólares no son solo en efectivo. Una parte significativa se realizó en forma de créditos de capacidad de cálculo de Alibaba Cloud, por lo que el monto efectivo invertido fue menor a 600 millones de dólares.

En otras palabras, las “municiones” que recibió Kimi son, en esencia, recursos de nube prepagados; cuanto más consume, menor será su límite; y Alibaba contabiliza esta parte como ingreso de su negocio de nube.

Entre los proveedores de nube y las startups de modelos grandes, “tú me tienes en ti, yo te tengo en mí”, adquiere aquí otra dimensión.

Luego, Tencent suscribió en exceso en una ronda de financiamiento, convirtiéndose en otro importante accionista de Kimi, junto a Alibaba y otros.

En la última ronda de 2 mil millones de dólares, participaron Meituan Longzhu, China Mobile, CPE Yuanfeng, entre otros, y Alibaba y Tencent también participaron en sus rondas anteriores con suscripciones en exceso.

Se dice que Tencent también está en contacto con DeepSeek. Invierte en Kimi y también en DeepSeek.

Para Tencent, esto parece una “estrategia de seguro en la era de la IA”; pero para Kimi, Tencent actúa como un contrapeso a Alibaba, y también puede convertirse en una fuerza de capital detrás de un posible competidor.

Esta es la realidad de las startups de IA en un mercado abierto. Cada vez hay más dinero, pero cada inversión lleva consigo sus propios intereses.

Detrás de DeepSeek está Fantasia Quantitative. Durante mucho tiempo, el desarrollo de DeepSeek fue casi completamente financiado por fondos propios de Fantasia, sin VC externo, sin cronograma de financiamiento, ni vinculaciones con proveedores de nube.

Por eso, en los últimos años, Liang Wenfeng pudo no tener prisa. Mientras otros se centraban en la comercialización, él se enfocaba en la eficiencia del entrenamiento; mientras otros competían por la entrada, él continuaba con el código abierto.

Ahora, DeepSeek se prepara para introducir por primera vez capital externo. Pero incluso así, Liang Wenfeng mantiene firmemente el control, planeando invertir 200 millones de yuanes, representando el 40% de esta ronda. Se rumorea que el Fondo de Inversión en Industria de Circuitos Integrados del Estado está en negociaciones para liderar la inversión, y la aparición del equipo estatal podría cambiar la naturaleza de DeepSeek.

Estos dos tipos de dinero, en esencia, corresponden a dos formas de empresa: si Kimi es el ejemplo típico de una startup de IA orientada al mercado, DeepSeek se asemeja más a una extensión de “capacidad estratégica nacional”.

Lo más interesante es que, mientras el público aún compara cuál de las dos empresas tiene mayor capacidad de modelo, en realidad, sus bases tecnológicas ya se han “fusionado silenciosamente”.

En el informe técnico de V4 de DeepSeek, se utilizó el optimizador Muon propuesto por Kimi; en la arquitectura subyacente de K2, se empleó MLA de DeepSeek.

Las publicaciones de ambas empresas se citan mutuamente, sus pilas tecnológicas están entrelazadas, como dos engranajes que se acoplan, compitiendo y alimentándose mutuamente.

Fuente de la imagen: APPSO de iFanr

OpenAI incluso señaló en un artículo que: Kimi y DeepSeek son las “primeras empresas en reproducir OpenAI-o1 Long-CoT”.

Pero ahora, ya no son “seguidores” de OpenAI. K2.6 trae la capacidad de programación en clústeres de agentes SWE-Bench Pro con un 58.6%; V4 ha convertido la gestión de contextos de millones en un estándar de servicio, con una longitud de salida de hasta 384K tokens.

Además, ambas empresas están promoviendo la adaptación a chips nacionales.

DeepSeek V4, en la segunda mitad del año, soportará Huawei Ascend 950, y Cambricon ya ha completado la adaptación Day 0; Kimi K2.6 también ha comenzado a soportar inferencia híbrida en chips nacionales. Capacidad de agentes, límite de programación, contexto de millones, adaptación a chips nacionales, ecosistema de código abierto… varias rutas casi se cruzan en paralelo.

