在 DeepSeek 新版本發佈之際，圍繞它的融資傳聞開始此起彼伏，先是 100 億美元的估值，接着就有人報價 200 億美元，最新的傳聞據說已經漲到 450 億美元（約 3000 億人民幣）。
目前 Open AI 的估值是 8500 億美元， Anthropic （以下簡稱 A 社）的最新行情已經超過萬億美元。雖然 DeepSeek 的估值一天一個價，但與美國同行比還是差距巨大。
有人說這次 DeepSeek 以低估值對外融資，主要是爲了落實內部股權激勵機制。一直不融資，員工手中的期權憑證就是一張廢紙，過去一年走了很多骨幹，某種程度上也跟期權的市場化兌現問題有關。所以首次外部融資特意把估值壓低，以便爲員工手中的期權留出增值空間。
道理是這麼個道理，但一個無法迴避的問題是：爲什麼 Open AI 和 A 社的估值這麼高？中美頂流 AI 公司的估值差異是怎麼造成的？
截至今年 3 月底， OpenAI 已累計融資超過 1800 億美元，而 A 社在 2 月中旬完成最新一輪融資之後，歷史融資總額也超過了 600 億美元。
進入 4 月下旬以來， A 社在一些未上市公司股權交易平臺上的詢價估值已經突破 1 萬億美元大關。這就意味着， A 社已經成爲史上用時最短的從 0 到萬億美元估值的創業公司。
有數據統計， OpenAI 和 A 社在這一輪 AI 浪潮之下的融資之和分別超過了美國 2000 年左右 PC 互聯網創業公司和剛剛過去的 10 年代美國移動互聯網創業公司的融資總和。
但問題也來了：這事兒正常嗎？
在美國這出大戲之前，創業公司融資的路數是： VC 打款，創業公司收錢，然後這筆錢做業務增長，比如買設備、買流量、招人才、做營銷等等。錢花給誰，一般有創業公司自己決定。
這種情況下，創業公司的估值來源於現金流折現，也就是預期公司未來能賺多少錢來決定公司的估值。
現在不一樣了， AI 新貴的估值方法不是預期未來賺多少錢，而是未來打算花出去多少錢，即從科技巨頭那裏融到的錢，必須返還給科技巨頭。
Anthropic 已經融到的 600 多億美元中，亞馬遜、谷歌、微軟和英偉達合計投資了 260 億美元，根據協議，不僅這筆錢要用來向上述巨頭購買算力資源，將來公司的相當一部分利潤也要同樣花。
OpenAI 就更猛了，在已獲得的 1800 多億投資中，要拿出一半去租用或購買亞馬遜、微軟的雲服務以及英偉達的芯片。同樣，將來公司賺到了更多錢的時候，根據投資協議，要繼續“反饋”算力巨頭們。
這就催生了美國 AI 賽道的新名詞：循環融資。巨頭把錢投給 AI 公司， AI 公司轉手又把錢用來購買巨頭的產品和服務。一進一出之間， AI 公司的估值漲了，巨頭們的股價也漲了。也就是花一份的錢，獲得兩份的快樂，活雷鋒遇到紅領巾。
衆所周知， VC 之所以叫做風險投資，就是賠本的概率遠遠大於賺錢的概率。但現在無論是 AI 公司還是科技巨頭，在把收益（估值和股價）最大化的同時，還把風險最小化了。風險投資變成了會計轉賬。
當投資款完成流轉之後，你會發現，這種交易的本質是用股份抵扣租金：錢從哪兒來還回哪兒去，剩下的是 AI 公司釋放的股份，以及科技巨頭租售的算力資源。
2019 年，人工智能這條賽道看上去還是一條郊區快速路的時候，微軟率先出手，一次性投資 10 億美元給 OpenAI ，條件只有一個：後者與微軟的雲服務平臺 Azure 完全綁定。
當年美國雲服務市場的格局是：亞馬遜以 45% 的市場份額一騎絕塵，微軟是 18% ，谷歌 5% 左右。可以說，微軟在雲計算領域的局面是比上不足比下有餘，所以需要想辦法找到新的加速器。
今天來看，微軟當初的選擇太正確了。在雲計算市場的總盤子比 2019 年大幅增長的情況下， 2025 年亞馬遜的份額是 30% 左右，微軟增長到了 25% 左右，谷歌則是達到了 15% 左右。三巨頭都找到了加速器： AI 。而微軟無疑是第一個喫螃蟹的人。
AI 的爆發式增長拉動了傳統科技巨頭雲業務和股價的雙重起飛，而傳統巨頭反過來又爲 AI 大模型的起飛提供了充足的彈藥。
很多人在提到美國頂流 AI 公司的估值時，總喜歡把它們囤積的算力資源看成“固定資產”，認爲其對公司的估值影響不大。因爲傳統行業裏的廠房、生產設備這些“固定資產”會隨着時間的推移而折舊、貶值。
但我要說的是，算力資源不是固定資產，它更像是“石油期貨”，價格是變化的。爲什麼 OpenAI 們在與雲計算巨頭們簽訂長期算力租賃合同裏有價格封頂的條款？就是認爲算力在較長時間內是一種價格會不斷攀升的“大宗商品”。
所以，在美國頂流 AI 公司的估值體系中，算力資源是一種非常重要的考量因素。
也許未來產業格局會發生變化，但至少過去幾年時間裏，美國 AI 大模型對雲巨頭的依賴要遠遠大於後者對前者的依賴。 OpenAI 、 A 社的估值體系，很大程度上是由它們與雲巨頭的綁定程度決定的。換句話說，誰壟斷了算力資源，誰就有對 AI 公司的定價權。
但是， DeepSeek 不在這種估值體系之中。
一是高端芯片被卡脖子，就算想走美國頂流 AI 的路子，現實也不允許；二是算法逆天，找到了一天新路。
2025 年初 DeepSeek 之所以能夠“炸街”，核心原因就是證明了 AI 大模型通過算法優化可以省去海量算力資源。比如最消耗算力成本的推理一項， D 老師做到了相當於美國主流大模型幾十分之一的成本支出。更重要的是， DeepSeek 選擇了開源模式。
極致的性價比，可以讓 DeepSeek 把 API 服務和 Token 賣出白菜價，吸引對算力價格非常敏感的中小開發者，而他們，纔是人工智能浪潮的“原住民”。開源模式，則決定了 DeepSeek 就不會以盈利爲首要目的，而是搭建生態。
美國頂級 AI 公司的估值需要算力作爲一個強有力的支撐點，但 DeepSeek 的技術路徑是以節約算力爲導向。這種差別很像當下的美國政府妄圖死守以化石燃料爲核心的能源體系，而中國在大力發展新能源。
當中美兩邊的頂流大模型在技術模式、商業模式呈現完全不同的路徑時，再用同一個估值體系去套，就很容易得出天差地別的結果。
之前美國媒體報道稱， Anthropic 今年的年化收入預期是 300 億美元（ 2000 億人民幣左右）；據估算，去年 DeepSeek 的收入大概是 50 億人民幣，如果今年翻番就是 100 億，這意味着 A 社的年化收入是 DeepSeek 的 20 倍左右。
雙方的賺錢能力相差 20 倍，但估值最高相差達 100 倍，這背後，算力資源的多寡是一個重要原因。多有多的好處，少有少的理由，它們講的不是一個故事。
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