DeepSeek冲刺IPO，“AI四小强”的估值都要重算了

来源：搜狐科技

彭博社报道称，DeepSeek已启动IPO准备工作，最快有望于2026年内提交上市申请，目标瞄准境内资本市场，争取在2027年上市。截至目前公司尚未正式递表或公布明确上市方案。

就在今年5月，DeepSeek完成了成立以来首次外部融资，募资约70亿美元，投后估值约520亿美元。

仅时隔一月，市场便传出其与潜在投资者磋商新一轮融资的消息，拟议投前估值上调至710 亿美元。

这家曾以“背靠幻方量化、自有资金充足、长期拒绝外部融资”著称的公司，如今连续融资、快步冲向资本市场的反转，也抛出了三个贯穿行业的核心问题：

DeepSeek为什么突然需要巨额资本？

它的资本化之路，将如何改写智谱、MiniMax、Kimi、阶跃星辰“AI四小强”的竞争命运？

DeepSeek的入场，会托举中国AI的估值天花板，还是刺破当前大模型板块的估值泡沫？

DeepSeek从不差钱到拥抱资本

这是DeepSeek成立三年来，第一次大规模敞开融资大门。

首轮70亿美元的募资规模，远超绝大多数AI初创企业的单轮融资体量。

值得注意的是，创始人梁文锋本人据报投入约200亿元人民币，是本轮最大单一出资方。腾讯、宁德时代、京东、网易等产业资本参与投资，国家人工智能产业投资基金也成为少数股东。

