据The Information援引知情人士消息报道， DeepSeek 年化营收（ARR）已突破10亿美元，较数月前不足5亿美元的数字翻了一番有余。CEO梁文锋在近期投资者会议上披露了这一数据，并明确表示API价格上调并未造成客户流失，用户需求依旧强劲。

从“技术奇袭者”到“商业化巨头”， DeepSeek 正在完成一次关键的身份切换。而这一切换的背后，是一套从财务、组织到技术、算力的系统性布局。

ARR翻倍：涨价验证商业模式

营收翻倍的核心驱动力来自8月中旬的API价格调整。 DeepSeek 将模型调用价格上调至原来的2.3至4.5倍，其中缓存命中部分的涨幅尤为显著——以V4 Pro为例，高峰时段缓存命中输入价格较此前上涨约1100%，其余项目的涨幅因时段和Token类型不同而有所差异。

涨价并未导致客户流失，这本身就是一种市场验证。梁文锋在投资者会议上直言，调价后用户需求依然强劲。

更值得关注的是收入质量。据The Information报道，2026年前七个月， DeepSeek 收入约为4.75亿元，已是2025年全年收入的约十倍，同期API接口业务毛利率高达82.9%，综合毛利率为44.6%。这意味着 DeepSeek 的收入模型不是“烧钱换规模”，而是在低价策略建立起市场壁垒之后，通过逐步提价将技术优势转化为利润空间。

截至目前， DeepSeek 的收入几乎全部来自模型API调用收费，其广受欢迎的对话机器人App仍保持免费且无广告，尚未产生直接收入。换句话说，10亿美元的ARR是在尚未激活C端变现的情况下实现的，这为未来的收入增长留下了可观的想象空间。

90后CFO到岗，资本化节奏全面提速

营收数据公布的同周， DeepSeek 迎来了成立以来的首任CFO。9月21日，原高瓴创投合伙人严文韬正式入职，出任首席财务官，终结了公司成立三年来CFO岗位的空缺。

严文韬出生于1991年，毕业于复旦大学，2013年至2020年间先后在腾讯投资和H Capital任职，2020年加入高瓴创投并晋升为合伙人，参与投资过字节跳动、智谱、 MiniMax 、极兔等项目。选择一位具有深厚AI投资背景的年轻财务负责人，传递的信号很明确： DeepSeek 需要的不仅是财务合规能力，更是能够理解技术逻辑、对接资本市场的战略型人才。

严文韬到岗的时间节点颇具深意。9月9日，市场消息称 DeepSeek 已委托中信证券筹备科创板IPO，中信证券已进入尽职调查阶段，但双方尚未签订正式的上市辅导协议。上海证券交易所科创板是专为科技创新企业设立的板块，被视为 DeepSeek 上市的首选。

融资节奏同样在加快。今年6月， DeepSeek 完成首轮约510亿元外部融资，投后估值接近4000亿元；目前， DeepSeek 正推进第二轮融资，目标募资500亿元（约75亿美元），估值目标5000亿元，计划在10月底前完成，三个月时间估值增长超过1000亿元。

V4.1 Flash：降价不减智能

营收和资本层面高歌猛进的同时， DeepSeek 在产品端并未放慢迭代节奏。9月10日， DeepSeek 正式发布V4.1 Flash模型，这是其全新模型结构系列中最小尺寸的模型，具备原生多模态视觉理解能力。

技术架构上，V4.1 Flash为552B参数的MoE模型，采用了全新的Causal-Encoder-Decoder结构，输入和输出不对称——输入激活仅8B，输出激活16B，成本显著低于同尺寸模型。在基准测试中，V4.1 Flash多项指标超越了 DeepSeek V4 Pro在内的旗舰模型：Terminal-Bench 2.1得分90.6，DeepSWE v1.1达74.2，Codeforces Rating达3471。

更具战略意味的是定价策略：V4.1 Flash发布后API价格相应下调，最高降幅达60%。一面是旗舰模型的提价，一面是最新轻量级模型的降价——这种“高端提价、入门降价”的双轨定价，正在帮助 DeepSeek 在不同价格带建立多层次的客户覆盖。

