Hat Liang Wenfeng nur einen Finger gerührt, und schon hat DeepSeek mehr als hundert Milliarden Yuan an Finanzierung eingesammelt?

Erst gestern berichtete Bloomberg, dass die neue Finanzierungsrunde von DeepSeek kurz vor dem Abschluss steht, mit einem Volumen von mindestens 800 Milliarden Yuan. Das ursprüngliche Ziel lag nur bei etwa 500 Milliarden Yuan, und nach den unterzeichneten Term Sheets könnte der Endbetrag sogar fast 1 Billion Yuan erreichen. CATL und Tencent sind die beiden größten Geldgeber, und diese Summe wird als Grundstein für den Börsengang (IPO) Anfang 2027 angesehen.

Bei einem anderen Unternehmen wäre dies nur eine weitere kurze Finanzierungsnachricht. Bei DeepSeek wirkt das fast schon surreal: Vor anderthalb Jahren verbreitete es noch die Gegendarstellung, dass alle Gerüchte über Finanzierung unwahr seien; Liang Wenfeng hat öffentlich erklärt, dass DeepSeek kein Geld fehle und kurzfristig keine Finanzierungspläne bestehe.

Von „keinem Geldbedarf“ zu „überzeichnetem Kapital in Überfülle“ brauchte DeepSeek weniger als sechs Monate. In diesem Artikel werfe ich einen vollständigen Blick auf seine Entwicklungs- und Finanzierungsgeschichte: Woher das Geld kam, warum es plötzlich Kapital brauchte, wie viel es aufgenommen hat und wofür es das Geld ausgeben will.

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Vorspiel: Die „Angel-Runde“ von DeepSeek stammt von einem quantitativen Fonds (2015–2023)

Die erste Finanzierung von DeepSeek kam nicht von einem VC, sondern von Huanfang Quantitative Investment. Wer das versteht, kann nachvollziehen, warum das Unternehmen danach drei Jahre lang keine externe Finanzierung brauchte.

•2015: Liang Wenfeng gründete Huanfang Quantitative Investment, ein quantitatives Private-Equity-Unternehmen, dessen verwaltetes Vermögen später zeitweise über 100 Milliarden Yuan lag.

•Oktober 2016: Das erste KI-Modell von Huanfang ging online, und die durch Deep Learning erzeugten Handelspositionen wurden mit GPU-Berechnungen umgesetzt; 2018 wurde KI zum Hauptgeschäftsfeld des Unternehmens erklärt.

•2019–2020: Huanfang KI wurde gegründet, die selbstentwickelte Trainingsplattform „Yinghuo No.1“ wurde mit einer Gesamtinvestition von fast 200 Millionen Yuan aufgebaut und mit rund 1100 GPUs ausgestattet.

•2021: 1 Milliarde Yuan wurde in den Aufbau von „Yinghuo No.2“ investiert, das etwa 10.000 NVIDIA A100-Grafikkarten umfasste. Zu dieser Zeit gab es in China nicht mehr als 5 Unternehmen, die über zehntausend Karten verfügten – und einer davon war ein quantitativer Fonds.

•April 2023: Huanfang kündigte die Gründung einer unabhängigen Forschungsorganisation zur Erforschung von AGI an und nannte sie „DeepSeek“.

•17. Juli 2023: Die Hangzhou DeepSeek KI Grundlagentechnik Forschung Co., Ltd. wurde eingetragen.

Meine Kernaussage: Bevor ChatGPT den Boom großer Modelle auslöste, hatte Huanfang bereits zwei Jahre im Voraus zehntausend Karten eingelagert. Während andere 2023 auf der ganzen Welt nach Grafikkarten suchten, wurde DeepSeek bereits mit ausreichender Rechenleistung gegründet. Außerdem war die Muttergesellschaft eine stetig profitierende Gelddruckmaschine – nach Branchenschätzungen beliefen sich die Verwaltungsgebühren und Leistungsboni von Huanfang allein im Jahr 2025 auf 5 Milliarden Yuan. Das war die Grundlage, auf der DeepSeek sagen konnte, dass „kein Geld fehlt“.

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Der Einstieg: Open Source, MoE und der Preiskiller (2023–2024)

DeepSeek wählte vom ersten Tag an einen anderen Weg als seine inländischen Konkurrenten: Alle Modelle werden quelloffen veröffentlicht, die Effizienz wird konsequent optimiert, und die Preise werden auf das absolute Minimum gedrückt.

•2. November 2023: Ein halbes Jahr nach der Gründung wurde das erste Modell DeepSeek Coder veröffentlicht, das quelloffen und für kommerzielle Zwecke kostenlos nutzbar ist; gleichzeitig wurde das allgemeine Modell DeepSeek LLM vorgestellt.

•Januar 2024: DeepSeek-MoE wurde quelloffen veröffentlicht, das erste quelloffene Mixed-Experts-Modell in China. MoE wurde später die Grundlage aller Flaggschiff-Modelle von DeepSeek.