De “aprender a pensar” a “aprender a hacer”, de “modificar Transformer” a “modificar la base de cálculo”, esta evolución tecnológica, que parece competir entre sí, muestra que la IA en China comienza a liberarse de la simple imitación de OpenAI, a reducir su dependencia de Nvidia, y a trazar su propio camino en el ecosistema de código abierto.

¿Se puede ganar dinero, pero con una valoración más baja?

Kimi ya tiene una estructura similar a una “startup de IA madura”.

Cuenta con productos para consumidores, tiene usuarios de pago, y una ruta de comercialización de agentes cada vez más clara. Ya sea por suscripciones o ingresos por API, ambos están en una fase de crecimiento acelerado.

El ARR de Kimi, es decir, los ingresos recurrentes anuales, ha superado los 200 millones de dólares. Este número fue divulgado activamente por Meituan Longzhu.

En el mercado primario, los inversores enfatizan el ARR para respaldar la valoración. Después de todo, en las startups de IA en China, no son muchas las que logran un modelo de ingresos estable.

La lógica de DeepSeek, en cambio, es completamente diferente: su estrategia central es primero construir un ecosistema, y luego hablar de comercialización.

El precio de API de DeepSeek se mantiene a largo plazo en aproximadamente una décima parte del de OpenAI. Le interesa más la penetración del modelo, el ecosistema de desarrolladores y la influencia en código abierto, que los ingresos a corto plazo.

Por eso, hasta hoy, los ingresos reales de DeepSeek aún no se han hecho públicos. Por otro lado, su escala de usuarios crece rápidamente. Actualmente, DeepSeek tiene 127 millones de usuarios activos mensuales, 14 veces más que los 9 millones de Kimi.

Así, surge una situación muy delicada: Kimi, con ARR que supera los 200 millones de dólares y una ruta de comercialización más madura, tiene una valoración de aproximadamente 20 mil millones de dólares; mientras que DeepSeek, cuyos ingresos aún no se han divulgado y que sigue promoviendo una apertura de precios bajos, ya alcanza una valoración de 51.5 mil millones de dólares, aproximadamente 2.5 veces la de Kimi.

Esto refleja, en realidad, un cambio en la lógica de evaluación del mercado de capitales.

La inversión en IA hoy en día no solo premia “cuánto puedes ganar ahora”, sino también “qué podrías llegar a ser en el futuro”.

Una vez que el capital estatal realmente entra, la narrativa de DeepSeek podría convertirse en “infraestructura de IA en China”, y su lógica de valoración, naturalmente, dejaría de ser solo el PER de una empresa tradicional.

En el contexto de inversión en IA para 2026, que Kimi “gane dinero” en realidad significa que su frontera será más clara, y su espacio de imaginación, más limitado.

Pero esta paradoja en la valoración no durará mucho.

The Information menciona en su reporte que, tras esta ronda de financiamiento, DeepSeek “acelerará la planificación de ingresos y la implementación de la comercialización”, además de acelerar el ritmo de lanzamiento de modelos, “para alinearse con la corriente principal de la industria”. Se dice que la versión V4.1, lanzada en junio, incluirá herramientas específicas para usuarios empresariales.

Esto significa que DeepSeek también empieza a ser impulsada a contar historias de comercialización.

En el pasado, Liang Wenfeng podía no tener prisa. Porque el dinero de Fantasia no tenía inversores externos, ni ciclo de salida. Pero una vez que entra capital externo, el reloj empieza a sonar.

Los problemas que enfrenta hoy Kimi: ingresos, crecimiento, eficiencia en comercialización, expectativas de capital… probablemente también los enfrentará DeepSeek en el futuro.

En cierto modo, esos 200 millones de dólares en ARR de Kimi son más una “mapa de pionero”.

Las cuentas de Yang Zhilin y Liang Wenfeng

Yang Zhilin y Liang Wenfeng son ambos de Guangdong. Uno de Shantou, otro de Zhanjiang.

Kimi y DeepSeek son los primeros jugadores en modelos de código abierto con parámetros de billones en China. Comparten una fuerte creencia en las leyes de escalabilidad: ambos desafían modelos de billones de parámetros.

DeepSeek es más experto en modelos de razonamiento, Kimi enfatiza más la capacidad de agentes.

