DeepSeek unterbricht aktuelle Finanzierungsrunde angesichts viral verbreiteter Kommentare zu Chinas KI-Fähigkeiten
Wichtige Erkenntnisse
- •DeepSeek hat vorübergehend die Finanzierungsgespräche für eine geplante Runde ausgesetzt, die mindestens 10 Milliarden Yuan an neuem Kapital anstrebt.
- •Die Aussetzung folgte auf weit verbreitete Berichte über Aussagen, die dem Gründer Liang Wenfeng zugeschrieben werden, zum chinesischen KI-Sektor und zur Abhängigkeit von Nvidia-Chips.
- •Das Unternehmen hat kürzlich eine Finanzierungsrunde in Höhe von 7 Milliarden Dollar abgeschlossen, die von Investoren einschließlich Tencent, CATL und einem staatlich unterstützten KI-Fonds getragen wurde.
- •DeepSeek bereitet den Grundstein für eine mögliche IPO-Einreichung später in diesem Jahr vor, um Kapital für die Erweiterung der Rechenkapazitäten zu beschaffen.
- •Berichteten Treffendetails zufolge verfügt DeepSeek über Rechenressourcen, die etwa 20.000 Nvidia-H-Serie-GPUs entsprechen, und arbeitet mit Huawei an der Optimierung von Ascend-Chips.
DeepSeek hat vorübergehend seine aktuelle Runde der Finanzierungsgespräche ausgesetzt, nachdem das Unternehmen einigen potenziellen Investoren mitteilte, dass geplante Investitionsvereinbarungen kurzfristig nicht abgeschlossen werden, wie Bloomberg am Samstag berichtete unter Berufung auf mit der Sache vertraute Personen.
Die Aussetzung erfolgt unmittelbar nach der weiten Verbreitung von Kommentaren, die dem Gründer Liang Wenfeng zugeschrieben werden und Chinas Fähigkeiten in der künstlichen Intelligenz sowie dessen Abhängigkeit von Nvidia-Chips betreffen. Quellen deuteten an, dass Liang unzufrieden mit Berichten war, die Aussagen beschrieben, die angeblich während Investorentreffen im Zusammenhang mit DeepSeeks Finanzierungsrunde im Juni getätigt wurden und 7 Milliarden Dollar einbrachten.
Das chinesische KI-Startup hatte mindestens 10 Milliarden Yuan (1,5 Milliarden Dollar) an neuem Kapital bei einer Pre-Money-Bewertung von ungefähr 480 Milliarden Yuan (71 Milliarden Dollar) angestrebt. Diese Bemühungen begannen nur wenige Wochen, nachdem das Unternehmen eine Rekordfinanzierungsrunde in Höhe von 7 Milliarden Dollar abgeschlossen hatte, die von Investoren einschließlich Tencent, CATL und einem staatlich unterstützten KI-Investitionsfonds angeführt wurde.
Obwohl der Finanzierungsprozess ausgesetzt wurde, sind die Gespräche noch aktiv und DeepSeek könnte den Prozess zu einem späteren Zeitpunkt wieder aufnehmen. Für KI-Entwickler, die groß angelegtes Modelltraining und -bereitstellung verfolgen, ist der Zugang zu Kapital eng mit der Fähigkeit verbunden, Recheninfrastruktur zu sichern, einschließlich Hochleistungsbeschleunigern und Rechenzentrumskapazitäten.
Das Unternehmen legt auch den Grundstein für einen Börsengang, der noch in diesem Jahr eingereicht werden könnte, da es zusätzliches Kapital zur Erweiterung der Rechenkapazitäten sucht. DeepSeek legt weiterhin Schwerpunkt auf Open-Source-KI-Entwicklung und langfristige Forschung im Bereich künstliche allgemeine Intelligenz.
Gründer: Rechenressourcen, nicht Talent, trennen China von den USA
DeepSeek glaubt Berichten zufolge, dass Rechenleistung – und nicht Talent – der entscheidende Faktor ist, der Chinas KI-Sektor von dem der Vereinigten Staaten unterscheidet, laut unbestätigten Protokollen von Investorentreffen, die von Yicai berichtet wurden.
Wenfeng erklärte Berichten zufolge, dass Beschränkungen bei fortschrittlichen Nvidia-KI-Chips und vergleichsweise geringere Kapitalinvestitionen Chinas KI-Fortschritte eingeschränkt haben. Fortschrittliche KI-Chips sind zu einer zentralen Hürde für chinesische KI-Unternehmen geworden, da US-Exportkontrollen den Zugang zu einigen von Nvidias leistungsstärksten Beschleunigern einschränken, die für das Training und den Betrieb von Spitzenmodellen verwendet werden. Das Unternehmen schätzt jedoch, dass es nur 12 bis 18 Monate hinter führenden US-Unternehmen zurückliegt, während es etwa ein Zwanzigstel von deren Rechenressourcen nutzt.
Gemäß den Details des berichteten Treffens verfügt DeepSeek derzeit über Rechenressourcen, die ungefähr 20.000 Nvidia-H-Serie-GPUs entsprechen, und strebt an, den Technologieabstand auf drei bis sechs Monate zu verringern.
Das Startup soll außerdem mit Huawei zusammenarbeiten, um seine Modelle für Ascend-Chips zu optimieren und die Abhängigkeit von Nvidias CUDA-Software-Ökosystem zu verringern.