亿估值DeepSeek如何花掉500亿融资

6月29日，DeepSeek官宣了一个消息：V4正式版将在7月中旬和大家见面。

公告里说，为了更合理地配置资源、提升服务稳定性，正式版上线后API的定价策略也会跟着调整，会引入峰谷定价机制。

过去这两周，DeepSeek身上的大新闻还不止这一个。还有两件事同样值得认真说说：

一是6月16日，DeepSeek完成了成立以来的首轮外部融资，募资总额510亿元，估值直奔4000亿元。这个动作直接打破了创始人梁文锋此前立下的“不融资、不上市、不商业化”的原则。

二是融资后仅仅十几天，6月27日，DeepSeek团队就和北京大学联合发了一篇新论文，题目是《DSpark: Confidence-Scheduled Speculative Decoding with Semi-Autoregressive Generation》，梁文锋本人的名字也出现在论文作者名单里。

如果DeepSeek上半场要证明的是“我能做出世界一流的大模型”，那么到了下半场，当资本和技术这两股力量交汇到一起，它的使命就变了——得拿着融来的钱，向大家证明：我不仅仅是个技术实验室，我是真正意义上的商业公司。

500亿之后，DeepSeek开始补人

融资一落地，DeepSeek Harness团队的新负责人崔添翼就忙了起来。

6月25日晚上，DeepSeek在社交平台发了一轮大规模招聘，覆盖算法、研发、运维、产品、数据工程师以及职能部门，总共7大类、33个岗位。工作地点包括北京和杭州，所有岗位都接受实习生。

在DeepSeek官网、Boss直聘、X、小红书这些平台上，都能看到这位梁文锋的浙大校友、今年3月才加入团队的负责人亲自下场招人，时不时还得抽出精力来“辟个谣”。

图为 崔添翼在小红书上回应“DeepSeek招人卡清华级学历，还卡豆包经历”的评论

过去，DeepSeek给人的印象一直是沉默寡言、闷头干活的纯技术团队。背靠梁文锋创办的量化私募“幻方量化”——这家基金2025年年化收益率高达56.55%，管理规模超过700亿元——DeepSeek压根不需要依赖外部资本。在外界看来，它“根本不差钱”。

那么，是什么让梁文锋改变了对融资的态度？核心原因很可能来自一个现实压力：人才流失的风险在加速，外部抢人大战越来越激烈。

对照一下市场上已经跑在前面的玩家就知道了。“大模型第一股”智谱，截至6月30日总市值已经接近万亿港元；MiniMax的市值也超过了1300亿港元。反观DeepSeek，员工手里的期权一直是一张白纸——公司不融资、不上市、没有外部估值作为参考。

一位接近DeepSeek的资深从业者点出了关键：“不融资，估值就上不去。员工手里就算有期权，价值也不会涨。再看智谱、MiniMax，要么估值暴涨，要么上市后猛涨。这么一比，DeepSeek的员工肯定留不住。”留住人才的成本，可不是一笔小数目。

2025年，DeepSeek最大的竞争优势，是一支只有百余人、但全是高学历“天才”组成的团队。几十位顶尖研究员，加上一位极具技术理想主义色彩的创始人梁文锋，一起做出了DeepSeek-R1。但到了今年，形势变了——一边是各大互联网公司持续用高薪挖顶级AI研究员，另一边，市场对AI人才的需求量猛涨。公开数据显示，算法岗位月薪的中位数普遍超过2.4万元，头部人才的月薪甚至超过5万元。AI人才的溢价正在持续扩大。

这次大规模招聘中，除了全栈开发/算法、AI核心系统研发、运维、产品这些核心岗位，还有一个值得留意的变化：HR、法务、财务、采购、行政等职能部门也在同步扩招。

全方位“扩编”释放出的信号很清楚：DeepSeek正在补齐自己作为一家科技公司的组织能力。从“产品驱动”走向“组织驱动”，这是很多科技公司都要走的路——组织架构逐步成熟、平台不断完善、人才激励机制建立起来之后，大规模的产品红利才会真正释放出来。

完成500亿融资，一方面是留人的需要，另一方面也给完善组织架构提供了基础条件。但真正的问题在于：在扩招之后，DeepSeek还能不能保持以前那种“小团队作战”的精简高效和决策敏捷？这是DeepSeek“下半场”需要回答的第一个问题。

DeepSeek走向重资产

在6月25日发布的33个招聘岗位里，有一类岗位值得特别留意——IDC（互联网数据中心）团队，涉及基础设施建设。

事实上，早在4月中旬，DeepSeek就已经在内蒙古乌兰察布发布了首批数据中心岗位，包括数据中心高级运维工程师和数据中心高级交付经理。到了6月，又新增了“IDC设计规划工程师”这个岗位。

从数据中心运维、交付到设计规划，今年以来，DeepSeek的人才布局已经从模型层面延伸到了算力基础设施建设。

图为 DeepSeek IDC数据中心团队招聘岗位信息

大模型进入规模化训练和推理阶段后，AI模型公司之间的竞争必然要升级到“基础设施”层面的硬件竞赛。这迫使DeepSeek像硅谷最前沿的头部大模型公司一样，加入自建算力集群的重资产“烧钱”游戏。

