Mit einer Finanzierung von 105,5 Milliarden Yuan erweitert DeepSeek sein KI-Hardware-Partnernetzwerk: Das Ökosystem steht an erster Stelle, das Modell an zweiter Stelle.

Kürzlich hat das ausländische Medienhaus The Information eine brisante Nachricht aus der chinesischen KI-Branche veröffentlicht: Die jüngste Finanzierungsrunde von DeepSeek wurde auf 1,055 Billionen Yuan erweitert, und die Bewertung liegt direkt bei 6,155 Billionen Yuan.

Neben dem rekordverdächtigen Finanzierungsbetrag enthielt der Bericht auch eine lange Liste von Investoren: Neben CATL und China Mobile sind fast 30 Unternehmen wie Changxin Memory Technologies, SMIC, vivo, Midea, Luxshare Precision, Geely, Meituan und Xiaohongshu vertreten.

Aus der Liste geht hervor, dass es sich nicht nur um reine Finanzinvestitionen handelt. Diese Unternehmen decken Bereiche wie Halbleiter, Kommunikation, Unterhaltungselektronik, intelligente Haushaltsgeräte, fortschrittliche Fertigung und Internetanwendungen in China ab – alles Branchen, die Verbindungen zur KI aufweisen. Aus Sicht von Leikeji (ID: leitech) dient die 105,5 Milliarden Yuan schwere Finanzierung von DeepSeek nicht nur dem Kauf von Rechenleistung und der Erhöhung von Parametern, sondern auch der strategischen Ausrichtung für die Zukunft der KI, um ein großes Spiel zu gestalten, das die Implementierung von KI-Software und -Hardware verbindet.

Mit Unterstützung von SMIC, Changxin, China Mobile und China Telecom: Keine Sorgen um die Rechenleistungsinfrastruktur

Zu den wichtigsten Verbündeten von DeepSeek gehören Chiphersteller und Netzbetreiber. Das ist nicht überraschend: Die enorme Rechenleistung, die für das große Modell von DeepSeek benötigt wird, ist ohne Chips und Backbone-Netze nicht möglich.

Gegenwärtig stehen heimische KI-Marken vor einem gemeinsamen Problem: Die Preise für hochwertige Chips von Nvidia steigen stetig, und aufgrund geopolitischer Einflüsse gibt es Lieferbeschränkungen für China, was eine große Unsicherheit für heimische KI-Plattformen darstellt. Wenn DeepSeek seine Modellkapazität langfristig und stabil voll ausschöpfen will, muss es nach diversifizierten Lieferlösungen für die Rechenleistungsinfrastruktur suchen.

Auf einer internen Sitzung im Juli dieses Jahres sprach Liang Wenfeng bereits über seine Ansichten zu KI-Chips. Er ist der Meinung, dass die Preise für Nvidia-Chips Jahr für Jahr steigen und Kunden gezwungen sein werden, nach einheimischen Ersatzlösungen zu suchen. Heimische Chips können bereits gleichwertige Funktionen bieten, es gibt keine Probleme mit Hardware und Ökosystem – das einzige Problem ist die unzureichende Produktionskapazität. SMIC steht für die stärkste Kraft in der chinesischen Wafer-Fertigung und ist ein zentrales Glied in der Herstellungskette für heimische KI-Chips.

Changxin Memory Technologies hingegen ist ein führendes Unternehmen in der heimischen Speicherbranche. Derzeit dominieren einige wenige internationale Speichergiganten die Preise für Arbeitsspeicher, insbesondere für HBM im Zuge der KI-Welle. Die Rolle von Changxin besteht einerseits darin, das Angebot zu erhöhen und der heimischen KI „Munition“ zu liefern; andererseits konkurriert es mit internationalen Speichergiganten und hemmt unkontrollierte Preiserhöhungen bei Speicherprodukten.

（Quelle: Changxin）

Das Training und die Inferenz von KI-Modellen beruhen zu einem großen Teil auf der Konkurrenz um Rechenleistung und Grafikspeicher. Die Einbeziehung dieser beiden Giganten kann als Vorarbeit von DeepSeek für die zukünftige Anpassung und kundenspezifische Gestaltung von einheimischen Chips angesehen werden.

