La plus grande nouvelle dans le cercle chinois de l'IA ce week-end est que DeepSeek aurait libéré environ 3 % de son financement en actions pour une valorisation de 10 milliards de dollars. Pour une entreprise qui a longtemps insisté sur « l'autoapprovisionnement en sang » et dont le fondateur Liang Wenfeng détient lui-même directement et indirectement 84,29 % des actions et près de 100 % des droits de vote, cette nouvelle à elle seule suffit à enflammer les discussions au sein de l'industrie.

Cependant, il convient de noter que la nouvelle ne circule que depuis deux jours et que les informations renvoyées par les différents canaux sont très cohérentes : une personne d'une grande institution publique de capitaux a déclaré que la nouvelle est « probablement vraie », mais « elle est totalement impossible à investir pour le moment » ; De nombreux investisseurs en capital-risque ont également admis que pour des projets populaires tels que DeepSeek, la part du financement doit généralement être « saisie ». En d’autres termes, même si les nouvelles sur le financement sont vraies, il y a une forte probabilité que très peu d’institutions externes puissent réellement obtenir une part.

En nous concentrant sur cette rumeur, nous proposons quatre niveaux de jugement logique, qui sont décomposés couche par couche comme suit.

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Le premier niveau de logique : l’essentiel réside dans la conception structurelle des incitations en actions pour les sociétés non cotées.

La particularité de DeepSeek est qu’il n’a jamais reçu de financement externe en fonds propres depuis son incubation par Magic Square Quantitative en 2023. Ce fait soulève un problème structurel qui passe facilement inaperçu : les options détenues par les employés ne disposent pas d’un ancrage de prix basé sur le marché.

Un investisseur qui a investi dans de grands modèles a mis le doigt sur le problème dans son analyse de China Business News : même si DeepSeek est ouvert au financement, ce n’est pas un jeu pour la plupart des gens, et selon les idées de Liang Wenfeng, les conditions doivent être extrêmement strictes. Concernant ce changement de financement, l'investisseur a estimé qu'il était très probablement destiné à fixer le prix et à encaisser les options des employés, et qu'il était « trop tard ».

La déduction logique est la suivante.

Dans le système d'intéressement au capital des sociétés non cotées, la valeur des options doit être confirmée par les prix du marché externe. L’absence de financement externe signifie qu’il n’y a pas d’ancrage de valorisation vérifié par de l’argent réel. Les engagements en fonds propres détenus par les salariés ne peuvent pas être convertis en attentes claires en matière de richesse, et il y a un manque de liquidités suffisantes et de référence en matière de primes aux yeux des meilleurs talents.

La concurrence pour les talents dans le domaine de l'IA a atteint un stade féroce : Luo Fuli, un contributeur clé de l'architecture DeepSeek-V2, a rejoint Xiaomi, Guo Daya, l'auteur principal de l'algorithme GRPO, a rejoint ByteDance et Ruan Chong, chercheur principal en multimodalité, a rejoint Yuanrong Qixing. Les packages salariaux proposés par ces concurrents peuvent doubler, voire plus, le salaire existant de DeepSeek.

Introduire un petit tour de financement revient essentiellement à utiliser un prix de transaction basé sur le marché pour compléter une tarification officielle pour le pool d'options de tous les employés. 300 millions de dollars américains correspondent à environ 3 % des capitaux propres. Ce volume de transactions est suffisant pour générer un ancrage de prix juridiquement contraignant et référent au marché, mais pas suffisant pour ébranler le contrôle absolu de Liang Wenfeng. De ce point de vue, la première fonction de ce cycle de financement est « d'expliquer en interne », afin que les anciens contributeurs aient des attentes claires en matière de rendement et que les futurs talents aient des incitations claires.

Cela explique aussi pourquoi « le partage est difficile à obtenir ». Si l’objectif principal du financement est de fixer le prix plutôt que d’introduire des ressources stratégiques, alors Liang Wenfeng aura tendance à choisir l’investisseur ayant le plus haut degré d’accord sur les conditions, le plus faible attrait stratégique et la moins grande volonté d’intervenir dans les décisions commerciales. Aux yeux d’un fondateur idéaliste, l’entrée de capitaux extérieurs est en soi un compromis nécessaire, et sa tendance naturelle doit être d’en minimiser l’impact.

Mais il y a ici une considération logique profonde :L’introduction de financements externes est-elle vraiment la seule manière de résoudre le problème du prix des options ?

