谁能想到，曾要坚守“纯粹搞AGI创新”的梁文锋，终究没能扛住现实的重击。
4月17日消息，据The information报道，DeepSeek正在与投资人洽谈首次外部融资，并寻求以超100亿美元（约合人民币682亿元）的估值筹集至少3亿美元（约合20亿元）。
报道称，本轮融资DeepSeek希望增强其资金实力，以便在竞争激烈的AI模型研发领域占据更有利的地位。此前，DeepSeek公司曾拒绝过多家顶级风险投资公司和科技巨头的投资邀约。
如果此次DeepSeek成功完成融资，对于其幻方量化创始人、深度求索创始人兼CEO梁文锋而言，这将是一次重大转变。
梁文峰在业内以技术理想主义者著称，他希望DeepSeek保持独立，不受商业压力影响。
截至发稿前，DeepSeek尚未对此置评。
但另一方面，DeepSeek似乎一直没有发布期待已久的V4模型。因此，市场质疑“DeepSeek是否昙花一现”。
DeepSeek从火到凉的一年
DeepSeek一直由中国对冲基金幻方量化提供资金支持。
DeepSeek于2024年12月发布了处理语言、运行对话应用的基础模型V3，并于2025年1月开始提供具有强大推理功能的R1模型，引发中美AI行业的高度关注。
DeepSeek之所以爆火，原因在于R1模型在更低成本与开源生态的基础上，多个关键任务层面展现出与美国OpenAI o1等顶尖闭源模型相匹敌，甚至更优的性能。
美国风险投资家Marc Andreessen表示，DeepSeek模型是 AI 的“斯普特尼克时刻”，即是20世纪50年代末苏联卫星发射，开启太空竞赛的时刻。
DeepSeek披露过几个关键数据：V3训练成本仅花费560万美元，V3/R1模型理论一天的总收入达到56.2万美元（约合407.41万元）、成本利润率高达545%。
随后，彭博根据市场分析估算，DeepSeek的估值区间在10亿美元到1500亿美元之间，而估值区间的中间值则为20亿至300亿美元。
根据彭博亿万富翁指数，如果按照上述估值计算，持有DeepSeek公司84%股份的梁文峰，身价超过1800亿元人民币，将有望跻身亚洲最富有的科技大亨之列。
尽管过去几个月没有发布DeepSeek V4，但梁文锋团队一直在进行模型小迭代。
2025年12月1日，DeepSeek发布V3.2系列模型（含标准版与高性能版），性能逼近甚至超越同类闭源模型，128K上下文场景中预填充成本降低51%、解码速度提升62.5%，推理总成本仅为同类闭源模型1/3，其中V3.2-Speciale在数学证明赛事中获金牌，达到人类选手第二水平。
2026年1月20日，恰逢DeepSeek-R1开源一周年，开发者在GitHub的FlashMLA代码库中意外发现神秘标识符“MODEL-1”，其横跨114个文件、出现28次，与现有V3.2模型并列引用且未沿用旧版命名规则，暗示DeepSeek将推出架构重构的新版本模型而非简单迭代。
2026年2月11日，DeepSeek App推送1.7.4版本更新，开启新模型灰度测试，该版本疑似V4正式亮相前的终极灰度版。
DeepSeek将模型上下文长度从128K扩展至1M（接近提升10倍），知识库更新至2025年5月，多项核心能力实质性提升且已对齐Gemini 3 Pro及Kimi 2.5等主流闭源模型。
算力耗钱，梁文锋坚守的AI梦动摇了
然而，DeepSeek迟迟未发布，市场猜测与国产AI算力适配缓慢有关。
而随着DeepSeek融资消息曝光，猜测该机构算力资金紧张，让梁文锋不得不选择外部融资补充“弹药”。
早前有消息称，DeepSeek V4首次实现了与国产芯片的深度适配。这标志着中国AI产业在摆脱对国外技术生态依赖、推进去CUDA化进程中迈出了具有里程碑意义的关键一步。
从魔改PTX到使用UE8M0 FP8 Scale的参数精度，DeepSeek先榨取英伟达GPU算力，再适配国产芯片，可能会在软硬件协同方面带来新的突破，进一步提高训练效率。
