Kurz vor dem IPO verdoppelte DeepSeek seinen Jahresumsatz auf 1 Milliarde US-Dollar.

Laut einem Bericht von The Information unter Berufung auf mit der Angelegenheit vertrauten Personen hat der jährliche wiederkehrende Umsatz (ARR) von DeepSeek die Marke von 1 Milliarde US-Dollar überschritten, was mehr als eine Verdoppelung gegenüber dem Wert von weniger als 500 Millionen US-Dollar vor einigen Monaten bedeutet. Liang Wenfeng, CEO von DeepSeek, hat diese Daten auf einer kürzlich stattgefundenen Investorenkonferenz offengelegt und ausdrücklich darauf hingewiesen, dass die Preiserhöhung für APIs keinen Kundenverlust verursacht hat und die Nachfrage der Nutzer nach wie vor stark ist.

Vom „technischen Überraschungsangreifer“ zum „kommerzialisierten Giganten“ vollzieht DeepSeek derzeit einen entscheidenden Identitätswechsel. Hinter diesem Wandel steht ein systematisches Layout, das Finanzen, Organisation, Technologie und Rechenleistung umfasst.

ARR verdoppelt: Preiserhöhung bestätigt das Geschäftsmodell

Der Haupttreiber des Umsatzwachstums stammt von der API-Preisanpassung Mitte August. DeepSeek hat die Preise für Modellaufrufe auf das 2,3- bis 4,5-fache des ursprünglichen Werts angehoben, wobei der Anstieg bei zwischengespeicherten Treffern besonders deutlich ausfällt – am Beispiel von V4 Pro ist der Preis für zwischengespeicherte Eingänge in Spitzenzeiten um rund 1100 % gestiegen, während die Anstiege bei anderen Posten je nach Zeitraum und Token-Typ variieren.

Die Preiserhöhung hat nicht zu Kundenverlusten geführt, was an sich schon eine Bestätigung durch den Markt darstellt. Liang Wenfeng erklärte auf der Investorenkonferenz offen, dass die Nachfrage der Nutzer nach der Preisanpassung nach wie vor stark ist.

Noch bemerkenswerter ist die Qualität der Einnahmen. Laut Berichten von The Information beliefen sich die Einnahmen von DeepSeek in den ersten sieben Monaten des Jahres 2026 auf rund 475 Millionen Yuan, was etwa dem Zehnfachen des gesamten Jahresumsatzes von 2025 entspricht. Gleichzeitig lag die Bruttomarge des API-Schnittstellengeschäfts bei hohen 82,9 %, die Gesamtbruttomarge bei 44,6 %. Das bedeutet, dass das Einnahmemodell von DeepSeek nicht auf „Geld verbrennen für Größenwachstum“ basiert, sondern nach der Etablierung von Marktbarrieren durch Niedrigpreisstrategien die technischen Vorteile schrittweise durch Preiserhöhungen in Gewinnräume umwandelt.

Bis heute stammen die Einnahmen von DeepSeek fast vollständig aus Gebühren für Aufrufe von Modell-APIs. Sein beliebter Konversationsroboter-App bleibt weiterhin kostenlos und werbefrei und generiert keine direkten Einnahmen. Mit anderen Worten: Der ARR von 1 Milliarde US-Dollar wurde erzielt, bevor die Monetarisierung für Endkunden aktiviert wurde, was einen beträchtlichen Spielraum für zukünftiges Umsatzwachstum lässt.

CFO der Generation 90 tritt ein, Kapitalisierungsrhythmus beschleunigt sich umfassend

In derselben Woche, in der die Umsatzdaten veröffentlicht wurden, begrüßte DeepSeek den ersten CFO seit seiner Gründung. Am 21. September trat Yan Wentao, ehemaliger Partner von GL Ventures, offiziell in das Unternehmen ein und übernahm die Position des Chief Financial Officers, womit die dreijährige Vakanz der CFO-Stelle im Unternehmen beendet wurde.

Yan Wentao wurde 1991 geboren, absolvierte sein Studium an der Fudan-Universität und arbeitete zwischen 2013 und 2020 nacheinander bei Tencent Investment und H Capital. 2020 wechselte er zu GL Ventures und stieg zum Partner auf, wobei er an Investitionsprojekten wie ByteDance, Zhipu, MiniMax und J&T Express beteiligt war. Die Wahl eines jungen Finanzchefs mit tiefgreifender Erfahrung in KI-Investments sendet ein klares Signal: DeepSeek braucht nicht nur Fähigkeiten zur Einhaltung finanzieller Vorschriften, sondern auch strategische Talente, die technische Logik verstehen und Schnittstellen zum Kapitalmarkt bilden können.