Auf der Liste der Geldgeber dieser Runde stehen außerdem die beiden Betreibergiganten China Mobile und China Telecom, die die landesweiten Backbone-Netze und eine enorme Anzahl an IDC-Rechenzentren kontrollieren. Mit ihrer Unterstützung beseitigt DeepSeek Sorgen in Bezug auf Datenübertragung und Cloud-Inferenz.

Zusammenarbeit mit vivo und Midea: Sichern von Endgerätezugängen und Ausbau der KI-Hardware

So gut das große Modell auch in der Cloud funktioniert, letztendlich muss es auf Endgeräten zum Einsatz kommen, die normale Nutzer und Haushalte bereit sind zu kaufen. Auf der Investorenliste von DeepSeek in dieser Runde sind vivo und Midea zwei sehr repräsentative Marken.

Nehmen wir zunächst Smartphones: In der heutigen Smartphone-Branche konkurrieren alle Unternehmen um KI-Anwendungen. vivo hat schon früh mit der Entwicklung von KI für Smartphones begonnen und investiert derzeit eine Menge Ressourcen darin. Die KI-Lösung von vivo-Smartphones basiert auf dem üblichen kombinierten Ansatz von Endgerät und Cloud: Das selbst entwickelte Blueheart-Großmodell von vivo mit Parametern unterschiedlicher Größenordnungen übernimmt hauptsächlich Aufgaben auf lokaler Endgeräteebene; komplexere Aufgaben werden hingegen an das Cloud-Modell übergeben.

Bereits im Februar 2025 kündigte vivo eine tiefe Zusammenarbeit mit DeepSeek an, um die voll leistungsfähige Version von DeepSeek-R1 direkt in das OriginOS-System zu integrieren und dem integrierten KI-Assistenten Blueheart V tiefgreifende Denkfähigkeiten zu verleihen. Bei komplexen logischen Schlussfolgerungen, der Erstellung langer Texte oder tiefgreifenden Internetsuchen sind vivo-Smartphones nicht mehr ausschließlich auf ihre eigene Cloud-Rechenleistung angewiesen, sondern können direkt die Fähigkeiten von DeepSeek nutzen.

（Quelle: vivo）

Neben grundlegenden logischen Schlussfolgerungen ist die KI-Bildverarbeitung ein weiterer Schwerpunkt. Ehrlich gesagt geht die heutige KI-Bildverarbeitung längst über einfaches Hautglätten und Schönheitsfilter hinaus. Die semantische Verständnis von Bildern durch große Modelle, generatives Ausfüllen und die Frame-für-Frame-Rendering von Echtzeit-Videobildern werden höchstwahrscheinlich der zukünftige Wettbewerbsschwerpunkt sein. Mit der Einbeziehung der starken Multimodalitäts- und Inferenzfähigkeiten von DeepSeek kann vivo die Algorithmen seines selbst entwickelten Bildverarbeitungs-Chips weiter optimieren, und der gesamte Prozess der Smartphone-Bildverarbeitung vom Drücken des Auslösers bis zum fertigen Bild wird möglicherweise durch KI umgestaltet.

Dass vivo mit Geld einsteigt, liegt offensichtlich an der Inferenzeffizienz und Leistungsfähigkeit des DeepSeek-Modells. Für DeepSeek bedeutet die Zusammenarbeit mit einer führenden Smartphone-Marke wie vivo auch den Zugang zu Smartphones – dem Endverbraucher-Zugang mit der stärksten Nutzerbindung – und die Möglichkeit, seine eigenen KI-Fähigkeiten in vielfältigen Szenarien zu implementieren.

Kommen wir nun zum Bereich Haushaltsgeräte: Auf einer Pressekonferenz für Midea-Klimaanlagen im März 2025 erlebte Leikeji (ID: leitech) vor Ort den Midea Fresh & Clean Air Conditioner T6, der mit großen Modellen wie DeepSeek ausgestattet ist. Er kann mit einem Klick automatisch mehrdimensionale Umgebungsparameter wie Wetter, Temperatur und Luftqualität erfassen und eigenständig die Luftparameter für Temperatur, Feuchtigkeit, Lüftung, Reinheit und Frische regulieren, um ein echtes intelligentes Luftmanagement zu realisieren.

