Por | Capital Morning Post, Autor | Sha Hua
La competencia en la industria de la IA ha evolucionado de una disputa tecnológica en modelos a una guerra total que abarca potencia de cálculo, talento, productos y ecosistema.
Ante esta guerra, cualquier "utopía tecnológica" que intente mantenerse al margen ha quedado atrapada dentro de sus muros.
En abril de 2026, se reveló que la destacada empresa china de IA, DeepSeek, inició su primera ronda de financiación externa, planeando recaudar al menos 300 millones de dólares con una valoración no inferior a 10.000 millones de dólares.
La noticia causó conmoción en el mercado.
DeepSeek, que "no necesita dinero", pidió financiación.
Este movimiento rompió la narrativa idealista previa del fundador, Liang Wenfeng, de "rechazar la financiación y mantener la independencia".
Pero, curiosamente, una valoración de 10.000 millones de dólares parece "absurdamente baja" en comparación con las capitalizaciones de mercado de miles de millones de dólares de Hong Kong de Zhipu AI y MiniMax tras sus salidas a bolsa.
El tamaño de la recaudación de 300 millones de dólares ni siquiera equivale a una fracción de una ronda de financiación de sus pares en el campo de los modelos grandes actuales.
Además, DeepSeek no tiene problemas de liquidez; Quantitative Management (QF) aporta anualmente cientos de millones de dólares en beneficios, y Liang Wenfeng había declarado públicamente que "el capital de los VC es una carga". ¿Por qué, de repente, en este momento, con este monto y valoración, abrazar el mercado de capitales?
El dilema del idealismo tecnológico
Durante el Año Nuevo Chino de 2025, DeepSeek, con su modelo R1 y un coste de entrenamiento de 5,6 millones de dólares, revolucionó la comprensión común sobre el desarrollo de modelos grandes en los círculos de IA de China y EE.UU. El capitalista de riesgo estadounidense Marc Andreessen lo llamó el "momento Sputnik" de la IA.
Pero lo que el mercado recordó aún más que el avance tecnológico fue el rechazo de Liang Wenfeng al capital.
Rechazó una a una las ofertas de Tencent y Alibaba para comprar participaciones; casi todos los fondos de capital riesgo de primer nivel figuraron en su lista de rechazos. Su razón fue clara: los VC gestionan dinero para sus LP, todos necesitan ganar dinero, así que no encajaban.
En el ideal de Liang Wenfeng, DeepSeek no debería estar atado a los calendarios de comercialización de nadie, debía perseguir la AGI, hacer código abierto, dejar que la tecnología hablara por sí misma.
Esta seguridad provenía de su matriz, Quantitative Management (QF).
Según datos de Simuwang.com, en 2025 el rendimiento promedio de QF fue del 56,6%, con un tamaño de gestión superior a los 70.000 millones de yuanes. Según estimaciones de la industria, solo en 2025 QF le reportó a Liang Wenfeng ingresos superiores a los 700 millones de dólares. Este era el "suministro ilimitado de munición" de DeepSeek.
DeepSeek no necesitaba inclinarse ante capital externo, ni presentar un buen informe de comercialización trimestral.
Pero para la primavera de 2026, esta historia no pudo continuar. El cambio apareció primero en el lado del producto.
DeepSeek no había actualizado su versión principal en 15 meses, frenando repentinamente. El lanzamiento planeado de su modelo insignia V4 para alrededor del Año Nuevo Chino de febrero de 2026, se pospuso repetidamente de enero a abril, manteniendo a los desarrolladores en vilo. Mientras tanto, OpenAI y Anthropic entraron en un "modo de actualización mensual".
Más fatal que la ralentización del ritmo de productos fue la fuga de talento.
Según información pública, desde la segunda mitad de 2025 hasta ahora, al menos 5 miembros clave de I+D de DeepSeek confirmaron su salida. Wang Bingxuan, autor clave del primer modelo de lenguaje grande, se fue a Tencent; Luo Fuli, contribuyente clave del V3, fue reclutado por Lei Jun con un salario anual de diez millones para Xiaomi; Guo Daya, investigador clave del R1, se unió al equipo Seed de ByteDance con un paquete total rumoreado de casi cien millones de yuanes; Wei Haoran, autor clave de la serie OCR, y Ruan Chong, contribuyente clave en logros multimodales, también se fueron.
