Plusieurs sources impliquées dans les transactions ont révélé au magazine « Caijing » que la société de grands modèles DeepSeek a relancé son second tour de financement. Ce tour vise à lever 50 milliards de yuans, avec une valorisation pré-levée d'environ 5 000 milliards de yuans, et prévoit de finaliser les accords fin août.
DeepSeek avait lancé son premier tour de financement en avril de cette année, concluant la transaction en juin. Ce premier tour a levé 50 milliards de yuans pour une valorisation dépassant les 3 500 milliards de yuans, faisant de l'entreprise celle ayant réalisé le premier tour de financement le plus important de l'histoire des grands modèles d'IA en Chine.
Plusieurs investisseurs ont mentionné que le second tour de financement de DeepSeek avait commencé au moins mi-juillet, mais a été soudainement suspendu fin juillet. À l'époque, certains investisseurs sur la liste d'attente des négociations ont été informés que la signature des accords de financement était temporairement reportée.
Selon un reportage médiatique du 26 juillet, DeepSeek a suspendu son second tour de financement, l'une des raisons étant le mécontentement de son fondateur, Liang Wenfeng, face aux propos largement diffusés en ligne, principalement autour d'un « compte-rendu de réunion destiné aux investisseurs » présumé divulgué.
Le magazine « Caijing » a sollicité la confirmation de DeepSeek concernant ces informations de marché, mais n'avait reçu aucune réponse au moment de la publication.
Les sources transactionnelles précitées ont indiqué à « Caijing » que DeepSeek et les investisseurs actuellement à la table des négociations souhaitent que ce financement se déroule discrètement après sa relance. Actuellement, certaines institutions d'investissement ayant pris contact de manière proactive déclarent ne pas avoir été informées de la relance du financement par DeepSeek, les canaux étant toujours en état de suspension.
Selon plusieurs sources transactionnelles, sur la liste de négociation du second tour de financement figurent à la fois des institutions « recalées » lors du premier tour, ainsi que des capital-risqueurs (VC) et des capitaux industriels entrés dès le premier tour et envisageant d'augmenter leur participation. Les investisseurs du premier tour de financement de DeepSeek étaient respectivement : le Fonds national d'investissement pour l'industrie de l'intelligence artificielle, Tencent, CATL et Puquan Capital, NetEase, JD.com, Lightspeed China Partners, IDG Capital, Zhenxin Capital et Shixiang Capital.
Depuis l'ouverture de son financement, les parts de DeepSeek sont très demandées. Un investisseur ayant participé aux transactions a déclaré à « Caijing » que l'intérêt d'investissement exprimé autour de DeepSeek lors du premier tour dépassait les 1 000 milliards de yuans. Finalement, 50 milliards de yuans ont été levés, ce qui signifie qu'il reste au moins 50 milliards de yuans d'intentions d'investissement. Ces sources de capitaux ont continué à se disputer de nouvelles parts lors de l'ouverture du second tour.
La valorisation pré-levée du second tour de financement est de 5 000 milliards de yuans, soit une augmentation d'environ 43 % par rapport au premier tour. Si ce tour de financement se déroule avec succès, DeepSeek aura levé plus de 1 000 milliards de yuans sur deux tours.
L'ampleur du financement de DeepSeek dépasse largement celle de ses concurrents, y compris Moonshot AI, dont la fièvre des levées de fonds a récemment grimpé. Ces sociétés stars des grands modèles d'IA ont significativement accéléré leur rythme de financement cette année.
Moonshot AI a finalisé fin juillet un tour de financement série F avec une valorisation d'environ 31,5 milliards de dollars (environ 2 100 milliards de yuans). Immédiatement après la clôture de ce tour, l'entreprise a lancé un nouveau tour Pre-IPO avec une valorisation de 50 milliards de dollars. Selon des sources informées, ce tour Pre-IPO de Moonshot AI devrait être finalisé en août, avec un dépôt de dossier d'introduction en bourse prévu avant la fin de l'année.
