6月29日晚，deepseek正式宣布v4稳定版将于7月中旬全面上线。
公告指出：为更科学调配算力资源、保障服务连续性与可用性，V4正式发布后将同步优化API计费体系，首次引入“峰谷时段差异化定价”机制。
过去两周内，围绕DeepSeek还发生了两件标志性事件：
其一，6月16日，DeepSeek完成创立以来首轮融资，总额达510亿元，投后估值逼近4000亿元，标志着创始人梁文锋此前坚守的“不融资、不上市、不商业化”信条正式转向。
其二，在完成融资仅十余天后的6月27日，DeepSeek联合北京大学共同发布技术论文《DSpark: Confidence-Scheduled Speculative Decoding with Semi-Autoregressive Generation》，梁文锋作为核心作者之一署名其中。
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如果说DeepSeek的上半场，是用R1、V2、V3等模型不断验证自身在基础大模型领域的顶尖研发实力；那么下半场，则是在资本注入与技术纵深交汇之际，以真金白银兑现商业价值——它正努力成为一家真正可持续运转、具备完整闭环能力的科技企业。
01 500亿到账后，DeepSeek加速人才补强
融资落地后，DeepSeek Harness团队新任负责人崔添翼迅速进入战时状态。
6月25日晚间，DeepSeek在多个主流社交平台同步启动大规模招聘计划，涵盖算法、研发、运维、产品、数据工程及职能支持等七大方向，共计开放33个岗位，工作地设于北京与杭州，全部岗位均面向应届生及实习生开放。
从DeepSeek官网、Boss直聘、X（原Twitter）、小红书等渠道可见，这位毕业于浙江大学、今年3月加入团队的梁文锋校友，亲自下场参与招聘，并在评论区即时回应质疑、澄清误传。
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图为 崔添翼在小红书回应关于“招聘门槛卡清华学历+豆包从业经历”的网友提问
此前，DeepSeek始终保持着极简低调的技术团队形象，背后依托的是梁文锋创办的量化私募机构“幻方量化”。后者2025年实现年化收益56.55%，管理资产超700亿元，长期为DeepSeek提供稳定资金支持。
外界普遍认为，DeepSeek“并不缺钱”。
而促使梁文锋转变态度的关键动因，或源于核心人才流动加剧与行业抢人大战白热化。
作为对标样本，“大模型第一股”智谱AI截至6月30日市值已逼近万亿港元；MiniMax估值亦突破1300亿港元。
相较之下，DeepSeek员工手中的期权尚未获得市场化定价锚点——公司未融资、未上市、缺乏外部估值参照系。
“不融资，估值就无法提升；期权没有兑现路径，自然难以留住人。智谱、MiniMax这些同行，要么估值翻倍，要么上市后股价飙升，DeepSeek的骨干怎么可能不动心？”一位长期关注该公司的资深业内人士分析称。
人才维稳本身即是一笔高昂成本。
2025年，DeepSeek最核心的竞争壁垒，仍来自一支百余人规模、清北复交及海外名校背景密集的“高密度智力团队”。数十位顶尖AI研究员，叠加一位极具技术理想主义气质的创始人梁文锋，共同孕育出DeepSeek-R1这一里程碑式模型。
而今，一面是互联网大厂持续以高薪争夺顶级AI科学家，另一面是市场对AI人才需求井喷——公开数据显示，算法岗月薪中位数已普遍突破2.4万元，头部人才月薪逾5万元，AI人才溢价仍在持续扩大。
前程无忧《2026届校招市场AI人才需求报告》
本次招聘中，除全栈开发、算法、AI系统研发、运维、产品等技术类岗位外，HR、法务、财务、采购、行政等职能序列同步扩编，释放出明确信号：DeepSeek正系统性补足科技企业的组织基建能力。
从“产品驱动”迈向“组织驱动”，是多数技术型公司成长的必经阶段——唯有当组织结构趋于成熟、平台支撑日益完善、激励机制逐步健全，规模化的产品势能才真正开始释放。
500亿融资，既是对抗人才流失的现实所需，也为组织升级提供了底层资金保障。但随之而来的问题是：在快速扩张过程中，DeepSeek能否维持原有“小而精”的作战风格？能否在人员规模上升的同时，依旧保持决策链条短、响应速度快、执行效率高的敏捷特质？这是其“下半场”必须直面的第一道考题。
02 DeepSeek迈入重资产周期
在6月25日发布的33个岗位中，一批IDC（Internet Data Center，互联网数据中心）相关职位尤为值得关注，涉及数据中心基础设施建设全链条。
早在4月中旬，DeepSeek已在内蒙古乌兰察布启动首批IDC岗位招聘，包括数据中心高级运维工程师、数据中心高级交付经理；至6月，又新增“IDC设计规划工程师”一职。
从运维交付，到规划设计，DeepSeek的人才布局已由模型层延伸至底层算力基建。
图为 DeepSeek IDC数据中心团队招聘岗位信息
