DeepSeek отклоняет Alibaba: раунд финансирования в $50 млрд ставит независимость выше интеграции с Big Tech

DeepSeek, китайская компания в области ИИ, стоящая за серией Qwen, прекратила переговоры с Alibaba о раунде финансирования на $50 млрд. Источники, близкие к сделке, сообщили r/LocalLLaMA, что стремление Alibaba к глубокой интеграции в свою экосистему столкнулось с настойчивым желанием DeepSeek оставаться независимой модельной компанией. Alibaba хотела привязать DeepSeek к своему Alibaba Token Hub — который объединяет Tongyi Lab, Qwen Division и Wukong Division в области фундаментальных моделей и B2B/B2C-приложений — но руководство DeepSeek отказалось уступать контроль.
Ключевые факты из источника
- Оценка и размер раунда: В апреле DeepSeek оценивалась в 300 млрд юаней (~$41 млрд) и стремилась привлечь 50 млрд юаней (~$6,8 млрд). Позже Financial Times сообщила об окончательной оценке около $45 млрд.
- Борьба инвесторов: Tencent предложила приобрести до 20% акций, но DeepSeek сопротивлялась размыванию контроля. Предложение Alibaba провалилось отчасти потому, что ее внутренняя экосистема не считалась приоритетным соответствием.
- Финансовое положение: DeepSeek далеко не на мели. Ее материнская компания High-Flyer Quant управляет 70 млрд юаней с годовой доходностью 56,55% в 2025 году, что принесло более $700 млн только в виде комиссий за результат. Основатель Лян Вэньфэн неоднократно заявлял, что отказывается от внешнего финансирования, которое навязало бы коммерциализацию.
- Зачем привлекать деньги сейчас: Раунд служит двум целям: пополнению средств на вычисления и R&D для гонки ИИ, а также обеспечению рыночной оценки для удержания сотрудников.
- Участие государства: China Integrated Circuit Industry Investment Fund (Big Fund) ведет переговоры о том, чтобы возглавить раунд. Аналитики ожидают, что государственный капитал сыграет решающую роль, потенциально снижая зависимость от Big Tech.
- Позиция основателя: Лян Вэньфэн почти три года держит гигантов на расстоянии. Он отказывается от размывания долей и коммерциализации под давлением инвесторов. Компании нужны инвесторы, которые понимают ее технический идеализм.
Рыночная динамика
Эпоха отчаянного поиска средств компаниями-разработчиками ИИ-моделей закончилась. У DeepSeek больше заинтересованных инвесторов, чем нужно, что дает ей рычаги для требования минимальных условий. Как выразился один инвестор: «Теперь инвесторы охотятся за Ляном Вэньфэном, ожидая, кого он в итоге выберет».
Провал сделки с Alibaba подчеркивает фундаментальное противоречие: Big Tech хочет владеть всем стеком ИИ от начала до конца (Alibaba Token Hub уже охватывает от исследований моделей до потребительских приложений, таких как Taobao, Amap и Alipay), но DeepSeek стремится оставаться нейтральным поставщиком моделей.
📖 Читать полный источник: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

Автоисследование позволяет достичь скорости 20.34 токен/с на Qwen3.5-397B на M5 Max с использованием потоковой передачи с SSD.
Разработчик достиг скорости вывода 20,34 токенов/сек для модели Qwen3.5-397B объемом 209 ГБ на MacBook Pro M5 Max с 128 ГБ оперативной памяти, используя потоковую передачу с SSD и 36 систематических экспериментов. Результат демонстрирует ускорение в 2 раза по сравнению с базовым показателем M5 Max и в 4,67 раза по сравнению с исходным результатом на M3 Max.

GitHub Copilot переходит на тарификацию по использованию: конец субсидированного ИИ-кодирования
Microsoft начнет взимать с пользователей GitHub Copilot плату в соответствии с фактической стоимостью моделей с 1 июня 2026 года, прекратив субсидирование в размере $20+ в месяц на пользователя. Причиной названо использование агентного ИИ.

Глубокое погружение в стоимость DeepSeek V4 Flash: объяснение коэффициента попадания в кэш и ценового соотношения
DeepSeek V4 Flash стоит 0,0066x за агентное задание по сравнению с Opus 4,7, благодаря 97% попаданий в кэш и соотношению цены чтения/записи кэша 0,02.

Выпущена модель MiniMax M2.7 с улучшенной производительностью в программировании.
MiniMax выпустила модель искусственного интеллекта M2.7, которая набирает 56% в тестах SWE-Pro по программированию и обладает возможностями самооптимизации. Модель сохраняет цену в размере $0,30 за миллион входных токенов.