4月24日，DeepSeek V4发布，震撼全球。因为这款这款万亿参数的开源大模型不仅基本全面领先开源模型，还逼近了GPT和Gemini。更炸裂的是全面适配华为昇腾算力平台，这意味着芯片“卡脖子”问题迎刃而解。
在DeepSeek V4发布之际，外界还传出腾讯与阿里巴巴被曝出正以超200亿美元估值投资，而创始人梁文峰也放弃了“不融资”承诺。因为DeepSeek风光背后，多位技术大牛出走。而同类公司智谱已经上市，月之暗面已经多轮融资，也有上市计划。
国内巨头纷纷开两三倍的工资挖人，员工又无法得到更好的期权激励，所以DeepSeek必须通过融资，做大估值，寻求上市，来留住人才。
算力自主，黄仁勋担忧成真DeepSeek V4最引人注目的突破，并非仅仅是模型性能的跃升，而是其全面适配华为昇腾、寒武纪等国产AI芯片的生态选择。这正是4月中旬，英伟达CEO黄仁勋在播客中表达的：一旦DeepSeek适配中国自己的芯片，将对美国技术带来巨大打击。
没想到黄仁勋的话音刚落十几天，就一语成谶。
此前，国产芯片面临的最大质疑不是“能不能跑大模型”，而是“跑出来的效果够不够好”。DeepSeek V4的落地直接回答了这个问题：在FP4和FP8精度下，使用同样的算力卡，模型能承接更多推理任务。华为昇腾950超节点实现了DeepSeek V4-Pro 20ms和V4-Flash 10ms的低时延推理，性能表现令人惊艳。
更为重要的是，DeepSeek V4推动AI生态从英伟达CUDA生态向华为CANN框架等国产算力生态整体迁移。
分析认为，超节点架构堪称国产算力实现突围的利刃，能够有效弥补单卡性能的不足。以华为384超节点与英伟达GB200 NVL72的对比为例，虽然在BF16精度下，单颗昇腾910C芯片的性能仅为GB200模组的1/3，但通过将多颗芯片组网形成384集群，其总体BF16性能反而达到了NVL72的1.7倍。
以前是我们求着美国买高端芯片，美国拦着不让卖。后来发现中国大模型在适配国产算力，又急匆匆批准英伟达阉割版出口，但是我们拒收了。这为国产算力适配大模型提供了时间窗口。而一旦全面适配，算力成本大降，Token价格大降，这将有助于中国大模型的Token出口。
目前，DeepSeek V4 pro的百万Token输出价格是GPT 5.5的百分之一，而且随着下半年华为昇腾950超节点全面部署，价格还将下降。加之中国拥有全球最富裕的电力资源，意味着借助Token可以把中国电力卖向全世界。
选择融资，应对人才流失就在DeepSeek V4发布前夕，市场传出重磅消息：腾讯和阿里巴巴正在洽谈投资DeepSeek，目标估值超过200亿美元，预计投资总额达18亿美元。虽然三方均未正式回应，但这一传闻已经让整个AI圈沸腾，也标志着DeepSeek创始人梁文锋长期坚守的“不引入外部资金”立场出现重大转变。
一周之内估值从100亿美元翻倍至200亿美元，这在中国AI创投史上极为罕见。也有科技界人士直言200亿美元的估值明显偏低，因为同类型公司智谱已超500亿美元、MiniMax已超300亿美元。
DeepSeek选择对外融资，一个不容忽视的原因是近期人才流失情况比较严重。
据悉，DeepSeek第一代LLM核心作者王炳宣加入腾讯，前多模态核心研究员阮翀加盟智能驾驶公司元戎启行，罗福莉加盟小米，DeepSeek-OCR系列核心作者魏浩然春节前后离职，传闻入职某大厂。从LLM基础架构、多模态、OCR到推理、Agent，多个技术方向上都有核心人员流失。
更令人关注的是，字节前员工郭达雅加盟Seed团队，刷新了行业潜在薪资上限。字节给Seed技术人员的薪资结构是现金+字节期权+豆包期权，豆包股首次回购半年涨30.8%，按李亮的话四年后收益可能达数亿元。
大模型独角兽上市后的财富效应也让DeepSeek的员工羡慕不已。智谱和MiniMax员工手里的期权尽管尚未解禁，但早期员工账面浮盈普遍可观，部分核心员工已经因为上市实现了财富自由。
一位投过大模型赛道的投资人表示，即便DeepSeek开放融资，“也不是大多数人的游戏”，而且按照梁文锋的行事风格，“条款一定异常严苛”。他判断这次融资转向“大概率是为了给员工期权定价和兑现”，但也直言“这一步走得已经太晚了”。
融资后，DeepSeek有了估值，就有了确定性，才能和大厂的挖人机制正面抗衡。人才可以得到合理的激励，稳住人心。
结语DeepSeek V4的发布以及开启融资计划，重大意义在于：
一，摆脱芯片卡脖子，撕裂英伟达护城河。这意味着，中国大模型逐渐不再受制于算力限制，与美国大模型站在类似的基础设施上比拼，而且模型本身已经差距极小。依赖中国企业在场景、应用上的优势，相信后续有机会在应用层领先美国。
二，对中国算力产业链、应用、AI人才市场都形成重大利好。国产算力正式进入DeepSeek等国产大模型，并大规模使用，将推动国产算力产业链进入正向循环，意味着营收和利润增长，技术进步。
同时，AI领域融资增加，有利于吸引全球人才进入中国，特别是让那些在美国从事该领域的顶尖人才回流，从而推动中国AI技术的快速进步。
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