（来源：网易智能）

DeepSeek 曾让全球 AI 公司降价，如今自己也要涨价了。

这家凭借极致性价比改变行业预期的 AI 公司，近期同时做了两件事：一边重新启动新一轮融资，计划筹集约 500 亿元资金，公司估值目标 5000 亿元；另一边宣布未来将对 API 服务价格进行明显调整。

这看似矛盾，但背后是同一个问题：当一家 AI 公司从 " 证明技术可能 " 走向 " 支撑全球用户规模 "，它必须面对越来越庞大的算力账单。

过去一年，DeepSeek 最大的市场影响力不只来自模型能力本身，也来自它重新定义了行业对 AI 成本的认知。

通过模型架构优化、训练方法改进以及工程效率提升，DeepSeek 以远低于行业主流水平的价格提供大模型服务，让大量开发者第一次看到，高性能 AI 能力并不一定要对应高昂成本。

中文网络中 " 只收电费 " 的调侃，某种程度上代表了市场对 DeepSeek 低价模式的印象。

但随着用户规模快速增长，这种模式也开始面临现实挑战。大模型行业不同于传统互联网业务，用户增加并不会自然降低成本，反而意味着更多 GPU 资源消耗、更大的服务器压力以及更高的数据中心运营费用。

低价策略帮 DeepSeek 快速建立了市场影响力，但下一阶段，公司必须回答一个更现实的问题：如何在扩大研发投入的同时，保持长期技术路线。

01 融资短暂叫停，背后是控制权的博弈

DeepSeek 第二轮融资原本推进得十分顺利。

今年 6 月，该公司完成首轮外部融资，腾讯、宁德时代、京东、Monolith Management 以及 IDG 资本等机构参与其中，融资规模约 500 亿，公司估值超过 3500 亿。对一家成立时间并不算长的 AI 公司来说，这已经是一笔规模巨大的融资。

然而，就在第二轮融资启动后不久，交易却突然暂停，其中涉及到 DeepSeek 长期坚持的治理模式和控制权安排。

DeepSeek 一直采取较为特殊的资本结构。与许多创业公司融资后逐渐接受投资者深度参与不同，DeepSeek 希望尽可能保持创始团队对公司方向的控制。

此前融资中，除了部分机构获得直接股权外，很多外部投资者更多承担财务投资角色，并不直接参与公司的战略决策。这种安排意味着，投资者可以提供资金支持，但公司长期发展方向仍然掌握在创始团队手中。

这也是梁文锋创业理念的一部分。

从幻方量化到 DeepSeek，他一直强调技术路线的重要性，希望公司能够保持长期研发投入，而不是为了短期商业回报改变发展方向。对一家正在冲击全球 AI 竞争格局的企业来说，战略自主性本身就是重要资产。

02 融资迅速重启，资本押注 DeepSeek 的长期价值

不过，这次暂停并没有持续太久。

大约 12 天后，DeepSeek 融资谈判重新启动。据媒体报道，该公司正在寻求约 500 亿元人民币资金，对应估值目标接近 5000 亿元人民币。如果交易最终完成，DeepSeek 将成为中国 AI 领域估值最高的一批企业之一。

资本为什么愿意继续下注？

核心原因并不是 DeepSeek 目前的收入规模，而是投资者看中了它所代表的一种 AI 发展路径。

过去几年，全球 AI 产业形成了一种主流模式：通过大量资金投入获取更多算力，再利用算力训练更强模型。OpenAI、微软、谷歌、Meta 等科技巨头，都在持续扩大 AI 基础设施投资。

DeepSeek 则提供了另一种思路。它证明了通过模型架构优化、训练效率提升和工程能力改进，企业可以在相对有限的资源条件下，实现接近顶级模型的能力。这种效率优势，是资本市场关注它的重要原因。

小红书博主 "Links" 长期关注 AI 赛道投融资动态，他对此有一个很准确的概括。他认为，资本押注的并非仅仅是 DeepSeek 当前在某个技术榜单上的排名，而是它反复向市场证明的一种独特能力：用更少的算力做出足够强大的模型，再以极低的价格迅速铺开开发者生态，从而形成网络效应和事实上的行业标准。