•Mai 2024: DeepSeek-V2 wurde veröffentlicht, der API-Preis wurde auf etwa 1 Yuan pro Million Eingabe-Tokens gedrückt, was den Preiskampf um große Modelle in China direkt auslöste. Dafür erhielt DeepSeek auch den Spitznamen „Pinduoduo der KI-Branche“.

•Dezember 2024: DeepSeek-V3 wurde veröffentlicht, die offiziell angegebene Trainingskosten beliefen sich auf etwa 5,576 Millionen US-Dollar, und die Leistung erreichte das Niveau der führenden geschlossenen Modelle zu dieser Zeit.

In dieser Phase war DeepSeek in der inländischen Fachwelt bereits sehr bekannt, aber aus Sicht des Kapitalmarkts war es noch nur „die Forschungsabteilung unter Huanfang“. Das nächste Modell war es, das DeepSeek weltweit berühmt machte.

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Der R1-Moment: Ein quelloffenes Modell lässt die Marktkapitalisierung von NVIDIA an einem Tag um 588,8 Milliarden US-Dollar einbrechen (2025)

Am 20. Januar 2025 veröffentlichte DeepSeek das Inferenzmodell R1. Es erreichte in Mathematik, Programmierung und logischem Schlussfolgern das Niveau von OpenAI o1, während die Kosten für API-Aufrufe um 90 % bis 95 % niedriger lagen.

Eine Woche später, am 27. Januar, reagierte der US-Aktienmarkt: NVIDIA schloss den Handel mit einem Rückgang von 16,86 %, die Marktkapitalisierung verlor 588,862 Milliarden US-Dollar und stellte damit den Rekord für den größten täglichen Marktwertverlust eines einzelnen Wertpapiers an der US-Börse auf. Zum ersten Mal fragte sich die Wall Street ernsthaft: Sind einige der Tausenden von Milliarden Dollar, die die Konzerne in die KI-Infrastruktur investiert haben, möglicherweise umsonst ausgegeben worden?

Auch auf Nutzerseite war der Effekt enorm: Die DeepSeek App erreichte nach nur 12 Tagen über 30 Millionen tägliche aktive Nutzer und belegte den ersten Platz in den App Stores von 140 Ländern. Zum Vergleich: ChatGPT brauchte 11 Monate, um dieses Niveau zu erreichen.

In diesem Jahr gibt es noch einen leicht zu übersehenden Meilenstein: Am 17. September 2025 wurde das R1-Paper auf dem Cover von *Nature* veröffentlicht, als erstes großes Mainstream-Modell, das die Peer-Review einer angesehenen Fachzeitschrift bestanden hat. In den Zusatzmaterialien wurde erstmals offengelegt, dass die Kosten für das Reinforcement-Learning-Training von R1 nur 294.000 US-Dollar betrugen – zusammen mit dem V3-Basismodell beliefen sich die Gesamtkosten auf etwa 6 Millionen US-Dollar, was immer noch weit unter dem Niveau der Konkurrenten im Silicon Valley liegt.

Meine Kernaussage: Nach R1 wandelte sich DeepSeek von einem „Star der inländischen Technikszene“ zu einer „Störgröße auf dem globalen Kapitalmarkt“. Normalerweise wäre das der Moment, in dem der Gründer beginnt, Investoren zu treffen und eine hohe Bewertung zu erhalten. Aber DeepSeek entschied sich dafür, die Türen zu schließen und weiter zu forschen.

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Zwei Jahre „keine Finanzierung“: Gegendarstellungen, Absagen und verpasste Gelegenheiten

Nach dem großen Erfolg von R1 standen die Investoren, die in DeepSeek investieren wollten, Schlange – aber in diesen zwei Jahren wurde jedes Gerücht über eine Finanzierung bestritten.

In dieser Zeit stammte das Geld von DeepSeek hauptsächlich aus internen Ressourcen von Huanfang und staatlichen Forschungsförderungen. Sogar Baidu Ventures, dessen Büro sich direkt über dem von DeepSeek befand, erhielt keine Investitionsmöglichkeit – der Grund ist einfach: Huanfang hatte überhaupt keine Pläne, das Großmodellgeschäft auszugliedern und zu finanzieren.

Die Gründe, warum Liang Wenfeng die Finanzierung ablehnte, lassen sich in zwei Punkte zusammenfassen:

1. Externe Investoren würden die Unternehmensentscheidungen beeinflussen.

2. Viele VC-Investoren haben Bedenken gegenüber der Forschungstätigkeit, sie haben Ausstiegsanforderungen und wollen eine schnelle Kommerzialisierung erreichen.

Meine Kernaussage: Merken Sie sich diese zwei Gründe. Als DeepSeek später tatsächlich eine Finanzierung aufnahm, war die gestaltete Transaktionsstruktur fast eine direkte Antwort auf diese zwei Bedenken: Kapital aufnehmen, aber keine Stimmrechte abgeben; eine Sperrfrist von fünf Jahren festlegen, um keine Erwartung eines schnellen Ausstiegs zu wecken.

