近日，有消息称 ，DeepSeek（深度求索）已经与中信证券接触 ，正筹备在上海证券交易所科创板上市，并计划今年启动相关流程。不过 ，具体上市时间、融资规模及目标估值等细节尚未确定 。
深度求索的上市筹备 ，似乎与公司正在进行的新一轮融资同步推进 。据悉，新一轮融资目标估值为5000亿元人民币 ，投资方为此前首轮融资时的老股东 ，以及未及在首轮融资中进入股东名册的候补投资人。
筹备上市
业内人士认为，早期DeepSeek靠幻方量化的现金流支撑 ，确实不缺钱 ，也可以拒绝外部VC 。但AGI赛道是典型的“资本无底洞”，算力、芯片 、数据中心 、人才都得持续砸钱 。仅靠自有资金和早期融资 ，很难面对对标OpenAI、Anthropic的长期竞争。
据了解 ，深度求索公司已经于6月完成了首轮融资，按人民币口径，市场预计总融资规模计为500亿元至510亿元 。公司创始人梁文锋或出资约200亿元人民币 ，为最大单一出资方；腾讯出资约100亿元；宁德时代体系出资约50亿元 ，含宁德时代及溥泉资本；网易 、京东 、Monolith砺思资本、IDG资本分别出资约30亿元；正心谷投资 、拾象科技分别出资约15亿元 。市场预估公司投后估值约500亿美元。
8月下旬，就有消息传出 ，DeepSeek在为潜在IPO做准备 ，最早可能在2026年年底提交申请，并以2027年上市为目标 。
2026年9月7日 ，DeepSeek Harness团队技术负责人崔添翼在社交平台发布招聘信息 ，面向全球招聘大约150人 。值得注意的是，这批岗位不是以深度学习研究员为主 ，而是集中在服务端开发 、Agent弹性计算等工程方向。
崔添翼解释 ，在计算领域，任何事情一旦在数量上大规模扩展 ，都会导致复杂性的急剧增加 。数据量、机器和容器数量 、训练任务数量 、评估任务数量、Agent环境数量 、用户数量 、请求数量等等 ，都在急剧增长 。原有后端系统面临越来越高的复杂度，需要扩大团队，对后端系统进行升级、维护和重写。
资深财经专栏作者马继鹏向《中国经营报》记者说 ，因为DeepSeek的模型版本一直在更新 ，其性能和美国最先进的模型相比也不相上下，但是 ，它的优势就很明显 ，成本比较低，训练成本都比较低 ，包括客户收费 ，和国外的相比很有竞争力。
分析人士认为，DeepSeek此次筹备IPO也和政策窗口的打开有着密切联系 ，2026年6月17日 ，上交所进一步发布《人工智能大模型企业适用科创板第五套上市标准》指引，专门面向自研大模型、未稳定盈利的AI企业 。
政策上的支持为DeepSeek这些尚未实现稳定盈利的AI企业打开了A股上市的政策通道 。而在指引发布不到三个月 ，DeepSeek就启动了IPO筹备 ，充分体现了企业与行业政策 、资本市场规则的高效适配。
商业化的真正考验
在业内人士看来，DeepSeek筹备上市，可以理解为它正从“技术驱动”转向“资本驱动 ”的关键一步 。简单说 ，这标志着DeepSeek进入需要大规模外部资金支持算力 、研发和人才的新阶段 ，也意味着国产大模型的竞争重点正从“拼模型 ”转向“拼商业化能力” 。
上市不等于马上要盈利，上交所2026年6月已发布指引 ，支持尚未形成规模收入的AI企业适用科创板第五套标准上市。但上市后 ，市场会追问更实际的问题，比如 ，收入从哪儿来？企业调用API是真实生产需求 ，还是补贴催生的流量？虽然开源路线影响力巨大，但用户多并不自动等于官方收入高 。
近日 ，有消息称 ，深度求索公司2026年前7个月收入约4.75亿元，为2025年全年收入的约10倍；同期毛利率44.6% ，API业务毛利率82.9% 。消息称该数据非公司财报 ，口径需以后续审计或招股书为准。
有投行人士称，深度求索公司或许将追求完整年度财报，而非以行业惯用的ARR（年化收入）锁定IPO招股书财报部分 ，并用以锚定上市估值 。扩大规模和确认更多收入将成为深度求索与梁文锋下面 的当务之急 。
业内人士认为 ，DeepSeek的核心优势是架构创新压低推理成本，但技术报告里的低成本 ，和财务报表里的高毛利不是一回事。研发试错、峰值算力冗余 、企业服务等都会进入损益表 。
未来 ，费用 战怎么打，费用 越低 ，市场越容易做大 ，但每个Token留下的钱也可能越少 。只有调用量 、复购率和算力利用率一起改善，效率才能真正变成护城河。
此外 ，公司核心团队人才流失问题也日益突出。2025年下半年至2026年年初 ，DeepSeek多名技术骨干相继离开 。同时大厂对顶尖AI研究人员的争夺，已经把人才成本推向新的高度 。其IPO后推出更具吸引力的股权激励计划 ，或将成为留住关键人才的有效手段。
这些都是未来DeepSeek需要面对和处理的挑战 。
业内人士认为 ，DeepSeek上市的影响不止于它自己，整个行业的估值逻辑都会跟着变 。资金会向头部集中，底座层要同时具备模型效率和商业化能力 ，应用层要掌握行业数据和客户入口 ，夹在中间、技术没差异的公司会最先感受到压力。
算力采购评价方式会改变，市场不再只为“万卡集群 ”鼓掌 ，而会看GPU利用率 、单位推理成本和真实业务产出 。
人才也会重新定价 ，只会训练模型不够，能把模型 、推理系统和客户需求接到同一张利润表上的人会更稀缺 。
值得注意的是 ，中信证券已进入尽调阶段 ，但双方尚未签署正式辅导协议；近来 也查不到DeepSeek在浙江证监局的上市备案信息。按辅导备案流程不少于三个月计算，要年内递表 ，时间比较紧 。
另外 ，市场对DeepSeek的估值预期很高，一级市场投前估值已达5000亿元 ，前7个月营收约4.75亿元 ，市销率超过1000倍，这个估值能否被二级市场接受，还是未知数 。场外也出现了通过多层嵌套SPV投机的情况 ，梁文锋正在亲自审查股东名单 ，以防复杂的股东结构影响IPO进程。
整体来看，DeepSeek上市是行业从“证明我能做出来 ”走向“回答我能不能长期赚到钱”的标志性事件 ，值得持续关注它的商业化数据和监管进展 。
（文章来源：中国经营报）
