Wie genau soll man DeepSeek bewerten?

Innerhalb von drei Wochen wurde der Schätzwert von DeepSeek in öffentlichen Berichten viermal geändert:

Anfang April war der Schätzwert bei rund 10 Milliarden US - Dollar, als die "Finanzierungsrunde gestartet" wurde. Am 22. April berichteten Medien, dass der Schätzwert über 20 Milliarden US - Dollar gestiegen sei. Am 6. Mai wurde bekannt, dass ein "großer Fonds" über eine Voranmeldung als Hauptinvestor verhandelt habe, und der Schätzwert lag dann bei rund 45 Milliarden US - Dollar. Die neuesten Gerüchte vom vergangenen Woche sagen, dass die obere Grenze des Schätzwerts über 50 Milliarden US - Dollar liegt. Wenn dies zutrifft, wäre dies die bisher größte Einzel - Finanzierungsrunde eines chinesischen KI - Unternehmens.

Laut Berichten stammt der größte Teil der Finanzierung nicht von Venture - Kapitalgesellschaften oder Internetriesen, sondern vom Gründer von DeepSeek, Liang Wenfeng. Er könnte persönlich bis zu 20 Milliarden Yuan investieren, was 40 % des Gesamtbetrags der Finanzierung ausmacht. Es wird berichtet, dass er durch eine Kapitalerhöhung seinen direkten Anteil von 1 % auf 34 % erhöhen wird. Zusammen mit indirekten Anteilen kontrolliert er insgesamt etwa 84,29 % der Aktien.

Der "große Fonds", dessen vollständiger Name "Nationaler Investitionsfonds für die integrierte Schaltkreistechnologie" ist, ist ein Kernkapital in der Halbleiterindustrie, das in Unternehmen wie SMIC und YMTC investiert hat. Bislang hat er noch nie öffentlich in Anbieter von Sprachmodellen investiert. Wenn diese Finanzierungsrunde erfolgreich abgeschlossen wird, wäre dies das erste Mal.

Eines der markantesten Merkmale von DeepSeek war bisher, dass es keine Finanzierungen, keine Kommerzialisierung und keine Roadshows absolvierte, da das Mutterunternehmen Magic Square Quant genügend Kapitalreserven hatte. Seine aktiven Maßnahmen im Bereich der Kommerzialisierung waren fast null, was diesen hohen Schätzwert noch bemerkenswerter macht, selbst im Vergleich zu den schon eher phantastischen "Markt - Traumquoten" anderer Modellunternehmen.

Wenn man all diese Fakten zusammen betrachtet, wird klar, dass man diese hoch beachtete Finanzierung nicht mit dem Rahmen eines herkömmlichen Modellunternehmens erklären kann. Warum konnte sich der Schätzwert in drei Wochen vervielfacht haben? Warum beteiligt sich der "große Fonds"? Warum investiert der Gründer selbst den größten Betrag?

Um diese Finanzierung zu verstehen, braucht man einen anderen Rahmen.

DeepSeek ist nicht einfach ein "besseres Modellunternehmen". Es ähnelt eher einem Infrastrukturunternehmen, das wie ein Modellunternehmen aussieht. Diese Positionierung zeigt sich in dieser Finanzierungsrunde ganz deutlich.

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Im Jahr 2024 sagte Liang Wenfeng bei einer Rede über die Finanzierung: "Unser Problem war nie das Geld, sondern die Embargo gegen High - End - Chips."

Für ein Modellunternehmen sind Daten, Algorithmen und Talente die Kernfragen. Chips sind eine Kostenposition, nicht eine strategische Position. Wenn man die Chips als Kernproblem bezeichnet, bedeutet dies, dass DeepSeek von Anfang an neben der Frage "Wie kann man das Modell besser machen" auch viel Aufmerksamkeit auf die Frage "Wie kann man unter der Beschränkung der Rechenleistung eine funktionierende Infrastruktur aufbauen" gelegt hat.

Wenn man sich alle wichtigen technologischen Innovationen von DeepSeek anschaut, von MLA bis MoE, von FP8 - Training bis zur maximalen Inferenz - Effizienz, sind diese im Wesentlichen verschiedene Lösungen für dasselbe Problem: Wie kann man mit weniger und eingeschränkterer Rechenleistung ein erstklassiges Modell entwickeln? Dies ist bereits ein Wechsel von der Denkweise eines Modellunternehmens zur Forschungslogik eines Infrastrukturunternehmens.

