“我勸過樑文鋒很多次，DeepSeek要融資”

作者：劉雪楠

來源：投中網（ID：China-Venture）

爆火的DeepSeek，足以載入史冊。很多年後人們回想起這一刻，結論或許是從2022年底OpenAI釋出Chatgpt，中國AI發展的主流敘事始終是“追趕”，而DeepSeek橫空出世，將“追趕“變成了“創新”和“普及”，甚至是“重塑”和“超越”。

但VC們顯然是失意的，因為包括“大模型六小龍”在內，他們支援的大模型創業專案，自始沒有一個達到DeepSeek這樣的全球熱度，幾乎與DeepSeek同時釋出的，Kimi全新強化學習模型k1.5，雖然是全球繼OpenAI之後首個多模態類o1模型，在諸多層面能力接近o1甚至是超越，但沒有濺起多大水花，同樣淹沒在了DeepSeek狂熱的輿論中。

一切或許要從DeepSeek創始人梁文鋒登上新聞聯播，成為總理的座上賓開始。他在這次會上說了什麼，可能不是最重要的，輿論關心的是，為什麼一個留著長劉海的80後，會突然得到高層的關注？再看看朋友圈，哦？做量化基金的。更好奇了。

作為長期跟蹤AI產業的一級市場觀察者，輿論發酵速度低於我的預期，程度卻遠超我的想象。1月20日，週日晚間梁文鋒登上新聞聯播，發酵了足足一週，顛覆全世界的“DeepSeek R1 550萬美元訓練成本”，只讓週五英偉達的股價下跌3.12%，轉過頭來的下週一，卻讓A股創業板收穫了根-2.73%的大陰線。當時我的評價是，DeepSeek打了英偉達們一個嘴巴，轉頭卻更狠地踹了A股一腳。

打臉來得很快，1月27日當天，英偉達低開低走下跌接近17%，全世界的算力一片哀嚎，高喊“狼來了”，DeepSeek就是那條狼。當然了，我個人的榮辱不算什麼，打臉也是經常的事。但中國VC卻幾乎成了AI算力之外，最大的“受害者”，輿論不吝給予梁文鋒和他的理想主義最大程度的讚揚，同時也施加給中國VC極致的羞辱和討伐，比如小紅書有篇帖子，標題為“DeepSeek再次證明，中國VC就是個笑話”。更不幸的是，點贊還過千了。

但我還是要旗幟鮮明地說一句，道德層面的討伐很低階，這個階段討論“VC為什麼沒投到DeepSeek”，除了情緒上的宣洩，也沒太大意義，沒投到就是沒投到，任何客觀或主觀的原因都像是辯解。進一步的反思雖然非常有必要，但也不是立刻，縱觀國內一級市場，從LP到GP，再到募投管退的各個環節，大量“頑疾”很難短時間根除，很多也根本不是VC/PE們能決定的。

我認為亟待討論的是現在和未來，至少包括三個問題：現在DeepSeek能不能投到以及估值多少？DeepSeek對此前已經投資的各類AI專案有什麼影響？DeepSeek引發的AI產業變革，對VC下一步在AI的資本部署，有哪些積極指引？

DeepSeek融資？

梁文鋒“打太極”

關於DeepSeek估值多少以及能不能投到，這兩天已經有不少訊息流出了。就在昨天晚間，有訊息稱阿里將以100億美元估值，投資10億美元佔股10%。對此阿里副總裁顏喬很快透過朋友圈闢謠稱，“外界流傳阿里投資 DeepSeek的資訊是假訊息”。不過，一位可能接近此次交易的投資人向投中網表示，“現在比較敏感，他們也不方便說，要再等等”，因此這筆被否認的交易，不排除還可能存在一些變數。

而在此之前，就有某AI投資人對投中網表示，DeepSeek正與投資人接觸，他透露的估值是80億美元，與前述“阿里給出100億美元估值”的“假訊息”有差距，而不管是80億美元，還是100億美元，DeepSeek的估值目前已遠超“大模型六小龍”中最高的MiniMax——40億美元。

