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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）