2026年7月15日，具身涌现援引《金融时报》消息获悉，成立仅三年的国产大模型企业DeepSeek正式启动第二轮融资。

本轮融资完成前企业估值达到710亿美元，折合人民币约4800亿元，对比首轮融资结束后的520亿美元估值涨幅37%，再度刷新国内大模型企业估值纪录。

距离上一轮总额超500亿元的首轮融资落地仅六周，本次融资依旧引入多元资本，创始人梁文锋继续大额出资，腾讯、宁德时代等产业龙头与国家人工智能产业基金同步参与投资。

企业短周期内连续融资的动作，会加速国内AI自有算力基础设施建设，也彻底打破行业过去轻研发、轻基建的固有发展思路。

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三年快速崛起的 DeepSeek，拥有怎样独特的创始底色？

很多行业观察者都心生疑惑，一家长期标榜不融资、不商业化、不主动路演的企业，为何突然密集对接资本市场，答案藏在创始人梁文锋长期不变的发展思路中。

梁文锋创办DeepSeek至今仅有三年，创立初期他完全依靠自有资金支撑全部研发工作，长期对外拒绝各类外部投资邀约，企业核心目标始终是打破海外闭源大模型形成的技术垄断格局。

首轮融资阶段，梁文锋个人拿出200亿元资金入场，用大额自有资产稳定其余投资方的投资信心。彭博亿万富翁指数的数据显示，他的个人身价从167亿美元上涨至360亿美元，一跃成为全球顶尖AI研发从业者中身家最高的群体之一。

但具身涌现看来，个人财富增长只是技术发展附带的结果，从来不是这家企业向前发展的核心目标。

公司研发团队汇聚国内顶尖高校人才与海外头部AI实验室资深从业者，过往几乎不参与市场宣传，全部资源都倾斜至通用人工智能底层研究。如今企业主动拥抱资本，根源是团队清晰预判AI行业下半场的竞争核心已经转向算力储备，企业必须主动布局重资产赛道。

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企业技术壁垒，依靠哪些真实数据构建？

DeepSeek计划将本轮融资资金全部投入自建数据中心、批量采购AI芯片、研发新一代Agent系统三大业务方向，整套布局建立在成熟完整的底层技术体系之上。

企业同步推进自研AI推理芯片项目，目前团队已经对接芯片设计服务商、晶圆代工厂与存储供应商，同步启动GW级自有数据中心规划招聘，从硬件源头搭建自主可控算力底座。

企业持续放出算力相关岗位，覆盖超算集群、底层训练推理框架、高性能算子开发等多个方向，团队意在优化数千张GPU协同运行效率，最大化释放硬件算力。

过往开源模型是企业技术落地的核心载体，完整开放模型权重与训练框架的策略，让旗下开源模型积累千万级下载量，占据国内开源大模型可观市场份额，金融、政务、制造行业均落地规模化应用场景。软硬件同步推进的布局，让DeepSeek和多数只聚焦模型层开发的同行形成明显差异化优势。

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两次融资间隔仅六周，行业正在发生怎样根本性转变？

市场多数观点将企业极速融资行为简单归结为资金短缺，具身涌现认为，这一动作是国内AI产业从模型参数比拼转向算力主权争夺的标志性事件。

前两年行业竞争焦点集中在模型智能程度、对话能力等表层指标，而当下Agent智能体、超长上下文等全新技术方向，会持续消耗海量算力资源。长期租用第三方算力集群会持续抬高研发成本，还会限制企业自主迭代节奏。

自建GW级智算中心可以长期压低单位算力使用成本，让企业牢牢掌握算力供给主动权。企业同步规划上市路径，最快将在2026年底递交IPO申请，目标2027年完成上市。资本市场的通道能够为长期重资产投入提供稳定资金循环，而宁德时代、腾讯这类实体产业资本入局，还能为模型提供制造业、互联网垂直落地场景，完成技术研发与产业应用双向赋能。

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全面布局算力基建，给国产AI行业带来哪些全新启示？

不少业内人士担忧大规模算力硬件投入会分流基础算法研发资源，具身涌现持有相反看法，算力基建不能单纯被视作成本支出，它会长期构筑难以复制的行业竞争壁垒。

海外OpenAI、Anthropic始终持续锁定海量算力资源，国内头部AI企业如果长期依赖外部租赁算力，很容易在技术迭代周期中落后。

DeepSeek先依靠开源模型抢占开发者生态，再通过融资自建算力、自研芯片，打造出一套技术、生态、算力互相助推的正向循环模式，为国内通用大模型企业提供全新发展范本。

本轮融资也重塑了市场对AI企业的固有认知，单纯依靠轻资产模式开展研发，很难支撑通用人工智能长期探索。兼顾算法研发与硬件基建的全栈发展路线，能够有效抵御芯片供应链波动、算力价格上涨等外部风险。

国内AI产业已经不再单一追逐模型参数规模提升，而是同步补齐算力中心、自研芯片等底层短板，多条产业链协同发展，才能真正摆脱海外闭源技术束缚，推动本土通用人工智能产业独立稳健成长。