摘要：

两条赛道上跑得最快的选手，几乎又一次同时打开了融资闸门。梁文锋和杨植麟，也成为这个夏天最火热的两个广东老乡。

科技 出品

作者｜Dale

编辑｜董雨晴

八月的一级市场，罕见的燃了一下。

据《财经》杂志报道，DeepSeek第二轮融资已重启，本轮计划募资500亿元，投前估值约5000亿元。另有参与交易的人士称，首轮围绕DeepSeek表达投资意向的资金规模实际达到了1000亿元，若第二轮融资顺利，DeepSeek两轮融资合计正是千亿规模。与此同时，月之暗面Kimi的G轮融资也在进行中，估值达500亿美元（约3373亿元），并且K3出来后，本轮融资份额“突然抢手”。

两条赛道上跑得最快的选手，几乎同时打开了融资闸门。

站在这两家公司股东名单里的，有不少熟悉的面孔。那些在一年前、甚至更早的时候同时下注的人，此刻成了这场AI盛宴里最稳的赢家。

谁在同时押注

曹曦可能是今年最让人眼红的VC合伙人之一。

这位前红杉中国合伙人、Monolith砺思资本的创始人，手里攥着两张通往AI时代的船票——一张是DeepSeek，一张是月之暗面。而且每一张，他都买得很早、押得很重。

故事要从2022年初的一场清华饭局说起。那时候大模型还没火，杨植麟也还没创立月之暗面。曹曦在饭局上见到了这个比自己小几岁的年轻人，最强烈的感受是两个字“不服”。在众多创始人里，杨植麟也很有辨识度。他早年间有成为摇滚明星的梦想，办公室里有一架钢琴，因为喜欢平克弗洛伊德的专辑而有了公司名Moonshot。

那次见面之后，砺思资本成了月之暗面最早的投资方之一。从天使轮到A轮和C轮，曹曦连续多轮加注，可以说，在最早期的时候砺思给了杨植麟最多的关注。

如果说押中月之暗面靠的是眼光和早期卡位，那投进DeepSeek，则更像是一场实力的证明。

今年6月，DeepSeek完成成立以来的首轮外部融资，510亿元的总盘子，堪称中国AI行业史上最大单轮融资。主桌的座位几乎被产业巨头包揽——腾讯100亿、宁德时代50亿、网易和京东各30亿。留给VC的名额屈指可数。

但曹曦坐了上去。Monolith砺思资本和IDG资本并列，各拿下约30亿元份额。如今月之暗面估值冲到500亿美元，DeepSeek投前估值5000亿元。砺思资本在这两笔投资上的账面回报，已经是一个让同行赞赏的数字。

IDG资本则是另一种典型，在成长期重注，领投了Kimi C轮，加注E轮，后来成了最大机构股东。DeepSeek首轮融资，IDG又砸了30亿。

相对VC，大厂的押注更具战略价值。

腾讯的打法更像一个广撒网的战略家。DeepSeek首轮100亿元的出资额，让它成为最大的外部投资方；而月之暗面的股东名单里，腾讯也早早就占据了一席之地——2024年8月B轮就已入局，此后持续加码。

腾讯的逻辑很清晰：不把所有鸡蛋放在一个篮子里，这在移动互联网时期早有先例，在社交和游戏之外，腾讯投中了半个移动互联网江山。在AI时代，其前有自家混元大模型，后又同时投资月之暗面、DeepSeek、MiniMax、智谱等多家独立大模型公司。

国家人工智能产业投资基金的双重布局更具风向标意义。DeepSeek首轮融资中，它是唯一一家直接投资并拿到投票权的外部机构，出资约9.8亿元；月之暗面F轮，它又是联合领投方之一。国家队的双重押注，某种程度上就是在给赛道盖章。

如果说机构的双押是出于投资组合的理性考量，那一些传统企业的跨界押注，则更像是一场无心插柳柳成荫的意外之喜。

九安医疗就是最典型的例子。这家以家用血压计、血糖仪闻名的A股公司，最近半年股价涨得让很多人看不懂。其半年报称，“科创投资领域的布局收益显现，底层标的估值上涨”。也就是说，投的AI公司估值暴涨，赚翻了。

九安医疗的两笔核心押注，恰好分别落在DeepSeek和月之暗面身上。对DeepSeek，九安香港出资7.5亿元，通过天津拾象产业基金间接参股，穿透持股约0.21%；对月之暗面，九安出手更早——2023年8月投了1000万美元，2024年3月追加2000万，2026年2月又再度参与领投，累计砸了3000万美元进去。

彼时的月之暗面估值不过十几亿美元，DeepSeek甚至还没正式对外开放融资。粗算下来，九安医疗仅这两笔投资的账面浮盈就将近30亿元，相当于其主业一年利润的好几倍。