據投中網瞭解，這幾天有不少投資人，都直接或間接找到梁文鋒確認是否正式啟動融資，估值也大致圍繞上述範圍，但梁文鋒並未給出承認或否認的正面回應，而是以“打太極”為主。也有不少投資人找到DeepSeek負責IR的相關人士詢問是否正在進行融資，截至昨天都得到了否認的結果。

另外還有一層資訊是，DeepSeek內部也有人“勸過樑文鋒很多次，DeepSeek要不要融資”。這至少意味著兩點，一是對於是否進行融資，DeepSeek內部意見也許並不統一，但決定權一定在梁文鋒，只有他握著開啟寶藏的鑰匙；二是梁文鋒近期很可能與一些投資人或產業資本有過接觸，但維持在一個極小的圈子。

比如多次對投資大模型嗤之以鼻的朱總，就肯定不在這個圈子中，即使DeepSeek讓他轉變了對大模型的態度，表示“我肯定會投啊”，但投中網向他詢問是否聽說DeepSeek融資的訊息時，得到的回覆是“沒有”。但朱總畢竟是朱總，對VC應不應該參與DeepSeek融資的重點拿捏得很準，“這個價格已經不太重要了，關鍵是參與在這裡面”。

扯遠了，總之現在VC對於DeepSeek融資這件事，預期是很高的，多位投資人從C端流量承接、激增的頻寬和算力成本、未來繼續scale up，以及最重要的，留住人才以保持持續的創新能力等角度，向投中網敘述了DeepSeek融資的必要性。

當然了，還是那句話，鑰匙只在梁文鋒，以及可以決定DeepSeek能否走向更大敘事可能的人的手中。接下來的，就是時間問題了。但從我個人出發，更樂於看到DeepSeek能否再堅持一段時間，一方面時間越長，期間博弈一定更加精彩；另一方面如某投資人在朋友圈中所說，“DeepSeek若能保持private company to build public good的純粹，這種優美是稀缺的。”

“無論如何要跪進去一些份額”

DeepSeek在春節前後的出圈，令大模型投資人心情複雜。驚喜在於，中國大模型企業能夠這麼快趕上世界水平，恐慌則在於，整個AI投資的邏輯可能會發生巨大的變化。

“至少在國內，DeepSeek已經贏了這場戰爭。它正在進行的一輪融資估值已經達到80億美元，是行業裡估值最高的一家，這都得搶破頭或只能定向融。”一位AI投資人告訴我。

DeepSeek此前並未開放融資，初期資金由幻方量化支援。按照梁文峰在訪談中的說法，他也嘗試過找資方，但礙於自己專注於研究的想法和VC更多考慮商業化的訴求不相符，於是斷了念想。與之形成鮮明對比的是，爆火之後的DeepSeek開始被投資人包圍。

鋒芒已露，縱然想要善刀而藏也是難事，在前述投資人看來，如今融資也是形勢所迫，不得已而為之。“現在DAU飆漲到2000萬，流量來得如此迅猛，已經明顯承接不住。如果DeepSeek只是開發模型，不做應用，那沒問題，但做了應用，現在每一天都要花幾百甚至上千萬出去，必須考慮伺服器、網路資源之類的問題。另外，已經跑通了單點，現在要去scale up，scale up也是要花錢的。”

但這一訊息並未得到當事方的承認。面對最近前來問詢的投資人，DeepSeek融資負責人給出的說法仍然是，“沒有融資打算”。昨晚“阿里計劃以100億美元的估值，投資10億美元認購DeepSeek10%股權”的訊息也被阿里副總裁明確否認，而這不妨礙阿里巴巴美股盤前一度漲超6%。一筆投得出幾十億的國資和大廠，被認為是最有可能入局DeepSeek融資局的候選人。一些有意思的細節是，幻方杭州總部所在的匯金國際大廈，與浙江省金控在同個寫字樓不同座，目前已經擠滿了記者和投資人，DeepSeek北京辦公室所在的融科大廈，又跟百度投資在一座樓上。

