DeepSeek融资超500亿，刷新国产大模型单轮融资记录

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DeepSeek估值已超4000亿人民币

本文 首发于影子备忘录

文 陌影笙

“不融资、不商业化、不路演”，梁文锋给自己立下的铁律，在中国AI圈流传了整整三年。

他靠幻方量化这座“金矿”，硬是在烧钱如烧纸的大模型赛道里，走出了一条零外部融资的特立独行之路。

2026年6月，这条铁律宣告瓦解——DeepSeek首轮外部融资计划募资约70亿美元（约500亿人民币），投后估值最高触及590亿美元（约4000亿人民币），一举刷新国产大模型单轮融资纪录。

更让市场震惊的是，腾讯拟出资约100亿元，宁德时代计划投约50亿元，网易、京东也在参与洽谈。

一家纯量化背景的技术型公司，凭什么让资本疯抢？甚至宁德时代都要跟投？这背后，藏着一盘远比表面更大的棋局。

不缺钱的DeepSeek，为什么要钱了？

理解本轮融资的真正含义，首先要回答一个问题：梁文锋真的缺钱吗？

答案是否定的。幻方量化2025年旗下产品平均收益率高达56.55%，管理规模突破700亿元，梁文锋个人当年收入就超过7亿美元。

从财务基本面看，DeepSeek并不需要外部输血。那么，融资的动力究竟是什么？

算力军备竞赛已突破幻方“造血”的天花板。DeepSeek下一代旗舰模型V4的单轮训练成本据估算已超过5亿美元，是R1的近百倍。

同时，V4全面迁移至华为昇腾芯片，从英伟达CUDA生态重写底层代码，工程浩大远超外界想象——这也是V4多次延期发布的核心原因。

国内大模型迭代周期已缩短至三个月以内，算力投入呈指数级增长，封闭式运营的“私房钱”模式已难以为继。

AI人才保卫战打到梁文锋家门口。过去一年，DeepSeek至少流失了5名核心研发成员：V3关键开发者罗福莉转投小米接手MiMo大模型团队，GRPO算法核心贡献者郭达雅被曝以近亿元薪酬包入职字节跳动。

更致命的问题是，DeepSeek从未融资，没有市场化估值锚点，员工手中的期权在对手开出真金白银时缺乏足够的流通性和溢价。

在市场公认估值确立之前，即使梁文锋承诺期权可能值多少钱，在人才市场上的说服力也大打折扣。

技术路线从“研究竞赛”跨入“全面战争”。早期的DeepSeek可以靠幻方输血维持独立研发节奏，但当大模型竞争演变为算力、人才与商业化的三线战争时，仅靠一己之力已不足以支撑多线并进。

V4.1版本的传闻已在业内流传：重点强化多模态交互与MCP协议适配，这意味着DeepSeek正从“秀肌肉”的实验室走向“能干活”的企业级战场。

要从技术突破者升级为产业赋能者，每一个环节都需要真金白银来铺路。

开源模式的“成本悖论”。DeepSeek一直坚持开源策略——代码所有人均可下载、模型所有人都可部署。这种“群众路线”虽然在开发者社区积累了庞大影响力，但也必然导致大量企业客户选择自行部署，反而分流了付费API收入。

长期来看，纯粹靠开源+低价的模式能否支撑万亿参数级别的持续研发投入，是一个绕不开的战略拷问。

国家队为何首次“下注”纯模型公司？

本轮融资传闻中，最受关注的角色不是任何一家互联网巨头，而是国家集成电路产业投资基金。国家大基金正在洽谈领投，这意味着DeepSeek的估值从几周前的200亿美元直接跳升至450亿美元。

这背后释放了一个比500亿资金本身更重要的信号：DeepSeek正在上升为国家级AI战略平台。

大基金首次公开投资大语言模型公司，逻辑不在于模型本身，而在于算力自主可控的战略价值。

此前，大基金的投资版图聚焦中芯国际、长江存储等半导体核心企业，从未涉及模型赛道。DeepSeek的改变在于：V4系列模型是首个在正式技术文档中完成对华为昇腾NPU和英伟达GPU双平台官方验证的万亿参数大模型。

发布当日，华为昇腾、寒武纪、海光等8家国产芯片厂商同步完成全链路适配，打破了以往国产芯片适配大模型需数月调试的惯例。

对于大基金来说，DeepSeek不是一个可以用“市梦率”框定的模型标的，而是“中国不能没有”的AI算力自主可控基础设施。

这种战略价值在行业竞争中体现为不可替代性。当所有国内AI厂商都依赖英伟达GPU计算资源和CUDA生态时，DeepSeek在国产算力上的全栈适配相当于为中国的AI供应链保留了一条备选方案。

黄仁勋曾在接受播客采访时直言，DeepSeek率先在华为平台上发布的结果，“对我们国家来说是一个可怕的结果”——因为在未来，全球的AI模型有可能在非美国硬件上运行得最好。

