誰能想到，曾要堅守“純粹搞AGI創新”的梁文鋒，終究沒能扛住現實的重擊。

4月17日消息，據The information報道，DeepSeek正在與投資人洽談首次外部融資，并尋求以超100億美元（約合人民幣682億元）的估值籌集至少3億美元（約合20億元）。

報道稱，本輪融資DeepSeek希望增強其資金實力，以便在競爭激烈的AI模型研發領域占據更有利的地位。此前，DeepSeek公司曾拒絕過多家頂級風險投資公司和科技巨頭的投資邀約。

如果此次DeepSeek成功完成融資，對于其幻方量化創始人、深度求索創始人兼CEO梁文鋒而言，這將是一次重大轉變。

梁文峰在業內以技術理想主義者著稱，他希望DeepSeek保持獨立，不受商業壓力影響。

截至發稿前，DeepSeek尚未對此置評。

但另一方面，DeepSeek似乎一直沒有發布期待已久的V4模型。因此，市場質疑“DeepSeek是否曇花一現”。

DeepSeek從火到涼的一年

DeepSeek一直由中國對沖基金幻方量化提供資金支持。

DeepSeek于2024年12月發布了處理語言、運行對話應用的基礎模型V3，并于2025年1月開始提供具有強大推理功能的R1模型，引發中美AI行業的高度關注。

DeepSeek之所以爆火，原因在于R1模型在更低成本與開源生態的基礎上，多個關鍵任務層面展現出與美國OpenAI o1等頂尖閉源模型相匹敵，甚至更優的性能。

美國風險投資家Marc Andreessen表示，DeepSeek模型是 AI 的“斯普特尼克時刻”，即是20世紀50年代末蘇聯衛星發射，開啟太空競賽的時刻。

DeepSeek披露過幾個關鍵數據：V3訓練成本僅花費560萬美元，V3/R1模型理論一天的總收入達到56.2萬美元（約合407.41萬元）、成本利潤率高達545%。

隨后，彭博根據市場分析估算，DeepSeek的估值區間在10億美元到1500億美元之間，而估值區間的中間值則為20億至300億美元。

根據彭博億萬富翁指數，如果按照上述估值計算，持有DeepSeek公司84%股份的梁文峰，身價超過1800億元人民幣，將有望躋身亞洲最富有的科技大亨之列。

盡管過去幾個月沒有發布DeepSeek V4，但梁文鋒團隊一直在進行模型小迭代。

2025年12月1日，DeepSeek發布V3.2系列模型（含標準版與高性能版），性能逼近甚至超越同類閉源模型，128K上下文場景中預填充成本降低51%、解碼速度提升62.5%，推理總成本僅為同類閉源模型1/3，其中V3.2-Speciale在數學證明賽事中獲金牌，達到人類選手第二水平。

2026年1月20日，恰逢DeepSeek-R1開源一周年，開發者在GitHub的FlashMLA代碼庫中意外發現神秘標識符“MODEL-1”，其橫跨114個文件、出現28次，與現有V3.2模型并列引用且未沿用舊版命名規則，暗示DeepSeek將推出架構重構的新版本模型而非簡單迭代。

2026年2月11日，DeepSeek App推送1.7.4版本更新，開啟新模型灰度測試，該版本疑似V4正式亮相前的終極灰度版。

DeepSeek將模型上下文長度從128K擴展至1M（接近提升10倍），知識庫更新至2025年5月，多項核心能力實質性提升且已對齊Gemini 3 Pro及Kimi 2.5等主流閉源模型。

算力耗錢，梁文鋒堅守的AI夢動搖了

然而，DeepSeek遲遲未發布，市場猜測與國產AI算力適配緩慢有關。

而隨著DeepSeek融資消息曝光，猜測該機構算力資金緊張，讓梁文鋒不得不選擇外部融資補充“彈藥”。

早前有消息稱，DeepSeek V4首次實現了與國產芯片的深度適配。這標志著中國AI產業在擺脫對國外技術生態依賴、推進去CUDA化進程中邁出了具有里程碑意義的關鍵一步。

從魔改PTX到使用UE8M0 FP8 Scale的參數精度，DeepSeek先榨取英偉達GPU算力，再適配國產芯片，可能會在軟硬件協同方面帶來新的突破，進一步提高訓練效率。