Frühere intelligente Haushaltsgeräte waren im besten Fall sprachgesteuert, im schlechtesten Fall nur sprachgesteuerte Fernbedienungen, bei denen Nutzer präzise Befehle erteilen mussten. Aber nach der Integration von DeepSeek erhalten Haushaltsgeräte „ein Gehirn“. Nutzer müssen nur ihre Anforderungen in natürlicher Sprache aussprechen, und der in die Geräte integrierte Agent kann die Geräteparameter automatisch anhand von Faktoren wie der Körpertemperatur des Nutzers, Umgebungsparametern und historischen Präferenzen anpassen.

Für DeepSeek sind Haushaltsgeräte ebenfalls ein wichtiger Zugangspunkt, der eine riesige Verbrauchergruppe abdeckt und sich von Smartphone-Szenarien unterscheidet. Gleichzeitig muss DeepSeek, wenn es seine KI-Fähigkeiten und Endverbraucher-Szenarien über Dialoge auf Webseiten hinaus in den Alltag normaler Nutzer integrieren will, seine Präsenz auf Unterhaltungselektronik wie Smartphones und Haushaltsgeräten stetig stärken. Aus dieser Sicht ist die tiefe Zusammenarbeit zwischen DeepSeek, vivo und Midea ein entscheidender Schritt, um das KI-Ökosystem aus Software und Hardware zu verbinden.

Luxshare, Meituan, Xiaohongshu: KI wird schließlich in der realen Welt trainiert

Auf der Investorenliste von DeepSeek gibt es mehrere Unternehmen, die auf den ersten Blick kaum mit großen KI-Modellen in Verbindung stehen, wie der Auftragsfertiger Luxshare Precision sowie die Internetdienstleister Meituan und Xiaohongshu. Tatsächlich ist ihre Verbindung zur KI aber enger als von außen erwartet.

Als Gigant der intelligenten Fertigung steht der Einstieg von Luxshare Precision für die Implementierung großer Modelle im Bereich des industriellen Internets. Für die Ausbeuteüberprüfung in Fabriken, die Steuerung von Roboterarmen und die Automatisierung der Lieferkette sind starke Fähigkeiten zur Datenanalyse und Bildverarbeitung erforderlich. In den letzten Jahren ist der Einsatz von Robotern in Fabriken zu einem beliebten Trend geworden: Diese Roboterunternehmen wollen ihre Roboter in der realen Welt trainieren, um ihre tatsächlichen Fähigkeiten in der physischen Welt zu prüfen. DeepSeek ist nicht direkt im Robotergeschäft tätig, hat aber in viele verwandte Unternehmen investiert – darunter die frühere Beteiligung an Unitree Robotics und die kürzliche Führungsinvestition in Winverse AI.

Man kann sich vorstellen: Mit dem „Gehirn“ von DeepSeek und den Fertigungsszenarien von Luxshare Precision könnten sich in zukünftigen intelligenten Fabriken in großem Umfang selbst weiterentwickelnde KI-Roboter verbreiten. Luxshare Precision ist in den letzten Jahren tief in die KI-Branche eingebunden: Es betreibt selbst ein Hardware-Geschäft für Rechenzentren, und die von ihm hergestellten Hochgeschwindigkeits-Kupferkabel, optischen Module und optischen Verbindungen sind wichtige Komponenten von KI-Servern.

Meituan und Xiaohongshu kontrollieren hochwertige Daten zu häufigen Nutzungsszenarien auf dem chinesischen Markt. Bei Meituan zeigt sich seine Einzigartigkeit in den riesigen Daten zu Verkaufs- und Dienstleistungen von Händlern im Bereich der lokalen Offline-Dienstleistungen; Xiaohongshu ist eine Community mit einer riesigen Nutzerzahl, die über eine Fülle echter Interaktionsdaten verfügt und eine starke Fähigkeit zur Umsetzung von Konsumhandlungen aufweist.

