Китайська лабораторія штучного інтелекту DeepSeek досягла приблизно 1 мільярда доларів річного доходу, згідно зі звітом The Information від 24 вересня з посиланням на численні джерела, ця цифра майже подвоїлася за останні місяці після агресивного підвищення цін на моделі компанії.
Генеральний директор Liang Wenfeng поділився віхою прибутку під час останніх закритих зустрічей з інвесторами, йдеться у звіті. Стрибок — нещодавно в липні газета The Information повідомила, що річний дохід компанії наближається до 500 мільйонів доларів — це найяскравіша ознака того, що недорога китайська лабораторія перетворює свою технічну репутацію на довготривалий бізнес, що має серйозні наслідки для глобальної цінової війни штучного інтелекту. Будь-хто, хто стежить за останніми розробками штучного інтелекту, зрозуміє ставки: цінові рішення DeepSeek неодноразово змушували західні лабораторії реагувати. For more context on this story, see our ongoing AI news.
Зростання цін не відлякало користувачів
Зростання доходу частково було зумовлене рішенням DeepSeek підвищити плату за свої моделі штучного інтелекту приблизно в два-чотири рази, причому в деяких звітах описується підвищення цін у 2,3-4,5 рази минулого місяця. Підвищення цін такого масштабу часто викликає відтік клієнтів, але Лян сказав інвесторам, що коригування не призвели до відтоку клієнтів і що попит залишається високим.
Навіть після підвищення ціни DeepSeek, як повідомляється, залишаються нижчими, ніж у конкурентів, зберігаючи цінову перевагу, яка визначала компанію з моменту її прориву. Цей епізод свідчить про те, що лабораторія виявила, що вона значно занижувала ціни на свої моделі — і що її база користувачів, закріплена розробниками, була достатньо стійкою, щоб поглинути виправлення.
Лян також применшив саму віху. «Отримання прибутку не є головним пріоритетом DeepSeek», — сказав він інвесторам, згідно зі звітом — нагадуючи, що лабораторія, яка фінансується фірмою кількісної торгівлі High-Flyer, продовжує вимірювати себе в основному в термінах досліджень.
Обчислення йдуть на навчання, а не на висновки
Розподіл ресурсів компанії підтверджує це. Відповідно до звітів про зустрічі інвесторів, DeepSeek наразі виділяє понад 70% своїх обчислювальних ресурсів на навчання нових моделей, залишаючи менше 30% на обслуговування існуючих.
Щоб усунути вузьке місце, Ліанг поділився з інвесторами технічним спостереженням: внутрішнє тестування показує, що полегшені моделі компанії вже можуть стабільно працювати на ігрових відеокартах і виконувати переважну більшість повсякденних завдань користувачів. Якщо DeepSeek зможе перенести більше повсякденних робочих навантажень на апаратне забезпечення споживчого класу, він зможе обслуговувати велику базу користувачів без пропорційного розширення свого центру обробки даних — суттєве обмеження для компанії, яка працює в рамках експортного контролю, який обмежує її доступ до чіпів найвищого рівня.
Збільшення 7,5 мільярдів доларів США та розміщення на ринку STAR
Зростання доходу відбувається завдяки тому, що DeepSeek намагається забезпечити один із найбільших приватних зборів коштів в історії китайських технологій. Компанія планує завершити свій другий раунд фінансування до кінця жовтня, орієнтуючись на близько 50 мільярдів юанів — приблизно від 7 до 7,45 мільярдів доларів, залежно від звіту — за оцінкою до 500 мільярдів юанів, або приблизно від 70 до 75 мільярдів доларів.
Раніше цього місяця агентство Reuters повідомило, що DeepSeek вибрала CITIC Securities як провідного андеррайтера для лістингу на Шанхайському ринку STAR Market, правлінні Шанхайської фондової біржі, орієнтованому на техніку, і очікується подання заявки після завершення збору коштів. The Information повідомляє, що компанія планує залучити близько 7,45 мільярдів доларів шляхом IPO до кінця наступного місяця.
Для контексту, підвищення поставило б військову скриньку DeepSeek у ту саму розмову, що й мега-раунди, що надходять до прикордонних лабораторій США цього року, хоча оцінка DeepSeek залишається незначною частиною цифр, пов’язаних з OpenAI та Anthropic.
Що це означає для цінової війни ШІ
DeepSeek подвоює свій річний дохід, одночасно підвищуючи ціни, перевертає припущення, що його бізнес-модель залежить від постійного заниження цін. Попит втримався завдяки збільшенню цін у 2-4 рази — це доказ того, що моделі виграють за ціною, а не просто за ціною.
Цінова потужність має значення за межами DeepSeek. Західні лабораторії провели 2026 рік, змагаючись за агентські можливості та корпоративні контракти, одночасно поглинаючи величезні витрати на навчання. Якщо китайський конкурент може фінансувати передові дослідження за частку доходу, тиск на американські лабораторії з метою виправдання преміальних цін лише зростає. Наступне випробування приходить з IPO: інвестори публічного ринку ретельно перевірятимуть, чи є крива доходу після підвищення плато чи початком комплексного зростання.
Будьте попереду ШІБізнес штучного інтелекту швидко розвивається. Отримуйте останні новини штучного інтелекту, аналіз і прориви — усе в одному місці.
Читати більше новин AI →
