5月28日，根据《财经》报道，国产AI大模型明星公司DeepSeek（深度求索）首轮外部融资已接近尾声。参与交易谈判的投资人称，本轮由国家集成电路产业投资基金（简称“国家大基金”）领投，投前估值高达450亿美元（约3078亿元人民币），融资规模约700亿元人民币，一举创下中国AI大模型首轮融资的历史纪录。
说到国家大基金，大家都不陌生，此前在半导体领域的投资，大家有目共睹，记忆深刻。而此次领投大模型，意义非凡：
1、国家大基金成立12年来，一直专注投资半导体硬件领域。第一期主要做芯片制造，第二期重点投设备和材料。如果这次能顺利投进去，将是大基金第一次跨界投资纯大模型公司，意义不一般。有分析指出，大基金此次正式向大模型企业投资，代表政策资金的布局已从硬件制造环节延伸至模型与算力应用端；
2、从产业道理上讲，AI模型是芯片最大的“买家”，而芯片又是模型运转的“算力底座”。现在中国已经建了42个万卡级智算集群，智能算力规模超过1590 EFLOPS，位居全球前列。但硬件和算力上去了，如果没有顶尖的模型去有效调用，就容易出现“设备跑起来、算力空转”的局面。DeepSeek作为国产开源大模型的领头羊，其R1模型性能可以比肩OpenAI的o1，而且深度适配国产昇腾芯片，能大幅提高国产算力的利用率。AI竞争的核心不只是芯片，更在于算法模型与算力生态的协同，大基金下注DeepSeek，有望用顶尖模型带动国产算力的应用迭代；
3、从战略层面看，中美在AI领域的博弈已经进入白热化阶段。海外通过限制高端算力芯片、显存的出口，试图卡住大模型的迭代升级。大基金领投DeepSeek，本质上是国家从过去“硬件单点补短板”升级为“芯片＋模型＋应用”全栈自主可控，以顶级大模型为枢纽，把半导体、算力、数据中心等产业链串联起来，构建起完整的自主生态。
说完国家大基金，我们再来看DeepSeek及其融资：
1、DeepSeek公司2023年7月从幻方量化内部孵化，最初拒绝外部融资，靠自有资金死磕技术。短短三年，它凭借三次关键突破站上全球舞台：2023年底开源代码模型DeepSeek-Coder，2024年初发布国内首个开源MoE（混合专家）模型，2025年1月推出的DeepSeek-R1登顶140个国家应用商店榜首。坚持模型权重开源商用，使其GitHub Star数稳居国产大模型前列，吸引了全球开发者共建生态。
2、融资方面，资本的嗅觉最敏锐。2026年4月DeepSeek估值约100亿美元，5月初升至200亿美元，至5月底敲定融资时已达450亿美元，三周翻4.5倍。除国家大基金领投外，腾讯等科技巨头及头部市场化机构参与跟投，创始人梁文锋考虑个人跟投，股权结构保持高度集中，以确保技术路线独立。
针对本次重磅融资，多家头部券商发布行业研报，普遍认为其将彻底重塑国产AI产业发展格局，行业未来发展趋势愈发清晰，产业结构性机会持续凸显：
一是算力国产化全面加速。中信证券指出，大基金跨界标志着投资逻辑从“模型优先”转向“算力+模型”协同，国产昇腾与DeepSeek的绑定将成为行业标杆。从更宏观的视角看，开源证券预计2026年国产AI产业链有望在政策和巨头的共同推动下蓬勃发展，其中算力基建特别是国产AI方向是重要的发力点。华创证券预测，2026年国内AI算力市场规模将超5000亿元，其中国产算力占比将从2025年的30%提升至50%；
二是头部效应凸显，资本向龙头集中。国泰君安数据显示，2026年一季度国内AI融资总额达1100亿元，同比增长185.4%，其中70%流向DeepSeek、Kimi等头部企业。“百模大战”进入淘汰赛，技术落后的小模型将加速出清。技术实力和生态建设能力成为资本筛选AI企业的核心标尺；
三是商业化落地提速。招商证券认为2026年是AI Agent商业化元年。从实际数据来看，部分AI应用已经展现出初步的商业价值，尤其是在工作流密集和数据丰富的垂直领域。DeepSeek凭借强大推理能力，已在金融、医疗、工业制造等领域落地超200个行业解决方案，AI正从“聊天工具”转向“生产力工具”。有分析指出，当前通用模型层的定价权正在从“技术稀缺性”让位于“规模运营效率”，而应用层和工作流层正在形成新的价值高地。
那么，对于大家来说，最为关心的是，具体到股市方面，会有哪些机会呢？
第一，国产算力芯片及服务器方向。从逻辑上看，DeepSeek本轮约700亿元融资中，预计有相当比例将用于算力采购与算力集群建设。中信证券测算，这部分投入可能占到融资总额的约40%。这意味着，国产算力基础设施建设将获得持续的资金注入，相关服务器设备、存储系统和网络互联等环节都将直接受益。算力产业链的核心逻辑在于，大模型每一次能力的跃升，都以算力基础设施的同步升级为前提；
第二，AI基础设施配套领域。随着万卡级智算集群的持续建设，光模块、液冷温控等基础设施的需求正被快速放大。华创证券指出，万卡集群的光模块需求是传统数据中心的10倍，液冷温控和高速光模块将迎来量价齐升的景气周期。从产业链传导的角度看，当大模型从训练阶段全面转向推理应用阶段之后，对基础设施的性能和成本要求都将在现有基础上再上一个台阶；
第三，AI应用及生态伙伴方向。随着模型能力不断开放，AI的下一个价值爆发点正在从模型端向下游应用场景转移。分析认为，深度绑定工作流、具备垂直行业场景优势的企业将率先实现商业变现。招商证券也指出，DeepSeek在金融、医疗、工业等领域的行业解决方案已进入快速复制期，具备场景和客户基础的行业龙头有望在这场技术浪潮中占据先发位置。
当然，风险同样需要警惕。一是估值泡沫风险。450亿美元估值对应约30倍市销率（PS），显著高于全球AI巨头平均水平。若商业化落地进度不及预期，或者收入增长无法支撑当前的高溢价，估值存在回调压力。二是技术竞争风险。OpenAI、Google等海外巨头仍在持续迭代模型，国内智谱AI、Kimi等竞品也在加速追赶。AI行业技术迭代速度极快，任何一家公司的技术领先优势都可能因行业创新加速而被快速削弱。投资者需要持续跟踪技术演进方向和公司实际的产品迭代能力。
总体而言，国家大基金领投DeepSeek是中国AI产业的里程碑事件。短期看，它验证了国产大模型的全球竞争力；长期看，它将推动“算力—模型—应用”自主闭环的构建。在这场产业变革中，围绕上述三条主线，聚焦有核心技术壁垒与产业生态优势的企业，有望分享AI产业从技术突破走向价值兑现的长周期红利。但同时需保持理性，紧盯业绩兑现能力，警惕高估值与行业竞争加剧带来的波动风险。
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