根據此前報道，DeepSeek V4大模型將徹底重構技術架構，核心引入mHC（多路殘差混合連接）與Engram（AI記憶模塊）兩項黑科技，聚焦代碼生成、推理效率與邊緣部署三大能力，技術路徑從“堆參數”轉向“雙軸稀疏+記憶-計算分離”。

市場預計，DeepSeek新模型訓練成本再降50%，若實現完全開源或將推動行業API價格減少60%。

據報道，DeepSeek原計劃于2月份發布其下一代旗艦機型V4，但由于工程和其他方面的困難，發布時間已被多次推遲。DeepSeek的工程師們花費了大量時間使V4能夠開箱即用地兼容國產芯片，這導致了發布延遲，因為DeepSeek之前都是用英偉達算力芯片訓練。

如今，梁文鋒的AGI理想終究敗給現實。

梁文鋒曾接受采訪時表示，國產AI模型訓練效率有差距。

“我們估計，國內最好的水平和國外最好的相比，模型結構和訓練動力學上可能有一倍的差距，光這一點我們要消耗兩倍的算力才能達到同樣效果。另外數據效率上可能也有一倍差距，也就是我們要消耗兩倍的訓練數據和算力，才能達到同樣的效果。合起來就要多消耗4倍算力。我們要做的，正是不停地去縮小這些差距?！?/p>

“英偉達的領先，不只是一個公司的努力，而是整個西方技術社區和產業共同努力的結果。他們能看到下一代的技術趨勢，手里有路線圖。中國AI的發展，同樣需要這樣的生態。很多國產芯片發展不起來，也是因為缺乏配套的技術社區，只有第二手消息，所以中國必然需要有人站到技術的前沿?！绷何匿h稱。

人才流失、競爭加劇

市場認為，DeepSeek此次選擇融資的另一個原因，與人才和市場競爭不無關系。

自R1模型取得突破性成功以來，DeepSeek一直沒有發布新一代模型，而且這家初創公司最近也流失了一些明星研究人員。

其中，DeepSeek V3模型的主要貢獻者羅福莉，近幾個月加入了小米，領導其新成立的MiMo AI大模型部門。

同時，4月15日消息，智能紀元AGI獨家獲悉，DeepSeek核心AI研究員郭達雅日前已入職字節跳動Seed團隊，繼續負責模型研發工作，傳薪酬待遇遠高于DeepSeek。

上個月，郭達雅正式從DeepSeek離職，字節、阿里、百度等大廠均被傳出接觸這位90后大佬，而圍繞郭達雅離職話題一度引發關注。

如今，通過籌集外部資金，DeepSeek 可以投入更多資金用于計算資源，以繼續開發前沿AI模型，并可以支付更多薪酬給人才，以防止頂尖研究人員流失。

不過，從通用大模型向垂直領域深耕、從技術突破向商業落地，頂尖科研人才目前面臨的最大課題在于：想做研究必須先想商業化，這相當“擰巴”。

而且，AI領域的競爭環境也發生了變化。SI模型正以前所未有的速度發展，而來自美國和中國的科技巨頭憑借雄厚的財力，正對初創企業施加越來越大的壓力。

這或許是促使DeepSeek改變了融資策略并開始籌集資金的原因之一。

據知情人士透露，目前一些美國風險投資家可能對投資DeepSeek有所顧慮。

怎么說呢。

說到底，DeepSeek的轉折，從來不是梁文鋒一個人的“理想妥協”，而是整個國產AI行業的縮影。

沒有資本托底，再頂尖的技術也難以為繼，再純粹的理想也終將向算力、人才、競爭低頭。

20億融資或許能解DeepSeek的燃眉之急，卻解不了“AGI理想”與“商業化生存”的矛盾。

曾經的AI黑馬是否會淪為曇花一現？

梁文鋒放下執念后，DeepSeek能否在巨頭圍剿中殺出重圍？

答案，或許要等那個遲到的V4模型，給出最終回應。

畢竟在AI圈，理想不能當飯吃，但沒有理想，又終究走不遠。

當前DeepSeek面臨巨大困境，AI模型長期不迭代意味著“技術掉隊”，而且OpenClaw加速進展，對于AI公司來說，當前DeepSeek對行業面臨巨大的不確定性，需要重新評估。