Кими и DeepSeek — кто же действительно ценнее?

（本文作者为 奇点研究社，钛媒体经授权发布）

Текст | 奇点研究社, автор｜Яньсю, редактор｜Мэнвэнь

Недавно, так называемые “двойные звезды открытого исходного кода китайского ИИ” — Kimi (Темная сторона Луны) и DeepSeek (Глубокий поиск) — активно заполняют ленты новостей.

Сначала последовали серии новых моделей. Kimi только что выпустила K2.6, а DeepSeek сразу же представила V4.

Затем произошли резкие изменения в настроениях на рынке капитала.

Два дня назад Kimi объявила о завершении финансирования примерно на 2 миллиарда долларов, с ведущим инвестором — Meituan Longzhu, оценка после инвестиций — около 20 миллиардов долларов. После трех раундов финансирования и почти года коммерческой деятельности ARR Kimi превысил 200 миллионов долларов, а доходы от платных подписок и API ускорили рост.

Почти одновременно DeepSeek, ранее долгое время отказывавшаяся от финансирования и почти полностью полагавшаяся на “самообеспечение” за счет Quantum 方量化, официально открыла внешние источники финансирования.

Последние новости: DeepSeek планирует привлечь 50 миллиардов юаней, основатель Лян Вэньфэн планирует внести 20 миллиардов юаней, что составляет 40% этого раунда. После инвестиций оценка компании выросла с первоначальных сотен миллиардов долларов до более чем 515 миллиардов долларов, что примерно в 2,5 раза превышает оценку Kimi.

Если это реализуется, это станет не только крупнейшим в истории китайского ИИ раундом финансирования, но и установит рекорд по оценке на этапе первичного финансирования среди всех китайских стартапов.

Оба проекта — открытые модели, оба борются за триллион параметров, — почему же на рынке капитала у них такие разные “фишки”?

Два вкуса денег

Если смотреть только на сумму привлеченных средств, Kimi — сейчас самый успешный стартап в области крупных моделей в Китае.

С момента основания в 2023 году, суммарное финансирование Kimi превысило 37,6 миллиарда юаней.

Эта цифра кажется впечатляющей. Но если разложить по полочкам, вы обнаружите, что Kimi получает не просто “деньги”, а целую систему ресурсов, глубоко связанной с капиталом, облачными провайдерами и интернет-гигантами.

В начале 2024 года Alibaba вложила в Kimi около 800 миллионов долларов, став крупнейшим акционером с долей примерно 36%. Этот раунд стал для Kimi настоящим поворотным моментом.

Однако эти 800 миллионов долларов — не только наличные. Значительная часть из них — в форме кредитных лимитов на облачные вычисления Alibaba Cloud, фактический вклад — менее 600 миллионов долларов.

Иными словами, “боеприпасы”, которые получает Kimi, по сути — это предоплаченные облачные ресурсы; сколько потребишь — столько и уменьшится лимит; Alibaba же учитывает эти расходы как доходы облачного бизнеса.

Между облачными провайдерами и стартапами крупных моделей возникла еще одна интерпретация: “вы в мне, я в вас”, — здесь есть еще один слой смысла.

Позже Tencent превысила свой инвестиционный лимит в раунде финансирования, и теперь два конкурирующих интернет-гиганта — Tencent и Alibaba — одновременно являются важными акционерами Kimi.

В последнем раунде на 2 миллиарда долларов в инвесторах числятся Meituan Longzhu, China Mobile, CPE Yuanfeng и другие; Alibaba и Tencent также продолжали участвовать в предыдущих раундах.

Говорят, Tencent также ведет переговоры с DeepSeek. Он инвестирует и в Kimi, и в DeepSeek.

Для Tencent это скорее “страховка в эпоху ИИ”; но для Kimi — Tencent одновременно балансирует интересы Alibaba и может стать скрытым капиталом конкурента.

Это — реальность рынка стартапов в области ИИ. Деньги растут, но за каждым вложением стоят свои интересы.

DeepSeek поддерживается Quantum 方量化. В течение долгого времени разработка DeepSeek практически полностью финансировалась за счет собственных средств Quantum, без внешних венчурных инвестиций, без графика привлечения капитала и без привязки к облачным провайдерам.

Поэтому в последние годы Лян Вэньфэн мог не торопиться. Пока другие боролись за коммерциализацию, он совершенствовал эффективность обучения; пока конкуренты захватывали входы, он продолжал развивать открытый исходный код.

Теперь DeepSeek готовится впервые привлечь внешние инвестиции. Но даже при этом Лян Вэньфэн сохраняет контроль, планируя внести 200 миллионов юаней, что составляет 40% этого раунда. По слухам, национальный фонд инвестиций в индустрию полупроводников обсуждает лидерство, и появление госструктур может изменить статус DeepSeek.

