融资差距2.5倍：会赚钱的Kimi估值反低于DeepSeek

最近，并称为“中国AI开源双子星”的Kimi（月之暗面）和DeepSeek（深度求索）正在密集刷屏。

先是新模型接连发布。Kimi前脚刚推出K2.6，DeepSeek 后脚就放出了 V4。

再是资本市场风向的剧烈变化。

2天前，Kimi 宣布完成约20亿美元融资，美团龙珠领投，投后估值约200亿美元。历经三轮融资与近一年的商业化积累，Kimi的ARR 已突破2亿美元，付费订阅与API收入加速增长。

几乎同一时间，此前长期拒绝融资、几乎完全依靠幻方量化"自我供血"的DeepSeek正式开放外部融资。

一旦落地，这不仅是中国AI史上最大单笔融资纪录，更将创下中国所有创业公司中首轮融资的估值天花板。

同为开源模型，同样在挑战万亿参数，为什么到了资本牌桌上，两家公司的筹码却相差这么多？

如果只看融资金额，Kimi 是目前国内大模型创业公司里，融资最成功的一家。

从 2023 年成立至今，月之暗面累计融资已经超过 376亿元。

这个数字看上去很耀眼。但如果拆开来看，你会发现，Kimi 拿到的不只是“钱”，而是一整套资本、云厂商与互联网巨头深度绑定的资源体系。

2024年初，阿里向Kimi 投入约8亿美元，成为单一最大股东，持股约36%。这笔融资，是 Kimi 真正意义上的转折点。

不过这8亿美元并非全是现金。其中有相当一部分是以阿里云算力信用额度的形式完成，实际出资金额不到6亿美元。

换言之，Kimi 拿到的“弹药”，本质上是提前预支的云资源；消费多少，额度就减少多少；而阿里则把这部分计入云业务收入。

云厂商与大模型创业公司之间，“你中有我，我中有你”，在这里有了另一层意思。

后来，腾讯超额认购了一轮融资，于是，两个互相竞争的互联网巨头，同时成为Kimi的重要股东。

最新这一轮20亿美元融资里，美团龙珠、中国移动、CPE源峰等进入了投资方名单，阿里与腾讯在前几轮也有持续超额认购。

据传腾讯同时也在接触DeepSeek。它既投Kimi，也接触DeepSeek。

对腾讯来说，这更像是一种“AI 时代的保险策略”；但对于 Kimi 来说，腾讯一边制衡阿里，一边又可能成为竞争对手背后的资本力量。

这就是市场化 AI 创业公司的现实。钱越来越多，但每一笔钱背后，也都带着自己的诉求。

DeepSeek背后是幻方量化。长期以来，DeepSeek 的研发几乎完全由幻方自有资金支撑，没有外部 VC，没有融资时间表，也没有云厂商绑定。

这两种钱，本质上对应着两种公司形态，如果说Kimi是最典型的市场化AI创业公司，Deepseek则更像一种“国家战略能力”的延伸。

更有趣的是，当外界还在比较两家公司谁的模型能力更强时，他们的技术底层，其实早已悄悄“融合”。

DeepSeek V4的技术报告里，用了Kimi 提出的 Muon优化器；Kimi K2 的底层架构里，又用了DeepSeek 提出的MLA。

此外，两家公司还在同时推进国产芯片适配。

从“学会思考”到“学会干活”，从“改 Transformer”到“改算力底座”，这场看似彼此竞争的技术演进，展现的是中国AI 开始逐渐摆脱单纯对标OpenAI、降低对英伟达依赖，并在开源生态里走出属于自己的路。

Kimi 已经具备了一家“成熟 AI 创业公司”的雏形。

它有C端产品，有付费用户，也有越来越清晰的Agent商业化路径。无论是会员订阅，还是API收入，都已经开始进入加速增长阶段。

Kimi 的ARR，即年化经常性收入已突破2亿美元。这个数字，是美团龙珠主动披露出来的。

在一级市场里，投资方主动强调ARR，其实是在给估值做背书。毕竟在国内AI创业公司里，真正跑出稳定收入模型的并不多。

DeepSeek的逻辑则完全不同，它的核心策略是先做生态覆盖，再谈商业化。

DeepSeek的API 定价，长期维持在OpenAI 的十分之一左右。它更在意的是模型渗透率、开发者生态和开源影响力，而非短期收入。

因此，直到今天，DeepSeek的真实营收依旧没有公开。另一边，它的用户规模却在快速膨胀。目前，DeepSeek 月活已经达到 1.27亿，是Kimi 月活的14倍（900万）。

