DeepSeek привлечет от $300 млн при оценке до $10 млрд
DeepSeek начала первый внешний раунд финансирования и рассчитывает привлечь не менее $300 млн при ориентире оценки около 70 млрд юаней, или примерно $10 млрд. Основатель компании Лян Вэньфэн сообщил инвесторам, что лаборатория сохраняет курс на AGI, фундаментальные исследования и выпуск открытых моделей, а не на ускоренную монетизацию прикладных сервисов.
Для DeepSeek это смена финансовой модели. До сих пор компанию фактически содержала High-Flyer Quant, структура самого Ляна. Такой формат давал лаборатории свободу в выборе тем и темпа работ, но масштабирование современных моделей требует уже не только исследовательской дисциплины, а десятков тысяч ускорителей, долгих циклов обучения и отдельного бюджета на инфраструктуру.
На этом фоне даже сравнительно небольшой по меркам сектора раунд выглядит логично. Для сравнения, xAI в 2025 году привлекала миллиарды долларов на развитие Grok и дата-центров, а Anthropic за последние раунды получила финансирование и обязательства на десятки миллиардов долларов от Amazon и Google. На этом фоне целевая оценка DeepSeek выглядит высокой для компании, которая делает ставку не на корпоративные подписки, а на исследовательскую линейку и open-source выпуск.
Интерес инвесторов объясним и продуктовой историей. В начале 2025 года DeepSeek выпустила модель R1, после чего рынок заново начал считать себестоимость обучения и вывода больших моделей. Аргумент был простой: конкурентный результат можно получить не только ценой бюджета уровня Big Tech. В апреле 2026 года компания добавила семейство V4-Pro и V4-Flash, где использовала архитектуру mixture-of-experts и заявила совместимость не только с Nvidia, но и с китайскими платформами Huawei Ascend и Cambricon.
DeepSeek и рост затрат на ИИ
Ставка на открытые модели перестала быть дешевой альтернативой закрытым экосистемам. По оценкам отраслевых аналитиков, обучение frontier-моделей уже требует капитальных затрат, сопоставимых с расходами крупных облачных игроков на новые кластеры ИИ. Отсюда и новый компромисс: лаборатории обещают открытость, а финансирование ищут по правилам крупного венчурного и институционального капитала.
У DeepSeek здесь есть и отдельный китайский контекст. Пекин поддерживает развитие базовых моделей и собственных вычислительных платформ, но одновременно усиливает контроль над генеративным ИИ, доступом к данным и содержанием сервисов. Крупный раунд для разработчика фундаментальных моделей почти неизбежно проходит с оглядкой на регулятора, особенно если компания претендует на статус национального игрока, а не нишевой лаборатории.
Главный вопрос для инвесторов не в том, сможет ли DeepSeek поднять деньги, а в том, на каких условиях она сохранит исследовательскую автономию. Если структура сделки не ограничит публикацию моделей и работу с открытым кодом, компания закрепится в редкой категории игроков, которые пытаются совместить open-source стратегию с оценкой уровня ведущих коммерческих лабораторий. Ответ станет понятнее после закрытия раунда и появления первых данных о составе инвесторов.