Эти два типа финансирования по сути соответствуют двум моделям компаний: если Kimi — типичный рыночный стартап в области ИИ, то DeepSeek — скорее “расширение национальной стратегической способности”.

Интересно, что когда внешние наблюдатели сравнивают модели обеих компаний по возможностям, их технологическая база уже давно “слилась” в тени.

В техническом отчете DeepSeek V4 использован оптимизатор Muon, предложенный Kimi; в архитектуре Kimi K2 применена MLA, предложенная DeepSeek.

Статьи обеих компаний ссылаются друг на друга, технологические стеки переплетаются, словно два зубчатых колеса, которые одновременно соревнуются и питают друг друга.

Источник изображения: APPSO, iFanr

OpenAI даже в одной из своих статей указала, что Kimi и DeepSeek — “самые ранние компании, воспроизведшие OpenAI-o1 Long-CoT”.

Но сейчас они уже не просто догоняют OpenAI. K2.6 обеспечивает 58,6% параллельных вычислений для агентских кластеров SWE-Bench Pro; V4 делает миллионы контекстов стандартом, увеличивая длину вывода до 384K токенов.

Кроме того, обе компании одновременно работают над адаптацией под отечественные чипы.

DeepSeek V4 во второй половине года поддержит Huawei Ascend 950, Cambrian уже завершила Day 0 адаптацию; Kimi K2.6 также начал поддержку отечественных чипов для гибридных вычислений. Возможности агентов, пределы программирования, миллионы контекстов, адаптация под отечественные чипы, открытая экосистема — почти все направления идут параллельно.

От “учиться думать” до “учиться делать”, от “модификации Transformer” до “модификации базовой вычислительной платформы” — эта технологическая эволюция, казалось бы, конкурирующая, показывает, что китайский ИИ постепенно избавляется от простого копирования OpenAI, снижает зависимость от Nvidia и начинает свой путь в открытом исходном коде.

Почему зарабатывают, а оценка ниже?

Kimi уже сформировала образ “зрелого ИИ-стартапа”.

У нее есть продукты для потребительского сегмента, платные пользователи и все более ясный путь коммерциализации через агенты. Будь то подписки или доходы от API — все это уже входит в фазу ускоренного роста.

ARR Kimi, то есть годовой постоянный доход, превысил 200 миллионов долларов. Эта цифра — публичное раскрытие Meituan Longzhu.

На первичном рынке инвесторы активно подчеркивают ARR, что по сути — подтверждение оценки. В конце концов, среди китайских стартапов в области ИИ мало тех, кто стабильно зарабатывает.

Логика DeepSeek совершенно иная: сначала она строит экосистему, а уже потом занимается коммерциализацией.

Ценообразование API DeepSeek долгое время держалось примерно в десяти раз ниже OpenAI. Компания больше заботится о проникновении модели, экосистеме разработчиков и влиянии на открытый исходный код, нежели о краткосрочной прибыли.

Поэтому до сих пор реальные доходы DeepSeek не публикуются. Но при этом число пользователей быстро растет. Сейчас у DeepSeek около 127 миллионов активных пользователей в месяц, что в 14 раз больше, чем у Kimi (9 миллионов).

Возникает очень тонкая ситуация: у Kimi — ARR более 200 миллионов долларов и более зрелая коммерческая модель, — оценка около 20 миллиардов долларов; у DeepSeek, еще не раскрывающая доходы и продолжающая открывать по низким ценам, — оценка уже достигла 51,5 миллиарда долларов, что в 2,5 раза превышает оценку Kimi.

Это отражает изменение логики оценки на рынке капитала.

Сегодня инвестиции в ИИ ценят не только “сколько ты сейчас зарабатываешь”, но и “кем ты можешь стать в будущем”.

Если государственный капитал действительно войдет, то история DeepSeek может трансформироваться в “инфраструктуру китайского ИИ”, и оценка уже не будет просто рыночной капитализацией обычной компании.

В контексте инвестиций в ИИ 2026 года “умение зарабатывать” у Kimi скорее ограничит горизонты, делая его более предсказуемым.

Но этот парадокс оценки не сохранится надолго.

The Information в своем отчете отмечает, что после этого раунда финансирования DeepSeek “ускорит планирование доходов и коммерциализацию”, а также ускорит выпуск моделей, “чтобы приблизиться к индустриальным стандартам”. Сообщается, что V4.1, выпущенная DeepSeek в июне, будет специально дополнена инструментами для корпоративных клиентов.

Это означает, что DeepSeek тоже начинает рассказывать историю о коммерциализации.

