DeepSeek zatrzymał rundę finansowania po wycieku poufnego nagrania założyciela

Chińska firma DeepSeek była o krok od pozyskania finansowania wartego 1,5 miliarda dolarów i osiągnięcia wyceny 74 miliardów dolarów. Wszystko zmieniło się jednak, gdy do sieci przedostał się zapis poufnego spotkania założyciela Lianga Wenfenga z inwestorami. Frustracja wywołana wyciekiem sprawiła, że prezes zatrzymał całą rundę finansowania, jak informuje Spider's Web.

Decyzja ta pokazuje, jak bardzo w DeepSeek wszystko nadal zależy od jednego człowieka – wyjątkowo skrytego założyciela, który unika publicznych wystąpień i rzadko udziela wywiadów.

Kluczowe wnioski

• DeepSeek wstrzymał rundę finansowania wartą 1,5 mld dolarów po wycieku zapisu poufnego spotkania założyciela z inwestorami.
• Firma celowała w wycenę przed inwestycją wynoszącą 71–74 mld dolarów, co uczyniłoby ją jednym z najcenniejszych startupów AI na świecie.
• Liang Wenfeng przyznał w prywatnej rozmowie, że główną przewagą USA nad Chinami w AI jest dostęp do większej mocy obliczeniowej, nie talent czy organizacja.
• Założyciel DeepSeek potwierdził, że chińskie firmy nadal są uzależnione od procesorów Nvidia i ekosystemu CUDA.
• Firma niedawno zakończyła pierwszą zewnętrzną rundę finansowania, pozyskując ponad 7 mld dolarów przy wycenie około 52 mld dolarów.

Kontrowersyjne wypowiedzi o rywalizacji technologicznej

Problemy DeepSeek rozpoczęły się od zamkniętego spotkania z inwestorami z 20 maja, które trwało blisko 4 godziny. W lipcu zapis tej rozmowy zaczął krążyć po chińskich serwisach, komunikatorze WeChat i anglojęzycznych mediach. Choć część publikacji szybko zniknęła, kopie i tłumaczenia zdążyły się rozprzestrzenić.

Największą uwagę przyciągnęły wypowiedzi Lianga o technologicznej rywalizacji Chin z USA. Założyciel miał ocenić, że podstawową przewagą amerykańskich firm nie jest większy talent ani wyjątkowa organizacja, lecz dostęp do znacznie większej mocy obliczeniowej. Brak procesorów wpływa jego zdaniem na jakość modeli, możliwości eksperymentowania, rozwój aplikacji, a nawet zdolność do zatrzymywania najlepszych specjalistów.

To bardzo trzeźwa diagnoza, ale niekoniecznie zgodna z triumfalną narracją otaczającą DeepSeek po premierze modelu R1. Chińska firma była przecież przedstawiana jako dowód na to, że można dorównać Amerykanom mimo sankcji i przy znacznie mniejszych zasobach. Liang miał jednak zasugerować, że efektywność DeepSeeka nie usuwa problemu niedoboru sprzętu – jest raczej sposobem radzenia sobie z nim.

Uzależnienie od amerykańskich technologii

Według krążącego zapisu Liang przyznał również, że chińskie firmy wciąż są uzależnione od układów Nvidia oraz jej środowiska CUDA. To oprogramowanie, biblioteki i narzędzia, wokół których przez lata zbudowano niemal cały rynek obliczeń AI. Chińskie procesory, przede wszystkim układy Huawei, szybko się rozwijają, lecz zastąpienie samego chipu nie wystarczy – trzeba jeszcze odtworzyć ogromny ekosystem programistyczny.

Liang miał jednocześnie twierdzić, że amerykańskie ograniczenia przyspieszyły prace nad alternatywą. Jego zdaniem przełom w chińskim sprzęcie i oprogramowaniu może nastąpić stosunkowo szybko. DeepSeek sam pracuje nad układem przeznaczonym do obsługi gotowych modeli AI i zwiększył zatrudnienie inżynierów zajmujących się projektowaniem chipów.

Skryty lider i przerwana ekspansja

Liang Wenfeng nie prowadzi firmy jak typowy prezes technologicznego startupu. Rzadko udziela wywiadów, unika konferencji i nie próbuje budować wokół siebie publicznej marki podobnej do tej, którą stworzyli Sam Altman czy Elon Musk. Właśnie dlatego tak długa i otwarta rozmowa była wyjątkowa.

Według osób znających sytuację, Liang był sfrustrowany sposobem, w jaki jego słowa zaczęły funkcjonować w internecie. Wstrzymanie rundy miało przynajmniej częściowo wynikać właśnie z tej reakcji. Decyzja jest tym bardziej zaskakująca, że zaledwie kilka tygodni wcześniej firma zakończyła pierwszą zewnętrzną rundę finansowania, pozyskując ponad 7 miliardów dolarów.

Wcześniej DeepSeek był finansowany głównie przez należący do Lianga fundusz ilościowy High-Flyer. Sytuację zmieniły rosnące koszty – firma chce rozbudowywać centra danych, zatrudniać nowych ludzi, rozwijać agentów AI i własne procesory. Jak się okazuje, nawet tania sztuczna inteligencja nadal potrzebuje bardzo drogich serwerowni.