回顾 DeepSeek 的发展轨迹，这种转变显得尤为意味深长。在过去两年中，当整个中国 AI 行业都在疯狂融资、扩张、讲生态故事时，DeepSeek 反而在做一种刻意的收缩——不对外发声，不频繁发产品，不参与大厂叙事，甚至对资本保持距离。创始人梁文锋从公司成立第一天就划了一条清晰的红线：不接受外部融资，不稀释股权，不被任何人的商业化时间表绑架。他想打造的更像一个纯粹的研究机构，追逐 AGI（通用人工智能）、坚持开源、让技术本身说话。
理想主义者的现实主义转身
要理解 DeepSeek 为何在此时融资，首先得回顾它为何长期拒绝融资。
DeepSeek 由量化对冲基金幻方量化的创始人梁文锋于 2023 年创立。在此之前，幻方用多年的量化交易利润为 DeepSeek 提供了持续的资金 " 输血 "。公司股权结构极为集中，梁文锋直接和间接持有 84.29% 的股份，并拥有几乎 100% 的表决权。
这种 " 不差钱 " 的底气，让梁文锋得以坚守一种近乎理想主义的发展哲学：拒绝资本的短视干扰，专注打磨基础模型，追求实现 AGI 的技术上限。
联想创投高级合伙人宋春雨曾透露，自己早在 2024 年 2 月就与梁文锋深入交流，但对方明确表示不融资。" 梁文锋对商业化不感兴趣，他专注打磨基础模型，确保每一代模型都保持领先。" 另有报道称，梁文锋曾拒绝来自腾讯和阿里巴巴等科技巨头的合作机会，担心外部投资者会干预公司决策。
这一定位让 DeepSeek 在早期创业公司中显得格外另类。当其他大模型创业公司在 2023-2024 年疯狂融资、高调亮相时，DeepSeek 像一个隐士般潜心研发，直至 V3 和 R1 的横空出世才让世界注意到它的存在。
然而，这种 " 不缺钱 " 的自信在 2026 年初出现了明显裂缝。最直接的信号来自人才流失。2025 年底至 2026 年初，DeepSeek 多名核心研发骨干相继出走：V3 架构关键开发者罗福莉转投小米接手 MiMo 大模型团队；第一代大语言模型核心作者王炳宣去了腾讯；多模态方向核心研究员阮翀加入元戎启行；OCR 系列核心作者魏浩然也在今年春节前后离开。
更致命的是期权问题。DeepSeek 从未融资，没有市场化的估值锚点。公司给核心成员的股权承诺，拿到手里无法换算成真金白银。大厂的期权有行权价、有内部回购机制、有 IPO 预期。外界只知道 DeepSeek 很值钱，但到底值多少，没有人能说清，员工更不知道。
而这些原因似乎也预示着 DeepSeek 的融资只是迟早的事。
多重压力下的必然选择
DeepSeek 的融资转折并非单一因素驱动，而是多重压力交织下的必然结果。这些压力来自技术迭代、算力需求、市场竞争和战略节奏等多个维度，共同构成了梁文锋不得不面对的现实困境。
技术迭代的沉重包袱是首要压力。下一代旗舰模型 V4 的发布一再推迟，原本定在春节前后发布，推到 2 月，再推到 3 月，目前的口径是 4 月下旬。从公开信息来看，延期背后至少有三层原因交织：技术路线本身发生质变、身份包袱压力、国产芯片深度适配的挑战。V4 要做的已经不再是一个刷 benchmark 的基础模型，而是万亿参数 MoE 架构、原生多模态、百万 token 上下文、全新的 Engram 条件记忆机制的系统级工程，训练验证复杂度陡然上了一个台阶。
更深层的压力来自身份包袱。DeepSeek 立身靠的是 " 十分之一成本做到顶级 " 这个故事。V4 如果只是性能微增却推高了推理成本，支撑估值和声誉的故事就会出现裂痕。某种程度上，一个不够惊艳的 V4，反而不如不发。
此外，国产芯片的深度适配成为独立巨型工程。多方信源在 4 月初披露，V4 将全面运行在华为昇腾 950PR 芯片上，有望成为首个完全跑在国产算力上的旗舰大模型。战略价值极高，但这本身直接吃掉了大量研发带宽。
到 2026 年 4 月，DeepSeek 已有 15 个月没有大版本更新。而这期间，OpenAI 迭代四五轮，Anthropic 连推 Claude 4.5/4.6/4.7，国内同行如智谱、月之暗面、字节也在应用层狂飙突进。所有人都在加速，只有 DeepSeek 静悄悄。
梁文锋本人也曾坦言国产 AI 模型训练效率的差距：" 我们估计，国内最好的水平和国外最好的相比，模型结构和训练动力学上可能有一倍的差距，光这一点我们要消耗两倍的算力才能达到同样效果。另外数据效率上可能也有一倍差距，也就是我们要消耗两倍的训练数据和算力，才能达到同样的效果。合起来就要多消耗 4 倍算力。" 这种客观存在的技术差距，使得 DeepSeek 在追求技术领先的同时，必须面对更高的算力成本。