DeepSeek tiene menos de 200 empleados, un equipo central de investigación de poco más de 100, y un equipo de arquitectura base de solo unas decenas. En este equipo pequeño que depende enormemente de la capacidad individual, la pérdida de cada investigador central significa la parada de toda una línea tecnológica.
Las dificultades internas de DeepSeek se amplificaron bajo la presión externa.
La empresa, elevada a los altares, estaba siendo devuelta al suelo poco a poco por el tiempo.
Zhipu y MiniMax ya cotizaban en la bolsa de Hong Kong, con capitalizaciones de mercado que alcanzaban los 400.000 millones y 270.000 millones de HKD respectivamente. En el extranjero, Anthropic, con sus productos de agente, superó los 30.000 millones de dólares en ingresos anualizados, superando de un golpe a OpenAI.
La carrera desenfrenada de la Tasa Anualizada de Ingresos (ARR) de Anthropic, Zhipu y MiniMax revela que la competencia de la industria ha entrado en una fase de velocidad comercial centrada en la potencia de cálculo, el talento, los productos y el ecosistema.
El puro ideal tecnológico ya no es suficiente para sostener el liderazgo continuo de una empresa de IA en el proceso de industrialización, y mucho menos para mantener la confianza del talento de élite para quedarse.
DeepSeek necesita un ancla para poner precio a su "ideal"
¿Por qué se fue el talento?
La cuenta de los números salariales es la más directa.
El salario absoluto de DeepSeek no es bajo dentro de la industria, pero los competidores ofrecen condiciones "fácilmente 2 o 3 veces superiores", algunos incluso paquetes totales de ocho cifras. Por ejemplo, tras la partida de Luo Fuli, Lei Jun personalmente intervino ofreciendo un salario anual de diez millones.
Detrás de esto hay una profunda inflación salarial en la industria de la IA. Un informe de Liepin de 2025 señaló que la brecha de talento en IA en China supera los 5 millones. McKinsey predijo que la demanda de profesionales de IA en China para 2030 se multiplicará por 6 respecto a 2022.
Fuente: Informe de Tendencias de Oferta y Demanda de Talento 2025 de Liepin
Los gigantes del capital están fijando el precio de los cerebros de élite a un ritmo casi frenético, utilizando talento probado para cubrir su propia incertidumbre en I+D.
Pero los altos salarios de los gigantes son solo la primera razón. Más mortal que los números salariales es la incertidumbre generada por la "imposibilidad de fijar precio" de las propias opciones sobre acciones (stock options).
El desafío de DeepSeek no es solo la diferencia de base, sino que sus opciones carecen de un punto de referencia de precio de mercado para comparar.
DeepSeek no ha aceptado financiación externa desde su fundación. Las opciones de los empleados dependen completamente de valoraciones internas. Sin que instituciones externas confirmen el precio con dinero real, esta riqueza contable carece de suficiente liquidez y un ancla de prima para el talento de IA de élite. Sin expectativas de salida a bolsa, sin canal de liquidación de acciones, sin ancla de valoración comparable, estas opciones son un pagaré incobrable.
Liang Wenfeng quizás no necesite el dinero de los VC para mantener la empresa en funcionamiento, pero le falta un "punto de anclaje de precio" validado por el mercado.
Con este ancla, las opciones de DeepSeek pasan de ser un concepto etéreo a un activo financiero con valor razonable, y los incentivos organizativos pasan del idealismo a la lógica de mercado.
300 millones de dólares no es una cifra grande en el campo de la IA actual. Para DeepSeek, significa ceder solo un 3% del capital, a cambio del reconocimiento del valor de mercado, reconstruyendo los incentivos de talento de DeepSeek. Bajo la ley de hierro de la industria de la IA de que "el talento lo es todo", este podría ser un paso más pragmático que cualquier avance tecnológico.
Además, en qué gaste Liang Wenfeng este dinero, es más revelador que la financiación en sí.
De institución de investigación a jugador ecosistémico: la apuesta del V4 y la potencia de cálculo nacional
La verdadera razón del retraso del V4 nunca fue un cuello de botella tecnológico.