Aunque sus rutas técnicas difieren, sus objetivos fundamentales son muy similares. Especialmente en la innovación en la arquitectura más profunda, ambas empresas parecen “chocar” en la misma dirección.

Kimi publicó un artículo sobre “residual de atención”, y DeepSeek desarrolló conexiones residuales mHC;

Kimi exploró la atención lineal con Kimi Linear, y DeepSeek avanzó en atención dispersa con DSA. Aunque parecen diferentes en ruta, en esencia, ambos desafían la infraestructura “antigua” del era Transformer.

Pero en lo que respecta a “cómo proteger la visión tecnológica”, ambos han tomado caminos completamente diferentes.

El método de Yang Zhilin es el diseño institucional: acciones A y B, estructura de doble clase, el equipo técnico con poder de voto absoluto. Además, introdujo a Zhang Yutong, quien inicialmente apareció en las negociaciones de financiamiento de Kimi como socia de GSR Ventures, y fue clave para que Kimi obtuviera cerca de 1,0 mil millones de dólares de Alibaba.

Luego, por disputas de intereses con GSR, salió del fondo, atravesando una polémica pública. Más tarde, a finales de 2025, Zhang Yutong reapareció como “presidenta de la cara oculta de la luna”, encargada de estrategia, financiamiento y comercialización.

Estas cuestiones, precisamente, son las que Yang Zhilin no maneja bien, o no quiere dedicar mucho tiempo a resolver. Es un fundador técnico. En la conferencia GTC 2026 de Nvidia, dedicó mucho tiempo a hablar de Muon, eficiencia de entrenamiento y estabilidad en modelos de billones de parámetros.

Liang Wenfeng también es un entusiasta técnico, y su forma de mantener control es más directa: inversión en efectivo.

En la primera ronda de financiamiento externo, invirtió 200 millones de yuanes, representando el 40%, sin depender de estructuras institucionales complejas ni de derechos de voto especiales, con la estrategia de “vencer al capital con capital”.

No se puede decir que uno sea más inteligente que el otro. La ventaja de los sistemas institucionales es que usan apalancamiento alto con menos participación accionarial para mantener más control. Pero las instituciones son diseñadas por humanos, y en la ejecución puede haber fricciones, disputas, e incluso costos imprevistos.

Según informes de An Yuan, en los inicios de Kimi, Yang Zhilin llevó al equipo central de la empresa anterior, Circulation Intelligence, y las exenciones de los accionistas existentes nunca se firmaron completamente. En ese momento, en medio de la fiebre por los modelos grandes, muchas cuestiones se aceptaron “subirse al carro primero”.

Luego, con la inversión de Alibaba de casi 1,0 mil millones de dólares, comenzaron a surgir controversias.

Para Zhang Yutong, quien negoció esta ronda de financiamiento y era socia en GSR Ventures, su esposo Wang Zhen también era cofundador de Kimi. Posteriormente, Tiger Zhu publicó en redes sociales que “el deber fiduciario (fiduciary duty) es una línea roja”, y los antiguos accionistas de Circulation Intelligence iniciaron arbitraje.

Por lo tanto, una estructura de acciones en doble clase, por muy bien diseñada que esté, no puede resolver completamente las relaciones humanas y los problemas de procedimiento que quedaron en la fundación de la empresa.

La ventaja del dinero en efectivo es que es claro y sin ambigüedades, pero requiere tener mucho dinero y estar dispuesto a invertirlo. Liang Wenfeng, con Fantasia detrás, puede permitirse este camino.

Las diferentes decisiones reflejan también diferentes recursos y atributos de las dos empresas. Kimi, desde el principio, fue una startup orientada al mercado, por lo que debe aprender a convivir con el capital a largo plazo; DeepSeek, que sobrevivió a las etapas más duras con fondos propios, puede manejar el control con una postura más fuerte.

Cada una tiene su forma de vivir.

En lo técnico, se consideran “infraestructura base” mutua. En lo comercial, en algún momento, siguieron caminos diferentes. Pero ahora, con DeepSeek comenzando a introducir capital externo, sus trayectorias se están acercando lentamente.

El dinero tiene peso, y una vez que entra capital externo, todas las empresas eventualmente enfrentan la misma “factura”.

Kimi ya dio el primer paso, y DeepSeek acaba de comenzar.