投资者押注的，是 DeepSeek 能否持续通过技术效率降低 AI 发展的成本。

同样关注中国大模型融资动态的小红书博主 "jimwilldoit" 则补充了一个更务实的视角。他认为，这不是普通融资，而是资本在押注中国 AI 的新头部。如果第二轮顺利落地，两轮累计融资将突破 1000 亿元人民币，巨额资金大概率继续流向算力、芯片、数据中心与人才扩张。但他也谨慎地指出，5000 亿元的估值能否坐稳，最终还得靠模型能力、商业化落地和实实在在的收入来兑现。

03 DeepSeek 进入算力、芯片和基础设施竞争

如果新一轮融资顺利完成，DeepSeek 最主要的资金用途将不是市场营销，而是进一步扩大计算能力。

在大模型时代，算力已经成为决定企业发展速度的关键资源。过去，AI 竞争更多集中在算法和模型设计层面，但随着模型规模不断扩大，训练和推理成本正在成为行业最大的约束。

在 AI 研发过程中，真正消耗资源的不只是最后一次成功训练，还有此前无数次试验。因此，扩大 GPU 储备和建设数据中心，已经成为 DeepSeek 未来发展的核心任务。

据报道，DeepSeek 正在规划大型数据中心项目，其中包括内蒙古地区的数据中心布局，规模可能达到 1 吉瓦级别。若这一计划落地，意味着 DeepSeek 将不再只是依靠云端资源进行模型训练，而是开始逐步建立属于自己的基础设施体系。

这是一条越来越多 AI 企业正在选择的道路。此前，大模型公司可以依靠云服务商提供计算资源，但随着竞争进入更高阶段，拥有自主算力能力的重要性不断提升。微软、谷歌、亚马逊等科技巨头，本身都在通过巨额资本开支建设 AI 基础设施。

对 DeepSeek 来说，自建数据中心意味着更高的投入，也意味着更强的长期竞争能力。未来 AI 竞争的核心，除了能否训练出优秀模型，还包括谁能够以更低成本、更高效率运行这些模型。

除了扩大算力规模，DeepSeek 也在尝试降低对外部芯片供应的依赖。据报道，该公司正在招聘芯片设计人才，希望探索内部推理芯片研发。

目前，全球 AI 产业仍然高度依赖英伟达 GPU。英伟达的优势不仅来自硬件性能，更来自长期建立的软件生态和开发者体系。对 AI 企业来说，芯片并不是简单的计算工具，而是整个模型开发流程的重要基础。

虽然中国近年来持续推进国产 AI 芯片发展，但在性能、软件兼容性以及大规模应用方面，与英伟达成熟体系之间仍然存在差距。

因此，自研芯片并不是 DeepSeek 短期内解决算力问题的方案，更像是一项长期布局。如果未来公司能够将模型架构、算法优化和硬件设计结合起来，可能进一步提升运行效率，降低长期成本。这也符合 DeepSeek 一贯强调的技术路线：通过工程创新提高资源利用效率。

除了算力和芯片，DeepSeek 也开始布局具身智能领域。

今年，该公司参与投资杭州机器人企业宇树科技（Unitree），投资金额约 1.408 亿元人民币，并获得相关股份。这笔投资背后的意义，不只是一次产业投资，也反映了 DeepSeek 对下一阶段 AI 发展的判断。

过去几年，大语言模型主要解决的是信息处理和知识生成问题。但随着模型能力不断提升，行业开始寻找 AI 进入现实世界的新入口。机器人，被认为是其中最重要的方向之一。

真正有价值的人形机器人，并不是简单完成固定动作，而是能够理解环境，根据指令自主完成复杂任务。这一过程中，最大的挑战并不是机械结构，而是 AI 模型如何获得足够多的现实世界数据，并将理解能力转化为行动能力。

DeepSeek 与宇树科技的合作，正是希望探索模型能力与机器人硬件结合的可能性。

04 从 " 极低价格 " 走向商业化：API 涨价背后的商业现实

就在融资重新启动的消息传出后不久，DeepSeek 又释放出另一个重要信号。

该公司在开发者平台发布公告称，未来将在 " 不久的将来 " 对 API 服务价格进行 " 显著调整 "，并建议用户提前规划使用量。虽然具体涨价幅度和时间尚未公布，但市场已经意识到，DeepSeek 正在改变此前的极低价格策略。