70%算力用于训练，押注国产芯片

在资源分配上，梁文锋向投资者透露， DeepSeek 持续将大部分资源投入新模型研发，超过70%的算力分配给模型训练，留给已有模型推理运行的算力不足30%。在ARR已突破10亿美元的背景下，仍将绝大部分算力投入训练而非商业化推理，这体现了 DeepSeek “以长期模型能力换取未来市场”的战略定力。

芯片战略也在加速调整。目前 DeepSeek 同时使用英伟达和华为芯片，华为芯片主要用于推理。但梁文锋在9月20日的投资者闭门会上明确表示，用国产芯片尤其是华为芯片训练模型，是公司当前“最大的押注之一”，这项工作“必须成功”。他相信华为芯片仅需数年时间便有望追上英伟达的水平。

梁文锋还透露， DeepSeek 目前正训练一款更大规模的前沿模型，参数规模已超过V4旗舰模型，并另有后续更大参数模型的规划。有消息称， DeepSeek 计划在其位于内蒙古乌兰察布的在建数据中心内部署至少16万颗华为新一代昇腾950DT加速芯片，用于模型推理。若该计划顺利实施，这将成为目前已知规模最大的国产AI芯片集群之一。

从模型实验室到系统级公司

9月8日， DeepSeek 启动了一轮引人注目的招聘：计划招募约150名工程师，岗位全部集中于服务端开发工程师与Agent弹性计算研发工程师两个方向，重点面向2至10年经验的资深后端工程师，未设任何AI研究类岗位。

这一招聘方向的变化清晰地指向 DeepSeek 的战略延伸：从基础大模型向Agent应用层扩展。配合今年8月正式开源的 DeepSeek Harness ——一个以“Agent = 模型 + Harness”为核心理念的智能体运行框架， DeepSeek 正在构建从模型到应用执行层的完整技术栈。

正如 DeepSeek Harness 团队负责人崔添翼所言，“计算机领域任何东西规模变大之后，都会产生复杂度上的巨大增加。”当AI模型能力逐渐成熟，真正的挑战已经从“能不能做出来”转向“如何让越来越多的模型、Agent和用户请求稳定、高效、低成本地运行起来”。从纯模型实验室向“模型+算力+芯片”的系统级公司演进，正是 DeepSeek 当前正在书写的下一页。

竞争与估值：163倍的逻辑

挑战同样真实。OpenAI的GPT-6 Luna在单次任务价格上已低于 DeepSeek ，每百万输入token仅需0.10美元，每百万输出token仅需0.50美元。不过在DeepSWE v1.1评测中， DeepSeek V4.1 Flash得分74.2，GPT-6 Luna约为66.6。Z.ai的GLM-5.3、Moonshot的 Kimi K3等国内竞争对手在编码等基准测试中也表现出色。

从ARR体量来看，据Rhodium Group报告估计， DeepSeek 的ARR约为5亿美元，低于 MiniMax 的8亿美元和Moonshot的10亿美元，也低于Z.ai的18亿美元。即便以The Information最新披露的10亿美元ARR计算， DeepSeek 与OpenAI约400亿美元的收入之间仍有巨大差距。

但市场给出了截然不同的定价逻辑。据Rhodium Group报告， DeepSeek 当前估值/ARR倍数约为163倍，而OpenAI约34倍，Anthropic约21倍。这一溢价背后，是投资者对 DeepSeek “模型+算力+芯片”全栈能力的押注，也是对中国AI资产稀缺性的定价。

从2025年初凭借低成本高性能模型震惊全球，到如今ARR突破10亿美元、90后CFO到岗、75亿美元融资即将收官、科创板IPO进入尽调阶段， DeepSeek 的叙事正在从“技术奇袭”转向“系统能力”。当一家AI公司同时具备了顶尖的模型研发能力、高效的算力利用策略、清晰的商业化路径和成熟的资本市场对接能力时，它便不再只是一家模型实验室，而正在成为真正意义上的AI产业巨头。

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