据外媒The Information报道，DeepSeek已完成成立以来的首轮外部融资，募资总额超500亿元人民币（约合74亿美元）。

这不仅是中国AI行业迄今规模最大的单轮融资，也标志着这家AI明星企业正式向外部资本敞开大门。媒体报道，本轮融资中，梁文锋个人投入200亿元自有资金，占总融资额的约40％，为最大单一出资方。腾讯出资100亿元，宁德时代体系出资约50亿元，京东、网易及IDG资本各出资30亿元，国家人工智能产业投资基金出资10亿元。出资阵容横跨互联网巨头、产业资本与国家级基金。

值得关注的是，资金不直接进入公司主体，而是进入梁文锋管理的“口袋”，并做了多道资本防火墙。不过，DeepSeek方面及相关投资方均未对此作出回应。

深圳前海香港商会产业研究院院长阳鑫指出，当一家公司在市场上的稀缺度足够高，腾讯、京东和宁德时代这样的战略投资者都愿意接受无投票权条款。这意味着传统风投逻辑在“升级”，将“资本换股权，股权换话语权”转化为“用最强硬的条款，选择最长期的盟友”。

AI插画/adan

“颠覆了商业惯例”

在这场融资中，最引人注目的不是500亿元的金额，而是DeepSeek创始人梁文锋精心设计的交易架构。

2025年初DeepSeek发布R1模型引爆全球市场，才被公众所关注，这家公司最早来自梁文锋旗下量化基金幻方量化的AI业务部门，长期未引入外部资本。幻方量化巅峰时期资产管理规模突破700亿元，2025年旗下产品平均收益率达56.55％，这意味着创始人拥有稳定的现金流。

股权结构上，梁文锋早已完成布局。工商信息显示，今年4月27日，DeepSeek注册资本从1000万增至1500万元，梁文锋的直接持股从1％跳升至34％，通过直接与间接持股合计控制约84.29％股权和近100％表决权。

DeepSeek曾坚持近三年“零外部股权融资”，但梁文锋作为创始人，在此轮融资后依然牢牢握住了“方向盘”。这轮融资的特别之处在于，创始人自己就掏了200亿元，是最大的出资方；腾讯投了100亿元，宁德时代、京东、网易等也参与了投资，却拿不到投票权；此外，外部投资方股份要锁定五年不能卖。

阳鑫告诉《中国新闻周刊》，这套股权结构的本质，是把“资金通道”和“公司治理权”在法律上彻底分开。除国家人工智能产业投资基金外，所有外部投资方的钱并不直接进入 DeepSeek 法人主体，而是先注入由梁文锋担任普通合伙人（GP）的有限合伙企业，再由该合伙企业向 DeepSeek增资。这意味着外部投资方只享有财务收益权。

前风险投资人庄明浩表示，当下科技产业投资逻辑已经发生了剧烈的变化，尤其是以AI为代表的硬科技板块中，相关企业面临复杂的外部环境，并且一直在动态变化，这对初创公司的创始人提出了新的命题。在这个通道之外，此轮融资还设了三道防线：资金隔离、五年超长锁定，以及对LP背后真实主体的穿透核查。

“这颠覆了商业惯例。”阳鑫表示，相关法律允许LP只出资不管理，公司法也允许有限合伙作为股东持股。真正被打破的是市场约定俗成的那套传统投资逻辑：通常投资方直接持股，此轮融资中投资者只拿合伙份额；境内差异化表决权的法定上限是10:1，而此次LP全无投票权；通常投资方有董事席位和保护性条款，此轮融资一概没有，只保留财务信息优先权和后续融资的优先认购权；通常锁定期一到三年且多有二级流通，此轮融资是五年且完全锁死。

与DeepSeek模式最接近的案例，是OpenAI和Anthropic等AI公司。微软投资OpenAI无投票权，谷歌、亚马逊投资Anthropic也无投票权。虽然这些投资最终都涉及股权，但投资方放弃了最核心的投票权，本质上也是“出大钱、不掌权”。

一位母基金机构投资人认为，梁文锋筑起了一道坚固的“资本防火墙”，背后是传统风投的逻辑在改变，在AI这个极度依赖长期战略定力和技术远见的领域，真正拥有核心技术的硬科技创始人能够把“要钱不要权”作为融资前提。

DeepSeek创始人梁文锋 图/视觉中国

急需“资本弹药”？

在DeepSeek出现之前，全球AI产业普遍信奉“规模定律”，即模型性能与算力、数据、资金的投入呈指数级正相关。DeepSeek则改写了AI产业的游戏规则，首次验证了“在高端算力受限环境下，通过算法优化和工程创新，依然能训练出世界顶尖模型”这一路径的可行性。

海外AI模型聚合平台OpenRouter数据显示，DeepSeek-V4-Flash连续三周位居全球榜首，周调用量达3.69万亿Token。全球调用量排名前五中，前四款均为中国AI大模型。中国大模型周调用量连续六周超过美国并居全球首位。

不可忽视的是，全球人工智能竞赛，已演变为一场以“资本”为核心驱动力的全面较量。以全球AI巨头为例，OpenAI 2025年实现营收约130亿美元，但总成本与支出约340亿美元，净亏损扩大至385亿美元。根据巴克莱2026年发布的测算报告，全球主要超大规模云服务商（包括谷歌、亚马逊、Meta、微软、甲骨文）正因为AI竞赛，经历资本开支的急剧扩张：2025年约3680亿美元，2026年预计升至6740亿美元。

