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　　近日

，一则融资消息震动投资圈：DeepSeek计划首轮募资最高500亿元，其中创始人梁文锋个人出资200亿元  ，投后估值或将超过3500亿元（约515亿美元）  。

　　自4月中旬被曝启动首次外部融资以来
，DeepSeek的估值已四度改写

。在外界流传的最初版本中
，DeepSeek仅计划募集3亿美元 ，估值超百亿美元。许多业内人士认为 ，这一估值过于保守

，与其技术水平和行业地位都不相称  。但在随后不到一个月的时间里，有关这轮融资的信息频频流传  ，其估值至今已涨了5倍

。

　　在DeepSeek融资消息持续发酵的同时

，月之暗面（Kimi）和阶跃星辰也传来融资新进展。加上今年年初在港股上市的智谱和MiniMax，“大模型五强
”中的四家身家已突破千亿元  。这一幕  ，让人恍若看到若干年前“AI四小龙
”的盛景
。那时

，商汤和云从科技前后脚上市，依图与旷视还活跃在人们的视野之中
。但2022年年末  ，ChatGPT的爆火改变了所有 。一时之间

，百模大战，群雄竞起  ，江湖还是那个江湖
，只是换了一批新面孔 。

　　热钱正在涌动

。高估值背后
，有成长逻辑支撑 ，也有资本情绪炒作。从“AI四小龙 ”到如今的“大模型五强 ” ，资本市场永远不缺造富神话  。旧人渐隐

，新贵登台，故事会有不同的结局吗？

　　不差钱与期权定价的错位

　　在外界眼中  ，DeepSeek更像是以技术理想主义驱动的实验室

，梁文锋一直拒绝见投资人

。接近梁文锋的人士透露，他觉得拿风险投资（VC）的钱是一种负担  ，会影响公司的战略判断和选择。由于背靠母公司幻方量化

，DeepSeek从未有过资金压力  。因此，当4月17日  ，DeepSeek被曝出开启首轮外部融资时

，整个投资圈都沸腾了

。

　　“你能对接上DeepSeek吗？能的话我奖励你50万元。

”一位一线投资人在听说DeepSeek开放首轮融资后，第一时间来问证券时报记者  。而像这位投资人一样削尖脑袋想挤进去的  ，还有很多

。

　　随后
，关于这轮融资的细节通过各种渠道陆续流出
，大致经历了四次主要的曝光节点 ，DeepSeek的估值也从100亿美元一路飙升至515亿美元。最新消息披露 ，梁文锋个人将出资最高200亿元人民币

，通过直接与间接持股，合计控制公司84.29%的股权  。

　　梁文锋个人出的钱  ，已相当于其他大模型公司单轮融资的总额
。不差钱的DeepSeek

，为什么还要伸手向市场要钱？这恰恰是因为，他要用钱解决钱无法解决的问题——员工期权的定价

、流通与变现
。

　　“在人工智能（AI）行业  ，人才密度基本决定了成败

，股票期权通常是核心人才薪酬的重要甚至核心组成部分 。但对于没有外部融资的公司，期权只有非公开的内部账目价值  ，缺乏真金白银验证过的流通性和溢价参照 。”一名AI行业的资深人士告诉证券时报记者

，唯有引进外部融资，员工期权才有市场定价  ，才能吸引和留住人才
，保持研发团队的稳定性

。

　　但是
，DeepSeek的“不差钱  ”只是极端个例。对于其他公司来说 ，融资则关乎生存  。5月初 ，Kimi已完成20亿美元融资

，阶跃星辰将完成近25亿美元融资，其中Kimi投后估值突破200亿美元

。大模型竞赛需要巨额的算力投入和人力支出  ，资金是支撑企业长跑不可或缺的弹药。“唯有获取大量资金

，大模型公司才能加速技术研发、扩展团队规模  、增加数据量及计算资源的投入  。

”盘古智库高级研究员

、港股100强研究中心顾问余丰慧表示

。

　　高估值逻辑与上市窗口期

　　阶跃星辰最新一轮融资中，一个细节颇值得玩味：该公司已拆除红筹架构  ，正加速赴港IPO准备。

　　今年1月

，智谱和MiniMax在港交所先后上市，此后股价一路飙升  。其中  ，“大模型第一股”智谱股价从发行价的每股116.2港元涨至约900港元

，最新市值超4000亿港元

。强劲的股价表现，让人们意识到国产AI的价值被低估  ，也极大提升了未上市大模型公司的估值。

　　但一个核心问题摆在面前：动辄上千亿的估值到底贵不贵
，遵循怎样的逻辑？

　　事实上
，“大模型五强  ”均被视作高成长性的公司 ，市场对它们有一套全新的估值叙事  。叙事的第一层 ，是成为基础设施的潜力
。中国初代AI投资人王捷此前参与了Kimi的两轮融资

，在他看来，这波AI大模型的能量远大于互联网那波浪潮
。“对比第二次工业革命  ，其解决的是体力的可复制

，而AI大模型解决的是脑力的可复制 。

”王捷说 。当AI工具足够强，能够重新定义劳动力  ，这将带来全球生产力成倍的增长

，而底层模型则会成为其中最重要的基础设施

。资本给的定价，相当大部分是对成为智能世界“底座”的估值溢价。

　　第二层  ，是技术壁垒与领先实力  。天使投资人、资深人工智能专家郭涛向证券时报记者分析

，DeepSeek虽未开展实质性的商业化，但估值能超过3000亿元  ，是因为DeepSeek是最有可能成为技术“定义者  ”的玩家
，资本押注的是技术天花板与长期行业格局

