Як саме слід оцінювати DeepSeek?

Питання AI · DeepSeek: чому оцінка за три тижні зросла у п’ять разів і які глибинні причини цього?

Автор｜Ван Чжаоянг
Електронна пошта｜wangzhaoyang@pingwest.com

За три тижні у відкритих джерелах чотири рази переписувалися оцінки DeepSeek:

На початку квітня приблизно 10 мільярдів доларів США «стартове фінансування», у статті від 22 квітня повідомлялося, що її оцінка перевищує 20 мільярдів доларів, 6 травня з’явилася інформація про переговори з «великим фондом» щодо лідируючого інвестування, оцінка склала близько 45 мільярдів доларів, а минулого тижня — найновіша оцінка — понад 50 мільярдів доларів — якщо це підтвердиться, це буде найбільше одноразове фінансування китайської AI-компанії в історії.

Згідно з повідомленнями, найбільший чек у цьому раунді фінансування не належить венчурним капіталістам або інтернет-гігантам, а засновнику DeepSeek Лян Веньфеню: він особисто може інвестувати до 20 мільярдів юанів, що становить 40% від загальної суми фінансування. За словами, він через додаткові інвестиції збільшив свою частку з 1% до 34%, а разом з опосередкованим володінням контролює приблизно 84,29% акцій.

А «великий фонд» — це Національний фонд інвестицій у галузь інтегральних схем, який раніше інвестував у Semiconductor Industry Core Capital, таких як SMIC та Yangtze Memory Technologies. Раніше він ніколи не інвестував у компанії, що займаються великими мовними моделями. Якщо цей раунд фінансування відбудеться, це стане першим випадком.

Одна з найяскравіших характеристик DeepSeek раніше — це відсутність фінансування, відсутність комерціалізації, відсутність презентацій, оскільки материнська компанія Fantom Quantitative має достатньо коштів. Її активна комерціалізація майже відсутня, що робить цю високою оцінку у порівнянні з іншими компаніями, що займаються моделями, ще більш дивовижною.

Коли ви з’єднуєте ці факти разом, стає зрозуміло, що пояснити цю масштабну фінансову подію за моделлю компанії не можна — чому оцінка зросла у п’ять разів за три тижні? Чому прийшов великий фонд? Чому засновник вклав найбільше?

Ця фінансова операція вимагає іншої рамки для розуміння.

DeepSeek — це не ще одна «краща модельна компанія», а швидше інфраструктурна компанія, яка виглядає як модельна. Це чітко проявляється у цьому раунді фінансування.

1

1

Лян Веньфень у 2024 році, говорячи про фінансування, сказав: «Наші проблеми ніколи не були у грошах, а у забороні високорівневих чіпів.»

Основні питання компанії, що займається моделями, — це дані, алгоритми, таланти; чіпи — це витрати, а не стратегічний елемент. Вважати чіпи ключовою проблемою означає, що DeepSeek з самого початку думав не лише про «як зробити модель кращою», а й про «як у умовах обмеженого обчислювального ресурсу побудувати щось, що працює».

Якщо простежити всі найважливіші технічні інновації DeepSeek — від MLA до MoE, від тренування FP8 до максимальної ефективності дедукції — вони в основі мають одне й те саме питання: як за менших, більш обмежених обчислювальних ресурсів створити топову модель. Це вже перетворює мислення компанії з «модельної» у «інфраструктурну».

Якщо DeepSeek не була б компанією з моделями, за якою б ціною її оцінювали? За ким орієнтуватися? Відповідь — не Kimi, не Zhipu, не MiniMax. Структура цього раунду фінансування дає підказки для оцінки.

1

2

24 квітня вийшов DeepSeek-V4, і у технічному звіті вперше згадано Huawei Ascend NPU та NVIDIA GPU у одному списку апаратного забезпечення — «Ми перевірили схему EP на платформах NVIDIA GPU та Huawei Ascend NPU», — йдеться у звіті. Модель рівня трильйонів параметрів вперше офіційно підтверджена як китайський AI-чіп. У день публікації, разом із Huawei Ascend та Cambricon, було адаптовано 8 китайських чипів, що порушує попередню практику, коли потрібно було кілька місяців налаштувань. За цим досягненням команда DeepSeek тісно співпрацювала з Huawei та Cambricon протягом кількох місяців, і деякі повідомляли, що це також стало причиною затримки релізу. Вони внесли значні зміни та переписали низькорівневий код моделі.