中国大模型行业同样正在经历从技术竞赛到资本竞赛的全面升级。根据清科研究数据，2026年第一季度我国股权投资市场披露投资金额约为2344.25亿元，其中AI领域总投资金额超1100亿元，占比接近一半，同比上升185.4％。

阳鑫指出，全球AI竞争重心已从“算力与参数”转向“治理权与技术主权”，在2023年至2024年期间，主战场是算力投入和参数规模。此后，竞争转向技术标准制定权和AI供应链替代的方向，这决定了谁的开源模型将成为全球基础设施。

根据行业研究机构TrendForce的统计，截至2025年末，中国开发的AI模型在全球使用份额已上升至约15％。

上述投资人表示，站在技术浪潮之巅的高科技公司估值逻辑已经发生了根本性改变。“过去我们对大模型的估值，还在套用PS（市销率）或PE（市盈率）。但DeepSeek这轮估值定价逻辑已不再是简单的财务指标，而是‘战略资产定价’。资本市场买的是它在中国AI基础设施中的战略卡位，买的是它在国产算力适配和技术主权上的不可替代性。”

该人士指出，国家人工智能产业投资基金直投10亿元，金额不大，但信号意义极强，它相当于给DeepSeek的技术主权和战略价值盖上了戳。

6月17日，中国证监会主席吴清在2026陆家嘴论坛开幕式上明确表示，科创板第五套标准适用范围将扩大至人工智能大模型行业。阳鑫指出，这意味着第五套标准这一原本为未盈利生物医药企业量身定制的上市通道，也会令AI大模型这条赛道上的公司受益。

“不在别人的墙基上砌房子”

据媒体报道，DeepSeek已经在内蒙古乌兰察布布局智算中心。在完成本轮融资前，DeepSeek的算力供给主要依赖第三方云服务商。

一个万卡级AI集群的年租赁成本就达到数十亿元，而DeepSeek规划中的GW级算力中心对应约50万张加速卡的规模，如果全部采用租赁模式，每年的算力支出将是天文数字。据一位资深投资人测算，本轮融资中60％至70％的资金，也就是300亿到350亿元，将直接投向自建算力基础设施。

智参智库AI解决方案高级工程师袁博提到，自建算力中心“相当于把发展的主动权握在自己手里，不用再看上游供应链的脸色”。自建数据中心前期投入可能很大，但从三到五年的周期来看，单位算力成本会明显低于租赁模式。短期来看这种模式偏“重”，长期来看却能形成其他人难以复制的成本优势，也就是“不需要在别人的墙基上砌房子”。

中国AI行业正在构建一条自主可控、协同创新的完整产业链，其中最关键的，就是国产大模型和国产芯片的关键一跃。

2026年4月，DeepSeek-V4首次将华为昇腾芯片与英伟达芯片并列纳入硬件验证清单。在此之前，行业内有一条不成文的惯例：训练大模型靠英伟达，推理应用用国产芯片。DeepSeek-V4打破了这个行业惯例。

袁博将这个变化定义为“关键转折点”。华为通过超节点、组网架构等工程能力弥补了单芯片的性能差距，最终能够用系统思维绕过单芯片的物理极限。

英伟达创始人黄仁勋曾发出预警：如果DeepSeek最新一代大模型率先在华为芯片平台完成全面适配，“对美国在全球人工智能领域的战略地位，将是灾难性的打击”。

实际上，DeepSeek的开源路线与主动适配，迅速带动了整个国产算力产业链的发展。截至目前，包括华为昇腾、寒武纪、海光信息、壁仞科技、摩尔线程等在内的至少8家国产AI芯片厂商，已经官宣了和DeepSeek的适配方案。这种“一呼百应”的效应，极大丰富了国产算力的市场选择。

中美大模型的竞争，已经从算力参数的竞争，演变为治理权与技术主权的制度层面竞争。美国走闭源路线，OpenAI和Anthropic追求技术统治力，用高昂授权费筑起行业壁垒，而DeepSeek所代表的中国路线选择开放开源。

上述投资人表示，以DeepSeek为代表的国产大模型，走的是“自主可控、成本优化、生态开放”的路线。由于面临算力管制和地缘政治压力，中国大模型必须先解决“活下去”和“不被卡脖子”的问题。

袁博指出，DeepSeek用自建智算中心守住了供应链安全，用V4适配华为守住了技术路线，用创始人绝对控制权守住了治理主权。三条边界交叉重叠，构成了国产AI的生存逻辑。

不过对国产AI队伍而言，实现训练端的全面国产化仍然有很长的路要走。袁博坦言，目前“没有任何一家大模型企业的所有训练环节达到完全国产化”，当前国产算力的优势主要集中在推理，也就是应用侧，在更为基础的训练侧仍然和全球顶尖水平存在差距。

阳鑫则认为，DeepSeek已经验证了可以通过混合架构和蒸馏技术，把训练成本降低一个数量级，这不是跟在他人身后追赶，而是另辟蹊径走出了新路线，连OpenAI也公开承认闭源策略存在战略失误的风险，但DeepSeek面临的挑战依然艰巨。“V4发布后，DeepSeek与美国顶尖实验室的大模型性能仍有差距，在芯片管制持续的背景下，后续追赶能力仍然需提高；同时开源策略分流了大量潜在付费用户，高估值对应的商业化路径还不够清晰。”

记者：孟倩

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编辑：闵杰