news 2026/5/11 0:00:03

DeepSeek拟融500亿,低定价开源模式下515亿美元高估值能否撑住?与同行对比见分晓

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
DeepSeek拟融500亿,低定价开源模式下515亿美元高估值能否撑住?与同行对比见分晓

500亿融资传闻背后的商业逻辑

5月8号晚上消息传出,The Information爆料,还有两位知情人士确认,DeepSeek要融500亿人民币,换算下来约73.5亿美元。此前,中国大模型公司单轮融资最高纪录是Kimi刚完成的20亿美元,约136亿人民币,DeepSeek此次传出的500亿接近前者的3倍。目前,DeepSeek官方未回应,上证报核实结果是「洽谈属实,估值尚未敲定」。同一周,Kimi完成新一轮20亿美元融资,投后估值200亿美元,而DeepSeek传出投后估值515亿美元。

技术与收入的矛盾:低价开源能否盈利?

业内认可DeepSeek技术是国产大模型里的大哥,万亿参数的V4版本打通昇腾全流程,研发团队仅270人,开源生态全球有影响力。Kimi实力也不差,K2.5版本上线不到20天,收入超2025年全年,月度ARR突破1亿美元,两个月涨到2亿美元,还冲进Stripe全球支付榜单前十。DeepSeek估值是Kimi的2.5倍,但它从未公开过ARR数据。2025年3月,DeepSeek公开推理成本数据,按当时测算成本利润率高达545%,前员工也透露V2版本API利润率超50%,说明其本身盈利,单位经济模型跑通。不过,DeepSeek V4-Flash定价1元/百万token,V4-Pro定价12元/百万token,远低于同行。且其全程开源,企业用户可自主部署,导致大量付费客户流失。此外,DeepSeek目前营收渠道仅API服务,缺少独立App、付费订阅服务和自研Agent工具,而同行在上层产品应用上取得了不错的营收成绩。

高估值的挑战与机遇

以Kimi 100倍P/S计算,DeepSeek要撑住515亿美元估值,需做到5亿美元年收入,约35亿人民币。但V4-Pro定价低且还将下调,目前仅靠卖API,这个估值压力很大。全球来看,Anthropic因Claude Code从API公司转变为产品公司,收入大幅提升。DeepSeek编程能力强,V4智能编程评测在开源模型里排第一,第三方工具依托其模型搭建出终端编程Agent体系。5月19号Google I/O开发者大会,外界预测将推出Gemini 4或重大版本更新。DeepSeek融500亿拿到全球第一梯队入场资格,小道消息称V4.1会在6月发布,增加企业工具和MCP协议支持,这或许是其走向产品化的第一步。

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/5/10 23:58:59

Scroll Reverser终极指南:5分钟解决macOS多设备滚动方向混乱问题

Scroll Reverser终极指南:5分钟解决macOS多设备滚动方向混乱问题 【免费下载链接】Scroll-Reverser Per-device scrolling prefs on macOS. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/Scroll-Reverser 你是否经常在MacBook触控板和鼠标之间切换&#xff…

作者头像 李华
网站建设 2026/5/10 23:54:48

2026AI大模型API中转服务实测:多平台全方位对比,探寻最适配开发者的优质之选

跨国网络延迟、复杂的支付方式以及分散的接口协议,使得开发者在调用AI大模型API时体验欠佳。而智能中转平台的出现,能让这一切变得像调用本地服务一样轻松。API中转平台能够一站式解决国内外主流AI模型在价格差异、网络连通性以及支付方式等方面的问题。…

作者头像 李华
网站建设 2026/5/10 23:48:09

从磁带机到物联网:LRC纵向冗余校验的‘复古’算法,为何今天还在用?

从磁带机到物联网:LRC纵向冗余校验的‘复古’算法为何历久弥新 在工业自动化控制柜里,一组Modbus ASCII协议的数据帧正通过RS-485总线传输。帧尾的E2校验码看似简单,却承载着从1960年代磁带存储时代延续至今的设计智慧。当工程师在调试终端看…

作者头像 李华
网站建设 2026/5/10 23:38:53

世界模型:高维智能的优势、风险与现实边界

作者 | 北湾南巷出品 | 汽车电子与软件引 言在上篇文章中,我们拆解了世界模型如何构建“内部宇宙”,以及它如何让自动驾驶从反应式系统跃迁为具备时间深度的预测式智能。但理解“它是什么”只是第一步,更关键的问题是——它到底带来了什么改变…

作者头像 李华