一位省級國資的投資人對投中網表示，最近他們機構“從上到下”，都在跟DeepSeek方面接觸，無論如何希望“跪一部分份額”進去，但DeepSeek口咬得很死，堅稱目前並沒有開放融資視窗。

事實上，對AI圈子裡的人來說，DeepSeek不算神秘，疫情期間囤了一萬張A100的江湖傳說流傳甚廣。我從投資人處瞭解到的資訊是，2023年初，DeepSeek曾經聊過一圈大模型公司和投資機構，也包括小紅書的創始人毛文超。不過在今年1月，DeepSeek和小紅書達成合作，目前DeepSeek入駐的官方社交媒體，也只有小紅書、X、微信公眾號。顯然，梁文鋒對小紅書是有些偏愛的。

跟梁文峰的說法一樣，聊完以後，梁文峰和VC們發現大家的目標並不一致。“VC都是幫LP管錢，都得賺錢，所以就談不到一塊去。”2023年7月，梁文鋒成立杭州深度求索（DeepSeek）人工智慧基礎技術研究有限公司，專注於通用人工智慧與大模型研發。巧的是，位元組開始投入AI研發也是在那個時間點。

另外的細節是，2022年左右，量化基金被政策持續打壓，幻方管理規模也持續縮減。而梁文鋒在創立DeepSeek前除了接觸過VC外，因為手握大量的GPU算力叢集，再加上梁文鋒自己的錢，曾想透過投資入股、找雲廠商合作等方式，將手中富裕的算力“用出去”，還為此招了兩個人專門做戰投，看了大量包括低空等在內的科技專案，但幻方的結論是，“外面能做的，自己也能做”，多數專案“意思不大”，最終“一個也沒投”。後來基於梁文鋒技術理想主義的情懷，DeepSeek應運而生。

大模型市場的變化瞬息萬變，DeepSeek很快將成為攪動市場的鯰魚。“我去看各種AI專案的時候，基本上都會問對方在用哪些基座，覺得哪些模型比較好，到2024年的時候，大家的普遍反饋已經是通義、豆包和DeepSeek。”一家投資機構的合夥人Eric（化名）告訴我。

DeepSeek在大眾層面的普及來源於兩個模型。1月13日，DeepSeek推出App版本，使用V3大模型，這是一個全開源MoE（混合專家）模型。DeepSeek報告稱其V3模型的訓練成本僅為600萬美元，只有Llama 3的1%。1月20日，DeepSeek釋出開源大模型R1，又以極低訓練成本達到與OpenAI最新O1模型相近的效能。一天後，DeepSeek登頂蘋果中美地區應用商店免費下載排行榜。

“應該沒有人能預想到DeepSeek會這麼火。釋出V3的時候，業內都注意到了，但因為當時 App沒上線，所以還沒有引爆C端。當應用釋出之後，普通人都覺得產品效果好，DeepSeek便開始出現在街談巷議之中。自然流量和買來的流量，這時候差異一下就顯出來了。”一家機構的合夥人Jared（化名）說。

任何產品的火爆離不開天時地利人和，時點很重要。在Eric看來，當下AI的上升曲線已經變緩，預訓練的資料差不多用光了，大語言模型能力不再容易上升，只能轉換思路轉向以OpenAI的 O1和DeepSeek的 R1為代表的推理模型。“這個時候，是選擇繼續砸大錢去搏一個上限，還是不追求那5%的進步而是把成本降到原來的1/10？DeepSeek代表的降成本路線恰恰出現在一個合適的時間點上。”

“六小龍”不走差異化之路

將很難再融到錢

“國內大模型訓練的綜合成本（資料，人工，電力和算力）比美國低，而DeepSeek因為其出色的工程能力，更是把成本控制到極致。在未來兩個季度裡，DeepSeek會成為行業基準線，降成本是大勢所趨。如果為了提高5%的上限，再花10倍的錢，從資本和商業角度考量，這是不值當的。”Jared認為。

