DeepSeek年化營收突破10億美元，擬融資75億美元備戰上市
nashnova research
DeepSeek年化營收突破10億美元，較數月前翻倍；公司正推進75億美元融資並籌備上海上市，但算力短缺與監管調查是懸在高估值上方的兩把刀。
營收翻倍，錢從哪來？
年化營收運行率（把近期收入按全年折算）已破10億美元，幾個月前還不到5億美元。
增長靠兩件事：上月提價——客戶使用成本漲了2.3至4.5倍；加上模型本身持續受歡迎，用戶並無流失。
這意味著→ DeepSeek證明了一件事：即使大幅加價，只要模型夠強、定價仍處行業最低區間，客戶就留得住。
毛利率憑甚麼比OpenAI還高？
今年首七個月，API銷售毛利率達82.9%，高於Anthropic和OpenAI同期水平。
簡單來說＝ 每賺1蚊，DeepSeek到手超過8毫，對手拿得更少。
關鍵在基礎設施：優化效率、減少晶片用量，將模型運行成本壓了下來。
這反映出「低成本」不只是定價策略，而是從底層架構省出來的結構性優勢。
融資75億美元、估值5000億元——這盤棋有幾大？
第二輪融資目標500億元人民幣（約75億美元），對應估值5000億元人民幣，計劃今年10月底前完成。
公司同時在籌備上海證券交易所上市。
這意味著→ 若融資落地，DeepSeek將成為全球估值最高的AI初創公司之一，直接對標OpenAI的量級。
七成算力拿去訓練——推理點算？
目前超70%的算力分配給模型訓練，不到30%用於推理（即讓現有模型跑起來回答用戶問題）。
梁文峰透露，內部測試顯示較小模型可在遊戲顯示卡上良好運行，足以處理大多數日常任務。
簡單來說＝ 訓練用頂級晶片，日常推理用平價顯示卡分擔——這是在算力緊缺下騰挪空間的辦法。
晶片被卡，華為救唔救到場？
美國出口管制切斷了輝達先進晶片的供應，算力短缺是DeepSeek當前最大挑戰。
梁文峰表示將優先推進用中國本土晶片訓練模型，預計華為最早今年第四季度開始交付訓練晶片。
這意味著→ 華為晶片的實際表現，將直接決定DeepSeek能否擺脫對輝達的依賴、維持模型迭代速度。
監管調查加對手追趕，兩面夾擊？
中國互聯網監管機構正就潛在數據洩露問題對DeepSeek展開調查，起因是Anthropic指控DeepSeek和月之暗面將敏感用戶數據路由至Claude模型。
競爭亦在加劇：Z.ai年化營收已達18億美元，MiniMax從2月的1.5億美元飆升至8月的8億美元。
這反映出DeepSeek面對的不止是技術問題——算力瓶頸、監管壓力、對手追趕三線並行，是本輪高估值能否兌現的關鍵考驗。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。