Wenn DeepSeek kein Modellunternehmen ist, wie sollte man es bewerten? Womit sollte man es vergleichen? Die Antwort ist nicht Kimi, nicht Zhipu und nicht MiniMax. Die neuesten Gerüchte über die Finanzierungsstruktur können hier einen Ansatz geben.

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Am 24. April wurde DeepSeek - V4 veröffentlicht. In der technischen Dokumentation wurden erstmals die Huawei Ascend NPU und die NVIDIA GPU in einer Hardware - Validierungsliste erwähnt: "Wir haben das feingranulare EP - Schema auf beiden Plattformen, der NVIDIA GPU und der Huawei Ascend NPU, validiert." Ein Modell mit Billionen von Parametern hat erstmals in einer offiziellen Dokumentation die Offizielle Anerkennung für chinesische KI - Chips erhalten. Am Tag der Veröffentlichung waren bereits 8 chinesische Chip - Hersteller, darunter Huawei Ascend und Cambricon, kompatibel, was die bisherige Praxis von Monaten an Einstellungen überwindet. Um diese Zeile zu erreichen, hat das DeepSeek - Team in den vergangenen Monaten eng mit Huawei und Cambricon zusammengearbeitet. Einige Berichte sagen, dass dies auch der Grund für die Verschiebung des Veröffentlichungsplans war. Das Team hat die untere Ebene des Modells stark angepasst und neu geschrieben.

Die Finanzierung wurde in dieser Zeit gestartet. Der Zeitpunkt ist interessant. Andere Unternehmen finanzieren sich, um etwas zu erreichen. DeepSeek finanziert sich, weil etwas bereits erreicht wurde, und zwar auf eine öffentlich verifizierbare Weise. Es ist, als hätte Liang Wenfeng mit der Veröffentlichung eines Modells die Due - Diligence, die normalerweise mehrere Meetings erfordert, abgeschlossen.

Bei der anschließenden Finanzierung gibt es eigentlich drei Arten von Geldern mit drei verschiedenen Logiken, die sich nicht überschneiden.

Der "große Fonds" - der vollständige Name ist "Nationaler Investitionsfonds für die integrierte Schaltkreistechnologie" - ist das wichtigste staatliche Industriekapital in der Halbleiterbranche. In der Vergangenheit hat er in Unternehmen wie SMIC und YMTC investiert. Er investiert in "das, was China nicht missen kann", nämlich in die Halbleiterinfrastruktur. Seine Mission ist es, die Lücken in der Halbleiterherstellung, bei den Geräten und den Materialien zu schließen. Bisher war das Geschäftsmodell von KI - Modellunternehmen nicht in seinem Fokus.

Seine Skepsis gegenüber der Investition in Modellunternehmen lag darin, dass die Renditeperiode für Modelle ungewiss ist. Es macht keinen Sinn, mit der Logik der Halbleiterinvestition in Modelle zu investieren. DeepSeek hat dieses Problem mit einem Schritt gelöst. Die Kompatibilität von V4 mit chinesischen Chips hat gezeigt, dass es kein herkömmliches Modellunternehmen ist. Der "große Fonds" kann diese Investition jetzt mit einer anderen Logik beschreiben. Er investiert in die strategische Frage, ob die chinesische Rechenleistungsecosystem funktionieren kann. Mit einem erstklassigen Modell soll die Anwendung von chinesischer Rechenleistung iterativ verbessert werden, um einen autonomen Kreislauf von "chinesischer Chip + chinesisches Modell" aufzubauen. Dies ist in seiner Logik dasselbe Problem wie die Investition in SMIC.

Die Vermutung, dass Industriekapital wie Tencent an der Beteiligung interessiert ist, hat eine andere Motivation: Sie wollen sicherstellen, dass sie nicht von der chinesischen KI - Infrastruktur ausgeschlossen werden. Wenn DeepSeek schließlich die Basis wird, bedeutet es, dass man ohne Beteiligung nur ein zahlender Kunde sein kann. Dieses Kapital bringt nicht nur Geld, sondern auch Ökosystemeintrittsstellen, Unternehmenskunden und Cloud - Ressourcen - genau das, was DeepSeek in der Kommerzialisierung am schwächsten ist.

Dies erklärt auch, warum andere Großunternehmen mit Infrastrukturambitionen möglicherweise keine Beteiligung erwerben werden. DeepSeek wird als potenzieller Infrastrukturwettbewerber angesehen, nicht nur als ein Modellunternehmen, an dem man investieren kann.