Tout comme les dynamiques de financement, la publication des modèles de ces sociétés stars suscite également l'émotion du marché. Les capacités et l'efficience des modèles sont directement liées à la valorisation des entreprises de modèles sur le marché primaire. À une époque où les itérations de modèles se calculent en mois et les classements se mettent à jour en semaines, les investisseurs espèrent tous ancrer le premier navire qui atteindra l'AGI (Intelligence Artificielle Générale) dans l'incertitude, et en obtenir un billet. Une source transactionnelle estime que « la valorisation d'un grand modèle est essentiellement une option, et non un modèle financier basé sur les flux de trésorerie. »
Selon un précédent reportage de « Caijing », le tour de financement série F de Moonshot AI lancé en juin a initialement connu un engouement modéré, de nombreux canaux ayant obtenu des parts « n'arrivaient pas à les vendre après plusieurs jours de prospection ». À l'époque, le marché voyait même circuler de nombreuses transactions d'actions anciennes à une valorisation de 18 milliards de dollars. Cependant, après la publication de son nouveau modèle phare Kimi K3 et l'obtention d'une renommée mondiale, ses parts sont soudainement devenues très demandées, certains vendeurs d'actions anciennes allant même jusqu'à augmenter leurs prix sur place.
Un investisseur proche de DeepSeek a déclaré fin juillet à « Caijing » que la pression pour entraîner de nouveaux modèles chez DeepSeek n'était pas mince récemment. La version officielle de DeepSeek-V4, initialement prévue pour mi-juillet, n'a été mise en ligne pour un test public que le 31 juillet dans les derniers logs de la documentation API officielle. Cependant, seule la V4-Flash a fait son apparition, la version officielle de la V4-Pro n'étant toujours pas publiée, et sa date de test public n'étant pas encore annoncée.
Selon la documentation officielle, DeepSeek-V4-Flash n'a pas apporté de modifications à l'architecture du modèle ou à la taille des paramètres, mais a renforcé l'entraînement ultérieur (« post-training ») sur la base existante, améliorant significativement ses capacités d'Agent (intelligent), surpassant largement la version préliminaire de V4-Flash publiée en avril sur de nombreux tests de référence.
Selon le dernier « Intelligence Index » (Indice d'Intelligence) publié par la plateforme d'évaluation de modèles d'IA tierce indépendante Artificial Analysis, le niveau d'intelligence de la version officielle de DeepSeek-V4-Flash atteint 50 points, se classant deuxième en Chine, derrière les 51 points de GLM-5.2 de Zhipu AI, et au-dessus de la moyenne des modèles similaires. DeepSeek poursuit sa stratégie de modèles « à faible coût et à rapport qualité-prix élevé ». Le prix de sortie de V4-Flash est de 0,28 dollar par million de tokens, inférieur aux 4,29 dollars par million de tokens de GLM-5.2 de Zhipu AI.
Face à la hausse de la demande en puissance de calcul pour l'inférence (« inference ») et à l'augmentation constante des coûts, de nombreuses entreprises de grands modèles recherchent une efficacité d'inférence maximale. En Chine, celles suivant la voie du rapport qualité-prix élevé incluent également Tencent Hunyuan. Récemment, l'entreprise américaine d'IA OpenAI a également annoncé une baisse des prix d'appel d'API pour sa série de modèles GPT-5.6, le modèle d'entrée de gamme Luna voyant son prix réduit de 80 %. Avant la publication de la version officielle de DeepSeek-V4-Flash, pour une capacité de modèle équivalente, le rapport qualité-prix de GPT-5.6 était même supérieur à celui de DeepSeek. Cependant, cet avantage a rapidement été effacé.
Sur le dernier classement de la plateforme d'agrégation de modèles d'IA OpenRouter destinée aux développeurs du monde entier, la version officielle de DeepSeek-V4-Flash se classe première cette semaine avec une consommation de tokens de 7,1 billions.
