DeepSeek négocie sa première levée de fonds externe : environ 3 à 4 milliards $ pour une valorisation pouvant atteindre 50 milliards. Le fondateur Liang Wenfeng explique aux investisseurs que l’entreprise privilégiera la recherche, l’open source et l’objectif d’AGI plutôt que les profits à court terme.

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is happening with DeepSeek’s new funding round and valuation, and why is founder Liang Wenfeng telling investors that the company will. Article summary: DeepSeek appears to be in active talks for its first major outside fundraising, and the reported terms have moved quickly: earlier May reports said it was seeking roughly $3–4 billion at a valuation of up to $50 billion,. Topic tags: general, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "[BEIJING] DeepSeek’s senior management has told potential investors in its ongoing 70 billion yuan (S$13.2 billion) funding round that the startup will prioritise groundbreaking AI" source context "DeepSeek founder declares artificial general intelligence goal as 70 ..." Reference image 2: visual subject "[BEIJING
DeepSeek, l’un des laboratoires d’intelligence artificielle les plus surveillés du moment en Chine, négocie actuellement sa première grande levée de fonds externe. Les montants évoqués sont déjà impressionnants pour une entreprise fondée récemment : environ 3 à 4 milliards de dollars, pour une valorisation qui pourrait atteindre 45 à 50 milliards de dollars selon plusieurs sources.
Mais ce qui attire l’attention des investisseurs n’est pas seulement la taille potentielle du tour de table. Le fondateur Liang Wenfeng aurait expliqué à plusieurs interlocuteurs que DeepSeek compte privilégier la recherche fondamentale, les modèles open source et la poursuite de l’intelligence artificielle générale (AGI) plutôt que la rentabilité immédiate.
D’après plusieurs rapports, DeepSeek discute avec un mélange d’investisseurs publics et privés pour financer son expansion. L’objectif serait de lever entre 3 et 4 milliards de dollars, ce qui placerait la valorisation de la société autour de 45 à 50 milliards.
Parmi les investisseurs évoqués :
Si l’opération se concrétise dans ces proportions, elle pourrait devenir l’une des plus importantes levées de fonds jamais réalisées par une entreprise d’IA en Chine.
Les discussions restent toutefois en cours : la composition des investisseurs et la valorisation finale pourraient encore évoluer avant la signature d’un accord.
La présentation de DeepSeek diffère de celle de nombreuses startups d’IA. Au lieu de mettre en avant une croissance rapide des revenus, Liang Wenfeng insiste sur un objectif plus large : faire avancer la recherche en intelligence artificielle.
Lors de réunions avec des investisseurs potentiels, l’équipe dirigeante aurait indiqué que l’entreprise compte :
Cette posture rapproche davantage DeepSeek d’un laboratoire de recherche que d’une startup logicielle classique orientée revenus.
Cette stratégie est en partie possible grâce à l’histoire particulière de l’entreprise.
DeepSeek a été fondée par Liang Wenfeng, également cofondateur du fonds quantitatif High‑Flyer. Le laboratoire d’IA a été lancé en 2023 dans cet écosystème financier.
High‑Flyer avait déjà investi massivement dans des infrastructures de calcul et des clusters GPU pour ses activités de recherche en trading algorithmique. Cette base technologique a permis à DeepSeek de développer ses premiers modèles sans dépendre immédiatement du capital‑risque externe.
Ce financement interne a offert à la startup une marge de manœuvre rare : avancer sur la recherche avant de devoir prouver une rentabilité commerciale.
L’intérêt des investisseurs pour DeepSeek vient aussi de ses progrès techniques rapides.
Le laboratoire a gagné une visibilité internationale après la sortie du modèle de raisonnement R1, qui a montré des performances comparables à certains modèles occidentaux tout en ayant été entraîné à un coût bien plus faible.
En avril 2026, DeepSeek a également présenté une version préliminaire de son modèle V4, poursuivant sa stratégie de modèles puissants mais relativement économiques.
Selon plusieurs rapports, l’entreprise préparerait déjà une mise à jour V4.1, destinée à améliorer les performances et à accélérer le rythme de sortie des modèles.
La levée de fonds servirait notamment à financer :
Ces discussions interviennent dans un contexte où les gouvernements et les investisseurs considèrent de plus en plus l’IA avancée comme une industrie stratégique.
Si la levée de fonds aboutit avec la participation de fonds publics chinois, cela confirmerait un soutien national important pour les acteurs locaux de l’IA — et pourrait renforcer la capacité de la Chine à rivaliser avec les grands laboratoires occidentaux.
Dans le même temps, la stratégie de modèles ouverts de DeepSeek tranche avec une tendance récente du secteur : plusieurs entreprises d’IA de pointe ont au contraire choisi de fermer leurs modèles et de limiter l’accès public.
DeepSeek tente un pari rare dans la Silicon Valley comme en Chine : lever plusieurs milliards de dollars tout en expliquant clairement aux investisseurs que la priorité restera la recherche à long terme.
Si l’opération se conclut près des montants évoqués, le laboratoire deviendra l’un des acteurs les plus valorisés du secteur — tout en testant un modèle inhabituel : financer la course vers l’AGI avec une stratégie basée sur l’open source, la recherche accélérée et une vision de long terme plutôt que des profits immédiats.
Studio Global AI
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DeepSeek négocie sa première levée de fonds externe : environ 3 à 4 milliards $ pour une valorisation pouvant atteindre 50 milliards.
DeepSeek négocie sa première levée de fonds externe : environ 3 à 4 milliards $ pour une valorisation pouvant atteindre 50 milliards. Le fondateur Liang Wenfeng explique aux investisseurs que l’entreprise privilégiera la recherche, l’open source et l’objectif d’AGI plutôt que les profits à court terme.
Les nouveaux capitaux serviraient notamment à accélérer les modèles comme V4.1 et à renforcer l’infrastructure de calcul après le succès du modèle R1.