想投它的錢太多了

　　出品|虎嗅科技組  

　　作者|黃天媛  

　　編輯|苗正卿  

　　頭圖|視覺中國

　　過去半年，DeepSeek的資本動作明顯提速。

　　4月，公司啓動首輪外部孖展；6月，首輪孖展完成，孖展500億元，投後估值超過3500億元；7月，二輪孖展暫停；8月，孖展重啓，擬募資約500億元；9月，DeepSeek進一步走向公開市場，據路透社報道，公司已選定中信證券推進科創板IPO，並計劃年內啓動上市流程，對應估值約5000億元。

　　對於DeepSeek而言，願意提供資金的投資人從來不是少數。從互聯網巨頭、產業資本、國資基金到VC、家族辦公室，資本仍在爭奪有限的投資份額。

　　為什麼DeepSeek會在這個時間節點走向公開市場？IPO又會怎樣改變這家公司的經營邏輯？

　　錢的難題

　　AI是一個燒錢的行業，這一點從未因DeepSeek的出現而改變。

　　但DeepSeek最特殊的地方，是它曾經用一種相對剋制的方式，參與了一場全球最昂貴的技術競爭。

　　在很長一段時間裏，DeepSeek團隊規模遠小於美國頭部AI實驗室，資金主要來自幻方支持，創始人保持高度控制權，通過算法和工程效率儘可能壓低訓練與推理成本。

　　DeepSeek-R1的出現一度證明，即便沒有OpenAI、Anthropic式的鉅額孖展，中國公司也可能通過技術效率進入全球模型第一梯隊。

　　但做出一個R1和長期經營一家前沿AI公司，是兩碼事。

　　當競爭成為持久戰，成本結構也會隨之改變。

　　首先是算力。前沿模型不僅需要周期性的預訓練，還需要強化學習、後訓練、模型評測以及不斷增長的推理資源。隨着用戶規模擴大，算力支出也不再只發生在模型發布之前，而需要持續消耗在每一次調用。

　　科技媒體The Information披露，今年前七個月，DeepSeek在AI基礎設施相關的支出上花費了約110億元，這些支出包括租用配備AI芯片的服務器、購買芯片及其他計算設備，2025年這部分支出約為12億元。

　　其次是業務邊界和人員的擴張。

　　DeepSeek已經不再只是訓練基礎模型。從近期招聘和公開披露看，其Harness團隊一次性放出約150個招聘名額，崗位覆蓋服務端開發、Agent彈性計算研發等核心技術方向。公開信息顯示，DeepSeek目前員工規模約300人，這輪招聘規模相當於現有團隊的一半。

　　收入增長也無法覆蓋巨大的投入。The Information數據顯示，2026年前七個月，DeepSeek收入約4.75億元，達到2025年全年收入的約10倍，但同期仍產生約7.15億元淨虧損。

　　路透社援引知情人士稱，DeepSeek此次IPO籌集的資金預計將用於擴大算力基礎設施、模型研發以及吸引和留住人才。

　　但DeepSeek並不真的缺錢。

　　複雜的資本結構

　　如果DeepSeek的問題只是「有沒有錢」，答案反而相對簡單——想投它的錢太多了。

　　在首輪孖展中，DeepSeek在首輪孖展中設計了一套頗為特殊的交易結構。除少數機構外，大部分投資者並非直接持有DeepSeek股份，而是通過樑文鋒控制的有限合夥企業間接進入。同時這些投資者沒有投票權，並且面臨五年鎖定期。

　　其效果很清楚。DeepSeek可以拿到外部資金，但儘可能把資本與公司控制權隔離開。

　　這保證了梁文鋒對公司的高度控制需求。

　　然而，即便存在五年鎖定期、外部投資人沒有投票權，資本仍在尋找各種方式進入。金融時報稱，一名香港家族辦公室投資者表示，近期曾通過8個不同渠道收到DeepSeek的投資機會。

　　但當投資需求進一步放大而份額又極為有限，這套結構開始產生新的問題。

　　部分已經獲得投資份額的機構通過設立SPV（虎嗅注：特殊目的載體）引入其他出資人。簡單來說，外部投資者並不直接持有DeepSeek股份，而是先投資一個專門為DeepSeek設立的載體，再由該載體向上一層SPV或基金出資。

　　隨着類似結構不斷嵌套，最終形成多層間接持股。一些中間載體收取6%至15%以上的前端費用，甚至要求最高40%的超額收益分成。

　　複雜的間接持股和層級，讓最終資金來源和關聯關係變得更難穿透。

　　金融時報稱，梁文鋒已開始親自審核部分最終投資人，希望維持對公司的控制，並降低IPO前可能出現的治理風險。

　　所以DeepSeek現在面對的已經不只是孖展問題。

　　一方面，它需要更長期的資本來源和股權流動性；另一方面，隨着投資人和持股層級增加，如何在引入資本的同時維持清晰、穩定的控制權，已經成為新的治理問題。

　　IPO不能自動解決這些矛盾，但它提供了一套更公開、標準化的框架。

　　公司獲得持續孖展工具，股東獲得定價和退出機制，靠私人協議維持的資本與創始人關係，現在必須轉化為公開的上市公司治理規則。

　　5000億估值之後，DeepSeek靠什麼繼續定價？

　　目前市場給予DeepSeek的估值，很大程度建立在技術領先和未來可能性之上。

　　但是一家5000億元估值的公司，不能、也無法永遠只靠一次次模型突破獲得定價。

　　R1之後，DeepSeek的新模型再沒能複製當時的行業震動。

　　8月延期上線的DeepSeek V4有所進步，官方稱其在推理、Coding等能力上達到開源領先水平，也繼續保持了明顯的成本優勢，但沒有像R1一樣進一步縮小與美國最前沿模型之間的差距。

　　與此同時，模型競爭也越來越轉向性價比。OpenAI將GPT-5.6 Luna API價格下調80%，阿里雲下調Qwen3.8-Flash調用價格，騰訊雲也對部分混元模型降價。過去DeepSeek最鮮明的優勢之一，是在接近頭部模型能力的同時提供極低的調用成本，這個優勢正在被快速追平。

　　DeepSeek的性價比敘事能夠維持多久？

　　進入公開市場之後，投資者更加關注也不只是模型能力，更是公司經營能力，一切有關投入、收入、增長的問題。