于是，一个非常微妙的局面出现了：ARR 已突破 2 亿美元、商业化路径更成熟的 Kimi，估值约200亿美元；而收入规模尚未公开、仍在强调低价开放的 DeepSeek，估值却已冲向 515亿美元，约为Kimi的2.5倍。

这背后反映出的，其实是资本市场评价逻辑的变化。

今天的AI投资，奖励的不再只是“你现在能赚多少钱”，还有“你未来可能成为什么”。

一旦国家资本真正进入，DeepSeek 的叙事，可能变成“中国AI基础设施”，其对应的估值逻辑，自然也不再只是传统商业公司的市盈率。

在2026年的AI投资语境里，Kimi的“会赚钱”反而意味着边界更清晰，想象空间有限。

但这一估值悖论不会长期存在。

The Information 在报道里提到，DeepSeek此轮融资之后，将“加速营收规划与商业化落地”，同时加快模型发布节奏，“向行业主流靠拢”。据悉，DeepSeek6月推出的V4.1，还会专门增加面向企业用户的工具能力。

这意味着，DeepSeek 也开始被推着讲商业化故事了。

Kimi 今天面对的那些问题：收入、增长、商业化效率、资本预期……DeepSeek未来大概率也会面对。

某种程度上，Kimi 那2亿美元ARR，更像是一张“先行者地图”。

Kimi和DeepSeek是中国首批开源万亿参数模型的玩家，他们在技术信仰上非常相似：都相信 Scaling Law，都在挑战万亿参数级别的大模型。

DeepSeek 更擅长推理模型，Kimi 更强调 Agent 能力。

技术路线虽然不同，但底层目标其实高度一致。尤其在更底层的架构创新上，两家公司几乎总是在同一个方向上“撞车”。

Kimi 在线性注意力方向探索Kimi Linear，DeepSeek则在稀疏注意力方向推进DSA。看似路线不同，本质上都在挑战 Transformer 时代那套“古老基础设施”。

不过在“如何保护技术理想”这件事上，两个人却走了完全不同的路。

杨植麟的方法，是制度设计：AB股、双层股权结构、技术团队拥有绝对投票权。除此之外，杨植麟还引入了张予彤。她最初以金沙江创投合伙人的身份出现在Kimi的融资谈判里，是最早帮Kimi拿到阿里那笔近10亿美元融资的关键人物。

后来因为与金沙江之间的利益争议离开了基金，中间经历了一段公开的舆论风波，再往后，在2025年底，她以“月之暗面总裁”的身份正式公开亮相，全面负责公司战略、融资与商业化。

而这些事，恰恰是杨植麟不擅长的，或者说不愿意长期消耗精力的部分。杨植麟是典型的技术创始人。在英伟达 GTC 2026 的演讲里，他花了大量时间讲Muon、讲训练效率、讲万亿参数规模下的稳定性问题。

首轮外部融资，他自己出资 200 亿元，占这一轮的40%，不依赖复杂制度设计，也不依赖特殊投票权安排，主打一个“用资本打败资本”。

很难说这两种方式谁更高明。制度设计的好处是杠杆高用相对少的股权锁住更多的控制力。但制度是人设计的，执行过程里会有摩擦、争议，甚至是意想不到的代价。

据暗涌报道，Kimi 创立初期，杨植麟从上一家公司循环智能带走了核心团队，但老股东的豁免同意书一直没有完全签完。彼时大模型融资狂热，很多问题都被默认“先上车再说”。

后来随着阿里近10亿美元融资落地，争议开始浮出水面。

帮 Kimi 谈下这轮融资的张予彤，当时还是金沙江创投管理合伙人，而她丈夫汪箴同时又是Kimi联合创始人。随后，朱啸虎深夜发朋友圈提到“fiduciary duty（受托责任）是高压线”，后来循环智能老股东也发起仲裁。

因此，一个设计精密的AB股结构，并不能完全解决公司创立初期留下的人情关系与程序问题。

不同选择也映射了两家公司不同的资源禀赋。Kimi 从一开始就是市场化创业公司，所以它必须学会与资本长期共处；DeepSeek依靠自有资金熬过了最艰难的阶段，因此可以用更强势的方式处理控制权问题。

各有各的活法。

在技术上，他们互为彼此的“基础设施”。商业上，他们曾经走在两条不同的轨道上。但随着 DeepSeek 开始引入外部资本，两条轨道正在慢慢靠近。

钱是有重量的，外部资本一旦进来，所有公司最终都要面对同一张账单。

Kimi 已经先行一步，Deepseek刚刚上路。