En fait, la tarification des options des sociétés non cotées ne repose pas nécessairement sur un financement en fonds propres. Dans un cadre juridique et financier mature, l'entreprise peut engager une agence d'évaluation tierce pour réaliser une évaluation indépendante, ou utiliser Huanfang Quantitative Investment pour établir un fonds de rachat interne afin de racheter les options des employés à la juste valeur. Ces voies peuvent également fournir des sorties de liquidité pour les options sans diluer du tout le contrôle du fondateur.

Alors pourquoi Liang Wenfeng a-t-il choisi la voie du financement ? La réponse possible réside dans la différence essentielle entre « l’approbation basée sur le marché » et « l’évaluation interne ».

Quel que soit le prix du rachat interne, c'est essentiellement l'entreprise qui utilise son propre argent pour acheter ses propres actions, et il n'existe aucun comportement transactionnel d'entités de marché externes pour justifier la juste valeur. Aux yeux des meilleurs talents, la « confiance » dans cet arrangement est bien inférieure à celle des investisseurs stratégiques introduits, ce qui signifie qu'un tiers indépendant a confirmé la valeur marchande des capitaux propres de l'entreprise avec de l'argent réel. En d’autres termes, le financement n’est pas la « seule solution » à la tarification des options, mais c’est la « solution optimale » la plus crédible.

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Deuxième logique : la valorisation de 10 milliards de dollars est un prix déraisonnablement bas, et il est peu probable que des « étrangers » obtiennent une part.

Si l’essence de ce cycle de financement réside dans la conception structurelle d’incitations en actions, alors la tarification est celle qui mérite le plus d’être étudiée attentivement. 10 milliards de dollars américains, ce chiffre est trop faible pour se conformer à la logique du bon sens dans le système actuel de coordonnées de valorisation de l'IA.

Regardons d'abord la comparaison horizontale. En janvier 2026, Zhipu AI a été cotée à la bourse de Hong Kong, avec une valeur marchande d'environ 6,8 milliards de dollars américains le premier jour et une dernière valeur marchande d'environ 50,7 milliards de dollars américains ; MiniMax avait une valeur marchande d'environ 13,7 milliards de dollars américains le premier jour de sa cotation, et sa dernière valeur marchande était d'environ 34,4 milliards de dollars américains. En tant que grande licorne modèle non encore cotée, la valorisation de Dark Side of the Moon est passée de 4 milliards de dollars américains en novembre 2025 à 18 milliards de dollars américains.

Regardons à nouveau la logique verticale. Huanfang Quantitative, la société mère derrière DeepSeek, a un taux de rendement moyen de 56,6 % en 2025 et une échelle de gestion de plus de 70 milliards de yuans, se classant au deuxième rang parmi les dizaines de milliards de performances quantitatives du capital-investissement. Selon une estimation approximative basée sur la pratique du secteur de « 1 % de frais de gestion + 20 % de rémunération de performance », rien qu'en 2025, Huanfang Quantitative apportera environ 5 milliards de yuans de revenus à Liang Wenfeng, soit l'équivalent de plus de 700 millions de dollars américains.

Ce qui mérite davantage d’être réfléchi, c’est la « considération de rentabilité » : Magic Square Quantitative est essentiellement une machine financière avec une rentabilité stable. S'il existe un lien de valeur évident entre DeepSeek et Magic Square Quantification - qu'il s'agisse de canaux financiers ou de synergie technique - alors le ratio cours/bénéfice correspondant à une valorisation de 10 milliards de dollars n'est que plus de dix fois. Pour un complexe qui possède à la fois des capacités de recherche et développement en IA de pointe et des capacités de trading quantitatives de premier ordre, ce prix est difficile à concilier dans le cadre d’un modèle financier raisonnable.

Tant dans les dimensions horizontales que verticales, la valorisation de 10 milliards de dollars américains est nettement inférieure au cadre de référence du marché. Cela nous amène naturellement à une question plus profonde : pourquoi Liang Wenfeng est-il prêt à introduire des capitaux extérieurs à un prix si bas ?

Une explication raisonnable est :Les faibles valorisations sont elles-mêmes des mécanismes de filtrage.Dans un financement où « les étrangers ne peuvent pas obtenir de part », le prix n'est pas la principale considération pour les fondateurs. Au contraire, une valorisation manifestement faible peut effectivement exclure les institutions d'investissement ayant des exigences de rendement financier exigeantes et une forte volonté de négocier, ainsi que les partenaires qui acceptent réellement les règles du jeu fixées par Liang Wenfeng. En d’autres termes, ce prix n’est pas le résultat d’un jeu de marché, mais une barrière à l’entrée activement fixée par le fondateur.

Mais cette explication ne peut répondre qu’à « pourquoi il est faible », et non à « pourquoi ce nombre est-il ».