随着大模型进入规模化训练与高频推理阶段，AI企业的竞争正加速向“硬实力”迁移——算力基础设施已成为决定长期竞争力的关键战场。DeepSeek不得不与硅谷一线大模型公司同步，投身自建算力集群这一典型的重资产投入赛道。
据公开统计，Alphabet、亚马逊、Meta与微软四家美国科技巨头，预计2025年将在AI基础设施领域合计投入约6500亿美元。Anthropic与OpenAI也在多份财报中明确表示，将持续加码数据中心与GPU集群建设。
例如，Anthropic已披露将向SpaceX租赁数据中心容量，每月支出约12.5亿美元，年支出达150亿美元，尚不包含GPU采购、网络搭建及日常运维等其他成本。
工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林曾指出：“当前AI投资热潮下，大模型企业融资已是行业共识。不仅是DeepSeek，谷歌近期也完成800亿美元融资，整个赛道已整体迈入重资本投入期。”
要在算力基建竞赛中不掉队，DeepSeek必须实现资金端“开源”，通过融资获取长期弹药，进而支撑算力中心、超算集群等重资产建设。
值得注意的是，DeepSeek的算力建设，是在全球先进芯片出口管制持续收紧背景下展开的——这意味着其算力底座将高度依赖国产芯片。事实上，在V4官宣页面及配套技术文档中，DeepSeek已多次提及对国产算力适配的深度探索。
5月底，华为提出“韬（τ）定律”，旨在通过器件、芯片、系统全栈协同优化，突破摩尔定律放缓带来的性能瓶颈；国内大模型厂商亦正加快适配国产硬件生态，目标直指“自主可控的AI基础设施”。
03 AGI黎明将至
对DeepSeek这类底层模型公司而言，单靠资本与组织建设远不足以构筑长期护城河，真正的胜负手在于持续输出原创性技术成果。
一位资深算力行业人士指出：“本轮融资的核心目的，就是强化人才绑定与团队激励——只有充足的资金保障，才能支撑更大规模、更高频次的模型训练，从而稳固头部地位。”
论文，正是DeepSeek技术演进脉络的重要见证。
据不完全统计，过去两年间，DeepSeek累计对外发布核心技术论文约27篇，研究覆盖MoE（混合专家）、强化学习、代码大模型、数学推理、多模态等多个前沿方向，与其每一代主力模型的技术跃迁基本同步。
就在6月27日，DeepSeek在GitHub低调更新一篇关于“DSpark”的新论文。
该论文提出全新推理加速框架“DSpark”，在不牺牲模型能力的前提下，显著提升生成速度与系统吞吐量。
与以往不同，此次并非模型架构迭代，而是基于现有DeepSeek-V4-Pro与V4-Flash模型，新增一套推测解码模块，聚焦工程落地层面的效能优化。
DeepSeek计划将DSpark直接部署于V4线上服务系统，在承接真实用户请求过程中，大幅削减冗余校验带来的算力损耗。
论文明确指出：“在不改动底层模型结构的前提下，文本生成速度提升60%–85%。”对于日均处理海量API调用的AI服务商而言，每一分算力节省，都意味着实打实的成本下降与利润空间拓展。
据VentureBeat今年2月报道，大模型训练成本正呈指数级攀升。Anthropic CEO Dario Amodei预测，下一代前沿模型的单次训练费用或将高达50亿至100亿美元。
上述业内人士坦言：“DeepSeek迟早也将步入这一‘烧钱’周期，融资只是时间问题。”
更多媒体观察到，融资落地仅十余天即发布新论文，DeepSeek意在传递一个关键信号：研发节奏未受干扰，团队依然维持高强度、高质量的技术输出。
无论是推出V4新模型、构建自有数据中心，还是从“天才实验室”转型为商业化AI公司，DeepSeek所有动作的终极指向，都是AGI（通用人工智能）。
2024年接受《暗涌Waves》专访时，梁文锋曾斩钉截铁表示：“我们做的就是AGI。语言大模型，不过是通往AGI的必经之路。”
在免费阶段，用户对响应失败、对话中断、API限流等问题尚有容忍度；但7月V4正式商用后，稳定性将成为硬指标——若问题反复出现，将直接影响开发者是否愿意将其接入生产环境与核心业务流程。
进入付费市场、开发者生态与企业级场景，DeepSeek的工程交付能力将面临前所未有的严苛检验。模型能否真正落地千行百业，亦是迈向AGI时代不可绕过的门槛。
当全社会期待DeepSeek推动中国大模型降本增效时，它自身也在精密计算：正处于AGI攻坚窗口期，首要任务是稳住核心团队，其次要保障模型持续迭代、技术持续突破，同时，数据中心这场“硬仗”也绝不能输。
单靠幻方量化这一单一资金来源，显然已难以为继。
2026年启动融资，已是DeepSeek的战略必然。正如其6月25日晚招聘启事开篇所写：
“人类正站在AGI的前夜。”
接下来，DeepSeek将正式踏入更漫长、更昂贵、更不确定的AGI长跑。能否延续“大模型时代”的领先身位，在AGI赛道继续领跑？这是其“下半场”必须回应的第二道命题。
本文源自“腾讯科技”，作者：谢瑞瑞，编辑：徐青阳，36氪经授权发布。