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Erste Finanzierungsrunde 2026: Von „mindestens 300 Millionen US-Dollar“ zu 500 Milliarden Yuan

Im Juni 2026 schloss DeepSeek seine erste externe Finanzierungsrunde mit einem Volumen von etwa 500 Milliarden Yuan (ca. 74 Milliarden US-Dollar) ab. Die Bewertung nach der Investition lag bei etwa 3,5 Billionen Yuan, was die größte erste Finanzierungsrunde in der Geschichte großer Modelle in China ist. Zu Beginn dieser Runde betrug das angestrebte Volumen aber nur einen Bruchteil des Endwerts.

Warum brauchte es plötzlich Geld? Nach Berichten war das ursprüngliche Motiv sehr einfach: Eine Bewertung für die Mitarbeiteroptionen festzulegen, um die Forscher zu halten – in den Monaten davor hatte DeepSeek einige Kernforscher verloren. Andere Berichte erwähnen einen etwa 11-stündigen Dienstausfall Ende März 2026, der die Schwächen der Cloud-Infrastruktur des Unternehmens offenbarte. Und die Rechenleistungsanforderungen für die nächste Generation von Modellen lassen sich nicht mehr nur durch den Cashflow eines einzelnen Hedgefonds decken.

Wie die Bewertung nach oben getrieben wurde:

•17. April: The Information berichtete erstmals, dass DeepSeek mindestens 300 Millionen US-Dollar anstrebt, mit einer Bewertung von über 10 Milliarden US-Dollar.

•22. April: Es wurde bekannt, dass Tencent und Alibaba über eine Beteiligung verhandeln, die Zielbewertung stieg auf über 20 Milliarden US-Dollar, als Referenz diente die gleichzeitig finanzierte Kimi mit 18 Milliarden US-Dollar.

•Um den 6. Mai: Die britische *Financial Times* berichtete, dass der Nationale Industriefonds für integrierte Schaltkreise (der „Große Fonds“) über die Führungsbeteiligung verhandelt, die Bewertung lag bei etwa 45 Milliarden US-Dollar.

•8. Mai: Die Bewertung stieg auf über 50 Milliarden US-Dollar, Liang Wenfeng plante persönlich etwa 2,9 Milliarden US-Dollar zu investieren.

•22. Mai: Es wurde bekannt, dass CATL sich an der Finanzierung beteiligt.

•3. Juni: Reuters berichtete, dass die Finanzierung etwa 500 Milliarden Yuan beträgt und die Bewertung nach der Investition zwischen 3,5 Billionen und 4 Billionen Yuan liegt.

•Mitte Juni: Die Transaktion wurde abgeschlossen (die *Financial Times* gab den Abschluss Ende Mai an, während die meisten inländischen Medien von einem Abschluss im Juni berichteten).

Die endgültige Liste der Investoren (die Beträge stammen aus Medienberichten, DeepSeek hat sie nicht offiziell veröffentlicht):

Die Transaktionsstruktur ist der bemerkenswerteste Teil dieser Runde: Das Geld der meisten Investoren fließt nicht direkt in DeepSeek, sondern in eine Kommanditgesellschaft, die von Liang Wenfeng verwaltet wird. Die Investoren haben keine Stimmrechte, die Sperrfrist beträgt fünf Jahre. Nur der Nationale KI-Industriefonds investiert direkt und behält die Stimmrechte.

Wie groß war die Nachfrage? Das zugesagte Kapital überstieg 1 Billion Yuan, am Ende wurde nur die Hälfte aufgenommen, weitere mindestens 500 Milliarden Yuan standen in der Warteschlange. Nach der Finanzierung sank der Anteil von Liang Wenfeng von etwa 90 % auf etwa 78 %, sein Vermögen stieg aber von 16,7 Milliarden auf etwa 36 Milliarden US-Dollar.

Es gibt noch einen weiteren Beleg für die Bewertung: Das börsennotierte Unternehmen Kairun Co., Ltd. gab an, indirekt 0,0114 % der Anteile mit 40 Millionen Yuan zu halten, was eine Rückrechnung der Bewertung auf etwa 350,8 Milliarden Yuan ergibt; By-health hält 0,04 % der Anteile mit 130 Millionen Yuan, was einer Bewertung von etwa 325 Milliarden Yuan entspricht. Die Zeitschrift *Caijing* erwähnte, dass sich die tatsächliche Bewertung vor der Investition auf etwa 367,5 Milliarden Yuan beläuft, wenn man den ausgegebenen 5 %-Aktienpool für Mitarbeiter berücksichtigt.

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Zweite Runde: Start, Unterbrechung, Neustart und Überzeichnung

Nur sechs Wochen nach dem Abschluss der ersten Runde startete die zweite Runde, und der Verlauf war noch dramatischer als bei der ersten.

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