DeepSeek wird "immer dicker": 50 Milliarden Yuan Finanzierung, Kauf von inländischer Rechenleistung, Personaleinstellungen und Vorstoß in Richtung AGI

Am Abend des 29. Juni kündigte DeepSeek an, dass die offizielle Version V4 Mitte Juli offiziell online gehen wird.

Die Ankündigung besagt: Um die Ressourcen besser zu verteilen und die Stabilität des Dienstes zu verbessern, wird nach der Veröffentlichung der offiziellen Version die API - Preispolitik synchron angepasst und ein Spitzen - und Tiefzeit - Preissystem eingeführt.

In den letzten zwei Wochen gab es noch zwei wichtige Ereignisse im Zusammenhang mit DeepSeek:

Erstens absolvierte DeepSeek am 16. Juni die erste externe Finanzierung seit seiner Gründung. Der Gesamtbetrag der Kapitalbeschaffung belief sich auf 51 Milliarden Yuan, und der Unternehmenswert lag bei fast 400 Milliarden Yuan. Damit wurde das Prinzip des Gründers Liang Wenfeng, "keine Finanzierung, keine Börsengang, keine Kommerzialisierung" einzuhalten, gebrochen.

Zweitens, nur wenige Tage nach der Finanzierung, am 27. Juni, veröffentlichte das DeepSeek - Team in Zusammenarbeit mit Peking Universität die Studie "DSpark: Confidence - Scheduled Speculative Decoding with Semi - Autoregressive Generation". Der Gründer Liang Wenfeng steht auf der Liste der Autoren.

Wenn die Aufgabe der ersten Hälfte von DeepSeek darin bestand, zu beweisen, dass es ein Weltklasse - Großmodell entwickeln kann, so muss DeepSeek in der zweiten Hälfte, wenn "Kapital" und "Technologie" zusammenkommen, mit dem finanzierten Geld der Welt beweisen, dass es ein echtes kommerzielles Unternehmen ist.

01 Nach 50 Milliarden Yuan beginnt DeepSeek, Personal zu rekrutieren

Seit der Finanzierung hat der neue Leiter des DeepSeek Harness - Teams, Cui Tianyi, nicht einen Moment lang ruhen können.

Am Abend des 25. Juni veröffentlichte DeepSeek auf sozialen Plattformen umfangreiche Stellenausschreibungen. Es gibt 33 Stellen in 7 Kategorien, darunter Algorithmen, Forschung und Entwicklung, Betrieb, Produkte, Dateningenieure und Funktionsbereiche. Die Arbeitsorte sind Peking und Hangzhou. Alle Stellen akzeptieren Praktikanten.

Auf verschiedenen sozialen Plattformen wie der offiziellen Website und dem offiziellen Account von DeepSeek, Boss Zhipin, X und Xiaohongshu kann man den Leiter, der ein ehemaliger Kommilitone von Liang Wenfeng an der Zhejiang Universität ist und im März dieses Jahres dem Team beigetreten ist, Personal rekrutieren und gelegentlich "Gerüchte widerlegen".

Bild: Cui Tianyi antwortet auf Kommentare auf Xiaohongshu, die behaupten, dass "DeepSeek bei der Personalrekrutierung auf Abschlüsse von Tsinghua - Universität setzt und auch auf Erfahrungen mit Doubao abfragt".

Bisher war DeepSeek eher wie ein stiller, zurückhaltender Techniker, der auf die quantitativen Private Equity - Fonds "Magic Square Quant" gründete, die von Liang Wenfeng gegründet wurden. Die jährliche Rendite von Magic Square Quant betrug 2025 56,55 %, und das verwaltete Volumen lag bei über 70 Milliarden Yuan. Dadurch musste DeepSeek nicht auf externes Kapital angewiesen sein.

Außenstehenden scheint DeepSeek "nicht an Geld zu fehlen".

Der potenzielle Grund, warum Liang Wenfeng seine Einstellung zur Finanzierung geändert hat, könnte der Verlust von Kernpersonal und der beschleunigte Wettlauf um Talente von außen sein.

