DeepSeek首次融资，AGI理想向资本低头？

本文首发于钛媒体APP DeepSeek的转折，从来不是梁文锋一个人的“理想妥协”，而是整个国产AI行业的缩影。在AI这场残酷的长期竞赛中，技术理想主义需要商业现实的支撑，独立自主需要开放合作的补充，前沿探索需要生态建设的协同。 文|Leo张ToB杂谈 作者|张申宇 编辑丨盖虹达 据《The Information》援引知情人士报道，长期以“不融资”闻名的AI明星公司DeepSeek，正在与投资者洽谈，计划以至少100亿美元的估值筹集不少于3亿美元资金。这是这家由中国量化巨头幻方量化孵化的公司成立以来首次启动对外融资，标志着其长达数年的“自我供血”模式将画上句号，也标志着DeepSeek从技术“理想主义”走向“现实主义”。 回顾DeepSeek的发展轨迹，这种转变显得尤为意味深长。在过去两年中，当整个中国AI行业都在疯狂融资、扩张、讲生态故事时，DeepSeek反而在做一种刻意的收缩——不对外发声，不频繁发产品，不参与大厂叙事，甚至对资本保持距离。创始人梁文锋从公司成立第一天就划了一条清晰的红线：不接受外部融资，不稀释股权，不被任何人的商业化时间表绑架。他想打造的更像一个纯粹的研究机构，追逐AGI（通用人工智能）、坚持开源、让技术本身说话。 1 理想主义者的现实主义转身 要理解DeepSeek为何在此时融资，首先得回顾它为何长期拒绝融资。 DeepSeek由量化对冲基金幻方量化的创始人梁文锋于2023年创立。在此之前，幻方用多年的量化交易利润为DeepSeek提供了持续的资金“输血”。公司股权结构极为集中，梁文锋直接和间接持有84.29%的股份，并拥有几乎100%的表决权。 这种“不差钱”的底气，让梁文锋得以坚守一种近乎理想主义的发展哲学：拒绝资本的短视干扰，专注打磨基础模型，追求实现AGI的技术上限。 联想创投高级合伙人宋春雨曾透露，自己早在2024年2月就与梁文锋深入交流，但对方明确表示不融资。“梁文锋对商业化不感兴趣，他专注打磨基础模型，确保每一代模型都保持领先。”另有报道称，梁文锋曾拒绝来自腾讯和阿里巴巴等科技巨头的合作机会，担心外部投资者会干预公司决策。 这一定位让DeepSeek在早期创业公司中显得格婷婷五月天激情视频外另类。当其他大模型创业公司在2023-2024年疯狂融资、高调亮相时，DeepSeek像一个隐士般潜心研发，直至V3和R1的横空出世才让世界注意到它的存在。 然而，这种“不缺钱”的自信在2026年初出现了明显裂缝。最直接的信号来自人才流失。2025年底至2026年初，DeepSeek多名核心研发骨干相继出走：V3架构关键开发者罗福莉转投小米接手MiMo大模型团队；第一代大语言模型核心作者王炳宣去了腾讯；多模态方向核心研究员阮翀加入元戎启行；OCR系列核心作者魏浩然也在今年春节前后离开。 更致命的是期权问题。DeepSeek从未融资，没有市场化的估值锚点。公司给核心成员的股权承诺，拿到手里无法换算成真金白银。大厂的期权有行权价、有内部回购机制、有IPO预期。外界只知道DeepSeek很值钱，但到底值多少，没有人能说清，员工更不知道。 而这些原因似乎也预示着DeepSeek的融资只是迟早的事。 2 多重压力下的必然选择 DeepSeek的融资转折并非单一因素驱动，而是多重压力交织下的必然结果。这些压力来自技术迭代、算力需求、市场竞争和战略节奏等多个维度，共同构成了梁文锋不得不面对的现实困境。 技术迭代的沉重包袱是首要压力。下一代旗舰模型V4的发布一再推迟，原本定在春节前后发布，推到2月，再推到3月，目前的口径是4月下旬。从公开信息来看，延期背后至少有三层原因交织：技术路线本身发生质变、身份包袱压力、国产芯片深度适配的挑战。V4要做的已经不再是一个刷benchmark的基础模型，而是万亿参数MoE架构、原生多模态、百万token上下文、全新的Engram条件记忆机制的系统级工程，训练验证复杂度陡然上了一个台阶。 更深层的压力来自身份包袱。DeepSeek立身靠的是“十分之一成本做到顶级”这个故事。V4如果只是性能微增却推高了推理成本，支撑估值和声誉的故事就会出现裂痕。某种程度上，一个不够惊艳的V4，反而不如不发。 此外，国产芯片的深度适配成为独立巨型工程。多方信源在4月初披露，V4将全面运行在华为昇腾950PR芯片上，有望成为首个完全跑在国产算力上的旗舰大模型。战略价值极高，但这本身直接吃掉了大量研发带宽。 到2026年4月，DeepSeek已有15个月没有大版本更新。而这期间，OpenAI迭代四五轮，Anthropic连推Claude 4.5/4.6/4.7，国内同行如智谱、月之暗面、字节也在应用层狂飙突进。所有人都在加速，只有DeepSeek静悄悄。 梁文锋本人也曾坦言国产AI模型训练效率的差距：“我们估计，国内最好的水平和国外最好的相比，模型结构和训练动力学上可能有一倍的差距，光这一点我们要消耗两倍的算力才能达到同样效果。另外数据效率上可能也有一倍差距，也就是我们要消耗两倍的训练数据和算力，才能达到同样的效果。合起来就要多消耗4倍算力。”这种客观存在的技术差距，使得DeepSeek在追求技术领先的同时，必须面对更高的算力成本。 值得注意的是，在R1爆红后，DeepSeek的用户量和并发请求量呈指数级增长，对算力基础设施的需求急剧攀升。2026年初，DeepSeek甚至经历了一场大规模服务中断，网页端与App全面卡顿，“DeepSeek崩了”相关话题迅速冲上多个平台热搜。 与此同时，巨头们正在以“千亿级”规模加码算力基建。阿里巴巴宣布未来三年投入3800亿元建设云和AI硬件基础设施；字节跳动2025年资本开支计划高达1500亿元，同比大增88%。相比之下，靠母公司幻方量化的资金支撑已明显力不从心。 此外

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