Ранее Лян Вэньфэн мог не спешить, потому что Quantum 方量化 не привлекала внешних LP и не имела выхода. Но как только внешний капитал войдет, часы начнут тикать.

Проблемы, с которыми сегодня сталкивается Kimi: доходы, рост, эффективность коммерциализации, ожидания капитала — в будущем, скорее всего, столкнется и DeepSeek.

В некотором смысле, ARR Kimi в 200 миллионов долларов — это скорее карта “первопроходца”.

Биллинг Ян Чжилина и Лян Вэньфэна

Ян Чжилин и Лян Вэньфэн — оба из Гуандуна. Один — из Шаньтоу, другой — из Чжаньцзяна.

Kimi и DeepSeek — первые в Китае игроки в открытые модели с триллионными параметрами, они очень похожи в своих технологических убеждениях: оба верят в Scaling Law, оба бросают вызов моделям с триллионами параметров.

DeepSeek лучше в области логических моделей, Kimi делает упор на возможности агентов.

Хотя их технические пути различны, их базовые цели очень схожи. Особенно в области архитектурных инноваций — обе компании почти всегда “столкнутся” в одном и том же направлении.

Kimi опубликовала статью о “Residual Attention”, DeepSeek — о residual-соединениях mHC;

Kimi исследует Linear Attention, а DeepSeek — DSA, в области разреженного внимания. На первый взгляд, маршруты разные, но по сути обе борются с “старой инфраструктурой” эпохи Transformer.

Однако в вопросе “защиты технологических идеалов” они выбрали совершенно разные пути.

Метод Ян Чжилина — это системное проектирование: структура с двумя классами акций (AB), двойное голосование, команда обладает абсолютным правом голоса. Также он привлек Тянь Ютунь, которая изначально выступала как партнер в金沙江创投, и была ключевой фигурой в получении почти 1 миллиарда долларов от Alibaba для Kimi.

Позже, из-за разногласий с金沙江, она покинула фонд, пережила публичный скандал, а к концу 2025 года официально объявилась как “генеральный директор Темной стороны Луны”, отвечая за стратегию, финансирование и коммерциализацию.

Эти моменты — как раз то, что не очень любит Ян Чжилин, или что он не хочет тратить много сил. Он — типичный технический основатель. В выступлении на GTC 2026 Nvidia он много говорил о Muon, эффективности обучения, стабильности при триллионных параметрах.

Лян Вэньфэн тоже технарь, его контроль достигается более прямо: собственными деньгами.

На первом внешнем раунде он вложил 200 миллионов юаней, что составляет 40% этого раунда, — без сложных схем, без специальных голосовых структур, — он использует капитал, чтобы победить капитал.

Трудно сказать, какой подход лучше. Хорошо спроектированная система с акциями с разными правами дает высокий рычаг и меньшую долю для контроля. Но системы — это человеческое изобретение, и в процессе реализации могут возникнуть трения, споры, неожиданные издержки.

По сообщениям, в начале основания Kimi Ян Чжилин забрал ключевую команду из предыдущей компании Circulation Intelligence, а согласие старых акционеров на освобождение не было полностью подписано. В то время, когда рынок триллионных моделей был в разгаре, многие вопросы решались “запрыгнуть в поезд” без особых правил.

Позже, после получения почти 1 миллиарда долларов от Alibaba, возникли споры.

Задача Тянь Ютунь, которая в то время была управляющим партнером金沙江创投, — вести переговоры по этому раунду. Ее муж — Ван Чжэнь — также соучредитель Kimi. Позже, в поздние ночи, Чжу Сяоху опубликовал пост о “fiduciary duty (обязанности доверительного управляющего)”, а старые акционеры Circulation Intelligence начали арбитраж.

Таким образом, сложная структура с двумя классами акций не полностью решает вопросы личных связей и процедурных моментов на начальных этапах.

Преимущество наличных — ясность, отсутствие недоразумений, но для этого нужны деньги и желание их вложить. У Лян Вэньфэна есть Quantum, он способен идти этим путем.

Разные выборы отражают разные ресурсы компаний. Kimi с самого начала — рыночный стартап, поэтому ей пришлось научиться долго сосуществовать с капиталом; DeepSeek, благодаря собственным средствам, пережила самые тяжелые времена и может более жестко управлять контролем.

Каждая идет своим путем.

В технологическом плане они — “инфраструктура” друг для друга. В бизнесе они шли по разным траекториям. Но с началом привлечения внешнего капитала DeepSeek их пути начинают сближаться.

Деньги — это вес, и как только внешний капитал войдет, все компании в конечном итоге столкнутся с одним и тем же счетом.

Kimi уже сделала первый шаг, DeepSeek только начал.