Als Referenz: Das bereits an die Börse gehende "Erste Aktie im Bereich Großmodelle", Zhipu, hatte bis zum 30. Juni einen Gesamtmarktwert von fast einer Billion Hongkong - Dollar. Der Marktwert von MiniMax lag ebenfalls über 130 Milliarden Hongkong - Dollar.

Im Vergleich dazu ist das Optionsscheinversprechen der Mitarbeiter von DeepSeek noch eine leere Seite. Das Unternehmen hat keine Finanzierung, keinen Börsengang und keine externe Schätzung des Unternehmenswerts.

"Ohne Finanzierung steigt der Unternehmenswert nicht. Selbst wenn die Mitarbeiter Optionsscheine haben, werden diese nicht an Wert gewinnen. Im Vergleich zu Zhipu, MiniMax und anderen Großmodell - Teams, deren Unternehmenswert entweder sprunghaft gestiegen ist oder nach dem Börsengang stark gestiegen ist, können die Mitarbeiter von DeepSeek sicherlich nicht gehalten werden", sagte ein erfahrener Branchenmitarbeiter in der Nähe von DeepSeek, als er über die Gründe für die Finanzierung an diesem Punkt sprach.

Die Kosten für die Bindung von Talenten sind auch keine Kleinigkeit.

2025 lag der größte Wettbewerbsvorteil von DeepSeek in einem Team von über hundert hochqualifizierten "Genies". Dutzende Spitzenforscher und ein Gründer mit starkem technischem Idealismus, Liang Wenfeng, haben DeepSeek - R1 geschaffen.

In diesem Jahr bieten die großen Internet - Unternehmen weiterhin hohe Gehälter an, um Spitzen - AI - Forscher zu "werben". Andererseits steigt die Nachfrage nach AI - Talenten stark an. Offizielle Daten zeigen, dass der Median des monatlichen Gehalts für Algorithmen - Stellen allgemein über 24.000 Yuan liegt, und das monatliche Gehalt von Spitzen - Talenten liegt über 50.000 Yuan. Die Prämie für AI - Talente nimmt stetig zu.

Bericht über die Nachfrage nach AI - Talenten auf dem Campus - Rekrutierungsmarkt 2026 von Qiancheng Wuyou

Unter den Stellen in dieser umfangreichen Personalrekrutierung ist es bemerkenswert, dass auch Funktionsbereiche wie HR, Rechtsabteilung, Finanzwesen, Beschaffung und Verwaltung erweitert werden, zusätzlich zu Full - Stack - Entwicklung/Algorithmen, Kern - AI - Systementwicklung, Betrieb und Produkten.

Das Signal, das von der umfassenden "Erweiterung" ausgeht, ist, dass DeepSeek noch die organisatorischen Fähigkeiten eines Technologieunternehmens aufbauen muss.

Der Übergang von "Produktgetrieben" zu "Organisationsgetrieben" ist auch der unvermeidliche Weg für viele Technologieunternehmen. Erst nachdem die Organisation allmählich reif wird, die Plattform stetig verbessert wird und ein Motivationssystem für das Personal aufgebaut wird, beginnt der umfassende Produktgewinn zu fließen.

Die Finanzierung von 50 Milliarden Yuan dient einerseits der Bindung von Personal und andererseits der Ergänzung der Organisationsstruktur. Aber kann DeepSeek in diesem Prozess "leichtfüßig umdrehen" und nach der Personalvermehrung weiterhin die Effizienz eines "kleinen Teams" und die Flexibilität der Entscheidungsbahn aufrechterhalten? Dies ist die erste Frage, die DeepSeek in der "zweiten Hälfte" beantworten muss.

02 DeepSeek geht in die Schwervermögen - Phase

Unter den 33 Stellen in der Stellenausschreibung vom 25. Juni sind einige bemerkenswert, nämlich die Teamstellen für IDC (Internet Data Center), die sich auf die Infrastrukturentwicklung beziehen.