。“一旦实现技术转化并成功商业化
，就将带来巨额回报 ，这种估值逻辑是基于对未来收益的高度期待。

”余丰慧说  。

　　第三层 ，则是国产替代的叙事加持

。据悉

，国家集成电路产业投资基金（大基金）将参投DeepSeek。前述资深人士表示，从投芯片到投模型  ，大基金入局被视作我国构建软硬协同生态  、加强AI自主可控的一个信号  。大模型公司作为“战略资产”的意味

，也带来了估值溢价

。

　　近一两年来，无论是港股还是A股  ，都给未盈利的高成长型科技公司打开了IPO的大门。港交所2023年开始实施《主板上市规则》第18C章

，为特专科技公司设立上市通道，智谱
、MiniMax都是在这一政策背景下成功上市  。A股方面  ，科创板重启未盈利企业第五套上市标准
、创业板增设第四套上市标准

，显著提升了对未盈利科技企业的包容性
。业内人士普遍认为，这一两年是大模型公司推进IPO的黄金窗口期
。

　　技术变革与商业现实的碰撞

　　回溯AI的上一波浪潮  ，计算机视觉是核心技术路径
，商汤 、云从科技 、旷视

、依图这四家公司率先将人脸识别、图像识别等技术应用在安防  、智慧城市等领域
，头顶“AI四小龙  ”的光环 ，融资不断 ，估值飙升

，一时风光无两 。

　　大约在2020年前后，四家公司纷纷开始谋划上市 。其中  ，商汤和云从科技成功IPO

，旷视和依图则最终折戟

。殊途，但也同归。多年来  ，技术领先并未转化为实际的商业盈利

，亏损一直是笼罩在“四小龙
”头顶上的乌云  。2021年至2025年，商汤归母净利润分别为-171.4亿元

、-60.45亿元、-64.4亿元  、-42.78亿元

、-17.66亿元  ，云从科技则分别为-6.32亿元、-8.69亿元  、-6.43亿元

、-6.96亿元、-5.56亿元

，上市以来尚未走出亏损的泥潭

。

　　高投入  、高估值
、高亏损，如今“大模型五强
”也正面临“AI四小龙 ”同样的盈利魔咒。据智谱披露的财报  ，公司2025年营收为7.24亿元
，是国内收入规模最大的大模型公司
，但归母净利润为-46.98亿元 ，研发支出高达31.8亿元  。

　　而且 ，“大模型五强 ”面对的挑战

，或许更为严峻

。一方面，其成本高昂  ，商业化路径不明确

，盈利难度大。“大模型训练推理成本极高，烧钱属性强  ，短期内难以形成正向现金流

，若商业化不及预期，融资窗口关闭后极易出现资金链断裂  。

”郭涛表示

。

　　另一方面  ，大模型技术的迭代速度远超上一轮AI浪潮

，竞争已进入以月为单位的淘汰赛。新的模型架构与算法——无论是更高效的稀疏模型还是潜在的Transformer替代范式，随时可能瓦解当前的技术护城河  ，让看似稳固的领先地位瞬间被颠覆  。在王捷看来
，当前算法并未收敛
，模型仍在探索智能上限
。这意味着 ，任何一家都有突围的潜力 ，任何一家也都有被颠覆的可能
。

　　挑战很多

，机会也并非没有 。在“AI四小龙”的时代，计算机视觉技术更多被应用在安防
、金融 、智慧城市等垂类场景  ，空间有限

，大模型则是智能世界的“底座  ”，通用性强  ，拥有平台级的想象空间 。这也是为什么

，市场给“AI四小龙

”估值仅仅是百亿级

。

　　从盈利模式上看，“AI四小龙”主要做面向企业和政府的定制化订单  ，是非标产品

，赚“辛苦钱  ”，利润低 、回款慢。大模型公司则在往打造标准化产品的方向靠拢  ，围绕模型能力提供API（应用程序接口）

、企业智能体等服务
，采用订阅制
，按调用量付费  。例如 ，今年年初 ，“小龙虾

”爆火

，Kimi发布的K2.5模型被视为“小龙虾”的最佳适配模型之一，付费订阅与API调用激增  ，收入在一个月内就暴增1亿美元

，展现了强劲的盈利潜力

。

　　因此，要打破盈利魔咒  ，除了持续深耕技术保持模型领先以外

，另外一大关键还在于商业模式的升维，“要更加注重商业模式的构建  ，推动技术优势有效转化为商业价值。  ”余丰慧说  。郭涛也认为

，模型厂商需从单纯“卖模型

”转向“卖价值”，摆脱对定制化项目的依赖  ，探索会员增值、效果分成  、按调用量付费等模式
，实现收入的规模化

。

　　从百亿至千亿
，中国AI正在讲述一个更庞大的故事。前程远大 ，但头顶星空璀璨的同时 ，前路注定遍布荆棘  。在资本的耐心耗尽之前

，唯有将技术想象力转化为盈利实景，高估值的故事才能持续讲下去

。

（文章来源：证券时报）