根据此前报道，DeepSeek V4大模型将彻底重构技术架构，核心引入mHC（多路残差混合连接）与Engram（AI记忆模块）两项黑科技，聚焦代码生成、推理效率与边缘部署三大能力，技术路径从“堆参数”转向“双轴稀疏+记忆-计算分离”。
市场预计，DeepSeek新模型训练成本再降50%，若实现完全开源或将推动行业API价格减少60%。
据报道，DeepSeek原计划于2月份发布其下一代旗舰机型V4，但由于工程和其他方面的困难，发布时间已被多次推迟。DeepSeek的工程师们花费了大量时间使V4能够开箱即用地兼容国产芯片，这导致了发布延迟，因为DeepSeek之前都是用英伟达算力芯片训练。
如今，梁文锋的AGI理想终究败给现实。
梁文锋曾接受采访时表示，国产AI模型训练效率有差距。
“我们估计，国内最好的水平和国外最好的相比，模型结构和训练动力学上可能有一倍的差距，光这一点我们要消耗两倍的算力才能达到同样效果。另外数据效率上可能也有一倍差距，也就是我们要消耗两倍的训练数据和算力，才能达到同样的效果。合起来就要多消耗4倍算力。我们要做的，正是不停地去缩小这些差距。”
“英伟达的领先，不只是一个公司的努力，而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势，手里有路线图。中国AI的发展，同样需要这样的生态。很多国产芯片发展不起来，也是因为缺乏配套的技术社区，只有第二手消息，所以中国必然需要有人站到技术的前沿。”梁文锋称。
人才流失、竞争加剧
市场认为，DeepSeek此次选择融资的另一个原因，与人才和市场竞争不无关系。
自R1模型取得突破性成功以来，DeepSeek一直没有发布新一代模型，而且这家初创公司最近也流失了一些明星研究人员。
其中，DeepSeek V3模型的主要贡献者罗福莉，近几个月加入了小米，领导其新成立的MiMo AI大模型部门。
同时，4月15日消息，智能纪元AGI独家获悉，DeepSeek核心AI研究员郭达雅日前已入职字节跳动Seed团队，继续负责模型研发工作，传薪酬待遇远高于DeepSeek。
上个月，郭达雅正式从DeepSeek离职，字节、阿里、百度等大厂均被传出接触这位90后大佬，而围绕郭达雅离职话题一度引发关注。
如今，通过筹集外部资金，DeepSeek 可以投入更多资金用于计算资源，以继续开发前沿AI模型，并可以支付更多薪酬给人才，以防止顶尖研究人员流失。
不过，从通用大模型向垂直领域深耕、从技术突破向商业落地，顶尖科研人才目前面临的最大课题在于：想做研究必须先想商业化，这相当“拧巴”。
而且，AI领域的竞争环境也发生了变化。SI模型正以前所未有的速度发展，而来自美国和中国的科技巨头凭借雄厚的财力，正对初创企业施加越来越大的压力。
这或许是促使DeepSeek改变了融资策略并开始筹集资金的原因之一。
据知情人士透露，目前一些美国风险投资家可能对投资DeepSeek有所顾虑。
怎么说呢。
说到底，DeepSeek的转折，从来不是梁文锋一个人的“理想妥协”，而是整个国产AI行业的缩影。
没有资本托底，再顶尖的技术也难以为继，再纯粹的理想也终将向算力、人才、竞争低头。
20亿融资或许能解DeepSeek的燃眉之急，却解不了“AGI理想”与“商业化生存”的矛盾。
曾经的AI黑马是否会沦为昙花一现？
梁文锋放下执念后，DeepSeek能否在巨头围剿中杀出重围？
答案，或许要等那个迟到的V4模型，给出最终回应。
毕竟在AI圈，理想不能当饭吃，但没有理想，又终究走不远。
当前DeepSeek面临巨大困境，AI模型长期不迭代意味着“技术掉队”，而且OpenClaw加速进展，对于AI公司来说，当前DeepSeek对行业面临巨大的不确定性，需要重新评估。
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