Der Zeitpunkt des Amtsantritts von Yan Wentao ist von besonderer Bedeutung. Am 9. September verlautete aus Marktkreisen, dass DeepSeek CITIC Securities mit der Vorbereitung eines Börsengangs am STAR-Markt der Shanghai Stock Exchange beauftragt hat. CITIC Securities befindet sich bereits in der Phase der Due Diligence, obwohl beide Seiten noch keine formelle Vereinbarung über die Börsenbetreuung unterzeichnet haben. Der STAR-Markt der Shanghai Stock Exchange ist ein speziell für technologische Innovationsunternehmen geschaffener Sektor und gilt als bevorzugter Börsenplatz für DeepSeek.

Auch der Finanzierungsrhythmus beschleunigt sich. Im Juni dieses Jahres schloss DeepSeek seine erste externe Finanzierungsrunde im Umfang von rund 51 Milliarden Yuan ab, die Unternehmensbewertung nach der Finanzierung lag bei fast 400 Milliarden Yuan. Derzeit treibt DeepSeek die zweite Finanzierungsrunde voran, mit einem Zielmittelaufkommen von 50 Milliarden Yuan (rund 7,5 Milliarden US-Dollar) und einer Zielbewertung von 500 Milliarden Yuan, die bis Ende Oktober abgeschlossen werden soll – innerhalb von drei Monaten steigt die Bewertung um mehr als 100 Milliarden Yuan.

V4.1 Flash: Preissenkung ohne Einbußen bei der Intelligenz

Während Umsatz und Kapital auf Hochtouren laufen, hat DeepSeek das Tempo der Produktiteration nicht verlangsamt. Am 10. September veröffentlichte DeepSeek offiziell das Modell V4.1 Flash, das kleinste Modell seiner neuen Modellstrukturserie mit nativen multimodalen Fähigkeiten zum visuellen Verständnis.

In technischer Hinsicht ist V4.1 Flash ein MoE-Modell mit 552 Milliarden Parametern, das eine neue Causal-Encoder-Decoder-Struktur verwendet, bei der Ein- und Ausgänge asymmetrisch sind: Die Aktivierung für Eingänge beträgt nur 8 Milliarden, für Ausgänge 16 Milliarden, sodass die Kosten deutlich unter denen von Modellen gleicher Größe liegen. In Benchmark-Tests übertrifft V4.1 Flash in mehreren Kennwerten sogar Flaggschiff-Modelle wie DeepSeek V4 Pro: Es erreicht einen Wert von 90,6 im Terminal-Bench 2.1, 74,2 im DeepSWE v1.1 und 3471 im Codeforces-Rating.

Noch strategischer ist die Preisgestaltung: Nach der Veröffentlichung von V4.1 Flash wurden die entsprechenden API-Preise gesenkt, mit einer maximalen Senkung von 60 %. Auf der einen Seite die Preiserhöhung für Flaggschiff-Modelle, auf der anderen Seite die Preissenkung für das neueste leichtgewichtige Modell – diese zweigleisige Preisgestaltung mit „höheren Preisen im Premiumsegment, niedrigeren Preisen im Einstiegssegment“ hilft DeepSeek, eine mehrschichtige Kundenabdeckung in verschiedenen Preisklassen aufzubauen.

70 % der Rechenleistung für das Training, Wetteinsatz auf inländische Chips

Bei der Ressourcenverteilung teilte Liang Wenfeng den Investoren mit, dass DeepSeek weiterhin den Großteil seiner Ressourcen in die Entwicklung neuer Modelle investiert: Mehr als 70 % der Rechenleistung werden für das Modelltraining zugewiesen, weniger als 30 % stehen für die Ausführung von Inferenzen bereits bestehender Modelle zur Verfügung. Vor dem Hintergrund, dass der ARR bereits 1 Milliarde US-Dollar überschritten hat, den überwiegenden Teil der Rechenleistung weiterhin für das Training statt für die kommerzialisierte Inferenz einzusetzen, zeigt die strategische Entschlossenheit von DeepSeek, „langfristige Modelfähigkeiten gegen zukünftige Märkte einzutauschen“.

Auch die Chip-Strategie wird rasch angepasst. Derzeit nutzt DeepSeek sowohl Chips von NVIDIA als auch von Huawei, wobei die Huawei-Chips hauptsächlich für Inferenzen verwendet werden. Liang Wenfeng erklärte jedoch auf einer nicht öffentlichen Investorenveranstaltung am 20. September ausdrücklich, dass das Training von Modellen mit inländischen Chips, insbesondere Huawei-Chips, „eine der größten Wetteinsätze“ des Unternehmens ist und diese Arbeit „erfolgreich sein muss“. Er ist überzeugt, dass Huawei-Chips innerhalb weniger Jahre das Niveau von NVIDIA erreichen können.

Liang Wenfeng teilte außerdem mit, dass DeepSeek derzeit ein größeres fortschrittliches Modell trainiert, dessen Parameterumfang das Flaggschiff-Modell V4 übersteigt, und es gibt weitere Planungen für Modelle mit noch größerem Parameterumfang. Es wird berichtet, dass DeepSeek plant, mindestens 160.000 neue Huawei Ascend 950DT-Beschleunigerchips in seinem im Bau befindlichen Rechenzentrum in Ulanqab, Innere Mongolei, für Modellinferenzen einzusetzen. Wenn dieser Plan erfolgreich umgesetzt wird, wird dies einer der größten bekannten Cluster von inländischen KI-Chips weltweit sein.

