AktualnościAkcjeDeepSeek osiąga 1 mld USD rocznego przychodu, finalizuje rundę na 7,5 mld USD przy wycenie 75 mld USD

DeepSeek osiąga 1 mld USD rocznego przychodu, finalizuje rundę na 7,5 mld USD przy wycenie 75 mld USD

Autor: CryptoBriefing·

Najważniejsze informacje

  • •DeepSeek osiągnęło we wrześniu 2026 roku roczny poziom przychodów 1 mld USD, dwukrotnie więcej niż 500 mln USD zgłoszone kilka miesięcy wcześniej, a niemal wszystkie przychody pochodzą z dostępu API.
  • •Skok przychodów był napędzany podwyżkami cen API o 2,3x do 4,5x, a nie nowymi klientami, a CEO Liang Wenfeng powiedział, że popyt pozostał silny mimo podwyżek.
  • •DeepSeek finalizuje drugą rundę finansowania na około 7,5 mld USD przy wycenie 75 mld USD, co podniesie łączny kapitał zewnętrzny do około 14,9 mld USD w dwóch rundach.
  • •Laboratorium zgłosiło marżę brutto 82,9% do lipca 2026 roku, utrzymując jednocześnie bezpłatny konsumencki chatbot konkurują z produktami takimi jak ChatGPT.
  • •DeepSeek zatrudniło CITIC Securities jako głównego gwaranta planowanego IPO na Shanghai STAR Market w 2027 roku i przeznacza ponad 70% mocy obliczeniowych na trenowanie nowych modeli.
DeepSeek osiąga 1 mld USD rocznego przychodu, finalizuje rundę na 7,5 mld USD przy wycenie 75 mld USD

DeepSeek, laboratorium sztucznej inteligencji z Hangzhou, które wstrząsnęło Doliną Krzemową, gdy na początku 2025 roku wyłoniło się jako poważny konkurent, osiągnęło we wrześniu 2026 roku roczny poziom przychodów w wysokości 1 mld USD. To dwukrotność 500 mln USD zgłoszonych zaledwie kilka miesięcy wcześniej, niemal w całości napędzana przez jeden strumień przychodów: dostęp API. Roczny poziom przychodów (annualized run rate) ekstrapoluje najnowsze miesięczne przychody na cały rok, więc liczba ta odzwierciedla obecne tempo sprzedaży DeepSeek, a nie skumulowane dochody do tej pory.

Firma finalizuje obecnie drugą zewnętrzną rundę finansowania, celując w około 7,5 mld USD (50 mld juanów) przy wycenie 75 mld USD (500 mld juanów), a transakcja ma zostać zamknięta do końca października 2026 roku. Jeśli zostanie zrealizowana na tych warunkach, runda podniesie łączny kapitał zewnętrzny laboratorium do około 14,9 mld USD w zaledwie dwóch rundach.

Wzrost napędzały podwyżki cen, a nie nowi użytkownicy

Skok przychodów nie wynikał z nagłego napływu nowych klientów. Zamiast tego był napędzany podwyżkami cen. DeepSeek podniósł ceny API o 2,3x do 4,5x — ruch, który zazwyczaj skłaniałby klientów korporacyjnych do poszukiwania alternatywnych dostawców.

Tak się nie stało. CEO Liang Wenfeng powiedział, że popyt klientów pozostał silny mimo podwyżek, a firma nadal pozycjonuje się jako jeden z najkonkurencyjniejszych cenowo dostawców głównych modeli AI.

Konsumencki chatbot DeepSeek, konkurujący z ChatGPT i podobnymi produktami, pozostaje całkowicie bezpłatny. Każdy dolar z poziomu 1 mld USD przychodów pochodzi od deweloperów i firm korzystających z modeli DeepSeek przez API.

Do obrazu dodają się marże brutto: DeepSeek zgłosił marżę brutto 82,9% do lipca 2026 roku, co oznacza, że zatrzymał ponad cztery piąte każdego dolara przychodu z API po kosztach bezpośrednich.

Od funduszu hedgingowego do laboratorium AI w trzy lata

DeepSeek zostało założone w lipcu 2023 roku przez Lianga Wenfenga, który wcześniej zbudował High-Flyer, ilościowy fundusz hedgingowy. Laboratorium zamknęło swoją pierwszą zewnętrzną rundę finansowania w czerwcu 2026 roku, pozyskując około 7,4 mld USD przy wycenie pokapitałowej około 52 mld USD.

Jeśli obecna runda zostanie zrealizowana na zgłoszonych warunkach, będzie oznaczała skok wyceny o 44% w ciągu około czterech miesięcy.

DeepSeek zatrudniło również CITIC Securities jako głównego gwaranta planowanego wejścia na giełdę na Shanghai STAR Market, zaplanowanego na 2027 rok. Tymczasem ponad 70% mocy obliczeniowych firmy jest obecnie przeznaczone na trenowanie nowych modeli. Najbliższe miesiące przyniosą konkretne punkty odniesienia: oczekiwane zamknięcie obecnej rundy na zgłoszonych warunkach, postępy w kierunku notowań na STAR Market w 2027 roku oraz nowe modele, które są teraz trenowane na większości mocy obliczeniowych firmy.