DeepSeek 首次融资的 " 金主 " 名单，逐渐浮出水面。

6 月 3 日，媒体报道称，DeepSeek 计划募集约 500 亿元人民币，投后估值达 3500 亿至 4000 亿元。相比上月底传闻的 700 亿元，最新传出的融资规模略有收缩。

除了 DeepSeek 创始人梁文锋承诺投入 200 亿元外，腾讯考虑投资 100 亿元，宁德时代也可能投资 50 亿元。综合多方消息，其他潜在投资方包括国家集成电路产业投资基金、网易、京东、砺思资本、IDG 资本、基石资本等。

DeepSeek 是国内唯一尚未融资的主要 AI 公司。等到这笔资金到位后，它的财务压力将减轻不少。不过，和梁文锋的理想和大众对于 DeepSeek 的期待相比，这笔钱显然远远不够。

再大的公司，搞 AI 都缺钱。豆包已经确定要收费，DeepSeek 或许可以学习一下。

豆包 5 月初更新了 App Store 应用商店页面，公布了即将收费的消息，设置三档订阅价格，最低 68 元 / 月。

6 月 3 日晚间，豆包发布消息称，计划推出专业版，将包含软件开发等多项专业服务。用户日常使用的功能，包含搜索问答、写作生图，以及语音和视频对话等，将保持目前的免费服务。专业版的服务也将在一定额度内免费。

豆包 App 启动收费，并不令人意外。

AI App 烧钱严重、收入却非常少，现金流转正遥遥无期，是所有 AI 公司都面临的难题。坐拥 3.45 亿 MAU、1.45 亿 DAU 的豆包，同样逃不开这一行业现实。

更深层的难题是，互联网产品的边际效应不适用于 AI 产品。他们并不能像互联网产品那样，熬到用户量跨过某个节点后，立刻绝地逢生、扭亏为盈。恰恰相反，AI App 的用户量越大，token 使用量越高，亏损就越严重。

赚钱，已经成为 AI App 的头等大事。直接收取会员费，则是最简单直接、立竿见影的手段之一。

在国外，ChatGPT、Gemini、Claude、Grok 等 AI App 早已搭建了一整套付费会员体系，同时对 " 白嫖 " 用户施加越来越多限制，形同 " 逼氪 "。在国内，各大 AI App 吃相好看一些，但底层玩法并无二致。

如今，国内活得最好的豆包，也把收会员费提上日程。

但与同行相比，豆包背靠抖音这头现金牛，能够获得集团的资金支持。同时，字节多次上调火山引擎 MaaS 业务的全年营收目标，今年 4 月已达 150 亿元，相比去年底调高 50 亿元，侧面反映出字节 AI 的整体赚钱能力相当强劲。

真正该快马加鞭、向 C 端用户收费的，或许是一直对商业化不太着急的 DeepSeek。

表面上看，DeepSeek 在幻方量化的羽翼之下并不缺钱，数百亿元巨额融资也在路上。但豆包尚且需要靠卖会员 " 补贴家用 "，DeepSeek 资金实力更弱，也有必要广开财源。

收费的另一重好处是，一直顺风顺水的 DeepSeek，能够借机逼自己一把，在研发新模型之余，深入 AI 编程为核心的生产力场景，真正具备 " 干活 " 能力。相比技术、工程方面的创新突破，补齐这一短板的战略价值并不逊色。

此前，DeepSeek 违背 " 祖训 "、引入外部股东，实现第一次自我突破。如今，一个敢于向 C 端收费的 DeepSeek，将有机会再次完成 " 成人礼 "。

DeepSeek 的可用资金并不宽裕，表现之一是算力资源明显不足。

主要 AI App 中，DeepSeek 几乎是宕机次数最多的。特别是今年 5 月 V4 系列模型上线后，DeepSeek 多次服务中断，相比前几个月更加频繁。

宕机的部分原因是 token 消耗量飙升。根据 AI 模型聚合平台 OpenRouter 的数据，5 月最后一周，DeepSeek V4 Flash 的 token 消耗量高达 3.65 万亿，环比增长 32%，高居行业第一。

解决算力瓶颈并不困难：增加服务器、购买更多云端算力即可。不过，这也意味着更高的日常运营费用。DeepSeek 若要不再频频宕机，就得多赚钱。

在 B 端，DeepSeek 已经具备加大收费力度的条件。

最新发布的 V4 系列大模型虽然不算全方位 SOTA，但性价比极为出色，吸引了大量专业用户和企业使用。再加上此前沉淀的口碑，DeepSeek 完全有资格通过涨价赚得盆满钵丰。

但DeepSeek 显然还不想马上 " 收割 "。

在竞争对手纷纷涨价的情况下，DeepSeek 一个月里四次调低 V4 模型的价格，5 月底更是永久降价 75%，每百万 token 输入（缓存命中）0.025 元，输入（缓存未命中）3 元，输出 6 元，堪称今年 AI 圈的 " 价格屠夫 "。