Previamente, Reuters informó un detalle: tras el lanzamiento del DeepSeek R1, las autoridades relevantes alentaron a la empresa a adoptar los procesadores Ascend de Huawei.
Una fuente informó a los medios que, durante los últimos meses, los ingenieros de DeepSeek habían estado haciendo un trabajo ingrato: migrar completamente el V4 del ecosistema CUDA de Nvidia a la arquitectura CANN de Ascend de Huawei.
Para ello, DeepSeek tuvo que reescribir el código subyacente, ajustar las bibliotecas de comunicación y el framework de entrenamiento, y alinear la precisión de la salida del modelo en diferentes hardwares. Pero era un giro estratégico necesario.
¿Por qué era imprescindible?
Desde la lógica de la cadena industrial, bajo las restricciones a la exportación de chips de gama alta por parte de EE.UU., esto garantiza un desarrollo seguro y estable a largo plazo.
El CEO de Nvidia, Jensen Huang, dijo sin rodeos en una entrevista reciente: "Un nuevo modelo basado en una plataforma de hardware nacional podría ser un mal resultado para EE.UU.". Le preocupaba que, una vez que los modelos de IA de vanguardia se optimizaran para funcionar mejor en chips nacionales, la fortaleza del ecosistema construida por Nvidia durante años ya no sería sólida.
Las crecientes restricciones a la exportación de EE.UU. hicieron que la cuota de mercado de Nvidia en el mercado chino de chips de IA de gama alta cayera del 95% a cero.
Si el V4 tiene éxito, se convertirá en el primer modelo de vanguardia a nivel mundial que no depende de Nvidia.
Vale la pena mencionar que tener un modelo de vanguardia no es suficiente. La competencia en IA hoy ya no es un juego de un solo punto de "quién tiene más parámetros gana".
Un profesional del sector resumió la situación actual en una frase: quien pueda construir un ciclo cerrado completo en la capa de aplicación, realmente sobrevivirá.
Frente a esto, la estrategia de ByteDance es descomponer la capacidad de IA en "bloques de construcción" reutilizables, integrándolos en líneas de productos como Douyin, Jimeng, Feishu, formando un diseño modular de "matriz de productos + plataforma central de IA". Tencent llegó directamente a WeChat, con sus 1.200 millones de usuarios, lanzando el plugin ClawBot, permitiendo a los usuarios invocar agentes de IA sin salir de la app. Incluso Zhipu AI logró ingresos a escala en el campo de la codificación; tras el lanzamiento de GLM-5.1, la suscripción al plan de codificación (Coding Plan) acompañante一度 "se agotó al instante".
En comparación, las debilidades de DeepSeek son claramente visibles.
A DeepSeek le falta una super app de entrada como Douyin o WeChat, y le falta un ciclo comercial cerrado verificado a gran escala. Sus potentes modelos y el prestigio de la comunidad de código abierto son su foso defensivo, pero en productos finales, capacidades multimodales y ecosistema de agentes, va claramente por detrás.
En otras palabras, DeepSeek sigue usando el pensamiento de la era de los modelos para luchar en la guerra de la era del ecosistema. No es solo ir un paso atrás, es correr en la pista equivocada.
Desde la perspectiva de la competencia a largo plazo, la intención estratégica profunda de la financiación es anunciar que DeepSeek se une oficialmente a la competencia de la "segunda mitad" del ecosistema de IA.
Introducir capital externo significa que la estructura de gobierno corporativo de DeepSeek se volverá más estandarizada, convirtiéndose en un sujeto comercial que debe enfrentarse a la prueba del mercado y rendir cuentas a los inversores.
Este paso es el billete de entrada para que DeepSeek pase de ser una institución de investigación a un jugador a nivel industrial.
Si el V4 puede demostrar su valía en la potencia de cálculo nacional, y si la financiación puede impulsarlo para cubrir sus carencias en la capa de aplicación, determinará la posibilidad de que pase de ser un "caballo oscuro tecnológico" a un "jugador ecosistémico". Y esta transformación necesita mucho más que 300 millones de dólares.
Una nueva tormenta acaba de aparecer.
