DeepSeek закрыл первый раунд на $7,4 млрд при оценке выше $50 млрд
Китайский ИИ-стартап привлёк капитал через нестандартную структуру сделки, сохранив полный контроль основателя и заблокировав голоса инвесторов на пять лет.

Содержание · 3
Китайский ИИ-стартап DeepSeek завершил первый раунд внешнего финансирования, привлёкший свыше 50 млрд юаней — примерно $7,4 млрд. Итоговая оценка компании перевалила за $50 млрд, хотя ещё в апреле 2025 года переговоры начинались с цифры в $10 млрд. Рост в пять раз за несколько месяцев отражает, насколько резко изменилось восприятие DeepSeek глобальными инвесторами после его стремительного выхода на рынок.
Стартап принадлежит китайскому хедж-фонду High-Flyer Capital Management, а основал его Лян Вэньфэн. Именно сохранение его контроля над бизнесом стало ключевым условием сделки — и во многом определило её необычную архитектуру.
Как устроена сделка: контроль в обмен на капитал
Вместо прямых вложений в DeepSeek большинство участников раунда инвестировали в партнёрство с ограниченной ответственностью, которым управляет лично Лян Вэньфэн. Это классический инструмент защиты основателя: юридически инвесторы получают долю в экономике бизнеса, но не в его управлении.
Условия для рядовых участников раунда жёсткие: никакого права голоса и запрет на продажу долей в течение пяти лет. По сути, это долгосрочная ставка на рост стоимости компании без возможности оперативно выйти из позиции.
Исключение сделано лишь для одного игрока — Национального инвестиционного фонда индустрии искусственного интеллекта Китая. Государственный фонд вложился напрямую в DeepSeek, получил право голоса и освобождён от ограничений на выход. Это красноречиво показывает, кто в китайской ИИ-экосистеме занимает особое положение: государство входит как стратегический партнёр, а не просто финансовый инвестор.
От $300 млн до $7,4 млрд: как менялись аппетиты
Эволюция параметров сделки сама по себе — показательная история. Изначально DeepSeek рассчитывал привлечь не менее $300 млн при оценке около $10 млрд. Уже через несколько недель в прессу просочились данные об оценке свыше $20 млрд. К моменту закрытия раунда она выросла ещё в 2,5 раза — до $50+ млрд, а объём привлечённых средств превысил первоначальный план более чем в 20 раз.
Такой скачок объясняется не только финансовыми показателями компании, но и контекстом: январь 2025 года стал переломным моментом, когда DeepSeek внезапно оказался в одном ряду с OpenAI, Google и Meta. Модели стартапа продемонстрировали конкурентоспособность при значительно меньших затратах на обучение, что спровоцировало волну интереса — и одновременно обрушило котировки ряда американских технологических компаний.
В этом смысле DeepSeek — не просто ещё один ИИ-единорог. Его появление изменило нарратив вокруг того, сколько реально стоит разработка передовых языковых моделей и нужно ли для этого многомиллиардное финансирование американского типа.
Что это означает для рынка
Структура раунда DeepSeek задаёт интересный прецедент. Компания фактически получила крупное финансирование, не уступив инвесторам ни рычагов управления, ни ликвидности в обозримой перспективе. Для фаундеров это выглядит как идеальная сделка — капитал без потери контроля. Для инвесторов — высокорисковая ставка на то, что через пять лет стоимость доли окупит все ограничения.
Отдельный вопрос — роль государственного фонда. Прямое участие Национального инвестфонда ИИ с привилегированными условиями означает, что Пекин рассматривает DeepSeek как стратегический актив, а не просто коммерческий стартап. Это влияет и на восприятие компании западными партнёрами, и на её возможности в части международной экспансии.
Для белорусского IT-рынка история DeepSeek интересна прежде всего как кейс: мощные языковые модели можно строить с относительно скромными ресурсами. Резиденты Парка высоких технологий, работающие в сегменте AI-продуктов, уже активно тестируют модели DeepSeek как альтернативу дорогостоящим API от OpenAI — особенно в проектах, где критична стоимость инференса. Если тренд на «эффективный ИИ» продолжится, это может переформатировать и локальные продуктовые стратегии, и структуру затрат белорусских AI-команд.
Свежие новости
Все новости
Google Maps Platform теперь доступна в AI Studio
Google добавила поддержку Maps Platform в AI Studio: разработчик описывает идею, Gemini генерирует код, а студия автоматически подключает ключ API и показывает живой интерактивный превью.

AWS выпустила open-source UI для графовой аналитики поверх data lake
AWS представила open-source решение с локальным веб-интерфейсом, которое позволяет превращать записи из data lake в графы для анализа в Amazon Neptune Analytics — без ручной сборки ETL-пайплайнов.

Amazon S3 Access Points для FSx расширили региональное покрытие
AWS расширила доступность S3 Access Points для файловых систем Amazon FSx: FSx for NetApp ONTAP получила поддержку в 4 новых регионах, FSx for OpenZFS — в 20. Данные остаются на файловой системе, но становятся доступны через S3 API для сервисов ИИ, аналитики и бессерверных вычислений.

Claude Fable 5.2 доступен в Vercel AI Gateway
Anthropic Claude Fable 5.2 появился в Vercel AI Gateway. Модель ориентирована на открытые технические задачи: кодирование, рассуждение и компьютерное зрение. Доступ требует хранения данных — ZDR не поддерживается.

Google открыла TPU Sync: библиотека для управления KV-кэшем и весами моделей на TPU
Google выпустила TPU Sync — открытую C++-библиотеку, которая организует передачу тензоров между HBM, оперативной памятью хоста, локальными SSD и сетевым хранилищем как единой иерархией памяти. Для MoE-моделей от 235B до 480B параметров библиотека сокращает задержку передачи KV-кэша и время до первого токена в среднем на 90% по сравнению с работой без TPU Sync.

Cloud Pathways для GKE перешёл в статус GA
Google Cloud объявил об общей доступности Cloud Pathways на Google Kubernetes Engine. Среда выполнения, созданная в Google DeepMind для обучения и инференса фронтирных моделей, включая Gemini, теперь открыта для всех клиентов платформы.

NVIDIA Dynamo получил рецепты развёртывания для ведущих корейских открытых моделей
NVIDIA выпустила оптимизированные рецепты развёртывания на базе Dynamo для четырёх корейских открытых моделей. Конфигурации рассчитаны на GPU NVIDIA B200 и заявляют до двукратного прироста производительности из коробки.

Copilot Impact Dashboard теперь показывает Chat и VS Code Agents
GitHub обновил Copilot Impact Dashboard: диаграмма принятия теперь охватывает девять функций, включая Copilot Chat и окно VS Code Agents. Когорта «Passive users» переименована в «Chat-first users».

AWS Agent Registry стал доступен в регионе GovCloud (US-West)
Amazon Bedrock AgentCore расширил географию: AWS Agent Registry теперь доступен в регионе AWS GovCloud (US-West), предназначенном для организаций государственного сектора США и их партнёров.