DeepSeek 释放的信号是：它希望聚拢尽可能多的 B 端用户，哪怕暂时赚不到钱，也要全力扩大用户规模。

这与 DeepSeek 下一步计划——在生产力场景落地相契合。

此前有报道称，DeepSeek 组建了一个 Agent Harness 团队，方向是编程智能体，对标 Anthropic 旗下的 Claude Code。与此同时，DeepSeek 启动了相关职位的招聘。

不难看出，DeepSeek 对于 B 端市场期待很高，希望通过超低价跑马圈地，并不急于盈利。这也意味着，现阶段，C 端收入需要扛起 DeepSeek 的商业化大旗。

C 端用户每天消耗 token，却很少贡献收入，长期是 AI App 的亏损黑洞。

以豆包为例，其日均 token 消耗量从 2024 年 5 月的 1200 亿，飙升至今年 3 月的 120 万亿，增长约 1000 倍，其中很大一部分源自 C 端用户。但由于 AI App 的 chatbot 功能均为免费、不限量，巨量的 token 消耗并不能直接转化为收入，只会带来亏损。

在高峰期，这一矛盾更加突出。DeepSeek 此前就有点儿 " 绷不住了 "。5 月 29 日下午，不少网友发现，DeepSeek 重新生成、修改有次数限制了。有消息称，DeepSeek 算力压力太大，采取了临时限制措施。

但只靠临时限流，无法真正解决问题。更何况，DeepSeek 正在添加多模态能力，图片、视频、音频的 token 消耗量百倍、千倍于文字，算力需求更大，带来的亏损也更严重。

DeepSeek 已经在找钱。但 500 亿的融资规模，比不上在港股市场狂飙的智谱、MiniMax，更比不上动辄融资千亿美元的 OpenAI、Anthropic 等巨鳄。只靠外部输血，DeepSeek 迟早供不上仍在快速上升的 C 端用量。

破局之道，恐怕只有直接向用户收钱，为高消耗的高阶功能设置付费墙。

这其实是把 B 端的 API 商业模式移植到了 C 端。唯有如此，DeepSeek 才能让 token 用量与收入规模真正挂钩，算力瓶颈才有机会被真正化解。

向 C 端用户收费，除了能够立竿见影地获得收入，还能以商业化倒逼产品落地，帮助 DeepSeek 补齐生产力场景的短板。

与国内 AI 公司相比，DeepSeek 的长板是技术理念、模型能力、工程实现和性价比。每次发布新模型，它总是能够在这些维度上刷新行业认知，建立新的标杆。

坐拥高性能、高性价比模型，DeepSeek 对于 AI 生产力的挖掘却并不充分。在产品落地上，DeepSeek 尚有不少短板。

以 AI 编程为例，DeepSeek 最新模型居于行业前列。按照 DeepSeek 的说法，V4 的 Agentic 编程能力是开源模型里最强的，还针对 Claude Code 等进行了专项优化。V4 发布后调用量迅速跃居行业前列，也从侧面印证了码农对于这一新模型的喜爱。

问题是，DeepSeek 缺少 Codex、Claude Code 这样的独立 AI 编程产品，开发者大都通过第三方工具调用 DeepSeek V4 等模型。这一定程度上限制了 DeepSeek 的商业前景，也让 DeepSeek App 的功能矩阵止步不前。

当豆包、千问等想尽办法在 App 内塞入各种办公功能，并与电商、本地生活、学习教育等模块打通时，DeepSeek 依然停留在 chatbot 的朴素形态，就连多模态都不支持。

面向生产力场景，DeepSee 手握好牌，却慢了好几步。而这种慢，又导致了 App 的商业化进展有限。两者互相拖累，形成恶性循环。

如今，AI App 纷纷开始收会员费，为 DeepSeek 提供了一个契机：以 C 端收费为切入点，让商业化先行一步，把产品侧的速度带起来。

AI App 卖会员，基础功能 chatbot 肯定还是免费，卖点只能是高阶功能。这类功能是否好用、够用，很大程度上决定了用户是否愿意花钱。

以豆包为例，专业版将包含软件开发、数据分析、专业设计、流程自动化、金融分析、科学研究等专业服务。

会员体系更成熟的 AI App，则往往以 AI 编程为主打项。

比如 Kimi 划分四档付费套餐，入门版本为连续包月每月 49 元，最高版本则为 699 元。不同档位的差距主要是 Agent 额度、是否支持 Agent 多任务并行、能否调用 AI 编程、是否支持专业数据库、能否 " 养虾 " 等。

DeepSeek 要想卖会员，就得效仿其他 AI App，主动补齐生产力相关的能力矩阵。如今几乎白板一块的 DeepSeek App，势必要经历一番大改造，才能端到用户面前。

这一改造的技术难度不大，却高度契合高价值用户的需求，并与 Agent 时代注重工作能力的潮流相吻合。DeepSeek 很早就应该做了，却在种种原因下，始终没有迈出第一步。