Schon Mitte April veröffentlichte DeepSeek in Ulanqab, Inner Mongolia, die ersten Stellen für das Datencenter, darunter Senior - Betriebsingenieure und Senior - Lieferungsmanager für das Datencenter. Im Juni hat DeepSeek noch die Stelle "IDC - Entwurfs - und Planungsingenieur" hinzugefügt.

Seit Anfang dieses Jahres hat sich die Personalstrategie von DeepSeek von der Modellentwicklung auf die Infrastrukturentwicklung der Rechenleistung erweitert, von der Betriebsführung und Lieferung des Datencenters bis hin zur Entwurfsplanung.

Bild: Stellenausschreibung für das IDC - Datencenter - Team von DeepSeek

Mit dem Eintritt der Großmodelle in die Phase der massenhaften Training und Inference wird der Wettbewerb zwischen AI - Modellunternehmen zwangsläufig in einen Hardware - Wettlauf um die "Infrastruktur" gehen. Dies zwingt DeepSeek, wie die Spitzen - Großmodellunternehmen an der Silicon Valley, an das Kapitalintensive "Geldverbrennungsspiel" der Eigenbau von Rechenleistungskluster teilzunehmen.

Offizielle Daten zeigen, dass die amerikanischen Technologiegiganten Alphabet, Amazon, Meta und Microsoft voraussichtlich insgesamt etwa 650 Milliarden US - Dollar in die Erweiterung der Künstliche - Intelligenz - Infrastruktur investieren werden. Anthropic und OpenAI haben auch wiederholt in ihren veröffentlichten Finanzdokumenten betont, dass sie die Investitionen in die Rechenleistungsinfrastruktur weiter erhöhen werden.

Zum Beispiel wird Anthropic voraussichtlich nur für die Miete der Datencenterkapazität monatlich etwa 1,25 Milliarden US - Dollar an SpaceX zahlen, was im Jahr 15 Milliarden US - Dollar entspricht, ohne die Anschaffung von GPUs, Netzwerke und Betriebsführung.

Pan Helin, Mitglied des Fachausschusses für Informationstechnologie - Ökonomie der Ministerium für Industrie und Informationstechnik, hat in einem früheren Interview darauf hingewiesen, dass in der aktuellen Investitionswelle in die Künstliche Intelligenz die Finanzierung von Großmodellunternehmen eine unumgängliche Tendenz ist. "Nicht nur DeepSeek, auch Google hat 80 Milliarden US - Dollar finanziert. Die Branche ist in die Phase des hohen Kapitalbedarfs eingetreten."

Um nicht bei der Kapitalintensiven Entwicklung der Rechenleistung hinterher zu bleiben, muss DeepSeek das Kapital "erweitern", Finanzierung erhalten und dann in die Infrastruktur wie Rechenleistung und Datencenter investieren.

Es ist bemerkenswert, dass DeepSeek die Entwicklung der Rechenleistungsinfrastruktur unter der Einschränkung des Ausports fortschrittlicher Rechenleistung aus dem Ausland vornimmt. Dies bedeutet, dass die oben genannte Rechenleistung von chinesischen Chips angetrieben wird. Bei der Veröffentlichung von DeepSeek V4 hat DeepSeek auf der offiziellen Seite und in den technischen Berichten die Erforschung der chinesischen Rechenleistung erwähnt.

Ende Mai hat Huawei das "Tao - Gesetz" vorgeschlagen, um durch die ganzheitliche Optimierung von Bauteilen, Chips und Systemen die Engpässe zu überwinden, die durch die Verlangsamung des Moore - Gesetzes entstehen. Chinesische Großmodelle passen sich auch beschleunigt der chinesischen Rechenleistung an. Das Ziel der Erforschung der chinesischen Rechenleistung ist "eine eigenständige und kontrollierbare AI - Infrastruktur".

03 Vor der Stunde der AGI

Für ein Basis - Modellunternehmen wie DeepSeek reichen Kapital und Organisation nicht aus, um langfristig führend zu bleiben. Der Schlüssel liegt in der kontinuierlichen Entwicklung von originalen Technologien.