过去一年，低价是 DeepSeek 快速获得市场关注的重要原因。以部分最新模型为例，DeepSeek 此前提供的 API 价格远低于海外主流竞争对手。在性能接近的情况下，其成本优势达到数倍甚至数量级差距。

这一策略迅速吸引大量开发者。对创业团队来说，更低的模型调用成本意味着可以尝试更多 AI 应用；对企业来说，也意味着能够以更低成本将 AI 能力整合进业务流程。

但随着使用规模扩大，低价模式的压力开始显现。大模型服务的成本结构决定了，企业无法像传统软件公司一样通过规模扩大大幅降低边际成本。每一次用户调用，都意味着真实的计算消耗。

模型推理需要 GPU 资源，服务器需要维护，数据中心需要持续投入电力。当需求增长速度超过基础设施扩张速度时，服务体验和运营成本都会受到影响。

香港大学商学院创新与信息管理教授蒋镇辉分析认为，DeepSeek 之所以能提供如此有竞争力的价格，既得益于其专家混合（MoE）设计等架构优化，也得益于多教师知识蒸馏等高效训练策略。但这些技术优势带来的成本节约，终究无法覆盖以近乎亏本状态服务海量流量的现实。

因此，涨价更像是 DeepSeek 在扩大规模后，对商业模式的一次重新平衡。PhyseraAI 联合创始人 Himanshu 在社交媒体上的评论十分简短，他认为 DeepSeek 计划大幅提高 API 成本这件事，其实早晚会发生。

事实上，DeepSeek 调整价格，并不是行业中的孤立事件。过去几年，AI 公司普遍采取低价策略，希望通过扩大用户规模建立生态优势。

但随着资本投入越来越大，市场开始关注一个更现实的问题：这些 AI 服务最终能否盈利？

训练一个先进模型需要大量资金，运行模型同样需要持续投入。如果长期依靠低于成本的价格吸引用户，企业很难支持下一阶段的发展。因此，AI 行业正在从早期的 " 抢用户 " 阶段，进入更加关注商业化能力的阶段。

对 DeepSeek 来说，最大的变化并不是价格上涨本身，而是公司正在从一家证明技术可能性的企业，转向一家必须证明商业价值的企业。

但 API 涨价并不是一次简单的价格调整，也是一场关于商业模式的考验。原因在于，与 OpenAI、Anthropic 等主要依靠闭源模型建立商业壁垒的企业不同，DeepSeek 选择了一条更加开放的路线。

开源帮助 DeepSeek 快速扩大影响力，也让更多开发者和企业能够基于其模型进行二次开发。这种模式降低了使用门槛，加速了技术传播，也帮助公司在较短时间内建立了庞大的开发者生态。

但与此同时，开放模式也带来了商业化压力。由于模型权重开放，理论上任何拥有足够计算资源的企业都可以部署 DeepSeek 模型，并基于此提供相关服务。这意味着，DeepSeek 虽然拥有技术影响力，但在 API 定价方面并不完全拥有传统闭源模型公司的控制力。如果官方价格上涨幅度过大，部分用户可能选择自行部署模型，或者转向其他服务提供商。

AI 开发者 Michael Guo 在社交媒体上对此直言不讳。他认为，DeepSeek 在这个时候选择涨价，显得有些冒险，甚至可以说是 " 自找麻烦 "。就在 DeepSeek 发布 V4-Flash 并击溃 OpenAI 的同时，竞争对手并没有闲着。美国新模型，在能力和价格方面都正迅速赶上来。

更深刻的忧虑来自开发者生态。X 平台上一位 ID 为 " 毅行出海 " 的 AI 创业者尖锐地指出，过去几个月，大量开发者和创业团队之所以能搭建起各种 AI 应用、工作流和自动化工具，其商业模式中微薄的利润空间，是完全建立在 " 模型便宜得离谱 " 这个前提之上的。

