7 月中旬，在全球资本市场对 AI 硬件资本开支可持续性产生质疑之际，DeepSeek 的融资进程却显著加速。
据多家外媒报道，DeepSeek 首轮融资已落地，总额超 500 亿元人民币，投资方涵盖梁文锋、腾讯、宁德时代、京东、网易、IDG 资本及国家人工智能产业投资基金等。另有消息称，公司正筹备第二轮 500 亿元融资，对应估值达 5000 亿元，并已聘请投行筹备上交所科创板上市，计划今年提交申请，明年正式挂牌。
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一系列迹象表明，这家备受瞩目的中国大模型公司正在技术、基础设施与资本三大战线同步发起立体攻势，其战略野心远超成为“中国的 OpenAI"。从幻方量化 2023 年宣布成立 DeepSeek，到 2025 年凭借技术成名却坚持“不融资、不上市、不商业化”，再到近期超预期的资本运作，掌舵人梁文锋似乎已下定决心，为“中国式 AI 巨头”的崛起按下加速键。
从融资到 IPO，骤然加速的时间线
回顾 2025 年，DeepSeek 凭借 V3、R1 等系列模型，以极高的性价比震撼全球 AI 界。彼时，市场焦点集中于其技术创新——如何以远低于 OpenAI 的训练成本，实现比肩 GPT-4 的模型能力。
进入 2026 年，叙事重心转向资本层面。梳理 DeepSeek 近期的资本动作，可见其步步为营的战略节奏：
2026 年 1 月，DeepSeek 首次传出启动首轮融资，接触多家国有及产业资本。消息人士透露，梁文锋率队拜访大型国有银行和科技产业基金，议题不仅限于融资，更涉及数据中心长期信贷支持及自研芯片产线合作等重资产布局，标志着公司战略重心从模型向基础设施倾斜。
4 月，DeepSeek 发布招聘公告，在内蒙古招募数据中心高级运维工程师及交付经理。这一看似常规的招聘，实则是其从“租用算力”转向“自建算力”的首个公开信号。内蒙古凭借低廉电价、适宜气候及丰富可再生能源，已成为中国数据中心建设的黄金地带。自建数据中心意味着长期巨额固定资产投入，这也解释了随后梁文锋密集的融资动作。
7 月，DeepSeek 首轮融资落地，随即启动新一轮融资计划并同步推进 IPO 进程。值得关注的是，其自研 AI 芯片项目已进入实质阶段，目标明确指向推理任务，而非训练新模型。
从自建数据中心、自研推理芯片到加速资本扩张，这三者共同构成了 DeepSeek 的战略闭环：利用资本市场资金，建设完全自主可控的“算力 - 算法”垂直体系。
梁文锋隐藏的战略意图，逐渐清晰
当前资本市场 AI 叙事正在生变。尽管以英伟达为首的 AI 硬件链曾享受高估值溢价，但随着 Meta 出租闲置 GPU 算力及市场对算力过剩的担忧，硬件链条成长逻辑开始动摇。美股半导体板块近期的大幅调整，反映了市场对“增长放缓”的担忧。
在此背景下，DeepSeek 的逆势扩张并非重复 OpenAI 式的烧钱囤卡路径，而是蕴含多重战略意图：
从“租用”到“自建”，掌握命运主动权
维持全球顶尖开源大模型并为数百万开发者提供稳定、低成本的推理服务，需要可靠且成本可控的底层基础设施。长期依赖外部算力租赁等于将商业模式根基交予他人。DeepSeek 在内蒙古自建数据中心，旨在打造这座“开源帝国”的独立城池。
自研推理芯片，将算法优势固化于硬件
DeepSeek 的核心竞争力在于极致的模型压缩、量化和推理加速算法。在对成本极度敏感的推理芯片市场，将软件优化能力“烧录”进硅片结构，意味着未来使用自研芯片运行自家模型时，其能效比和成本优势将是通用 GPU 无法比拟的。
以开源生态对抗“技术封建主义”
梁文锋曾提出“让最先进的 AI 能力像水电一样普惠”。在当前全球 AI 权力结构中，当硅谷闭源巨头试图通过高价 API“收租”时，DeepSeek 选择将核心模型开源，并通过加速资本化将推理成本降至极致，从而做大生态并分享增量。
对资本市场的影响及深远意义
DeepSeek 的一系列举措将在 A 股乃至全球资本市场产生深远的结构性影响。
A 股正经历指数成分的供给侧改革，传统金融与资源股权重下降，“含科量”持续上升。继寒武纪突破万亿市值后，DeepSeek 的 IPO 大概率成为第二个标志性事件。一个拥有自研芯片、自建数据中心及开源模型生态的独立上市平台，将成为科技类基金的核心配置，加速挤出传统行业在指数中的份额。
同时，这将为国产算力链带来最确定的需求基本盘。DeepSeek“自研推理芯片 + 自建数据中心”的路线，拉动的不是对英伟达 GPU 的采购，而是整个国产数据中心设备链的全面需求。华为昇腾链、长鑫存储链与 DeepSeek 生态链，正构成中国科技自主的“铁三角”。
此外，DeepSeek 上市将首次为市场提供可量化定价的“开源 AI 生态”标的。其估值逻辑将超越单纯的模型公司市盈率，形成“基础设施 + 模型生态 + 应用分发”的综合估值框架，为整个 AI 应用层打开估值天花板。
在更宏大的视野下，梁文锋推进的这条“重资产 + 开源 + 自研”的中国式路径，正在描绘不同于硅谷巨头的图景。当这条路被资本市场定价、产业生态验证及开发者认可后，其影响将远超股价涨跌，最终可能决定 AI 时代核心生产力的归属。
当然，这并非一条必然成功的道路。自研芯片的技术风险、数据中心的重资产压力、开源模式的商业化可持续性以及激烈的全球竞争，都是摆在梁文锋面前的现实挑战。首轮融资落地仅是漫长征程的开始，最终结果仍需市场检验。（财富中文网）