Китайський розробник штучного інтелекту DeepSeek досяг річного темпу виторгу в $1 млрд і готується до нового раунду залучення інвестицій, який планує завершити до кінця жовтня 2026 року. Про це повідомляє Reuters із посиланням на The Information, яке отримало відомості про зустріч засновника та генерального директора компанії Ляна Веньфена з інвесторами.
Оголошений показник у $1 млрд відображає річний темп виторгу, розрахований на основі поточного рівня доходів компанії. Він не означає, що DeepSeek уже отримав відповідну суму за останні 12 місяців, а демонструє, яким міг би бути річний виторг за умови збереження нинішніх темпів продажів.
За інформацією видання, лише кілька місяців тому цей показник був більш ніж удвічі нижчим. Одним із чинників зростання стало підвищення вартості використання моделей DeepSeek, ціни на які компанія збільшила у 2,3–4,5 раза.
Під час зустрічі з інвесторами Лян Веньфен також повідомив про підготовку другого раунду фінансування. Компанія розраховує залучити 50 млрд юанів, що еквівалентно приблизно $7,45 млрд, за оцінки бізнесу у 500 млрд юанів,
або близько $74,5 млрд. Завершення раунду заплановане до кінця жовтня.
Залучення коштів відбувається на тлі зростання попиту на технології генеративного штучного інтелекту та збільшення витрат розробників на навчання нових моделей. Водночас наведені параметри майбутнього раунду поки що залишаються планами компанії, а не результатами завершеної інвестиційної угоди.
Понад 70% обчислювальних ресурсів DeepSeek спрямовує на навчання моделейПопри зростання комерційних доходів, DeepSeek продовжує використовувати більшу частину своєї обчислювальної інфраструктури для розроблення нових систем штучного інтелекту.
За словами Ляна Веньфена, понад 70% доступних компанії обчислювальних ресурсів наразі задіяно у тренуванні моделей, тоді як менш ніж 30% припадає на інференс — виконання запитів користувачів за допомогою вже навчених моделей.
Такий розподіл демонструє, що компанія продовжує інвестувати значні обчислювальні ресурси в дослідження та вдосконалення власних технологій, навіть попри збільшення комерційного використання її продуктів.
Навчання великих мовних моделей потребує значних обсягів обчислень, тоді як інференс забезпечує їхню повсякденну роботу, зокрема генерацію тексту, написання програмного коду та виконання інших завдань користувачів.
Зростання доходів і підготовка масштабного раунду фінансування відображають перехід DeepSeek до нового етапу комерційного розвитку. Водночас компанії належить забезпечити достатні обчислювальні ресурси як для створення нових моделей, так і для обслуговування попиту на вже доступні продукти.