（Quelle: Xiaohongshu）

Wenn sie zusammenarbeiten, erhält DeepSeek hochwertige Textkorpora, damit das Modell die echten Bedürfnisse der Nutzer besser verstehen kann – eine Eigenschaft, die Labordaten nicht aufweisen. Gleichzeitig können Meituan und Xiaohongshu mithilfe von DeepSeek ihre Such-, Empfehlungs- und intelligenten Kundenservicesysteme neu gestalten. Die Beteiligung von Meituan und Xiaohongshu an der Investition in DeepSeek eröffnet weitere Möglichkeiten für zukünftige Kooperationen.

CATL und Geely: Eindringen in Szenarien der neuen Energie-Mobilität

Auf der Investorenliste von DeepSeek sind CATL und Geely zwei weitere Unternehmen, die gesondert vorgestellt werden sollten. Ihr Beitritt spiegelt die Form der Implementierung von KI in der neuen Energie- und Automobilindustrie wider.

Ehrlich gesagt ähneln heutige Autos immer mehr intelligenten Geräten auf vier Rädern. Der Einstieg von Geely zielt hauptsächlich auf zwei Bereiche ab: intelligente Fahrkabinen und hochgradig automatisiertes Fahren.

Betrachten wir zuerst die Fahrkabine: Heutige Sprachassistenten im Auto können zwar grundlegende Befehle wie das Öffnen und Schließen von Fenstern oder die Navigation ausführen, aber bei komplexen fortlaufenden Dialogen oder unklaren Absichten leidet das Nutzererlebnis oft. Mit der Integration des DeepSeek-Großmodells kann das Bordsystem die natürliche Sprache der Nutzer und fortlaufende Kontexte besser verstehen.

Als Nächstes das automatisierte Fahren: Derzeit hängen die technischen Ansätze stark von der Verarbeitung riesiger Videodaten und dem Training von Cloud-Modellen ab. Die Fähigkeiten von DeepSeek in Bezug auf multimodales Verständnis und logische Schlussfolgerungen können die Algorithmen für das automatisierte Fahren von Geely unterstützen.

（Quelle: Geely）

Was CATL betrifft, so wird es von außen hauptsächlich als Batteriegigant wahrgenommen, aber die Entwicklung und Produktion von Antriebsbatterien ist heute bereits ohne Beteiligung von KI nicht mehr denkbar. Auf der Entwicklungsebene können die Inferenzfähigkeiten großer Modelle CATL dabei helfen, den Validierungszyklus für Batteriematerialien zu verkürzen und die Kosten für Fehlversuche zu senken.

Auf der Fertigungsebene betreibt CATL nicht nur riesige Batterieproduktionslinien, sondern baut auch unbemannte Minen und ein Austauschnetz für schwere Lkw-Batterien aus. In diesen komplexen physischen Szenarien können KI-Modelle ihre Stärken bei der Optimierung der Effizienz der Gerätesteuerung und der Erhöhung der Ausbeute von Batterieproduktionslinien ausspielen.

Einfach gesagt: Im Vergleich zu Smartphones und Internetanwendungen sind die Anforderungen an die Zuverlässigkeit und die Toleranz für Fehler deutlich höher, wenn KI-Modelle in Autos und Batterieproduktionslinien eingesetzt werden. Aber dies ist der unvermeidliche Weg, auf dem große Modelle in die Realwirtschaft vordringen. Die Bindung von DeepSeek an diese beiden führenden Unternehmen dient zu einem gewissen Grad dazu, mehr Daten aus der realen Welt in den Bereichen Mobilität und Fertigung zu erhalten, damit das Modell wirklich in spezifische Glieder der realen Wirtschaft integriert werden kann.

Der Kern der Finanzierung im Billionenbereich: DeepSeek erweitert sein KI-Netzwerk

Wenn man auf die Liste der 105,5 Milliarden Yuan schweren Finanzierung zurückblickt, ist das Geld ehrlich gesagt nur der grundlegendste Teil dieser Zusammenarbeit.