Как именно оценить DeepSeek?

Задача: Перевести данный текст на русский язык, соблюдая все указанные ограничения.

Почему оценка AI · DeepSeek выросла в пять раз за три недели?

Автор｜Ван Чжаоянь
Электронная почта｜wangzhaoyang@pingwest.com

За три недели в публичных источниках четыре раза пересматривалась оценка DeepSeek:

В начале апреля около 10 миллиардов долларов «стартовое финансирование», 22 апреля сообщалось, что оценка превышает 20 миллиардов долларов, 6 мая появилась информация о переговорах с «крупным фондом» о ведущем инвесторе, оценка около 45 миллиардов долларов, а на прошлой неделе — максимальная оценка свыше 50 миллиардов долларов — если это подтвердится, это будет крупнейшее раундовое финансирование китайской AI-компании за всю историю.

По данным источников, крупнейший чек в этом раунде не принадлежит венчурным фондам или интернет-гигантам, а самому основателю DeepSeek Лян Вэньфэню: он лично может вложить до 20 миллиардов юаней, что составляет 40% от общего объема финансирования. Говорят, что он через допэмиссию увеличил свою долю с 1% до 34%, а вместе с косвенными долями — контролирует около 84,29% акций.

А «большой фонд» — государственный инвестиционный фонд в индустрию интегральных схем, который ранее инвестировал в SMIC и Yangtze Memory Technologies, — впервые публично вкладывает в разработчика больших языковых моделей. Если эта сделка состоится, это станет первым подобным случаем.

Одной из ярких характеристик DeepSeek ранее было отсутствие финансирования, отсутствие коммерциализации и презентаций — потому что материнская компания Fantom Quantitative всегда имела достаточно средств. В области коммерциализации активных действий почти не предпринималось, что делает такой высокий показатель оценки и «рыночной капитализации» по сравнению с другими моделями ещё более удивительным.

Когда вы объединяете эти факты, становится ясно, что объяснить это масштабное финансирование рамками модели компании невозможно — почему оценка выросла в пять раз за три недели? Почему пришёл крупный фонд? Почему основатель вложил сам больше всего?

Это финансирование требует другой рамки для понимания.

DeepSeek — это не просто ещё одна «лучше модельная компания», а скорее инфраструктурная компания, выглядящая как модельная. Этот аспект полностью проявился в этом раунде.

1

1

Лян Вэньфэн в 2024 году говорил о финансировании: «Наши проблемы никогда не в деньгах, а в запрете высокотехнологичных чипов».

Ключевые темы модельных компаний — данные, алгоритмы, талант — чипы являются затратной статьёй, а не стратегической. Говорить, что чипы — это ядро, означает, что DeepSeek с самого начала думал не только о «как сделать модель лучше», но и о «как в условиях ограниченных вычислительных ресурсов создать что-то работающее».

Если проследить все важнейшие технологические инновации DeepSeek — от MLA до MoE, от обучения на FP8 до максимальной эффективности inference — по сути, это разные решения одной и той же задачи: как при меньших и более ограниченных вычислительных ресурсах создавать топовые модели. Это уже не мышление модельной компании, а логика разработки инфраструктурной компании.

Если бы DeepSeek не была модельной компанией, как бы её оценивали? По кому? Не по Kimi, не по Zhipu, не по MiniMax. Структура финансирования, о которой идет речь, может дать подсказку.

1

2

24 апреля вышел DeepSeek-V4, в техническом отчёте впервые указаны Huawei Ascend NPU и Nvidia GPU в один список аппаратных средств — «мы проверили тонкозернистую EP-решение на платформах Nvidia GPU и Huawei Ascend NPU», — впервые в официальных документах подтверждена принадлежность отечественных AI-чипов для моделей уровня триллионов параметров. В день релиза восемь отечественных чипов, включая Huawei Ascend и Cambricon, были адаптированы, что нарушает привычную практику месяцев настройки. За этим стоит тесное сотрудничество команды DeepSeek с Huawei и Cambricon, что, по сообщениям, стало одной из причин задержки релиза. Они внесли значительные изменения и переработки в базовые уровни модели.

И именно в этот период началось финансирование: очень интересный момент — другие компании финансируются для достижения определённых целей, а DeepSeek финансируется потому, что уже достигла результата, и сделала это в публичной, проверяемой форме. Можно сказать, что Лян Вэньфэнг выпустил модель и тем самым завершил этап, который обычно требует нескольких раундов встреч и проверок.

