計劃有變，他準備當首富
作者 | 榮智慧
編輯 | 向現
唯物的中國晶元產業深度觀察
9月9日，深度求索委託中信證券籌備科創板IPO的消息被證實。創始人梁文鋒合計持有約78%的股權。若公司市值「按計劃」突破1萬億元人民幣，梁文鋒資產約為7800億元，將超過現首富、位元組跳動創始人張一鳴（資產約5429億元），成為中國首富。
這個「首富」的含金量，不僅取決於資本市場對其技術路線的定價，更取決於中國人對中國人工智慧第一大模型的信心。
與位元組跳動靠流量、廣告賺錢不同，深度求索的價值建立在一個「不那麼確定」的命題上：英偉達GPU正以「一年一更新」的速度瘋狂迭代，美國已經切斷先進晶元對華出口，深度求索的「效率路線」能不能在算力差距拉大的情況下持續領先？
用戶在DeepSeek手機客戶端上提問/新華社記者 黃宗治 攝
9月8日，美國財政部長貝森特發表演講稱，「中國永遠無法在AI領域超越美國。」同一天，美國國家安全局、網路安全與基礎設施安全局、聯邦調查局發布網路安全公告，指責6家中國企業「蒸餾」美國前沿大模型。9月10日，美國大模型巨頭Anthropic發布報告，宣稱7家中國企業提取Claude模型能力。
地緣政治對抗短期內難有轉圜，而中美大模型企業「資本量級」也顯示了巨大鴻溝。擬上市的Anthropic衝擊2萬億美元估值，OpenAI邁向1萬億美元，SpaceXAI估值2500億美元；如果深度求索憑藉「中國大模型估值天花板」地位，上市市值衝到理想狀態的1.5萬億元，約合2000億美元，僅為Anthropic的十分之一。
深度求索要面對的，就是這種10倍估值差距的「不對稱競爭」。
本來不想上市
2023年，創始人梁文鋒在深度求索成立初期立下三條「鐵律」：不融資、不商業化、不路演。
到了今年，「鐵律」統統打破，深度求索從「堅決不融資」轉向「光速IPO」。
先是4月至6月完成首輪融資，金額510億元，引入國家人工智慧產業投資基金、騰訊、寧德時代，投后估值約4000億元。首輪交割僅過去一個月，第二輪500億元融資啟動，投前估值約5000億元。9月初，被證實委託中信證券籌備A股科創板IPO，有望年內遞表。
今年6月，深度求索完成首輪外部融資
這家位於杭州、開發大語言模型的人工智慧公司，資金來自梁文鋒的「幻方量化」基金。「幻方量化」成立於2015年，2017年實現投資策略AI化，是中國最早、最知名的私募基金之一，管理資產規模超700億元。截至2025年底，近5年收益均值達114.35%，這也是梁文鋒此前「不融資」的最大底氣。
2025年初，DeepSeek-R1推理模型發布，以「物美價廉」轟動全球。其在多個推理基準測試中的性能堪與OpenAI的o1模型相當，後者是當時「地表最強」的大模型，而DeepSeek只是「無名小卒」，僅用557萬美元的成本完成了OpenAI花費1億美元做到的事情。
DeepSeek的技術路線演進，有三個關鍵節點。
2025年上半年，它靠強化學習（RL）主導長思考模式，打破了行業依靠大規模監督微調（SFT）的傳統，確立了演算法和硬體協同的基礎。從2025年底至2026年中，它先後發布DeepSeek-V3.2、DeepSeek-VL2及DeepSeek-V4系列，引入稀疏注意力（DSA）機制，補齊多模態和冷啟動長思考等短板。9月10日，新模型V4.1 Flash發布，技術倒向更輕量、吞吐量更大、專為Agent優化的異構架構。
DeepSeek-V4 和 DeepSeek-V3.2 的計算量和顯存容量隨上下文長度的變化
在技術路線上，深度求索走的是「不對稱競爭」之路。因為客觀條件擺在那裡——無法跟美國巨頭「硬剛」參數量和預訓練規模，因此靠設計模型的輸入輸出鏈路、壓榨硬體資源搞「效率創新」，讓模型的能力不比美國大模型差。
本來，DeepSeek的核心優勢就是「物美價廉」。然而，今年8月提價后，它遭到國內友商的「背刺」，不少成本敏感的開發者和中小企轉投智譜和阿里；V4.1 Flash新模型再度降低了算力成本——兩下一合，DeepSeek於9月10日啟動「大降價」，距離它漲價只過去了20多天。
Deepseek 8月提價（上），9月降價（下）
多年「地板價」，深度求索賺錢了嗎？據悉，2026年前7個月，其營收為4.75億元，是2025年的10倍，虧損約7.15億元（去年全年虧損為9.35億元）。今年砸下約110億元布局基礎設施，在內蒙古烏蘭察布將建設一座1吉瓦超級數據中心，部署16萬顆華為昇騰950DT晶元。
可以說，深度求索的基建開支暴漲、人力成本大增（不少員工跳槽），是打破「不融資」鐵律的核心動因。
競爭白熱化
深度求索的IPO推動之際，國內的競爭對手已經爭相融資、上市。
金融政策先行一步「放開」。港交所18C章特專科技新規順利運轉，A股科創板第五章上市標準正式對AI大模型企業敞開大門，中國AI大模型企業展開了融資、估值大比拼。