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Dies bringt ein Gefühl der "Spaltung" mit sich: Einerseits bindet es staatliches strategisches Kapital und bestätigt seine Infrastrukturidentität; andererseits bringt es Industriekapital ein und öffnet die Kommerzialisierungs - Türen. Diese beiden Dinge widersprechen sich in vielen Unternehmen. Aber aus der Finanzierungsstruktur von DeepSeek geht hervor, dass es versucht, diese beiden Aspekte unabhängig voneinander zu betreiben, ohne sich gegenseitig zu behindern.

Das heißt, nach der Finanzierung von DeepSeek ist der Fortschritt der Kommerzialisierung unabhängig davon, ob die "große Geschichte" gelingt.

Der Teil des "großen Fonds" bezieht sich auf die langfristige Fragestellung - die Autonomie der Rechenleistung und das Ökosystem der chinesischen Chips. Der Zeitraum ist fünf bis zehn Jahre, und es wird keine vierteljährliche Rendite erwartet. Das Industriekapital wie Tencent bezieht sich auf eine andere Linie. Die Kommerzialisierung kann sich an den Rhythmus anderer Modellunternehmen anpassen.

Wenn man über die Kommerzialisierungsprobleme von DeepSeek spricht, ignoriert man oft einige Fakten: Die API - Preise von DeepSeek liegen unterhalb der Branchengrenze. Der Eingangspreis für den V4 - Flash - Cache liegt bei nur 0,02 Yuan pro Million Token. Die Gesamtkosten betragen nur etwa 1 % der Kosten von GPT - 5.5. Die Inferenzkosten sind so niedrig, dass DeepSeek sicherstellen kann, dass sein API - Geschäft nicht ins Minus geht. In der neuesten Version des Berichts "Top 100 Gen AI Consumer Apps" von a16z ist DeepSeek immer noch ein Produkt, das sowohl in China als auch in den USA Benutzer hat. Der Web - Traffic verteilt sich zwischen China (33,5 %) und den USA (6,6 %). Trotz der "Verzögerung" der Anwendungsentwicklung durch die Modellaktualisierung ist die Basis der Mobilbenutzer nicht so stark zusammengebrochen, wie die Außenstehenden vermuten. Das bedeutet, dass DeepSeek theoretisch alle Geld - machenden Methoden anderer Modellunternehmen nachahmen kann, und die Grenzkosten sind niedriger.

Tatsächlich ist diese Spaltung eines der Merkmale, die DeepSeek von anderen Unternehmen unterscheidet. Sie wurde bewusst gestaltet und existiert bereits seit der Zeit von Magic Square.

Magic Square Quant verdient Geld, und DeepSeek macht Forschung. Dies ist die Struktur, die von Anfang an existiert hat. Magic Square erwartet keine kommerzielle Rendite von DeepSeek, und DeepSeek muss Magic Square keine ARR - Wachstumsrate beweisen. Diese Beziehung ist für Außenstehende schwer zu verstehen. Sie ähnelt eher einer Selbsthandelsgesellschaft, die ihre Gewinne in Grundlagenforschung investiert. Die Forschung ist Teil ihrer Existenzlogik, nicht ein Projekt, das monetarisiert werden muss.

Diese Spaltung hängt von Liang Wenfeng ab, der beide Seiten lenkt. Aber je weiter man kommt, desto fragiler wird diese Situation. Sie ist personalisiert, nicht strukturiert. Sobald externes Kapital eintritt, besteht erstmals die reale Gefahr, dass das Gleichgewicht zerstört wird.

Deshalb macht diese Finanzierung aus dieser auf persönliche Willenskraft gegründeten Spaltung erstmals etwas, das in der Kapitalstruktur festgelegt ist. Die Beziehung zwischen Magic Square und DeepSeek wird auf eine größere Ebene übertragen. Die erste Spaltung ist zwischen Magic Square und DeepSeek, und die zweite Spaltung ist zwischen der Kommerzialisierung und der Forschung zur Rechenleistungsinfrastruktur innerhalb von DeepSeek. Beide Spaltungen haben dieselbe Logik und denselben Gestalter.

Deshalb ist bei dieser Finanzierung neben den beiden anderen Kapitalströmen der dritte, der von Liang Wenfeng persönlich investiert wird, besonders bemerkenswert.