Alors, quel est le véritable point d’ancrage du nombre 10 milliards ? La réponse est probablement cachée dans le grand livre quantifié du carré magique.

Depuis la création de DeepSeek en 2023, les investissements en R&D, l'achat de puissance de calcul et la rémunération des équipes ont tous été supportés par Huanfang Quantitative. Il s’agit d’un coût de transfert interne qui peut être calculé avec précision. Selon des données vérifiables de l’industrie, l’investissement cumulé de Magic Square dans DeepSeek au cours des trois dernières années est de l’ordre de plusieurs centaines de millions de dollars.

Une valorisation de 10 milliards de dollars de 3 % signifie simplement :Les 300 millions de dollars levés lors de ce cycle équivaut à peu près à l’investissement total de Magic Square dans DeepSeek au cours des trois dernières années.

Nous pouvons considérer cela comme un signal financier très précis : si 300 millions de dollars correspondent à l’investissement cumulé de Huanfang dans DeepSeek au cours des trois dernières années, alors une fois ce cycle de financement terminé, DeepSeek sera officiellement indépendant de Huanfang au sens financier. Cela signifie que les pertes futures de DeepSeek ne seront plus compensées par les bénéfices de Magic Square. Elle devra faire face seule au marché des capitaux. Ce financement sera le point de départ d'opérations indépendantes.

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Le troisième niveau de logique : réduction de la dimensionnalité et ancrage, en utilisant les swaps d'actions pour verrouiller les avantages structurels

Les deux logiques ci-dessus expliquent « ce qu'est » ce cycle de financement et « pourquoi son prix est ainsi fixé », mais ne répondent pas entièrement à la question « à quoi servira l'argent ». L’échelle de financement de 300 millions de dollars américains est une goutte d’eau dans l’océan dans la compétition actuelle en matière de puissance de calcul de l’IA.

Faisons un calcul simple. OpenAI a finalisé un financement de 122 milliards de dollars américains en mars 2026, avec une valorisation post-investissement de 852 milliards de dollars américains ; Anthropic a finalisé un financement de série G de 30 milliards de dollars en février de cette année, avec une valorisation post-investissement de 380 milliards de dollars (il convient de noter que malgré la récente croissance d'Anthropic Swiftly, son chiffre d'affaires annuel a dépassé 30 milliards de dollars et a dépassé OpenAI. Dans le même temps, il a reçu des offres de valorisation d'environ 800 milliards de dollars de la part d'investisseurs. Cependant, sa valorisation post-argent lors de son dernier cycle de financement formel est toujours de 380 milliards de dollars, ce qui ne dépasse pas la valorisation actuelle d’OpenAI de 852 milliards de dollars.)

Quel que soit l'ensemble de données auquel vous faites référence, l'échelle de financement en un seul tour des principaux acteurs peut facilement atteindre des dizaines de milliards, voire des centaines de milliards de dollars, et les 300 millions de dollars de financement de DeepSeek ne suffisent même pas pour acheter un cluster Wanka de taille moyenne. Sans oublier que le prochain DeepSeek V4 a un volume total de paramètres d'un billion de dollars et sera confronté à l'augmentation exponentielle de la puissance de calcul et des besoins en appels de puissance à l'ère des agents.

La formation sur de grands modèles suit la loi de mise à l'échelle et l'amélioration des performances nécessite un investissement exponentiel en puissance de calcul. Les coûts d’électricité représentent jusqu’à 60 à 70 % des coûts de fonctionnement des grands modèles d’IA. Dans cette structure, Token peut être considéré dans une certaine mesure comme un « dérivé de pouvoir ». Avec la sortie de la V4 et l'ouverture des capacités d'agent, DeepSeek sera confronté à une augmentation exponentielle du volume d'appels, ce qui entraînera une augmentation simultanée des coûts d'énergie.

Cela conduit à une conclusion : 300 millions de dollars de financement en espèces ne représentent qu’une goutte d’eau dans l’océan pour l’achat d’énergie de calcul, mais si une partie de cette somme est bloquée dans des partenaires d’infrastructures électriques par le biais d’échanges de titres (par exemple, une partie des capitaux propres est échangée contre des accords à long terme de fourniture d’énergie à bas prix avec des compagnies d’électricité ou des opérateurs de centres de données), alors la valeur stratégique de l’accord est complètement différente. Le coût de l’électricité en Chine ne représente que moins d’un cinquième de celui des États-Unis. Si cet avantage comparatif peut être verrouillé et amplifié par DeepSeek grâce à des liens de capitaux propres, il s’agira d’une configuration d’infrastructure bien plus importante que le montant du financement lui-même.