国资赋能，本质上是在为下一代AI基础设施做战略储备。模型能力的背后是算力生态。

DeepSeek拿到大基金的投资，不仅仅是获得资金，更是获得了一个可全面对接国产芯片产业链的合作窗口——这对于持续拓展昇腾等国产算力生态至关重要。

从产业趋势看，自主算力的大规模商业化已进入临界点。到2026年下半年，昇腾950超节点批量上市后，国产大模型在成本和效率上有可能进一步建立起相对于海外算力的系统级优势。

大基金此时入局DeepSeek，相当于在中国AI算力从“可用”迈向“好用”的关键阶段，插下了一面旗帜。

腾讯入场，

一场“双线并行”的战略防身术

在DeepSeek的融资名单中，腾讯的入局既有必然性，也藏着这家互联网巨头的深层焦虑。

表面看，腾讯自研的混元Hy3 preview表现不俗。5月初，混元在OpenRouter平台单周获得3.66万亿Token调用量，编程和工具调用双项第一。

但这组数据的含金量需要审慎看待：榜单成绩包含活动导流和集中调用因素，并非完全来自自然生态流量。

更严峻的挑战在C端：QuestMobile3月数据显示，腾讯元宝月活仅5735万，而豆包达到3.45亿，千问也已达1.66亿。一季度，元宝新增用户仅820万，豆包和千问分别新增约1亿和1.26亿。

腾讯一季度资本开支319亿元，大量投入AI基础设施建设。但混元API输入定价1.2元/百万Tokens，而豆包只要0.6元，价格上完全没有优势。

与此同时，阿里已成立ATH事业群全面转向Token经济，字节豆包在5月初悄然推出付费订阅，定价68元、200元、500元三档，对手们已经开始了从调用量到商业变现的效率比拼。

对腾讯而言，投DeepSeek不是“买技术”，而是“买位置”。DeepSeek坚持开源，腾讯花100亿元买不到技术的独占权，换来的是一种“优先参与权”——确保在字节、阿里、DeepSeek三强格局形成的过程中，腾讯不会在下个AI应用爆发周期被踢出牌桌。

腾讯的思路可以概括为“双线并行”：混元继续在内部场景（QQ、腾讯文档）消化流量，DeepSeek则用来补足外部开发者和B端企业客户的布局。

这不是对自研的放弃，而是在AI巨头格局定型之前做的一次战略对冲。

宁德时代跟投，看中了什么？

腾讯投AI可以理解，但宁德时代——一家全球领先的电池制造商，为什么要砸50亿投大模型？这个问题在业内产生了最多的猜想和解读。

核心答案不在代码里，而在电表上。

DeepSeek本轮融资的核心用途包括“提升算力投入”——算力高度依赖耗电，耗电直接对应储能需求。

对宁德时代来说，这不是一次单纯的财务投资，而是通过锁定AI算力的“需求源头”，将自身从电池供应商升级为AI算力生态的能源基础设施伙伴。

宁德时代近三个月的资本动作已经画出了一条完整的逻辑链条：4月，约41亿元增资中恒电气母公司，布局HVDC数据中心电力架构业务——中恒电气在2025年我国智算中心HVDC市场以31%市占率位居榜首。

5月，以约65亿元收购IDC运营商世纪互联最多38.1%股权，锁定全国50多座数据中心的储能部署渠道。宁德时代还披露与Hyperstrong签订60GWh的全球钠离子电池储能大单。

从供电设备到数据中心运营再到储能系统，宁德时代用真金白银画出了一张“电池→电力架构→数据中心运营→AI算力”的完整产业闭环。

在DeepSeek层面，宁德时代投资的逻辑远比看财报估值更加前瞻。

算电协同是一盘长线大棋，AI时代的核心竞争力不仅在于芯片算力密度，也在于电力供应的稳定性和成本。

对于能耗逐年攀升的数据中心而言，谁掌握了优质低成本的电力调度和储能方案，谁就掌握了AI算力成本的定价权。

宁德时代通过投资DeepSeek，可以深入参与AI算力需求的预测、调度和配套，让电池从单纯的“动力产品”升维为“AI能源基础设施”的核心组件。

新能源巨头与AI明星的战略对接，折射出中国产业资本正在重塑AI赛道的投资逻辑。

不同于传统投资机构只看模型表现和市场份额，宁德时代代表了产业资本的独特思维方式：

从自身产业版图出发，寻找大模型技术能够产生战略性协同的落地场景——无论是数据中心能源解决方案，还是未来可能出现的车载AI算力终端。

梁文锋的200亿与一张84%的护城河

在所有投资者中，有一个人展现出的信心远超其他任何一方——梁文锋本人。据市场消息，他承诺个人出资约200亿元，占本轮融资总额的近四成。

这笔钱不是象征性的小比例跟投，而是几乎“赌身家”的决心：身家超百亿美元，但要在首轮融资中拿出近30亿美元现金，梁文锋向市场传递了一个极其清晰的信号：我对DeepSeek的判断，比任何一个外部投资人都更有把握。我的定价逻辑，你们必须接受。