Саме у цей період і розпочалося фінансування: час дуже цікавий — інші компанії фінансуються для досягнення певної мети, а DeepSeek — тому, що ця мета вже була досягнута і підтверджена відкрито, — фактично Лян Веньфень через випуск моделі завершив комплексну перевірку, яка зазвичай вимагає кількох раундів зустрічей.

У наступних раундах фінансування є три окремі джерела, три логіки, які не перетинаються.

Великий фонд — це Національний фонд інвестицій у галузь інтегральних схем, найважливіший державний індустріальний капітал у напівпровідниковій галузі — раніше інвестував у SMIC та Yangtze Memory. Він вклав у «незамінну» для Китаю інфраструктуру напівпровідників. Місія фонду — закрити прогалини у виробництві, обладнанні та матеріалах для напівпровідників. Раніше він ніколи не інвестував у компанії, що займаються великими мовними моделями. Раніше його стримувала невизначеність щодо комерційної віддачі моделей, оскільки логіка інвестицій у напівпровідники не підходить для моделей. Тепер це змінено — V4 із адаптацією під китайські чіпи доводить, що DeepSeek — не просто модельна компанія. Тепер фонд може інвестувати у «екосистему обчислювальної потужності», щоб перевірити, чи зможе стратегічна ціль — використання топових моделей для розвитку внутрішнього застосування та побудови автономної «системи з китайськими чіпами та моделями». Це питання для фонду — те саме, що й інвестиції у SMIC.

Частина інвестицій, ймовірно, від Tencent та інших промислових гравців, має іншу мотивацію: забезпечити свою присутність у китайській AI-інфраструктурі. Якщо DeepSeek стане базовою платформою, то відсутність у структурі акцій означатиме статус лише платного користувача, але не власника. Вони не лише вкладають гроші, а й створюють екосистему, клієнтів, хмарні ресурси — саме це є слабкою ланкою комерціалізації DeepSeek.

Це також пояснює, чому інші великі гравці з інфраструктурними амбіціями, можливо, не стануть інвесторами. DeepSeek вже розглядається як потенційний конкурент у цій сфері, а не просто компанія, у яку можна інвестувати.

1

3

Це породжує відчуття «розриву»: з одного боку — залучення державних стратегічних капіталів для підтвердження інфраструктурної ролі; з іншого — залучення промислових інвесторів для відкриття комерційних можливостей. У багатьох компаніях ці дві цілі можуть конфліктувати, але у цій структурі DeepSeek намагається зробити їх незалежними, щоб вони не заважали один одному.

Отже, після фінансування, швидкість комерціалізації та реалізація стратегічних цілей не пов’язані між собою.

Частина від фонду — це довгострокова стратегія — автономія обчислювальної потужності, розвиток внутрішніх чіпів, — з термінами у 5-10 років, без необхідності швидкої віддачі. Інша частина — Tencent та інші — орієнтовані на короткострокову комерціалізацію, яка йде у руслі інших компаній.

Коли говорять про труднощі комерціалізації DeepSeek, часто ігнорують факт: ціна API вже знизилася до рівня, що руйнує галузеві стандарти — наприклад, вартість запиту V4-Flash усього 0,02 юаня за мільйон слів, що становить близько 1% від GPT-5.5, а витрати на дедукцію знижені до мінімуму, що дозволяє DeepSeek утримувати цю бізнес-модель без збитків. У звіті a16z «Top 100 Gen AI Consumer Apps» зазначено, що DeepSeek залишається популярною у США та Китаї, з розподілом трафіку 33,5% у Китаї та 6,6% у США. Навіть за умов, коли оновлення моделей ускладнює розвиток застосунків, мобільна база користувачів залишається стабільною. Це означає, що інші компанії можуть заробляти, і DeepSeek здатен йти у ногу, з ще нижчими маржинальними витратами.

Цей розрив — одна з ключових особливостей DeepSeek, він свідомо створений і існує ще з часів Fantom.

Fantom заробляє, а DeepSeek займається дослідженнями — так влаштована їх структура з перших днів. Fantom не вимагає від DeepSeek прибутку, а DeepSeek не зобов’язаний доводити зростання ARR Fantom. Це більш схоже на модель внутрішньої компанії, яка інвестує прибутки у фундаментальні дослідження, а не на комерційний проект, що має швидко монетизуватися.