大模型過去燒錢兇猛，研發成本降低，首先動搖的是對這些企業的估值邏輯。

Eric認為，DeepSeek之所以在海外引發這麼高的恐慌情緒，正是因為那些大公司的估值要重新評價了。“過去大家相信，大模型本質上是資本的競爭，正如我們說2023年5月之前如果沒拿到1億美金，在國內就別搞大模型了。但當大家發現不需要那麼多錢，大模型公司的估值恐怕很難撐得住。長期來看，估值是建立在你創造的價值基礎上，短期來看取決於大家認為你的壁壘有多高。”

王榮進則認為，DeepSeek出現後會不會對現有大模型公司估值產生影響，現在還不好說，但他們極低的成本對業內還是帶來衝擊。如果大模型企業能透過其他方式去創新降低訓練或推理成本，估值受到影響或許比較有限。“不排除國內的公司透過其他方式去創新達到類似的效果，關於這一點也值得期待。”

Jared的態度比較悲觀。他相信，如果“六小龍”不走差異化之路，將很難再融到錢。大廠有資本加持，可以繼續戰鬥，但創業公司如果在單一專案上卷不到第一，基本上沒有太大意義。“當然，只要有差異化，並且不燒錢，苟活著也是個出路。”

事實上，“六小龍”已經分化出不同的路徑。有的公司仍在燒錢訓練大模型，比如我瞭解到某公司去年收入3個億左右，但成本卻高達20多億。有的公司已經放棄，比如零一萬物已與阿里雲成立 “產業大模型聯合實驗室”，不再追求訓練超級大模型，但會繼續訓練引數適中的更快、更便宜的模型，基於後者打造可以賺錢的應用。

“當預訓練結果已經不如開源模型時，每個公司都不應該執著於預訓練。”在《晚點》訪談中，李開復如是說。也有的公司投入更多精力在多模態上，比如MiniMax。還有的公司轉向紮根垂直行業，比如百川的重點已經落在了做醫療大模型上。Jared認為，最終這些大模型企業估值是否重構還是取決於商業化的成果，DeepSeek如果融資也會面臨一樣的商業化問題。

關於DeepSeek的共識和分歧

DeepSeek已經被一些人視為“國運”的象徵，但能否獨佔鰲頭在投資人眼中仍有分歧。

Jared相信，大廠很難做出DeepSeek那樣的創新。原因在於，大廠資源過剩，反而就沒有人會想著如何極致地最佳化成本。同時內部賽馬嚴重，更多是在卷人，而不是卷事情。KPI通常被簡化為“實現多少DAU”這一透過買流量就能實現的目標，也會導致大家很難紮紮實實做技術創新。而做對沖基金出身的人對資源和成本看得很重，總是在想著怎麼工程化創新降低成本，這跟大廠的基因和技能點也不一樣。

但Eric認為，在那些明星創業公司裡DeepSeek會長期居於第一位，但還很難說DeepSeek比阿里和位元組的大模型厲害，從所採用的技術正規化上來看，理論上OpenAI的O1的正規化上限要高於DeepSeek 的R1。“到底應該省錢，還是追求高上限，這是一個選擇問題。放在國內來講，大家的能力都很強，只不過側重點不一樣，豆包和通義都做了多模態模型，DeepSeek做得更聚焦，只做語言模型，它最強大的地方還是在於省錢。”

春節期間，軒元資本創始合夥人王榮進一直在找資料研究DeepSeek的底層邏輯。在他看來，DeepSeek在應用、工程、架構等多個方面做了很多創新。至於市場討論的借鑑方面，他覺得這也沒什麼，OpenAI的Transformer源於Google，蘋果的iOS部分參考了富士施樂，微軟的Microsoft的GUI部分參考的是富士施樂的Xerox Alto，大家都是站在巨人的肩膀上更進一步。”

