DeepSeek снова ищет инвестиции. Китайская ИИ-лаборатория только что закрыла первый раунд финансирования и нуждается в средствах для строительства собственных дата-центров и закупки чипов, чтобы продолжать агрессивную ценовую политику.
По информации Financial Times, в конце мая компания закрыла первый раунд, привлёк около $7 млрд при оценке в $52 млрд. Сейчас стартап из Ханчжоу ведёт предварительные переговоры с новыми инвесторами о раунде с предварительной оценкой (pre-money) около $71 млрд. Средства планируется направить на строительство собственных дата-центров и приобретение ИИ-чипов. Параллельно DeepSeek разрабатывает собственный чип для инференса, чтобы снизить зависимость от Nvidia и Huawei. Основатель Лян Вэньфэн вложил в компанию около $3 млрд личных средств, став крупнейшим инвестором. Среди других инвесторов — CATL, Tencent, JD.com, NetEase и государственный ИИ-фонд Китая.
Дешёвые цены требуют больших денег
Потребность в капитале напрямую связана с агрессивной экспансией DeepSeek. Компания недавно выпустила модели V4-Pro и V4-Flash — крупнейшие open-weights модели с количеством параметров до 1,6 трлн. Минимальные цены на V4-Pro были закреплены на постоянной основе и примерно в одиннадцать раз ниже, чем у GPT-5.5 на входные токены.
Стратегия работает. По данным американской финансовой компании Ramp, отслеживающей реальные расходы в более чем 50 000 организаций, в июне DeepSeek вошла в число самых быстрорастущих поставщиков программного обеспечения среди бизнеса в США. Впрочем, Ramp отметила риски безопасности, поскольку компании отправляют данные напрямую через платформу DeepSeek.
В то же время разрыв в производительности с западными лидерами увеличился. GPT-5.6 Sol от OpenAI и Claude Mythos от Anthropic вышли на новый уровень, который DeepSeek пока не может достичь. Однако разница в производительности гораздо меньше, чем разница в цене.
Конкуренция внутри Китая стремительно накаляется. Zhipu AI выпустила GLM-5.2 — открытую модель, которая отстаёт от моделей Opus от Anthropic всего на несколько процентных пунктов в задачах многочасового кодинга и набирает популярность среди предприятий. MiniMax, по сообщениям, работает над моделью с 2,7 трлн параметров, которая может выйти уже в третьем квартале. А Moonshot AI, создавшая Kimi, ищет новый капитал при оценке до $30 млрд. Гонка китайских ИИ-лабораторий ещё никогда не была такой ожесточённой.