Ein erfahrener Branchenmitarbeiter im Bereich Rechenleistung hat ebenfalls betont, dass die umfangreiche Finanzierung von DeepSeek in dieser Runde dazu dient, das Team zu motivieren und das Kernpersonal zu binden. "Nur mit ausreichender Finanzierung kann man ein gutes Modell trainieren und die Spitzenposition einnehmen."

Studien sind ein wichtiges Beispiel für die Erforschung neuer Technologien von DeepSeek.

Laut unvollständigen Statistiken hat DeepSeek in den letzten zwei Jahren etwa 27 Kerntechnik - Studien veröffentlicht. Die Forschungsrichtungen umfassen MoE (Mixture of Experts), Verstärkungslernen, Code - Großmodelle, mathematische Inferenz, Multimodalität und so weiter, was fast jeder Generation seiner Kernmodelle und wichtigen technologischen Durchbrüche entspricht.

Am 27. Juni hat DeepSeek auf GitHub diskret eine Studie über die neue Technologie "DSpark" aktualisiert.

In der Studie hat DeepSeek einen neuen Inference - Beschleunigungsrahmen "DSpark" vorgeschlagen, der die Inference - Geschwindigkeit und die Systemleistung von Großmodellen erheblich verbessert, ohne die Modellfähigkeiten zu verändern.

Im Gegensatz zu früheren Studien ist diese Studie keine Iteration eines neuen Modells, sondern es wurde ein Spekulations - Decodierungsmodul auf der Grundlage von DeepSeek - V4 - Pro und DeepSeek - V4 - Flash hinzugefügt. Der Schwerpunkt liegt auf der Optimierung auf der Ebene der Projektumsetzung.

DeepSeek plant, DSpark in das Online - Service - System von DeepSeek - V4 zu integrieren, um die Verschwendung von Rechenleistung durch ineffiziente Prüfungen zu reduzieren, wenn es echten Benutzerverkehr verarbeitet.

In der Studie wird erwähnt, dass "die Generierungsgeschwindigkeit um 60 - 85 % erhöht wurde, ohne die zugrunde liegende Modellarchitektur zu ändern". Für AI - Unternehmen, die täglich eine riesige Anzahl von API - Anfragen verarbeiten müssen, erhöht sich der Gewinnraum umso mehr, je mehr die Rechenleistungskosten gesenkt werden.

Laut einer Mitteilung von VentureBeat im Februar dieses Jahres werden die Kosten für das Modelltraining nur höher werden. Der CEO von Anthropic, Dario Amodei, hat vorhergesagt, dass die Trainingskosten für die nächste Generation von Spitzenmodellen zwischen 5 und 10 Milliarden US - Dollar liegen werden.

Der oben genannte erfahrener Branchenmitarbeiter im Bereich Rechenleistung hat gesagt, dass DeepSeek ebenfalls in die Phase des "Geldverbrauches" für das Modelltraining eintreten wird.

Um das Modelltraining und die Iteration von DeepSeek zu unterstützen, ist die Finanzierung früher oder später unvermeidlich.

Viele Medien haben interpretiert, dass DeepSeek, indem es nur wenige Tage nach der Finanzierung eine neue Studie veröffentlicht hat, scheint zu beweisen, dass der Kernrhythmus des Unternehmens nicht geändert hat und das Forschungs - und Entwicklungsteam weiterhin eine hohe Produktivität aufrecht erhält.

Ob es um die Veröffentlichung neuer Modelle, die Entwicklung von Datencentern oder den Übergang von einem "Genies - Labor" zu einem kommerziell betriebenen AI - Unternehmen geht, das Ziel der Evolution von DeepSeek ist die AGI.

Im Jahr 2024 hat Liang Wenfeng in einem Interview mit "AnYong Waves" klar gemacht: "Wir arbeiten an der AGI (Allgemeine Künstliche Intelligenz). Sprach - Großmodelle sind möglicherweise der unvermeidliche Weg zur AGI."

In der kostenlosen Phase können Benutzer Probleme wie fehlende Reaktionen, Unterbrechungen des Dialogs und API - Beschränkungen noch tolerieren. Sobald die offizielle Version von DeepSeek V4 im Juli online geht, wird die Anforderung der Benutzer an