En regardant plus loin, l’électricité pourrait bien n’être que le point d’entrée. Cette logique peut être étendue à "ancrage de réduction de dimensionnalité« Modèle général : après que la concurrence sur les grands modèles soit entrée dans l'ère des agents intelligents, la dimension de la concurrence s'étend de la capacité du modèle elle-même au niveau de l'infrastructure.

DeepSeek peut utiliser entièrement ses propres capitaux propres comme « monnaie de grande dimension » pour ancrer tout « nœud de faible dimension » présentant des avantages structurels en termes de coûts dans la chaîne industrielle. L'électricité n'est que le plus visible. Les cibles potentielles incluent également la capacité nationale de production de puces, les ressources des armoires des centres de données, la bande passante du réseau transfrontalier, etc. L'essence du financement par actions est redéfinie ici : il ne s'agit plus simplement d'échanger des actions contre de l'argent, mais d'échanger des actions contre des barrières structurelles.

Franchement, cette partie est une conjecture déductive et manque de support informationnel solide. Parmi tous les rapports actuellement accessibles au public, aucun n’indique que DeepSeek utilise le financement pour le remplacement des infrastructures électriques. Lier les coûts de l’électricité à la structure des capitaux propres n’a pas encore constitué un précédent dans l’industrie de l’IA. Par conséquent, ce jugement est plus proche d’une dérivation logique d’une possibilité que d’une affirmation factuelle.

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Le quatrième niveau de logique : la couverture du signal, la technique d'équilibrage entre récit déterministe et réalité incertaine

Revenons à la question la plus fondamentale : pourquoi Liang Wenfeng a-t-il choisi le financement à ce stade ?

Une dimension ignorée par la plupart des analyses est la « couverture du signal ». Les multiples retards de DeepSeek V4 ont créé une accumulation d’attentes négatives dans l’opinion du marché. Cela fait 15 mois depuis la sortie de R1. Durant cette période, les concurrents ont répété de nombreux tours. Doubao occupe la première place dans les applications nationales d'IA avec plus de 331 millions de données actives mensuelles. La V4 a été reportée de février à mars de cette année, puis à la date actuelle, selon la rumeur, fin avril. Chaque report érode le récit déterministe du marché selon lequel DeepSeek est « toujours en tête ».

Dans ce contexte, lancer un premier tour de financement est en soi un signal de couverture puissant. Son sous-texte est le suivant : nous évoluons d'une institution de recherche pure à une société commerciale dotée d'une structure de gouvernance du capital, non pas parce que la technologie a rencontré un goulot d'étranglement, mais parce que l'organisation doit passer à l'étape suivante.

Utilisez le récit du financement pour couvrir le récit du retard du produit, et utilisez la certitude de « l’évolution organisationnelle » pour couvrir l’incertitude du « rythme technologique ». Ce niveau de valeur de signal pourrait être bien plus stratégique que 300 millions de dollars en espèces.

Cela explique également pourquoi les nouvelles de financement ont été publiées à une valorisation si basse. Si l’objectif de Liang Wenfeng est simplement de lever des fonds, il a toutes les raisons d’attendre la sortie du V4 et le rétablissement de la confiance du marché avant de fixer un prix. Mais la valeur du « signal » réside précisément dans le front-end. Émettre un signal structurel positif lorsque les attentes du marché sont les plus fragiles est bien plus puissant que d’ajouter la cerise sur le gâteau lorsque la confiance du marché est élevée.

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Conclusion

Sur la base de la quadruple logique, le tableau du cycle de financement actuel de DeepSeek devient progressivement clair :

Il s'agit d'une conception de structure de capitaux propres très restreinte : des transactions sur capitaux propres de faible montant sont utilisées pour obtenir une tarification basée sur le marché pour les options des salariés ; les investisseurs ayant un degré élevé de coopération sont sélectionnés en fonction de valorisations manifestement faibles ; l'équité est utilisée comme une « monnaie de grande dimension » pour ancrer la réduction de la dimensionnalité au niveau des infrastructures ; et les signaux « d'évolution organisationnelle » sont utilisés pour se prémunir contre les récits négatifs sur les retards de production.

Ces quatre logiques aboutissent collectivement à une conclusion : les règles de ce cycle de financement sont entièrement fixées par les fondateurs, et le rôle des « outsiders » a été soigneusement limité dès le départ. Pour les investisseurs qui se précipitent pour réserver des vols vers Hangzhou pendant le week-end, le véritable test n'est pas de savoir s'ils peuvent rencontrer Liang Wenfeng, mais s'ils sont prêts à accepter un ensemble de règles du jeu entièrement définies par l'autre partie.