这波涨价如果幅度真的如预告那般 " 显著 "，大量小团队可能会在一夜之间面临成本结构的崩塌，不得不重算经济账。他说，AI 创业最具有讽刺意味的地方或许就在于此：很多人以为自己在做产品，其实本质是在赌上游的模型供应商别突然改价。

当然，也有观点从更宏观的市场逻辑出发看待此事。X 平台 ID 为 " 香港老雷 " 的评论者认为，好货不便宜，便宜没好货。当一种商品以低于成本的价格供应，并由此创造了不可持续的巨大需求时，价格向价值的回归只是时间问题。极致的低价策略帮助 DeepSeek 迅速赢得了市场声量和开发者基础，但当它已经证明了自己的能力，并需要为下一步的发展筹集巨额资金时，让价格回归正常市场调节机制，从商业逻辑上讲是必然的一步。

AI 领域知名研究者和编辑 RohanPaul 也发表了看法。他指出，以证明观点而设定的价格，一旦每个人都认可了你的能力，就无法再以同样的成本结构来维持如此大规模的流量服务了。现在，这次涨价的时机招致麻烦，因为 Meta 的 Muse Spark 和 OpenAI 的 GPT-5.6 Luna 在能力和价格上都已经与之匹敌。更便宜 105 倍的 DeepSeek 时代即将改变。

因此，DeepSeek 需要解决一个长期问题：如何在保持开放生态优势的同时，建立足够强的商业护城河。这也是许多开源 AI 企业正在面对的共同挑战。开源可以帮助企业快速获得用户和影响力，但最终仍需要通过企业服务、云服务、模型定制以及基础设施能力实现商业回报。

05 从 " 价格屠夫 " 到 AI 基础设施公司

回顾 DeepSeek 过去一年的发展，可以看到一条清晰的变化路径。

最初，它凭借高效率模型和低成本策略进入市场，打破了行业对 AI 研发成本的传统认知；随后，它通过强大的模型表现获得全球关注，并成为中国 AI 企业参与国际竞争的重要代表。

而现在，DeepSeek 正在进入新的阶段。该公司开始建设数据中心，探索芯片能力，布局机器人等新的应用方向，同时调整 API 价格体系。这些变化说明，DeepSeek 的目标已经不只是成为一家优秀的大模型公司，而是希望成为 AI 产业链中的重要参与者。

未来 AI 行业的竞争，也不会只停留在模型能力比较。模型本身会越来越接近，真正决定企业长期竞争力的，是基础设施能力、成本控制能力以及商业化能力。

英伟达依靠 GPU 生态建立优势，微软、谷歌和亚马逊依靠云计算基础设施争夺 AI 市场，而 DeepSeek 试图通过效率优势建立自己的竞争路径。这条道路能否成功，仍然需要时间验证。

5000 亿估值之后，市场等待 DeepSeek 证明商业价值

对投资者来说，DeepSeek 下一阶段最大的挑战，已经不再是技术能力。

过去一年，公司已经证明了中国企业可以通过创新方式打造具有全球影响力的大模型。真正的问题是：如何将技术优势转化为稳定收入和长期利润。

5000 亿元估值意味着市场已经给予 DeepSeek 极高期待。这样的估值不仅要求公司拥有领先技术，也要求它能够建立清晰的商业模式，支撑未来持续增长。

正如小红书博主 "Links" 所调侃的那样，5000 亿元的估值，得卖多少 Token 才能赚回来？但支持者则反问，全球又有几家公司能做到一边开源，一边把整个行业的 API 价格往下拽？ 这正是投资人愿意继续押注的深层原因。

AI 行业过去几年最大的特点，是技术进步速度远远快于商业化速度。很多企业能够推出优秀模型，但真正能够形成稳定现金流的公司仍然有限。

DeepSeek 如今站在一个关键节点。低价策略帮助它赢得了开发者和市场关注，而下一阶段，公司需要证明自己不仅能够降低 AI 成本，也能够创造一家可持续发展的 AI 企业。

从融资暂停到重新启动，从低价策略到价格调整，从模型研发到基础设施投入，DeepSeek 正在完成一次重要转型。

那个 " 只收电费 " 的时代正在过去。