200亿的真正价值不在于资金本身，而在于定价权。如果梁文锋在这轮融资中只是小额跟投甚至完全不参与，外部资本对公司战略方向的牵制力将大大增强。

通过自掏200亿占据募资大头的格局，梁文锋获得了在融资谈判中的绝对话语权——国家大基金、腾讯、宁德时代都可以来，但他们的话语权受到梁文锋自有份额的天然制约。

更关键的是控股权设计。今年4月27日，DeepSeek完成了一次股权调整，梁文锋直接持股从1%升至34%，通过直接与间接持股合计控制约84.29%的股权。

即使本轮700亿（或500亿）融资全额落地，他仍然将保持对公司的绝对控制权。这意味着DeepSeek全面拥抱外部资本后，战略方向依然牢牢锁定在梁文锋手中。

“不融资”的铁律打破了，但梁文锋“不被人绑架”的底线没有变。他曾立下的规矩是：不接受外部融资、不稀释股权、不被商业化时间表绑架。

如今，铁律第一条打破了，但后两条他以一种近乎偏执的方式守住了。在他看来，融资本身不意味着妥协，妥协来自资本的投票权超过了创始人的话语权。

这种“既要钱又要权”的精妙平衡术，与当年OpenAI的奥特曼在微软投资后被迫调整公司架构的做法形成了一种有趣的对照——梁文锋自掏200亿，相当于为DeepSeek建起了一条资本进入但权力不输出的特殊通道。

开源与商业化的终局博弈

拿到500亿弹药之后，DeepSeek会走向何方？这或许是所有关注者最关心的问题。

技术路线已经显示出明显的转向信号。

V4.1版本的传闻显示，新模型将重点强化多模态交互与企业级应用能力，目标是让DeepSeek从“技术标杆”进化为“商业伙伴”。梁文锋非常清楚，AI的终局不仅仅是参数和指标的比拼，更是生态和商业闭环的较量。

要让AI进入千行百业，算力基建、顶尖人才、商业运营，每一个环节都是用钱堆出来的。

开源不意味着放弃商业化。

DeepSeek的开源策略在开发者社区积累了巨大的影响力，但在企业级市场，开源带来的另一面是付费API收入的分流。

找到“开源生态”与“商业变现”之间的最优解，是DeepSeek下一阶段面临的真实考题。

从永久降价的幅度看，梁文锋的选择是把价格打到极致——V4-Pro输入缓存命中价格降至0.025元/百万tokens，不到GPT-4o的十二分之一。

这种定价逻辑，与其说是追求短期盈利，不如说是“以价换量”：通过极低成本降低开发者使用门槛，引流收集高质量数据，反哺模型迭代，最终形成生态护城河。

据知情人士称，梁文峰至少在一次投资者会议上承诺，将继续开发开源AI模型，同时追求通用人工智能这个更远大的目标，且主要目标仍是推动技术升级，而非变现。

一个量化基金背景出身的创始人，有着远超一般科技创业者的风险控制意识，他对“开源”和“AGI”的执着并非理想主义，而是一种基于长期主义的方法论——在技术尚未达到真正颠覆性突破之前，过早的商业化挤压反而会压缩战略腾挪空间。

低调、克制、技术优先的策略，让DeepSeek成为中国大模型赛道上一股独特的非典型力量。

从市场用户数据看，这一定位拥有扎实的用户基础支撑。截至2026年3月，DeepSeek月活用户已达1.27亿，位居AI原生APP第三位。

行业单季度新增超1.3亿用户，显示用户规模正在快速放量。在全媒介声量榜单中，DeepSeek也在2026年首期时隔半年重回第二位，证明技术驱动型产品在大众市场依然具备强大的话题和号召力。

这些数据说明，DeepSeek已经成功构建了一个足够广阔的用户基本盘，为后续从“用户增长”向“价值转化”的演进提供了良好基础。

结语

DeepSeek的这笔天价融资，本质上是中国AI产业从“单兵突进”走向“集团作战”的分水岭事件。

曾经靠一己之力撑起全部研发的“量化养AI”模式，正在向一个由国家战略资本、互联网巨头、产业资本和创业者本人共同构建的多方合力体系演进。

这笔钱的意义远超500亿的账面数字。

国家大基金入局意味着DeepSeek被纳入AI算力自主可控的国家级战略框架；腾讯的百亿跟投预示着中国互联网巨头的大模型投资逻辑从“自研能力之战”向“生态位卡位战”升级。

宁德时代的跨界投资则打开了产业资本参与大模型建设的想象空间——电池厂商投资大模型，这个组合本身就揭示了中国AI生态一个更深层的结构性趋势：当技术足够成熟，它将溢出科技行业，渗透进国民经济的基础设施层。

对梁文锋而言，这是一个从“孤军奋战的技术极客”到“驾驭多方战略生态的产业操盘手”的蜕变过程。

他花费近十年从零积累百亿美元身家，又在一夜之间愿意拿出其中相当一部分重新投入同一个梦想。

中国AI行业的牌桌上，DeepSeek不是第一个坐上来的玩家，但它可能是唯一一个坚持“不赶时间”，却最终让所有资本都等不及的异类。