值得注意的是，在 R1 爆红后，DeepSeek 的用户量和并发请求量呈指数级增长，对算力基础设施的需求急剧攀升。2026 年初，DeepSeek 甚至经历了一场大规模服务中断，网页端与 App 全面卡顿，"DeepSeek 崩了 " 相关话题迅速冲上多个平台热搜。
与此同时，巨头们正在以 " 千亿级 " 规模加码算力基建。阿里巴巴宣布未来三年投入 3800 亿元建设云和 AI 硬件基础设施；字节跳动 2025 年资本开支计划高达 1500 亿元，同比大增 88%。相比之下，靠母公司幻方量化的资金支撑已明显力不从心。
此外，前文提到的核心团队频频被大厂高薪挖走，也造成了 DeepSeek 不得不获取更多的钱，来留住现有的团队，保持技术竞争力，毕竟在这个 AI 人才稀缺的当下，大厂对 AI 人才的需求与现有的人才供应差距很大。如果没有足够有吸引力的 " 未来 "（包括薪资、股权等），是留不住人才的，这点从过去两年 AI 人才市场的流动趋势已经可以看出。
融资后的 DeepSeek" 路在何方 "？
若 DeepSeek 成功获得外部融资，这笔资金将为其在技术研发、市场拓展和商业变现等多个关键领域注入强大动力，进而对整个 AI 行业格局产生深远影响。然而，融资只是开始，DeepSeek 面临的挑战依然严峻。
技术研发的深度与广度拓展将是融资后的首要方向。DeepSeek 有望利用融资资金进一步加大对人工智能技术的研发投入。一方面，公司可能会持续优化现有模型，不断提升其性能和智能化水平。另一方面，DeepSeek 可能会加大对前沿技术的研究探索，如具身智能、AI Agent 生态等领域。
这个过程中，其 V4 模型发布后，业界的反响将成为关键考验。据报道，DeepSeek V4 大模型将彻底重构技术架构，核心引入 mHC（多路残差混合连接）与 Engram（AI 记忆模块）两项黑科技，聚焦代码生成、推理效率与边缘部署三大能力，技术路径从 " 堆参数 " 转向 " 双轴稀疏 + 记忆 - 计算分离 "。市场预计，DeepSeek 新模型训练成本再降 50%，若实现完全开源或将推动行业 API 价格减少 60%。这将是 DeepSeek 证明自己依然保持技术领先优势的重要机会。
市场拓展的全球化布局是第二战略重点。凭借充足的资金，DeepSeek 将有能力在全球范围内积极拓展市场，提升品牌知名度和市场份额。在国内市场，DeepSeek 可能会进一步加强与各行业企业的合作，深入挖掘行业需求，为金融、医疗、教育、制造业等领域提供更加定制化的人工智能解决方案。实际上，DeepSeek 已经在多个行业展现出应用潜力：广汽集团将自主研发的 ADiGO SENSE 端云一体大模型与 DeepSeek-R1 完成深度融合；重庆农商行企业微信上线基于 DeepSeek 模型的智能助手进行风险评估和欺诈监测；智云健康将 DeepSeek-R1 模型接入自研医疗人工智能系统 " 智云大脑 "；网易有道借助 DeepSeek-R1 优化个性化答疑功能；中控技术实现了工业 APP 的智能构建。
在国际市场，DeepSeek 可能会借鉴国际科技巨头的市场拓展经验，采取本地化策略，根据不同国家和地区的市场特点和用户需求，推出针对性的产品和服务。当然，这个过程中还需要面对地缘政治的考验。
此外，融资后，公司将有更多资源用于探索多元化的商业变现模式，实现技术价值的最大化。除了现有的 API 调用收费、私有化部署等商业模式外，DeepSeek 可能会加强技术授权业务，将其先进的人工智能技术授权给其他企业使用。
然而，商业化转型并非易事。梁文锋曾明确表示担忧外部干预可能让 DeepSeek 变成 " 另一个商业机器 "，而非技术革新的先锋。高估值融资后，投资人可能要求快速增长或上市，迫使 DeepSeek 牺牲开源模式或长期研发计划。如何在保持技术理想与满足商业回报之间找到平衡，将是 DeepSeek 管理层需要解决的核心矛盾。
DeepSeek 的转折，从来不是梁文锋一个人的 " 理想妥协 "，而是整个国产 AI 行业的缩影。在 AI 这场残酷的长期竞赛中，技术理想主义需要商业现实的支撑，独立自主需要开放合作的补充，前沿探索需要生态建设的协同。DeepSeek 的融资之路，正是这种复杂平衡的开始。
（文｜Leo 张 ToB 杂谈，作者｜张申宇，编辑丨盖虹达）
