DeepSeek erreicht 1 Mrd. USD annualisierten Umsatz und schließt Finanzierungsrunde über 7,5 Mrd. USD bei 75 Mrd. USD Bewertung ab
Wichtige Erkenntnisse
- •DeepSeek erreichte im September 2026 eine annualisierte Umsatzlaufzeit von 1 Milliarde USD, doppelt so viel wie die vor Monaten gemeldeten 500 Millionen USD, wobei nahezu der gesamte Umsatz über API-Zugänge generiert wurde.
- •Der Umsatzanstieg ging auf API-Preiserhöhungen von 2,3-fach auf 4,5-fach und nicht auf neue Kunden zurück; laut CEO Liang Wenfeng blieb die Nachfrage trotz der Erhöhungen stark.
- •DeepSeek finalisiert eine zweite Finanzierungsrunde über rund 7,5 Milliarden USD bei einer Bewertung von 75 Milliarden USD, womit sich das gesamte externe Kapital auf etwa 14,9 Milliarden USD über zwei Runden erhöhen würde.
- •Das Labor wies für die Zeit bis Juli 2026 eine Bruttomarge von 82,9 % aus und hält seinen Consumer-Chatbot kostenlos, um mit Produkten wie ChatGPT zu konkurrieren.
- •DeepSeek hat CITIC Securities als Lead-Underwriter für einen geplanten Börsengang 2027 am Shanghai STAR Market verpflichtet und widmet mehr als 70 % seiner Rechenkapazität dem Training neuer Modelle.
DeepSeek, das KI-Labor aus Hangzhou, das Anfang 2025 mit seinem Aufstieg zu einem ernstzunehmenden Konkurrenten für Schlagzeilen in Silicon Valley sorgte, hat im September 2026 eine annualisierte Umsatzlaufzeit von 1 Milliarde USD erreicht. Der Wert ist doppelt so hoch wie die vor wenigen Monaten gemeldeten 500 Millionen USD und wird fast vollständig von einer einzigen Einnahmequelle getragen: API-Zugängen. Eine annualisierte Laufzeit hochrechnet den jüngsten Monatsumsatz auf ein ganzes Jahr; die Zahl bildet also das aktuelle Verkaufstempo von DeepSeek ab und nicht die bislang kumulierten Einnahmen.
Das Unternehmen finalisiert derzeit eine zweite externe Finanzierungsrunde über rund 7,5 Milliarden USD (50 Milliarden Yuan) bei einer Bewertung von 75 Milliarden USD (500 Milliarden Yuan); der Abschluss wird für Ende Oktober 2026 erwartet. Würde die Runde zu diesen Konditionen abgeschlossen, erhöhte sich das gesamte externe Kapital des Labors auf etwa 14,9 Milliarden USD – in nur zwei Runden.
Preiserhöhungen statt neuer Nutzer sorgten für das Wachstum
Der Umsatzanstieg ging nicht auf eine plötzliche Flut neuer Kunden zurück, sondern auf Preiserhöhungen. DeepSeek erhöhte seine API-Preise um das 2,3- bis 4,5-Fache – ein Schritt, der Unternehmenskunden normalerweise zu alternativen Anbietern treibt.
Das geschah jedoch nicht. CEO Liang Wenfeng erklärte, die Kundennachfrage sei trotz der Erhöhungen stark geblieben, und das Unternehmen positioniert sich weiterhin als einer der preislich wettbewerbsfähigsten Anbieter großer KI-Modelle.
DeepSeeks Consumer-Chatbot, der mit ChatGPT und ähnlichen Produkten konkurriert, bleibt vollständig kostenlos. Jeder Dollar der Milliarde-Laufzeit stammt von Entwicklern und Unternehmen, die über die API auf die Modelle zugreifen.
Die Bruttomargen ergänzen das Bild: DeepSeek wies für die Zeit bis Juli 2026 eine Bruttomarge von 82,9 % aus und behielt damit nach direkten Kosten mehr als vier Fünftel jedes API-Umsatzdollars.
Von quantitativem Hedgefonds zum KI-Labor in drei Jahren
DeepSeek wurde im Juli 2023 von Liang Wenfeng gegründet, der zuvor den quantitativen Hedgefonds High-Flyer aufgebaut hatte. Das Labor schloss seine erste externe Finanzierungsrunde Juni 2026 ab und nahm dabei rund 7,4 Milliarden USD bei einer Post-Money-Bewertung von etwa 52 Milliarden USD auf.
Würde die aktuelle Runde zu den berichteten Konditionen abgeschlossen, entspräche das einem Bewertungssprung von 44 % innerhalb von rund vier Monaten.
DeepSeek hat zudem CITIC Securities als Lead-Underwriter für einen geplanten Börsengang am Shanghai STAR Market verpflichtet, der für 2027 anvisiert ist. Inzwischen ist mehr als 70 % der Rechenkapazität des Unternehmens dem Training neuer Modelle gewidmet. Die kommenden Monate bieten konkrete Prüfsteine: den erwarteten Abschluss der aktuellen Runde zu den berichteten Konditionen, die Fortschritte hin zum Börsengang am STAR Market 2027 sowie die neuen Modelle, die derzeit auf dem Großteil der Rechenleistung des Unternehmens trainiert werden.