智譜AI與MiniMax均於今年早些時候在香港上市。9月初，月之暗面秘密申請港交所上市。
智譜AI頁面
如果給中國獨立大模型企業的市值（估值）排座次，深度求索以約740億美元的估值位列第一；月之暗面估值為500億美元，列第二；智譜AI市值約495億美元，位於第三；MiniMax市值約131億美元，排在第四位。
剩下的三家估值均未超過30億美元。階躍星辰估值約25億美元；零一萬物估值約15至20億美元；百川智能估值約15至20億美元。
如果看以上7家公司上半年財報，其ARR（年度經常性收入）的排名與其市值（估值）的排名並不一致。大模型公司之所以看ARR，而不是看傳統的凈利潤或總營收，主要是因為傳統的指標估不出一直虧損的公司的價值，用ARR的「指數級增長斜率」可以更前瞻地捕捉到公司的成長速度。
智譜AI號稱「中國版Anthropic」，API收入暴漲，ARR為16億美元；月之暗面靠Kimi K3「爆發」，正秘密與微軟、亞馬遜、谷歌談判海外雲平台託管，並獲取最高30%的商業收入分成，ARR約10億美元；MiniMax主打海外市場和B端接管，ARR約8億美元；深度求索靠高達83%的API毛利率，ARR約為5億美元。
MiniMax中期業績公告
階躍星辰、零一萬物、百川智能的ARR都在4000萬—6000萬美元上下，且均處於虧損階段。
當然，前四名也都在虧損，只是虧多虧少的區別。2026年上半年，MiniMax虧了約25億元；智譜AI虧了20.72億元；深度求索虧了7.15億元；月之暗面沒公布數據。
而互聯網巨頭阿里巴巴（通義千問）、騰訊（混元）、位元組跳動（豆包）以及百度（文心一言）並未獨立上市，很難與獨立大模型公司「平等比較」。
美國的兩家大模型巨頭Anthropic和OpenAI，基本上承擔了全球除中國之外的「行業想象力」。為了顯示自己的大模型能力超群，它們均在「百年數學難題」上展開暴力破解，幾天之內就解決了一系列重大猜想，令多位菲爾茲獎得主聯名反對。反對是有道理的，但也側面證明AI一發力，腦力勞動者就有了上頓沒下頓了。
Anthropic的Claude的實驗版本刷新了「黎曼猜想」的數據
OpenAI最新一輪估值8520億美元，上市目標約1萬億美元；Anthropic最新一輪估值9650億美元，上市目標約2萬億美元。二者上半年營收均超過130億美元，但OpenAI虧損210億美元，Anthropic盈利5.59億美元、實現了歷史性的「利潤轉正」。
雖然中美大模型企業的市場環境、資本規模差異不小，但兩邊的頭部玩家基本達成了一個共識——想賺錢，就得賺B端而不是C端的錢。
而普遍性的虧損，也是因為大家都在買晶元、買機櫃、建數據中心、內存還漲價。總之，AI已經是重資產遊戲了，不上市就玩不下去了。
AI的「湧現」？
上市並沒那麼快。
隨著9月16日美聯儲加息概率升高，Anthropic和OpenAI均有意將上市推至2027年。
截至9月13日，浙江證監局官網尚無深度求索上市輔導備案信息。按輔導備案不少於3個月的流程計算，深度求索最快也要到2027年第一季度上市。
而深度求索麵臨的挑戰，上市只是最簡單的那一部分。
一個最核心的問題是，深度求索走「效率創新」模式，能不能在硬體持續劣勢的情況下令大模型保持領先？
當下，DeepSeek能保持「物美價廉」的領先地位，一方面是「非對稱異構」的做法還可以打破算力瓶頸，像最新的V4.1 Flash輸入激活8B，輸出激活16B，使它在處理超長上下文時需要的計算資源更少；一方面在顯存（HBM）的讀寫和存儲上，DeepSeek將KV Cache壓縮437倍，使它在使用國產晶元時依然能跑出83%的API毛利率。
與初代模型相比，Deepseek KV Cache 縮小了437倍
但是，軟體層面的優化有其物理極限。當硬體的代差拉大到一定量級后，軟體就很難彌補了。
如今，大模型實時推理動輒調用2萬億（2T）參數（靜態顯存空間至少佔用1TB），英偉達GPU的迅速迭代，對顯存一秒內刷1TB的數據的需求，兩三張卡就可以滿足。而如果使用3nm以下、顯存帶寬為2.0—4.0TB/s的晶元，僅靠壓榨硬體能力是滿足不了需求的。
華爾街和OpenAI分析長線競爭時，一直鼓吹「暴力美學」——當算力規模突破某個臨界點時，模型會湧現出演算法完全無法預言的全新能力。因此美國人備齊所有的頂尖硬體，押注在智能的「湧現」上。
AI競爭，已經向數萬億參數、原生多模態實時推理的深水區演變。對於中國大模型而言，演算法的創新只是其中「一條腿」，能不能跑得遠，也得看「另一條腿」即國產半導體技術（光刻工藝、先進封裝、HBM顯存等）能不能在「現有硬體撞到物理牆」的窗口期內，實現真正的國產化破局。
那個時候，「10倍估值差異」就不再算得上什麼「嚴重」問題。
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