有人因此给九安起了个外号——A股隐藏最深的迷你伯克希尔。一家卖医疗器械的公司，靠着AI投资，半年赚了主业几年的钱。

汤臣倍健的路子更野。这家保健品一哥把卖蛋白粉赚来的钱，大笔押进了AI赛道。对DeepSeek，它通过砺思星灵基金出资1.3亿元间接持有0.04%；对月之暗面，它更是年内三次出手——5月1000万美元认购D轮优先股、7月通过香港佰瑞追加500万美元、7月底又宣布拟追加7000万元，合计约1.75亿元。

开润股份也不甘示弱。这家做箱包的安徽上市公司，通过杭州程砺、砺思星灵等多只基金，间接参投了智谱、月之暗面、深度求索三家大模型公司。虽然每笔投资金额不大、持股比例极低，但架不住三家都涨——消息公布当天，股价直接涨停。

性价比屠夫与智力挑战者

如果说DeepSeek是用价格撬开了全球市场的大门，那Kimi K3就是用实力敲响了闭源巨头的警钟。

DeepSeek V4 Flash正式版上线的那天，海外热度持续升温。Openrouter数据显示，DeepSeekV4 Flash近一周Token调用量为7.11万亿，直接把它推上了全球榜首。前五名里清一色全是中国大模型——国产AI在全球开发者市场完成了一次群体性领跑。

为什么这么火？便宜，太便宜了。

美国研究机构Artificial Analysis的数据显示，DeepSeek V4 Flash每百万输入Token收费0.14美元，输出0.28美元，完成每项测试的平均成本约0.03美元。而OpenAI GPT-5.6 Sol的运行成本是1.86美元，Anthropic Claude Fable 5更贵。算下来，DeepSeek的价格只有顶尖闭源模型的几十分之一。不过，这种对比也不全然公允，毕竟前者和后者的智力水平并不在一个档位。

但海外开发者依旧给它起了个外号——价格屠夫。OpenCode平台数据显示，从6月10日到8月4日，不到两个月时间，DeepSeek V4 Flash的总用量就达到了90万亿Token，而总成本才92万美元——1亿Token综合下来只要1.02美元。

海外开发者社区的评价是，要感谢中国开源大模型，迫使OpenAI等巨头降价低头。

但便宜只是DeepSeek的一面。真正让硅谷紧张的是，它在便宜的同时还在不断优化自己的性能。

V4 Flash正式版的智能水平在Artificial Analysis的评测中达到50分，在国内仅次于智谱GLM-5.2。V4 Flash只是轻量版，多项基准测试甚至超过了自家旗舰V4 Pro预览版——这意味着DeepSeek在模型效率上的优化还在进行中。

DeepSeek甚至重新定义了性价比的斩杀线和Pareto曲线。它不追求在每一项指标上都超越闭源巨头，而是在“够用”的前提下，把价格打到极致，用规模效应建立壁垒。这条路的尽头，是成为AI时代的“水电煤”——人人都用、人人都用得起。

而Kimi K3选择了另一条更激进的路径——直接在智力层面叫板Anthropic。

7月底，月之暗面全面开源了Kimi K3，总参数量2.8万亿，上下文窗口100万Token。这个模型一放出来，整个硅谷都震了一下。Artificial Analysis的Intelligence Index上，Kimi K3以57分排名第三，仅次于Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol——这是开源模型有史以来最接近闭源顶尖水平的一次。

“Kimi K3让Anthropic的万亿美元市值失去了意义。”海外开发者社区里，这样的评论并不少见。

更具戏剧性的是英伟达和Anthropic的态度反差。黄仁勋亲自开通X账号为开放权重模型站台，上百家科技公司联名敦促美国政府不要切断对中国开源模型的访问。而Anthropic全程保持警惕，没有签署联名信，还指控Kimi K3，有独立研究者认为从时间线上看这种指控说法站不住脚。

Gartner高级研究总监张桐在近期接受包括科技在内的采访时，对这两个中国大模型带来的反转时刻做了一个精准的区分。

“DeepSeek时刻，本质上只是改变了OpenAI发模型的节奏。当时R1和O1是同等水平，但OpenAI已经有了O3，只是还没发布。R1出现后，它加快了O3的发布过程。也就是说，我们并没有真正追上最主流的模型。”张桐说，“但现在不一样了。Fable发了不到半个月，K3就达到了和它同等可观的水平，证明代际差别确实在很大缩小。”

在张桐看来，更深层的变化在于客户心态。“DeepSeek出现的时候，大多数海外企业还是害怕，不敢用，觉得有安全风险。但K3出来之后，很多企业不得不认同：中国的开源模型，确实有可能取代掉一些花费很高的闭源模型。尤其是欧洲以及东南亚的客户，去年年底就觉得不能依赖美国，要做新的选择。K3给了他们这个选择。”