外媒的描述更有意思。有的媒體將OpenAI和DeepSeek之間的不同路徑比作17世紀英國內戰中“錯誤但浪漫”的保皇黨與“正確但令人反感”的圓顱黨之間的衝突。人工智慧保皇黨不惜一切代價追求AGI，而人工智慧圓顱黨專注於更實際的目標，儘可能高效地解決特定問題。海外有關大模型融資的最新訊息是，Ilya Sutskever 創立的Safe Superintelligenc正以200億美元估值洽談融資——仍然是一個昂貴的價格。

瀰漫在行業上空的還是一團迷霧。“連著幾年，大模型在年初都有讓人震撼的新進展，而且往往年初和後面發生的事情脫節，所以現在誰也不能預測年底到底會發生什麼。”Jared說。

Eric認為，R1代表的這種後訓練模型模式剛剛開始，DeepSeek只是在中間提出了一個分叉，到底會跑成什麼樣還不知道，但毫無疑問創業的需求會急劇加大。在他看來，DeepSeek更重要的意義在於帶來一種全新的價值觀。“他們的目標不是說賺多少錢，而是能不能做出有價值的創新，這個價值觀值得中國企業尤其是大公司思考。”

正如梁文峰在採訪中所說，“以後硬核創新會越來越多。當這個社會讓硬核創新的人功成名就，群體性想法就會改變。我們只是還需要一堆事實和一個過程。”過去四十年，房地產和網際網路的造富運動都並非由底層創新驅動，而只有當人們看到回報和付出有一定的關係，投機才不會成為中國商業社會最大的價值觀。

“2025年，AI應用會迎來爆發之年。”

這是我在去年年底從投資人和FA口中聽到的最多的觀點，甚至有投資人明確表示：2025年只看AI應用。

春節過後，有了DeepSeek這把火，投資人和企業們對於AI應用的期盼更加強烈了。但興奮之餘，他們眼中也難掩迷茫：知道機會來了，可看不到機會在哪兒？

需要承認的是，面對DeepSeek帶來的變革，大部分公司都沒來得及在戰略層面做調整，但從行動來看，都在緊急圍繞DeepSeek開會。也有投資人表示，開工之後接連兩天，都在開關於DeepSeek的會，已經做了緊急部署。

提到DeepSeek，很多人的第一印象是高性價比。單就這一點帶來的影響，業界也並未達成一致。

TrainiCEO孫鄰家認為，“技術過度平權不一定是好事，會失去創新的驅動力。現在看來，2025年是一個從閉源套殼轉為開源套殼的年份，造成的結果可能是出現一堆同質化產品，依然找不到盈利的方法。目前，能做Fine-tuning（大模型微調）的公司沒有想象中的那麼多，能持續做並且有創新的就更少，缺資料和人才。”

當然，他也承認，模型變小和經濟性提高，對應用肯定是積極影響，但是在應用側，技術不是最大的制約，而是對產業的理解。

其實，現在Prompt已經可以滿足很多應用的需求了，似乎沒有做出什麼好產品。如果因為iOS閉源，我們有了安卓系統，也沒有出現很多手機品牌。在安卓上長出的軟體應用也沒有殺死iOS和其應用。Llama的能力也很強大，可以滿足多數應用的需求，離我們期待的也差很遠。

更多的人還是願意看到DeepSeek給應用端帶來的積極一面，比如有投資人指出，DeepSeek出來之後，做應用的廠商只需要專注在應用本身的前後端互動體驗，同時再基於場景做打磨就可以了，這省去了很多基礎層面的投入。

合思創始人兼CEO馬春荃指出，AI的發展就像電力的發展一樣，會催生出非常多的應用的廠商，這是一個基礎的能力。DeepSeek的出現把這種基礎能力的成本變成白菜價。

他進一步解釋稱：很多原來捨不得用AI的地方，現在可以去進行探索和創新，因為當下AI在算力上的消耗成本，相比於客戶價值或者輸出結果相比，已經是九牛一毛了。比如在小票識別領域，我們過去只敢小小批次應用，如今幾乎變成了零成本，我們就可以“肆無忌憚”地應用了。

