DeepSeek, китайская лаборатория, ставшая известной после выхода своих открытых моделей в начале 2025 года, готовит раунд финансирования объёмом до 50 млрд юаней ($7,35 млрд). Если сделка состоится, она станет крупнейшей в истории китайских ИИ-компаний. Основатель компании Лян Вэньфэн намерен лично обеспечить до 40% суммы, что нетипично для раундов такого масштаба и сигнализирует о высокой степени контроля, которую он хочет сохранить над компанией. По итогам раунда оценка DeepSeek может превысить $51,5 млрд.
При этом инвесторы, по данным The Information, выражали обеспокоенность двумя факторами: отсутствием у компании выручки и уходом ключевых исследователей в Xiaomi и ByteDance. Чтобы снять эти опасения, DeepSeek активизирует коммерциализацию: в июне запланирован выпуск DeepSeek V4.1 с расширенным набором корпоративных инструментов, улучшенной поддержкой MCP, а также возможностями обработки изображений и аудио. Переход от исследовательской лаборатории к коммерческому продукту — стандартный путь для компаний, привлекающих деньги на таком уровне, однако для DeepSeek он означает смену позиционирования: до сих пор компания делала ставку на открытые модели и академическую репутацию.
| Компания | Раунд / сумма | Оценка | Ключевые детали |
|---|---|---|---|
| DeepSeek | до $7,35 млрд (50 млрд юаней) | свыше $51,5 млрд | Основатель вкладывает до 40% лично; выпуск V4.1 в июне |
| Core Automation | $100 млн (предыдущий раунд) | $1 млрд → цель $4 млрд | Основана Джерри Твореком (ex-OpenAI); инвестор — Nvidia; возраст компании — 6 недель |
На другом конце спектра — Core Automation, стартап, основанный Джерри Твореком, бывшим исследователем OpenAI. Компании шесть недель, однако она уже прошла путь от раунда в $100 млн при оценке $1 млрд до целевой отметки в $4 млрд. Среди ранних инвесторов — Nvidia, чьё участие традиционно воспринимается рынком как знак качества для ИИ-инфраструктурных проектов. Core Automation разрабатывает ИИ-модели, способные продолжать обучение уже после завершения основной фазы тренировки — подход, известный как continual learning или lifelong learning. Большинство современных LLM фиксируют знания на момент окончания обучения и не обновляются без полного или частичного переобучения. Если Core Automation решит эту задачу в промышленном масштабе, это существенно снизит стоимость поддержания актуальности моделей для корпоративных заказчиков.
После раунда оценка DeepSeek может превысить $51,5 млрд.
Оба случая отражают общую динамику рынка: капитал продолжает концентрироваться в ИИ-секторе вне зависимости от того, есть ли у компании выручка и сколько времени она существует. Оценки растут быстрее, чем появляются продукты. Для отрасли это означает, что конкуренция за таланты и вычислительные ресурсы будет только усиливаться — особенно между американскими и китайскими игроками, каждый из которых привлекает деньги во всё более сжатые сроки.