这意味着本轮融资并非创始人套现退出，而是为公司引入长期产业资本与国家资本，构建更稳定的资本与资源底座。

首轮融资尚未消化便快速启动下一轮，背后是DeepSeek的竞争逻辑正在改变，资本需求集中在四个方向：

其一，前沿模型竞争，已转向大规模Agent运行场景，算力消耗总量不降反升。

其二，自有数据中心建设提上日程。

据《金融时报》报道，新一轮融资与DeepSeek扩大资本开支直接相关，核心包括自建数据中心与批量采购AI芯片。

其三，自研推理芯片布局启动。

市场多次传出DeepSeek正在研发面向推理场景的AI芯片，试图降低对海外及第三方芯片的依赖。

这标志着DeepSeek正从纯模型实验室，向“模型+算力+芯片”的系统级公司演进，但也意味着更长的研发周期、更高的前期投入、流片风险与供应链成本。

其四，团队与商业化体系全面扩张。

DeepSeek已公开表示计划将各部门员工规模至少翻倍。

过去依靠小团队和研究驱动形成的组织模式，也开始向更完整的研发、产品、商业化和上市治理体系扩张。

总的来说，DeepSeek进入了全栈AI基础设施竞争的新阶段，面对的成本结构已经改变，对于大规模资金的需求自然水涨船高。

大模型公司重新排位

DeepSeek进IPO队列，最直接的影响，是将彻底改写中国大模型行业的资本化叙事，首当其冲的就是“AI四小强”。

此前智谱与MiniMax享受着“首批大模型上市稀缺标的”的溢价，Kimi与阶跃星辰争夺着 “大模型第三股” 的位次。

当DeepSeek这名公认的技术头部选手入场，市场的核心问题会立刻变成，除了DeepSeek之外，其他公司凭什么值现在的估值？

短期来看，DeepSeek准备上市，对智谱可能是利好。

两家公司都做通用基础模型，都强调代码、Agent、企业API和开源生态，也同被视为中国对标OpenAI的核心选手。

DeepSeek尚未进入二级市场，在缺乏直接交易标的的情况下，已经登陆港股、业务结构又与DeepSeek最为接近的智谱，很可能成为替代性交易入口

但长期看，智谱也最容易受到DeepSeek的冲击。

智谱2026年1月登陆港股后，6月22日股价盘中一度达到2980港元，约为发行价的25.6倍，总市值突破1万亿港元，约合1280亿美元。

按2025年经审计收入7.24亿元人民币计算，静态市销率超过1200倍。

尽管私募估值与二级市场市值并非完全可比，但DeepSeek新一轮拟议投前估值仅710亿美元，这就留下了一个尖锐的市场疑问：

为什么全球技术影响力与开源品牌更强的DeepSeek，私募估值反而低于智谱的二级市场市值？

一旦DeepSeek正式递表并披露招股书，投资者将第一次获得可横向对比的完整财务与运营数据。

如果DeepSeek收入规模更大、成本更低、技术影响力更强，IPO估值却低于智谱，智谱的稀缺性溢价就可能被压缩。

如果DeepSeek最终以更高估值上市，则可能反过来打开智谱的估值上限。

因此，智谱很可能是短期最受益于DeepSeek IPO预期，长期最容易被DeepSeek重新定价的公司。

MiniMax受到的直接冲击相对较小，因为它与DeepSeek并非完全相同的投资标的。

DeepSeek更偏基础模型、开源生态、代码能力和开发者平台；

MiniMax则拥有Talkie、海螺AI、语音及视频生成等消费者产品。2025年，MiniMax收入超过70%的收入来自海外市场。

它完全可以向投资者讲述另一个故事：买DeepSeek是买中国基础模型龙头，买MiniMax是买全球AI原生应用平台。

但DeepSeek的资本化动作，依然会间接抬高市场对MiniMax的要求。

今年7月，MiniMax宣布计划通过配售新股和发行可转债筹集约20.5亿美元，资金拟用于研发、商业化、营运资本及一般公司用途。

消息公布后，股价一度下跌约12%，市场担忧潜在稀释和后续资本开支。

这说明，资本市场对大模型公司的要求已经发生变化。

过去只要模型能力上升、用户增长、产品进入海外市场，就可能获得估值奖励。

现在投资者还要追问，收入能否承担模型研发支出，获客成本能否下降，毛利率能否持续改善。

对Kimi而言，DeepSeek上市既可能打开估值空间，也可能暴露估值短板。

据媒体报道，Kimi正处于港股IPO筹备阶段，2026年5月完成约20亿美元融资，投后估值超200亿美元，同年4月的ARR据报超过2亿美元。

一方面，DeepSeek 的高估值为行业打开了估值天花板。

若DeepSeek最终以1000亿美元以上估值上市，即便Kimi仅获得 DeepSeek 30%-40%的估值比例，也能支撑300亿-400亿美元的市值，相比当前一级市场估值仍有上升空间。

另一方面，压力同样现实。

投资者不会简单按比例打折定价，反而会追问更尖锐的问题，比如：

Kimi的基础模型能力，凭什么值DeepSeek的三到四成？用户量能否稳定转化为订阅收入？Agent产品能否有效提升ARPU？消费者入口的商业价值，是否真的高于开源模型生态？

对Kimi而言，最理性的选择是主动与DeepSeek错位。

当Kimi转向最强消费者AI入口、Agent和生产力平台，而不是被投资者视为“小号DeepSeek”，才更有可能获得应用层的额外溢价。

在“AI四小强”中，阶跃星辰可能是受DeepSeek IPO冲击最大的未上市企业。

此前市场曾传出阶跃星辰已完成股份制改造并拆除离岸架构、筹备赴港IPO的消息，目标估值约100亿美元。

但它面临的核心困境是身份模糊：

它在基础模型、Agent方向与DeepSeek存在直接竞争，但技术品牌力不及DeepSeek；C端产品辨识度不及Kimi；二级市场影响力不及智谱，海外应用收入不及MiniMax。

当DeepSeek加入IPO赛道，投资者的追问会异常直接：

阶跃的模型领先优势到底在哪里？如果模型能力做不到第一，为什么还要维持全套基础模型研发投入？与 OPPO、吉利等厂商的合作，是确定性收入订单，还是停留在生态合作层面？

DeepSeek也打乱了阶跃星辰原有的上市节奏。

它原本可以在智谱、MiniMax之后以“大模型第三股”的身份顺势上市，但现在这个叙事已经失去了吸引力。

摆在阶跃面前的是两难选择：

赶在DeepSeek之前上市，可能面临财务数据、商业模式不够成熟的问题；

等DeepSeek上市之后再挂牌，估值会被DeepSeek的招股书全面锚定，议价空间大幅收窄。

金融市场重构：对标DeepSeek打折

DeepSeek进入资本市场后，最深远的影响，可能是中国大模型行业第一次拥有了本土估值坐标。

在此之前，投资者给中国大模型公司定价，只能参照OpenAI、Anthropic等海外厂商，再结合中国市场环境、监管限制、国际化程度与付费水平，给予不同比例的折价。

这种估值方式高度依赖叙事与情绪，弹性极大。

DeepSeek上市后，情况会发生改变。

它与智谱、MiniMax、Kimi、阶跃处在相似的市场环境，面临相近的芯片限制、人才成本、监管体系和用户付费水平，同时又拥有得到国际市场认可的技术影响力。

一旦财务数据公开，投资者就可以直接计算：智谱值几个DeepSeek？Kimi值DeepSee的几成？MiniMax的应用业务能不能在模型价值之外获得额外溢价？

中国大模型的估值体系，将正式从按照OpenAI打折，转向按照DeepSeek打折。

长期来看，这种分化会变得更残酷。

那些技术能力不如DeepSeek、收入增速不及预期、毛利率偏低、现金消耗更快、估值却接近甚至超过DeepSeek的公司，估值都会面临压缩。

这不是简单的普涨或普跌，而是先抬高整个行业的估值天花板，再挤掉缺乏基本面支撑的稀缺性溢价。

目前市场普遍传闻DeepSeek将目标瞄准境内资本市场，若最终选择A股上市，DeepSeek将成为A股最纯正的基础模型标的。

它不只会为模型公司定价，也可能逐步成为公募基金和指数资金配置中国AI赛道的重要入口，还可能成为国产算力、自研芯片、数据中心等整个AI产业链的估值锚。

但值得注意的是，市场资金总量并非无限，DeepSeek大规模的募资，可能会对其他AI公司形成资金虹吸，中小体量的AI企业IPO定价与发行难度都会上升。

所以DeepSeek IPO真正改变的，不只是自己的股权结构，更是中国整个AI行业的评价体系。

所有公司都需要证明自己的技术实力、收入质量、成本控制与资本效率。

至此，中国大模型竞技，已正式走进每家公司的资产负债表。