需要指出的是，究竟是C端應用還是B端應用更能讓VC們青睞時，我從投資人那裡得到了統一的答案——那就是to B應用更具投資價效比。

就連非投資行業的企業內部人員，也認為今年DeepSeek相關專案在投資市場會比較火爆，因為在他們看來，完全開源的DeepSeek，會加速很多細分場景模型的誕生。

首先，B端使用者是最具付費能力的，而且所有B端應用都還是沿著原來企業軟體的思路，也就是說每個領域都將有自己的大模型。這是因為不同領域間的資料庫和知識庫存在差異。

但當下的問題是，應用廠商自己不做模型，看不到需求和效果，更重要的，應用創業不同於大模型，投資人們不會給企業很多的時間和資金來試錯。

同樣，現在還無法預測哪些場景會爆發，只能說這些細分應用的出現正在加速。

其次，成本低了，之前只能在實驗室裡進行的，可以應用到每個角落。換句話說，當前很多沒有被AI覆蓋的場景，會有更多的廠商用非常低成本的AI去進行改造。

在國科嘉和高階合夥人陸佳清看來，如果有特色應用能夠出現，那可以很快起量。尤其是有應用場景的上市公司，之前打造一個行業應用可能需要幾百臺伺服器，現在只需要十臺，成本驟降。

第三，AI應用肯定會越來越多，而且會佔據市場更多的眼球，因為眼下應用還沒有實現真正大規模的商業化。

對於為何不會選擇C端產品，這是因為投資人們有這樣一個共識——C端應用遲早是大廠們的天下，這在之前是有跡可循的。

除了應用層外，在更底端的硬體層也在發生鉅變。比如為了承接住DeepSeek帶來的流量洪流，此前各地建造的閒置計算中心也被盤活了，相關從業者表示，這些計算中心當下已經開始產生收益。而DeepSeek本身也因為此前浙江省建造的資料中心獲益。有接近DeepSeek的投資人表示，自從節前爆火後，浙江將很多空餘的資料中心低價給了DeepSeek。

據某雲服務廠商的體感來看，上線了DeepSeek R1版本之後，使用者的註冊量有一個非常明顯的提升，一兩天內註冊量增長了一個數量級，大約是10~20倍的水平。而這些註冊使用者主要分為兩類，一類是個人開發者，他們會去驗證自己的一些創新思路，另一類是企業的開發人員，這類使用者則更多是想透過AI與業務結合做創新應用。

在這個領域，業界也存在著一些非共識。

“DeepSeek的出現短期內可以顛覆對算力的邏輯，但長期來看，AI和應用的蓬勃發展，必然帶來總體需求的增長，算力還是有價值的。當然，對於國產GPU來講還是偏利空的，因為低製程的晶片可以用了，市場就不需要存在那麼多家了，未來能夠上市的也將只有一兩家。對於其他國產大模型公司也是偏利空的。”陸佳清如此判斷。

另一位晶片投資人表示：“這對晶片行業算是絕對利好，核心在於可以用算力比較低的晶片做出很好的訓練效果，這意味著很多晶片廠商能夠獲得相關訂單。同時，越低的訓練成本越有助於人工智慧在應用領域的滲透。”

作為專注於智慧汽車產業鏈的投資機構，王榮進也會關注DeepSeek是否會對智駕格局產生影響，會不會引起其他公司快速迭代，衝出一條新的路出來，從而導致相關標的的估值的重估。

關於DeepSeek帶來的變革和機會，我相信遠遠不止上述討論。更重要的是，DeepSeek的崛起不僅是一次技術迭代，更帶動了國內目前最稀缺的東西——信心。我不由想起了《人類簡史》關於“講故事”和“相信故事”的觀點，人類社會幾千年來，就是從一次次舊敘事崩塌和新敘事構建螺旋向上發展的，樂觀點看，也許DeepSeek就是中國經濟在各階層重新凝聚信心的轉折點。

THE END

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