公开数据显示，美国科技巨头Alphabet、亚马逊、Meta和微软，预计今年总共要投资大约6500亿美元来扩建人工智能相关基础设施。Anthropic和OpenAI也在公开的财务文件中多次强调，会持续加大算力基础设施投入。

举个具体的例子：Anthropic预计，光是数据中心容量租赁这一项，每个月就要向SpaceX支付约12.5亿美元，一年就是150亿美元。这还不包括采购GPU、网络设备和运维的成本。

工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林在之前的采访中指出，当前AI投资热潮之下，大模型企业融资已经是大势所趋。“不仅是DeepSeek，谷歌也融资了800亿美元。整个行业已经进入了重资本阶段。”

为了不在算力基础设施的军备竞赛中掉队，DeepSeek必须从资金上“开源”，拿到融资，然后投入到算力和数据中心的建设里去。

值得注意的是，DeepSeek建设算力基础设施面临的特殊挑战是：海外先进算力的出口受到限制。这意味着，它的算力将由国产芯片来驱动。而在DeepSeek V4发布时，官方页面和技术报告里就已经提到了对国产算力的探索。

5月底，华&为提出了“韬（τ）定律”，试图通过器件、芯片、系统等全栈协同优化，来突破摩尔定律放缓带来的瓶颈。与此同时，国产大模型也在加速适配国产算力。算力探索的目标很明确——“自主可控的AI基础设施”。

AGI的前夜

对DeepSeek这样的基础模型公司来说，光有资本和组织架构是不够的。要长期保持领先，核心还是得有持续的原创技术产出。

一位资深算力从业者也强调，DeepSeek本轮大规模融资，目的就是为了激励团队、留住核心人才。“只有融到足够的钱，才能训练出好模型，才能奠定头部位置。”

论文，是追踪DeepSeek新技术探索的一个重要窗口。

据不完全统计，近两年DeepSeek公开发表了大约27篇核心技术论文。研究范围覆盖MoE（混合专家）、强化学习、代码大模型、数学推理、多模态等等——几乎对应了它每一代核心模型和每一次关键技术突破。

就在6月27日，DeepSeek官方在GitHub上低调更新了一篇与“DSpark”新技术相关的论文。

论文中，DeepSeek提出全新的推理加速框架“DSpark”，在不改变模型能力的前提下，大幅提升了大模型推理速度和系统吞吐

跟以往的论文不同，这篇不是迭代新模型，而是在原有的DeepSeek-V4-Pro和DeepSeek-V4-Flash基础上，增加了一个推测解码模块。重点在于工程落地层面的优化。

DeepSeek的目标是，把DSpark部署到DeepSeek-V4的线上服务系统里、承接真实用户流量时，能够减少无效校验造成的算力浪费。论文中提到，“在不改变底层模型架构的情况下，将生成速度提高了60-85%。”对每天处理海量API请求的AI公司来说，算力成本每降低一点，利润空间就增加一点。

据VentureBeat今年2月份的消息，模型训练的费用只会越来越高。Anthropic的CEO Dario Amodei预测，未来一代前沿模型的训练成本将高达50亿到100亿美元。上述资深算力从业者也表示，DeepSeek接下来也会进入同样“烧钱”训练模型的阶段。为了支持模型训练的持续迭代，融资是迟早的事。

更多的媒体解读认为，融资后仅十几天就上线了新论文，DeepSeek似乎在向外界证明：公司的核心节奏没有变，研发团队依旧保持着高频率的技术输出。

不论是上新模型、建设数据中心，还是从“天才实验室”转变为商业化运营的AI公司，DeepSeek进化的最终目标是AGI。

在2024年接受《暗涌Wa ves》采访时，梁文锋就已经明确表态：“我们做的就是AGI（通用人工智能）。语言大模型可能是通往AGI的必经之路。”

以前在免费阶段，用户对响应失败、对话中断、API限流这些问题还能容忍。但等到7月DeepSeek V4正式版上线后，用户对稳定性的要求会大幅提升。如果问题持续存在，将直接影响用户是否愿意把DeepSeek接入真实的工作流和业务系统。到了付费端、开发者生态和企业级场景，DeepSeek的工程能力将面临更严格的考验。模型能否真正走向大规模应用，也是进入AGI时代必须跨越的一道坎。

当用户希望DeepSeek推动中国大模型降本增效的时候，它自己心里还算着一笔账：眼下正处在AGI的关键时期，首要目的是留住人才，其次要持续训练模型、不断在技术层面迭代出新，数据中心的基础设施建设这场“仗”也绝对不能输。光靠梁文锋的量化私募幻方量化，远远不够。

2026年，DeepSeek启动融资是个必然的选择。正如DeepSeek在6月25日晚上发布的招聘公告里写的那句话：

“当今人类正处于AGI的前夜。”

下一步，DeepSeek要面对的是更长期、更烧钱的AGI竞赛。它能不能像在“大模型”竞赛中那样再次出圈，继续在AGI的路上“领跑”——这是DeepSeek“下半场”必须回答的第二个问题。

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