张桐告诉我们，——Kimi的技术报告里，详细描述了部署过程中需要注意的很多问题，这个水平很高。“DeepSeek当时发模型的时候都没有讲到这么多的细节。如果是一个工程师导向的团队，仔细看这些部署细节的话，是很容易通过技术报告快速掌握、或者自己去做本地部署的。

两条路径，一个从下往上打，用极致性价比铺量；一个从上往下冲，用开源顶级能力撬动企业市场。殊途同归的是，它们都在海外市场撕开了口子。

中国大模型的下一场考试

尽管K3再度掀起了狂欢，但所有人知道，这只是一场小胜，张桐告诉我们，他认为Kimi K3的领先优势窗口期大约在3个月。

“这场比赛没有人想输。国内智谱也好、阿里也好，所有厂商都在训练更好的模型。人员交流又很多，技术特点很快就会被共享。”张桐判断，“包括Anthropic和OpenAI，它们还有最好的能力和最多的卡，也不会停止竞赛。”

3个月，差不多就是一个模型迭代周期。在这个周期里，Kimi要回答的问题不只是“能不能保持技术领先”，更是“能不能把技术优势转化为商业壁垒”。

张桐认为，Kimi的护城河主要在两个地方：一是数据，月之暗面在数据工程化上做了大量工作；二是工程化能力，包括注意力机制在内的技术辨识度，是杨植麟团队的核心优势。

“Kimi最早提出长文本，现在已经成为所有模型都必须关注的点，因为只有长文本才能做更多的长程任务。”张桐说。

而DeepSeek面临的考题不太一样。它的性价比优势已经建立，但V4 Pro正式版迟迟未发布，原定7月中旬的发布时间一拖再拖。对一家以技术迭代速度著称的公司来说，这多少有些不寻常。

更深层的挑战是算力。两家公司的共同痛点，都是缺卡。

“Kimi最大的短板，我觉得还是缺卡、缺算力。”张桐直言不讳，“Kimi如果有更多的卡，它的K4一定会更快问世。”据公开信息表示，Kimi目前已开启K4的训练工作，据称这可能是一个5万-10万规模参数的大模型。就像月之暗面自身在庆功会上打的标语，“K3扩容升级，K4要疯狂扩容，冲上月球”。

这不是Kimi一家的问题。算力是中国AI产业的一大瓶颈。虽然国内从存储芯片到网络设备都在追赶，但训练最好的模型，英伟达的卡还是绕不开的。

不过张桐也看到了积极的一面。“我相信再过几年，我们可能真能看到用中国自己的芯片去训练大模型。”

商业模式的探索同样关键。

张桐特别提到了Kimi的授权模式——学了Meta的路子，但又有自己的创新。Kimi设定了商业许可门槛，当MaaS厂商通过K3模型获得的利润达到2000万时，要么加上K3标识，要么分成。

“开源模型也是要赚钱的。Kimi如果只是无私地开放权重，但没有商业化的可能性，这不是一个好的发展方式。”张桐认为，Kimi的这种商业授权模式，有可能比传统的Apache、MIT协议更好，“比闭源模型便宜，又能让开源方获得收益，这可能是一个能实现突破的新商业模式。”

张桐评价称，“杨植麟是一个技术导向的人，他对商业化确实没有太多好的见解，但张予彤对月之暗面非常重要。”在他看来，Kimi向Meta看齐的这套License模式，背后就是张予彤主导的商业化思路。

如果这条路走通了，Kimi的商业化和上市预期都会好很多。张桐甚至预测，月之暗面很可能会在上市之前就推出K4，参数规模更大，能力更强。

此外，张桐判断，MaaS厂商会是这波开源的最大受益者。

“如果是从供给方来看，最大的受益者是MaaS厂商——就是提供Token、提供API的，比如海外的Together AI或者Fireworks，他们第一天就上线了K3的模型。让用户最快地用到这些模型，就会带来很大的流量，这些公司肯定能从中得到很大的实际收益。”

而面临最大挑战的，恰恰是过去高高在上的闭源巨头。“从供给方来讲，肯定就是OpenAI和Anthropic，我甚至觉得它们的估值可能都会有很大的影响，因为毕竟它不是一个不可替代的东西了。”

回到融资的话题。5000亿估值的DeepSeek，500亿美元估值的月之暗面，这些数字放在一年前是不可想象的。但放在今天，市场似乎已经见怪不怪了。

而那些同时押注DeepSeek和Kimi的人，相当于买了两张通往未来的船票。一张便宜实惠、走量为王；一张技术顶尖、冲击上限。在AI这场长跑中，双押策略未必能保证你拿到冠军，但至少能保证你不被甩下车。

只是这场比赛才刚刚开始。3个月后，6个月后，一年后，谁还在牌桌上，谁又成了新的赢家，现在下结论都还太早。

但有一点是确定的——中国大模型的出海，已经从“有没有”变成了“强不强”。而这，才是真正值得关注的变化。

（本文题图由AI生成）