DeepSeek 營收突破 10 億美元，75 億美元融資輪接近完成

一家去年以遠低於西方價格販售推理服務的中國開發商，如今證明了自己有能力收取更高費用。據 The Information 於 9 月 24 日報導，DeepSeek 的年化營收運行率已突破 10 億美元，較數月前的不足 5 億美元翻逾一倍，同時該公司正完成一筆 500 億元人民幣（74.5 億美元）的融資輪，目標估值達 5,000 億元人民幣（746 億美元）。

報導指出，這波營收躍升部分來自將模型定價上調 2.3 至 4.5 倍，這一細節將定價能力與補貼式搶占市場區分開來。據報導，執行長梁文鋒在近期一場投資人會議上分享了這一數字，並表示公司將逾 70% 的算力配置於訓練，不到 30% 用於推理。

DeepSeek 與 The Information 的消息來源均未公布經審計的財務數據。同樣報導了這些數字的《路透》表示，無法立即核實該報導，也未能聯繫上 DeepSeek 置評。營收運行率衡量的是若公司維持當前步調、一年內可賺取的金額，而此類未上市 AI 實驗室的數字歷來曾被修正或引發爭議。

這些數字出爐之際，DeepSeek 正籌備可能在上海科創板上市。《路透》報導，該公司已聘請中信證券籌備此次發行，並於 9 月稍早任命了首位財務長，其人選來自 GL Ventures。上市時程、估值與募資規模仍懸而未決。

定價能力才是關鍵所在

這波成長的組成比表面數字更具訊號意義。一個低成本的新進者能在將價格上調 2.3 至 4.5 倍的同時讓營收翻倍，正說明市場對廉價推理的需求在漲價後依然存在——這是西方模型供應商未曾以同等折扣水準經歷過的考驗。

這對同業群體而言是雙面刃。它印證了中國推理服務存在一個龐大且對價格敏感的市場，支撐了國內算力建設背後的需求假設。同時，它也對西方模型供應商營收模型中所隱含的定價假設構成壓力——隨著競爭加劇，這些廠商的每詞元定價已穩步下滑。

DeepSeek 自身的成本基礎則是這道方程式的另一半。梁文鋒向投資人表示，公司正投入約 300 億元人民幣（45 億美元）擴建運算基礎設施，並指出若要訓練一個規模可與 OpenAI 正在開發的最大系統相比擬的模型，約需 5 萬顆輝達 GB300 晶片或 20 萬顆華為昇騰 950 晶片。該公司目前正訓練一個 2 兆參數的模型，並已將一個 8 兆參數的模型列入發展藍圖。

作為規模參照，阿里巴巴的 Qwen 3.8 Max 擁有 2.4 兆參數，而 Moonshot AI 的 Kimi K3 在混合專家架構下總參數為 2.8 兆，每個詞元啟動 1,040 億參數。一個 8 兆參數的 DeepSeek 模型，規模約為 Kimi K3 總量的三倍。

華為晶片進入訓練管線

梁文鋒還向投資人表示，DeepSeek 計劃大規模採用華為及其他中國供應商的國產晶片進行模型訓練，稱其為公司「最大的賭注」之一，並表示這「必須成功」。華為預計最早於第四季交付訓練晶片，與華為三年昇騰藍圖中昇騰 950DT 的推出時間相吻合。華為於 4 月表示，其晶片已承擔 DeepSeek 輕量級 V4-Flash 模型的部分訓練工作。

供應是制約因素。華為一直受制於先進記憶體及其他零組件的短缺，因此 DeepSeek 仍同步以輝達硬體訓練新模型。相較於推理，訓練對晶片穩定性、互連頻寬與軟體工具鏈的要求高出許多，而華為能否在 20 萬顆晶片的規模下滿足這些要求，尚未獲得驗證。

對公開上市 AI 股票的傳導效應，主要透過超大規模雲端業者與模型開發商而非 DeepSeek 本身——後者仍未上市。在 746 億美元目標估值下，一經證實的 10 億美元運行率意味著約 75 倍的年度營收倍數——唯有在價格上調得以維持、且華為轉換不會延誤模型發布的情況下，這一倍數才站得住腳。DeepSeek 的任何證實或否認，以及對該定價細節的佐證，都是接下來值得關注的檢查點。

本文僅供參考，不構成投資建議。