Vom Modelllabor zum systemischen Unternehmen

Am 8. September startete DeepSeek eine bemerkenswerte Rekrutierungskampagne: Es sollen rund 150 Ingenieure eingestellt werden, die Stellen konzentrieren sich ausschließlich auf zwei Richtungen: Backend-Entwicklungsingenieure und F&E-Ingenieure für elastisches Computing von Agenten. Zielgruppe sind vor allem erfahrene Backend-Ingenieure mit 2 bis 10 Jahren Berufserfahrung, es gibt keine Stellen für KI-Forschung.

Diese Veränderung bei der Rekrutierungsausrichtung zeigt klar die strategische Erweiterung von DeepSeek: Die Ausweitung von grundlegenden Großmodellen auf die Anwendungsebene von Agenten. In Verbindung mit dem im August dieses Jahres offiziell als Open-Source veröffentlichten DeepSeek Harness – einem Framework für die Ausführung von Agenten mit dem Kernkonzept „Agent = Modell + Harness“ – baut DeepSeek einen vollständigen Technologie-Stack von Modellen bis zur Anwendungsebene auf.

Wie Cui Tianyi, Leiter des DeepSeek Harness-Teams, sagte: „Alles im Computerbereich nimmt mit zunehmender Größe einen starken Anstieg der Komplexität auf.“ Wenn die Fähigkeiten von KI-Modellen allmählich reifen, verlagert sich die eigentliche Herausforderung von der Frage „können wir das herstellen?“ zu der Frage „wie lassen sich immer mehr Modelle, Agenten und Nutzeranforderungen stabil, effizient und kostengünstig betreiben?“ Die Entwicklung von einem reinen Modelllabor zu einem systemischen Unternehmen mit „Modell + Rechenleistung + Chip“ ist genau die nächste Seite, die DeepSeek derzeit schreibt.

Wettbewerb und Bewertung: Die Logik des 163-fachen Vielfachen

Die Herausforderungen sind ebenfalls real. Das GPT-6 Luna von OpenAI ist bei den Preisen für einzelne Aufgaben bereits günstiger als DeepSeek, mit nur 0,10 US-Dollar pro Million Eingabe-Token und 0,50 US-Dollar pro Million Ausgabe-Token. Bei der DeepSWE v1.1-Bewertung erreicht DeepSeek V4.1 Flash jedoch einen Wert von 74,2, während GPT-6 Luna bei etwa 66,6 liegt. Inländische Konkurrenten wie GLM-5.3 von Z.ai und Kimi K3 von Moonshot zeigen ebenfalls gute Leistungen bei Benchmark-Tests wie der Codierung.

Laut Schätzungen eines Berichts der Rhodium Group liegt der ARR von DeepSeek bei rund 500 Millionen US-Dollar, was unter dem von MiniMax (800 Millionen US-Dollar), Moonshot (1 Milliarde US-Dollar) und Z.ai (1,8 Milliarden US-Dollar) liegt. Selbst unter Berücksichtigung des neu von The Information offengelegten ARR von 1 Milliarde US-Dollar besteht noch eine große Lücke zwischen DeepSeek und dem Umsatz von OpenAI von rund 40 Milliarden US-Dollar.

Der Markt folgt jedoch einer völlig anderen Preislogik. Laut dem Bericht der Rhodium Group liegt das aktuelle Verhältnis von Bewertung zu ARR bei DeepSeek bei rund 163, während es bei OpenAI etwa 34 und bei Anthropic etwa 21 beträgt. Hinter diesem Aufschlag steht der Wetteinsatz der Investoren auf die volle Stack-Fähigkeit von DeepSeek mit „Modell + Rechenleistung + Chip“ sowie die Preisgestaltung für die Knappheit chinesischer KI-Vermögenswerte.

Von der weltweiten Aufmerksamkeit mit kostengünstigen, leistungsstarken Modellen Anfang 2025 bis zum heutigen Stand mit einem ARR von über 1 Milliarde US-Dollar, dem Eintritt des CFO der Generation 90, dem kurz vor dem Abschluss stehenden Finanzierungsvolumen von 7,5 Milliarden US-Dollar und der laufenden Due Diligence für den Börsengang am STAR-Markt wandelt sich die Erzählung von DeepSeek von „technischer Überraschung“ zu „systemischer Fähigkeit“. Wenn ein KI-Unternehmen gleichzeitig über Spitzenfähigkeiten in der Modellentwicklung, effiziente Strategien zur Nutzung von Rechenleistung, klare Wege zur Kommerzialisierung und ausgereifte Fähigkeiten zur Anbindung an den Kapitalmarkt verfügt, ist es nicht mehr nur ein Modelllabor, sondern entwickelt sich zu einem echten Giganten der KI-Industrie.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Tech Business“, Autor: Tech Business, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.