DeepSeek привлекает финансирование при оценке $45B на фоне конкуренции в сфере ИИ

Китайская AI-лаборатория DeepSeek ведёт переговоры о привлечении первого раунда финансирования при, как сообщается, оценке в 45 миллиардов долларов, пишет TechCrunch. Эта оценка существенно выше по сравнению с оценкой в 20 миллиардов долларов, которая, по оценкам, действовала всего несколько недель назад, после внимания к AI-моделям компании благодаря их более низким затратам на обучение. Основатель Лян Вэньфэн контролирует почти 90% компании.

Мотивация для привлечения средств и интерес инвесторов

DeepSeek решил искать финансирование после того, как конкуренты попытались переманить исследователей, предлагая доли в компании в качестве стимула. Раунд может возглавить China Integrated Circuit Industry Investment Fund, при этом, по сообщениям, в переговорах о участии также участвуют Tencent и Alibaba.

Производительность моделей и ценообразование

Сообщается, что модель DeepSeek V4 по результатам бенчмарков работает на уровне топ-моделей OpenAI и Anthropic, согласно компании. Конкурентное преимущество распространяется и на цены: V4-Pro стоит 1,74 доллара за 1 миллион входных токенов, а V4-Flash — примерно 0,14 доллара за 1 миллион входных токенов, что заметно ниже по сравнению с ценами сопоставимых US-моделей.

Более низкая структура затрат связана с вычислительно-эффективной архитектурой DeepSeek, включая дизайн mixture-of-experts (MoE), который активирует только часть модели для каждой задачи, сокращая вычисления при инференсе. По данным DeepSeek, V4-Pro использует 27% вычислительной мощности и 10% объёма памяти, необходимых для V3.2.

Стратегия самообеспечения Китая в сфере ИИ

Раунд финансирования DeepSeek проходит на фоне того, как Китай стремится создать более самодостаточную AI-инфраструктуру в ответ на ограничения США на экспорт продвинутых чипов. V4 — первый у DeepSeek набор моделей, настроенных для китайских чипов, таких как серия Ascend от Huawei, однако технический отчёт компании указывает, что китайские чипы выполняют инференс, а обучение, возможно, всё ещё в основном зависит от оборудования Nvidia.

DeepSeek также выпускает open-weight модели — обученные параметры, которые другие могут использовать, донастраивать и разворачивать, расширяя развитие ИИ за пределы доминирования США. Эта стратегия делает упор на алгоритмическую эффективность вместо эксклюзивного доступа к самым продвинутым US-железкам, хотя AI-рывок Китая остаётся частично зависимым от оборудования Nvidia.