Berichten zufolge könnte Liang Wenfeng persönlich bis zu 20 Milliarden Yuan, etwa 2,8 Milliarden US - Dollar, investieren. Im Vergleich dazu betrug die Gesamtfinanzierung von Kimi in der neuesten Runde etwa 2 Milliarden US - Dollar. Das heißt, der Betrag, den Liang Wenfeng persönlich investiert, reicht bereits für die Finanzierung einer Runde der meisten Modellunternehmen.

Das externe 60 % der Finanzierung ist nicht dazu da, DeepSeek als Modellunternehmen am Leben zu erhalten oder das Modell weiter zu trainieren. Magic Square hat genug Geld, und auch Liang Wenfeng hat genug. Jeder externe Investor investiert, weil DeepSeek nicht mehr ein herkömmliches Modellunternehmen ist.

Diese persönliche Investition sichert ihm die Kontrolle über die gesamte Struktur. Unabhängig davon, wie viel externes Kapital eingeführt wird, wird seine Kernentscheidungsgewalt nicht geschwächt.

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Außerdem wurde die Hauptursache für diese Finanzierung von außen als "Flucht von Talenten" angesehen. Aber wenn man genauer hinsieht, wird klar, dass das Problem der Flucht von Talenten möglicherweise übertrieben wurde.

Die Leute, die gegangen sind, sind tatsächlich wichtig. Wang Bingxuan ist nach Tencent gegangen, Guo Daya nach ByteDance Seed, Luo Fuli wurde von Xiaomi mit einem Jahresgehalt von zehn Millionen Yuan abgepocht, und Ruan Chong hat sich bei Yuanrong Qihang angemeldet. Sie decken die vier Kerntechnologien des Basismodells, der Inferenz, der OCR und der Multimodalität ab.

Aber gemäß einer sehr detaillierten Datensammlung von Caijing waren von den 15 Personen, die am häufigsten in 27 Publikationen erwähnt wurden, nur 2 weg. Von den 86 Personen, die bei der Veröffentlichung von DeepSeek - LLM beteiligt waren, waren noch 71 in der Autorenliste von V4. Von 300 Mitarbeitern sind 10 weggegangen, was einer Abwanderungsrate von 3,3 % entspricht. Wer sich mit dem Talentwettbewerb in KI - Unternehmen befasst, weiß, wie niedrig dieser Wert ist.

Die Optionspreise haben einen realen Wert für die Bindung von Mitarbeitern, aber dies ist ein Nebeneffekt der Finanzierung. Wenn man die richtigen langfristigen Dinge macht, löst sich auch das Problem der Mitarbeiterbindung von selbst. Dies ist eigentlich eine allgemeine Logik, um alle Entscheidungen von DeepSeek zu verstehen: Es handelt sich nie um die Lösung eines aktuellen Problems, aber wenn die langfristigen Ziele erreicht werden, lösen sich die aktuellen Probleme oft von selbst.

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Um die Finanzierungs - und Bewertungslogik von DeepSeek vollständig zu verstehen, muss man sich noch die Frage stellen, wer seine Wettbewerber sind.

NVIDIA hat die Spielregeln für die Rechenleistung in der KI - Ära definiert. Alle Modellunternehmen, ob in China oder in den USA, leben innerhalb dieser Grenzen. DeepSeek ist ein Unternehmen, das versucht, diese Grenzen neu zu definieren. Der Moment, in dem die Kompatibilität von V4 mit Ascend bestätigt wurde, war der erste öffentliche Beweis für diese These. DeepSeek ist am meisten an NVIDIA interessiert.

Der Schätzwert von 50 Milliarden US - Dollar basiert nicht auf der aktuellen Modellfähigkeit, nicht auf der ARR und nicht auf der Benutzerzahl. Globale vergleichbare Modellunternehmen: Kimi hat seine neueste Finanzierungsrunde mit einem Nach - Finanzierungs - Schätzwert von etwa 20 Milliarden US - Dollar abgeschlossen, was eine fast vierfache Steigerung gegenüber 4,3 Milliarden US - Dollar innerhalb von sechs Monaten bedeutet, und es gibt eine reale ARR - Unterstützung. Anthropic hat nach der letzten Finanzierungsrunde einen Schätzwert von 380 Milliarden US - Dollar, und das Jahresumsatz hat Anfang 2026 die Marke von 30 Milliarden US - Dollar überschritten. DeepSeek hat fast keine kommerzielle Einnahme, aber sein Schätzwert ist mehr als doppelt so hoch wie der von Kimi. Und der größte Teil dieses Geldes stammt vom staatlichen Halbleiterfonds, nicht