Ця «розірваність» підтримується тим, що Лян Веньфень одночасно керує двома напрямками — але з часом це стає вразливим, оскільки це особистісна залежність, а не структурна. З появою зовнішнього капіталу баланс може бути порушений.

Тому ця фінансова операція фактично закріплює цю залежність у структурі акцій. Взаємовідносини Fantom і DeepSeek тепер відтворені у більш масштабних масштабах: Fantom — перший рівень розриву, внутрішня комерціалізація DeepSeek — другий. Обидва рівні мають однакову логіку та розробника.

Отже, у цьому раунді особливим є третій джерело — особисті інвестиції Лян Веньфеня.

Згідно з повідомленнями, він інвестував до 20 мільярдів юанів (~2,8 мільярдів доларів). Для порівняння, нещодавній раунд Kimi склав близько 2 мільярдів доларів. Це означає, що особисті кошти Лян Веньфеня вже достатні для фінансування більшості компаній, що займаються моделями.

Отже, зовнішні інвестиції — це не для «виживання» або «подальшого тренування моделей», оскільки у Fantom достатньо коштів, а особисті — для закріплення всієї структури. Вони не змінюють ключові рішення.

1

4

Ще раніше вважалося, що головна причина — це втрата талантів. Але уважніше аналізуючи, можна побачити, що ця причина можливо перебільшена.

Звісно, важливі ті, хто пішов — Ван Бінсюань у Tencent, Го Дая у ByteDance Seed, Ло Фолі з зарплатою у мільйони перейшов до Xiaomi, Жуань Чун приєднався до Yuanrong Qihang, охоплюючи ключові напрями: базові моделі, дедукція, OCR, мультимодальність.

Але за даними, зібраними «Фінансами», з 15 найчастіше цитованих авторів у 27 публікаціях лише двоє пішли з компанії. Після випуску DeepSeek-LLM у команді залишилося 71 з 86 людей, з 300 — 10 пішли, що дає рівень плинності лише 3,3%. Це дуже низький показник для AI-компаній.

Опціонна оцінка справді має значення для утримання кадрів, але це — побічний ефект, а правильна стратегія — робити довгострокові речі, і у процесі це автоматично вирішує проблему кадрів. Це — універсальна логіка всіх рішень DeepSeek: вони не діють для вирішення короткострокових проблем, але довгострокові цілі з часом вирішують і поточні.

1

5

Щоб повністю зрозуміти фінансування та оцінку DeepSeek, потрібно ще врахувати один важливий аспект — хто її конкуренти.

NVIDIA визначила правила гри у сфері обчислювальної потужності для AI. Всі компанії — і китайські, і американські — працюють у цьому полі. DeepSeek — це компанія, яка намагається переформулювати ці правила. Випадок адаптації V4 під Ascend — перший офіційний підтверджений випадок. Найбільше її цінують саме NVIDIA.

Оцінка у 50 мільярдів доларів — це не про поточні можливості моделей, не про ARR, не про кількість користувачів. Світові аналоги: Kimi, що нещодавно залучила близько 2 мільярдів доларів, має оцінку близько 20 мільярдів; Anthropic — 380 мільярдів доларів після останнього раунду, з очікуваним доходом понад 30 мільярдів у 2026 році. DeepSeek майже не має доходу, але оцінка — у два рази більша за Kimi — і більша частина інвестицій — з державних напівпровідникових фондів, а не венчурних.

З структури інвесторів видно, що цінність — не у комерційному потенціалі, а у інфраструктурній перевазі.

Якщо DeepSeek реалізує свою ідею — створить передову AI-систему без залежності від NVIDIA, на основі відкритого коду та внутрішніх технологій — її цінність може бути порівняна з компаніями, що займають проміжне місце між OpenAI та NVIDIA, — тобто компаніями, що створюють топові моделі і вирішують питання інфраструктури. Такої компанії у світі немає.

З цього ракурсу, 50 мільярдів — це рекорд, але ще недооцінка.

Ця оцінка базується на потенціалі, що ще не реалізований. Успіх залежить від Лян Веньфеня, його здатності довести свою ідею. Зі свого досвіду він — людина, яка послідовно виконує довгострокові цілі. Можливо, ця оцінка — перший крок до розкриття його бачення.