时隔两年 ，AI界的"价格屠夫"
，终于也向资本市场递出了橄榄枝。

据《TheInformation》及多家媒体证实，DeepSeek(深度求索)正在启动其成立以来的首次外部融资 ，目标估值不低于100亿美元，计划募资至少3亿美元 。这条新闻的震撼之处不仅在于其巨额估值
，更在于它打破了DeepSeek长期坚守的"自我供血"神话
。

在同行们疯狂烧钱
、卷起千亿参数的时代，DeepSeek曾以其母公司幻方量化的资金为底牌 ，拒绝了一众资本大佬。这一次向资本的转身
，标志着这家以技术极客文化著称的公司，正式向商业化和生态化迈出了关键一步 。

在这轮融资的潜在棋局中 ，两个关键词逐渐浮现：算力与Token。前者决定DeepSeek能否摆脱英伟达生态
，后者决定它能否从"技术强者"进化为"商业王者"
。

而DeepSeek真正需要的，并非普通财务投资人 ，是算力突围与Token生态构建。单靠模型成不了王
，必须靠数据、场景与落地 。

谁是生态合伙人？或许正是决定DeepSeek能否完成这一跃迁的关键拼图
。

一 、融资真相：告别"理想国"，算力饥渴与人才保卫战

DeepSeek选择在这个时间节点融资 ，绝非偶然
，其背后面临着三重压力。

第一，V4的万亿参数硬仗 。跳票多次的DeepSeekV4预计在4月底亮相
。总参数跃升至约1万亿(MoE架构 ，每个token仅激活370亿参数)，上下文窗口扩展到100万token
，并首次支持原生多模态(文本、图像
、视频)。内部benchmark显示SWE-bench超80%，HumanEval达90% 。

第二 ，算力成本已非量化基金所能覆盖
。如果说两年前大模型的竞赛是拼算法巧思
，那么现在的竞赛则是赤裸裸的算力消耗战。2026年中国日均Token调用量已突破140万亿，两年间增长了1000多倍 。V4的训练与部署需要数万张算力卡 ，投入规模跃升至十亿美元级别
。

第三
，核心人才流失敲响警钟。DeepSeek在2025年初凭借R1模型爆红后，遭遇了核心人才流失 。关键贡献者如罗福莉转投小米 ，郭达雅加入字节跳动。在资本狂热的中国AI战场
，没有股权的捆绑和超越市场的薪酬，即使是"理想"也难以留住顶尖大脑
。

启动融资并设立股权激励 ，是DeepSeek实现商业化跃迁以及稳住现有团队的必然之举。

二、算力突围的底牌：华为昇腾与"去英伟达化"

V4延期的核心原因
，不是模型本身，而是一场底层硬件的大迁移 。据路透报道 ，V4将运行在华为最新的昇腾芯片上
。DeepSeek的工程师花了大量时间重写核心代码，从英伟达的CUDA生态迁移到华为的CANN架构。如果V4在华为芯片上跑出有竞争力的性能
，它将是全球第一个不依赖英伟达的前沿AI模型 。

英伟达CEO黄仁勋在近期采访中直言，DeepSeek基于华为平台的新模型"对美国来说将是一个糟糕的结果"
。言下之意：一旦AI模型被优化为在中国硬件上跑得最好 ，美国芯片的护城河就不再牢固。

V4计划分两个版本发布：完整版超万亿参数
，面向高级推理和复杂代码任务优化，面向华为昇腾芯片；轻量版约2000亿参数 ，面向通用对话和API服务
，可在其他国产芯片上运行 。开源方面，V4计划以Apache2.0协议开放权重
。

种种迹象表明 ，V4已经不在实验室里
，而是在为大规模部署做最后准备。

三 、生态落地的底牌：迅策的场景Token

当Minimax
、智谱都在通过出售Token、调用API获得收入时，DeepSeek却面临一个更为根本的困境：它的Token卖得太便宜了 。价格屠刀曾经是它横扫市场的利器 ，但也让它陷入了高并发 、低毛利的泥潭
。

除了算力突围
，DeepSeek还需要找到能够定义数据与Token价值的生态合伙人。

要理解这一点，我们必须先回到AI产业的核心度量衡：Token 。

Token正在从单纯的技术计量单位演变为一种核心资产。在这个新的价值体系中 ，行业形成了清晰的三层结构：

?底层(算力Token)：英伟达
、华为及各大云厂商，售卖算力本身
。这一层的价值由芯片性能和集群规模决定
，拼的是资本密度。

?中层(模型Token)：DeepSeek、OpenAI 、Minimax等大模型厂商，售卖智能能力 。这一层的价值由模型效果和推理成本决定 ，拼的是算法效率——而DeepSeek已经在这里做到了极致
。

?顶层(场景Token)：这才是当前价值重估的核心。如果说通用模型Token解决的是"智力"问题——给定问题
，给出答案；那么场景Token解决的是"效力"问题——在具体的业务流程中，Token是否真正产生了可衡量的业务结果？

目前行业的一个普遍痛点是：通用大模型在垂直行业中"水土不服" ，导致大量Token被消耗在无效的试错和"幻觉"中 。企业客户支付了巨额账单
，却未必换来生产力的真实提升
。换句话说，中层的模型Token正在贬值 ，而顶层的场景Token正在升值。

同样脱胎于金融行业的迅策科技
，也被称为"Token第一股" 。

其核心能力在于：将金融
、能源、制造 、机器人
、生物医疗等领域的异构实时数据，通过清洗、治理与特征工程 ，转化为大模型能够直接消费的高质量场景Token
。壁垒主要体现在三方面：数据管道即基础设施；场景Token的定价权；从数据到决策的闭环。

DeepSeek若想在Token生态中确立先发优势
，必然需要寻找拥有高壁垒场景数据与场景Token价值锚定能力的战略合伙人 。而迅策，或者是这一方向上的关键合伙人
。

写在最后：谁在主导AI的下一轮竞争？

DeepSeek此次融资 ，表面是缺钱，深层是缺"算力"与"生态位"。

通用大模型的格局已基本落定
，烧钱的边际效应正在递减；而在应用层，黄金十年才刚刚启幕 。

这揭示出AI产业的一个新趋势：中国AI的竞争 ，正从"百模大战"转向"Token生态大战"。

而这一次
，手握数据和场景Token的玩家，正在掌握真正的定价权
。

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