В следующем раунде финансирования задействованы три источника, три логики, которые не пересекаются.

Государственный фонд — «Национальный фонд инвестиций в индустрию интегральных схем», — крупнейший государственный капитал в полупроводниковой отрасли, ранее инвестировал в SMIC и Yangtze Memory. Он финансирует инфраструктуру, необходимую для «китайской независимости» в полупроводниках. Его миссия — устранить дефицит в производстве, оборудовании и материалах. Ранее модели больших языковых моделей в его поле не попадали.

Ранее он опасался инвестировать в модельные компании из-за неопределенности коммерческой отдачи и несоответствия логике инвестиций в полупроводники. Но сейчас DeepSeek развязала этот вопрос одним действием: V4, адаптированная под отечественные чипы, доказала, что это не просто модельная компания. Теперь фонд может говорить о вложениях в развитие отечественной вычислительной экосистемы, чтобы проверить стратегическую точку — сможет ли отечественный вычислительный потенциал обеспечить развитие топовых моделей, стимулируя итерацию приложений и создавая замкнутую цепочку «отечественные чипы + отечественные модели». В его логике это — та же проблема, что и инвестирование в SMIC.

Говорят, что в сделке может участвовать Tencent и другие индустриальные капиталисты — это другая мотивация: обеспечить свою позицию в китайской AI-инфраструктуре, чтобы не оказаться исключённым. Если DeepSeek станет базой, то без доли в акционерном капитале он останется только платным пользователем, а его ценность — это вход в экосистему, корпоративные клиенты, облачные ресурсы — именно это и является слабым местом коммерциализации DeepSeek.

Это объясняет, почему другие крупные игроки с инфраструктурными амбициями, возможно, не войдут в капитал — DeepSeek воспринимается как потенциальный инфраструктурный конкурент, а не только как модельная компания.

1

3

Это создает ощущение «разрыва»: с одной стороны — закрепление за государственными стратегическими капиталами, подтверждение инфраструктурной роли; с другой — привлечение индустриальных инвесторов, открывающих коммерческий вход — эти два направления зачастую противоречат друг другу, но в этой структуре DeepSeek пытается сделать так, чтобы они функционировали независимо и не мешали друг другу.

То есть после финансирования коммерческая деятельность и крупные стратегические планы идут независимо.

Государственный фонд — долгосрочная задача: автономия вычислительных ресурсов, развитие отечественных чипов, — срок — 5–10 лет, без необходимости квартальных отчетов; индустриальные инвесторы, такие как Tencent, — другая линия, коммерциализация по графику других модельных компаний.

Когда обсуждают трудности коммерциализации, часто игнорируют факт: API DeepSeek уже снизила цену до уровня, который пробил дно отрасли — V4-Flash, при этом стоимость обработки одного миллиона слов — всего около 0,02 юаня, что примерно в 1% от стоимости GPT-5.5, а затраты на inference настолько низки, что DeepSeek может обеспечить прибыльность API.

В отчёте a16z «Top 100 Gen AI Consumer Apps» DeepSeek остаётся продуктом с международным охватом — трафик в Китае (33,5%) и США (6,6%), несмотря на задержки в обновлении моделей и возможные проблемы с ростом пользовательской базы, мобильные пользователи остаются стабильными. Это означает, что другие модели могут зарабатывать, и DeepSeek делает это с меньшими затратами.

На самом деле, этот разрыв — одна из ключевых особенностей DeepSeek, он сознательно создан и существует с эпохи Fantom.

Fantom зарабатывает, DeepSeek занимается исследованиями — так было с самого начала. Fantom не требует от DeepSeek отдачи в виде коммерческой прибыли, DeepSeek не обязан доказывать рост ARR Fantom. Эта модель ближе к собственному трейдинговому предприятию, которое инвестирует прибыль в фундаментальные исследования. Исследование — часть его логики существования, а не проект, ожидающий монетизации.

Этот разрыв поддерживается личностью Лян Вэньфэня, который одновременно управляет обеими сторонами, но чем дальше, тем более уязвим он становится — это персонализированная структура, а не формальная. Как только внешние инвестиции придут, баланс может быть нарушен.

