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DeepSeek beschleunigt den Börsengang: IPO noch in diesem Jahr, zweite Finanzierungsrunde mit Ziel 50 Milliarden Yuan

Reuters und The Information zufolge hat DeepSeek die CITIC Securities mit der Vorbereitung eines Börsengangs am STAR Market beauftragt und treibt eine zweite Finanzierungsrunde mit einem Ziel von 50 Milliarden Yuan voran. Der annualisierte Umsatz soll die Marke von 1 Milliarde US-Dollar überschritten haben.

KI & ModelleNachrichtLena BrandtVeröffentlicht: 24. September 20266 Min. LesezeitQuellen 3
DeepSeek beschleunigt den Börsengang: IPO noch in diesem Jahr, zweite Finanzierungsrunde mit Ziel 50 Milliarden Yuan

DeepSeek beschleunigt den Gang an den Kapitalmarkt. Wie Reuters am 9. September berichtete, hat das Unternehmen CITIC Securities mit der Vorbereitung eines Börsengangs am STAR Market beauftragt. Das IPO-Verfahren soll noch in diesem Jahr starten. Wie viel Kapital eingesammelt werden soll und welche Bewertung angestrebt wird, steht noch nicht fest. Mit dem Geld will DeepSeek die Recheninfrastruktur ausbauen, mehr in Modellentwicklung und eigene Chips investieren und die Anreize für zentrale Mitarbeiter stärken.

Bei der Finanzierung bereitet DeepSeek nach Angaben der Quelle eine neue Runde vor. Die angestrebte Bewertung liegt bei rund 500 Milliarden Yuan. Im Juni dieses Jahres schloss das Unternehmen seine erste externe Finanzierungsrunde ab. Die Bewertung nach der Runde lag bei über 50 Milliarden US-Dollar, das Volumen bei rund 7,4 Milliarden US-Dollar. Gründer Liang Wenfeng zeichnete rund 20 Milliarden Yuan und war damit der größte Einzelinvestor. Tencent steuerte rund 10 Milliarden Yuan bei, Unternehmen der CATL-Gruppe rund 5 Milliarden Yuan. Auch JD.com, NetEase, IDG Capital und der staatliche Fonds für künstliche Intelligenz waren beteiligt.

Am 24. September berichtete The Information unter Berufung auf zwei mit der Sache vertraute Personen, der annualisierte Umsatz von DeepSeek habe 1 Milliarde US-Dollar überschritten. Die zweite Finanzierungsrunde über 7,5 Milliarden US-Dollar sei bereits gesichert. Vor wenigen Monaten habe der annualisierte Umsatz noch unter 500 Millionen US-Dollar gelegen. Das Wachstum kommt zum einen von der jüngsten Anhebung der API-Preise, zum anderen von der anhaltend starken Nachfrage nach großen Modellen. Die Runde soll bis Ende Oktober abgeschlossen sein.

Liang Wenfeng habe den Investoren gesagt, DeepSeek stecke weiter den größten Teil der Ressourcen in die Entwicklung neuer Modelle. Über 70 Prozent der Rechenleistung gehen demnach ins Modelltraining, weniger als 30 Prozent bleiben für die Inferenz bestehender Modelle. Die Preisanpassung habe keine Kunden gekostet, die Nachfrage sei unverändert stark.

Die Knappheit der Anteile bringt auch Missstände mit sich. Wie das Magazin Caijing berichtete, verlangen einige Vermittlungskanäle für DeepSeek-Anteile 18 Prozent im Voraus und 35 Prozent am Ende. Wer 100 Millionen Yuan zeichnet, zahlt zunächst 18 Millionen Yuan Gebühr und später 35 Prozent der Erträge. Zum Vergleich: Fondsmanager nehmen üblicherweise rund 2 Prozent des Fondsvolumens pro Jahr als Verwaltungsgebühr.

Der Bericht erwähnt außerdem, dass DeepSeek die Identität der Investoren prüft. Für manche natürlichen Personen liegt die Mindestzeichnung bei 100 Millionen Yuan, und die Limited Partner hinter den zeichnenden Fonds werden durchleuchtet. Die Investitionen unterliegen einer fünfjährigen Sperrfrist, in der keine Übertragung möglich ist. Außer dem staatlichen Fonds für künstliche Intelligenz haben die meisten externen Investoren kein Stimmrecht und keinen Sitz im Vorstand.

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Quellen

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  1. 01曝 DeepSeek 已聘请中信证券筹备 IPO 事宜ZH
  2. 02曝 DeepSeek 确定 75 亿美元第二轮融资,年化营收突破 10 亿美元ZH
  3. 03DeepSeek 投资份额有多抢手?1 亿元入场先收 1800 万前端费用ZH

Alle Zahlen und Zitate in diesem Text stammen aus den unten genannten Quellen.

Die Materialien wurden vom Redaktionsteam mit Unterstützung von KI erstellt.

Lena Brandt

Lena Brandt

KI, Modelle und Technik

Lena Brandt schreibt für FLASH24 über Technik, KI und Modelle sowie Medien und Internet und stützt sich dabei auf Herstellerangaben, Studien und öffentlich zugängliche Datensätze, statt Pressemitteilungen ungeprüft zu übernehmen. Bei Modellvergleichen kontrolliert sie Benchmark-Werte, Trainingsdaten und Versionsnummern und rechnet Angaben zu Rechenleistung und Kosten selbst nach. Sie spricht mit Entwicklern und Forschern, wartet auf angekündigte Updates und vergleicht Releases, bevor sie eine Einschätzung abgibt. Privat beschäftigt sie sich mit 3D-Druck, alten Rechnern und der Frage, wie Modelle aus Internetmüll lernen – Themen, die regelmäßig in ihre Texte einfließen. Sie publiziert keine Zahlen, deren Quelle sie nicht selbst überprüfen konnte.

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