后果已经显现：DeepSeek 去年初击败一众玩家，登顶国内 AI App 榜首；如今却又被豆包反超，甚至落在了千问身后。这固然有其他 App 大举砸钱推广的因素，但 DeepSeek 功能单一，外加时常宕机，也是其热度下滑的重要原因。

所幸，DeepSeek 仍然拥有大量忠实拥趸。

今年 5 月初，一个叫 DeepSeek-TUI 的开源项目在 GitHub 引发关注，一天时间就收获 1.6 万颗星。它是一款基于 DeepSeek V4 的终端原生编程智能体，不少开发者称其 "DeepSeek 版 Claude Code"。

官方无法提供的生产力，粉丝就自己造。热情的粉丝，不仅为 DeepSeek 缓解了生产力的短板，也让它在开收会员费时有了更好的基础。

DeepSeek 向用户收费，将是梁文锋的又一场 " 成人礼 "。

上一场 " 成人礼 "，是它不再对外部资本说 " 不 "。

在风险投资驱动的 AI 行业，DeepSeek 是一家颇为特立独行的公司：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。" 三不 " 原则造就了 DeepSeek 的独特气质和过往成功。

但进入 2026 年，DeepSeek 出人意料地抛弃了这些原则，转而与众多巨头和风投基金接洽。

摆在梁文锋和 DeepSeek 面前的，是一个越来越清晰的事实：仅靠幻方量化每年 7 亿美元的收入，DeepSeek 很难继续领跑，甚至会沦为二线选手。

资金薄弱的影响正在显现。App 用户量被反超；万众期待的 DeepSeek V4，虽然依然是开源模型的 SOTA，但与一众闭源旗舰模型相比并无优势；罗福莉、郭达雅等核心人员投奔巨头，更是 DeepSeek 难以弥补的损失。

在资本市场上，DeepSeek 最高 4000 亿元的投后估值，相当于两个 MiniMax，却比智谱低了 2500 亿；相比万亿美元的 OpenAI、Anthropic 等，更是有两个数量级的差距。

于是，DeepSeek 改弦更张，腾讯、宁德时代等即将成为新的股东。外部投资者除了带来丰裕的资金，也可以给 DeepSeek 创造更宽阔的用户入口和落地场景，并将自家的生产力工具矩阵 " 嫁接 " 到 DeepSeek 上。

但除了改变对于资本的看法，DeepSeek 还需要商业化层面的 " 成人礼 " ——从 " 不赔不赚 "，到 " 努力搞钱 "。

过去，梁文锋和 DeepSeek 对于盈利的态度非常谨慎。在他的构想中，DeepSeek 将继续推进开源 AI 模型，并以实现通用人工智能（AGI）为目标。利润并非公司的首要目标。

早在 2024 年宣布 DeepSeek V2 降价时，梁文锋就表示，DeepSeek 只是按照自己的节奏做事，核算成本后定价，原则是不贴钱，也不赚取暴利，希望在成本之上稍微有点利润。

这套带有理想主义气息的逻辑，与 OpenAI 早年间的理念颇为相似。只不过，OpenAI 几年前就抛弃了这一路线，转而朝着一家 " 正常 " 的公司转型，在赚钱的道路上狂奔；DeepSeek 则尚未完成这一转变。

另一方面，追求 " 不赔不赚 " 意味着，DeepSeek 需要更加依靠技术、工程等方面的突破来保持领先，去年的 R1、今年的 V4 系列模型就是这样。但在激烈竞争中，这并非最快的发展路径，也并不会总是能够成功。

抱着旧思维的 DeepSeek，面临新的竞争环境：AI 已经从 SOTA 模型的对决，变成了既看产品和技术，更要赚钱逻辑的自洽、商业闭环的成立。

国内外 AI 公司已经充分意识到这一点。他们在集体迈向资本市场时，都把商业化能力摆在重中之重，客户比用户更重要，而 ARR（年度经常性收入）是关键指标。

同时，资本市场正在奖励那些赚到钱的 AI 公司。Anthropic 不仅收入规模超越 OpenAI，还有望在今年第二季度首次扭亏为盈。在华尔街力挺下，Anthropic 的估值已经反超 OpenAI。

DeepSeek 无法改变这一趋势，只能改变自己、迅速适应。和其他 AI 公司一样，DeepSeek 到了 " 努力搞钱 " 的时刻了。

DeepSeek 以往沿着梁文锋的想法前行，商业化怎么走、赚不赚钱，在于一念之间。但随着 DeepSeek 引入外部股东，这家公司的理想主义色彩注定消散，商业化进程势必加速。

今年以来，DeepSeek 已经在加大 AI 编程方面的努力。在这一大动作产生效益之前，效仿豆包及其他对手，向 C 端用户收费，将是一举多得的举措，也可以推动 DeepSeek 再一次完成战略思维的跃迁。