Поэтому эта сделка — впервые в истории, когда такой разрыв, основанный на личной воле, закрепляется в структуре собственности. Отношения Fantom и DeepSeek копируются на более крупный масштаб: для Fantom — это первый уровень разрыва, внутри DeepSeek — коммерциализация и инфраструктурные исследования — второй уровень, оба с одним и тем же логиком и создателем.

Именно поэтому в этом раунде финансирования, помимо двух источников, особое место занимает личное вложение Лян Вэньфэня.

Сообщается, что он вложил до 20 миллиардов юаней (~28 млрд долларов). Для сравнения, недавно завершённый раунд Kimi — около 2 миллиардов долларов. Это означает, что личное вложение Лян Вэньфэня уже сравнимо с одной крупной раундовой инвестицией большинства модельных компаний.

Следовательно, внешние инвесторы не вкладывают, чтобы DeepSeek оставалась модельной компанией или продолжала тренировать модели — у Fantom достаточно средств, а личных денег Вэньфэня хватает. Каждый внешний инвестор приходит потому, что DeepSeek уже не просто модельная компания.

Эта личная инвестиция — это замок на всю структуру: сколько бы внешних капиталов ни привлекалось, ключевые решения не будут размыты.

1

4

Кроме того, ранее считалось, что главная причина — утечка талантов. Но при внимательном анализе выясняется, что эта проблема, возможно, преувеличена.

Уходящие важны — Бинсюань Ван перешёл в Tencent, Го Дая в ByteDance Seed, Ло Фули нанят Xiaomi за десятки миллионов юаней, Руань Чун присоединился к Yuanrong Qihang, охватывая ключевые направления: базовые модели, inference, OCR, мультимодальные технологии.

Но по данным, собранным «Финансами», из 15 наиболее часто цитируемых авторов 27 статей, только двое ушли, из 86 человек, когда вышел DeepSeek-LLM, 71 всё ещё присутствует в списке авторов V4, из 300 человек ушли всего 10 — уровень текучести 3,3%. Для тех, кто следит за кадровой борьбой в AI-компаниях, это очень низкий показатель.

Опционы действительно ценны для удержания кадров, но это — побочный эффект финансирования. Правильные долгосрочные решения сами по себе помогают удерживать талант — это универсальный принцип, лежащий в основе всех решений DeepSeek: он не действует ради решения текущих проблем, а после достижения долгосрочных целей текущие трудности зачастую исчезают сами.

1

5

И наконец, чтобы полностью понять логику финансирования и оценки DeepSeek, важна ещё одна тема — кто его конкуренты.

Nvidia определила правила игры в эпоху AI, все модельные компании — в Китае и США — живут в рамках этого границ. DeepSeek — это компания, которая пытается переопределить эти границы. В момент внедрения V4 с адаптацией Ascend — это первый публичный подтверждённый факт. Самое важное для DeepSeek — это Nvidia.

Оценка в 50 миллиардов долларов — это не текущие возможности моделей, не ARR, не число пользователей. Модели, сравнимые по оценке: Kimi недавно после раунда — около 20 миллиардов долларов, за полгода выросла почти в четыре раза, есть реальный ARR; Anthropic — 380 миллиардов долларов после последнего раунда, с доходами, превысившими 30 миллиардов долларов к 2026 году. У DeepSeek практически нулевая коммерциализация, а оценка превышает в два раза Kimi — и большая часть этой суммы — государственный фонд в области полупроводников, а не венчурные фонды, ориентированные на рост ARR.

Из структуры инвесторов видно: разница в цене — не в коммерческой перспективе, а в инфраструктурной премии.

Если DeepSeek реализует свою идею — систему передовых AI-вычислений без зависимости от Nvidia, основанную на открытом исходном коде, — то её аналогом станет нечто между межзвёздной версией OpenAI и Nvidia, ещё не определённое место. — компания, создающая топовые модели и решающая инфраструктурные задачи, — такой второй в мире не существует.

С этой точки зрения, 50 миллиардов — рекорд, но всё равно недорого.

Эта оценка — это ставка на то, что ещё не произошло. Всё зависит от того, сможет ли Лян Вэньфэнь реализовать свою долгосрочную стратегию, которую он реализует с первого дня. Судьба этого проекта — его личная приверженность долгосрочным целям. Он — человек, который очень последовательно реализует долгосрочную стратегию, и многие конкретные решения в процессе естественным образом решаются. Эта оценка, возможно, — первый шаг к тому, чтобы внешний мир увидел полный образ этого проекта.