DeepSeek rzuca wyzwanie gigantom: Miliardy na autorskie chipy i wojnę cenową

Chiński DeepSeek przestał być tylko lokalną ciekawostką, a stał się realnym naciskiem na marże OpenAI i Anthropic. Zaledwie kilka tygodni po zebraniu rekordowych 7,4 miliarda dolarów w czerwcu 2026 roku, startup z Hangzhou już planuje kolejny ruch, który ma wywindować jego wycenę do poziomu 71 miliardów dolarów. Strategia jest prosta i brutalna: zalać rynek modelami tak tanimi, by amerykańscy rywale musieli wybierać między utratą klientów a ruiną finansową.

Dlaczego to ważne teraz

Agresywna ekspansja DeepSeek destabilizuje globalny rynek AI, wymuszając drastyczne cięcia cen u największych graczy. W czerwcu 2026 roku firma nie tylko zamknęła rundę finansowania wartą ponad 50 miliardów juanów, ale też zapowiedziała potężne zwiększenie skali operacyjnej. W oficjalnym oświadczeniu firma DeepSeek zadeklarowała: „W miarę jak technologia się rozwija, dążymy do co najmniej podwojenia liczby pracowników we wszystkich działach”. To jasny sygnał, że chiński lider open-source nie zamierza zwalniać tempa, mimo rosnących napięć geopolitycznych.

Agresywna ekspansja kosztem marży

Pośpiech w gromadzeniu gotówki nie jest przypadkowy. Firma Liang Wenfenga realizuje strategię „spalonej ziemi”, oferując modele V4-Pro i V4-Flash w cenach nawet jedenastokrotnie niższych niż zachodnia konkurencja. Takie podejście jest możliwe dzięki niezwykłej efektywności kosztowej – model V3 stworzono za mniej niż 6 milionów dolarów, co w świecie modeli generatywnych jest kwotą symboliczną. Taka polityka, choć skuteczna w przyciąganiu amerykańskich przedsiębiorstw, generuje gigantyczne koszty operacyjne, które muszą pokryć nowi inwestorzy.

Własna infrastruktura zamiast zależności od Nvidii

Kluczowym elementem planu jest uniezależnienie się od zewnętrznych dostawców. DeepSeek nie chce jedynie kupować gotowych rozwiązań od Nvidii czy Huawei; startup intensywnie projektuje własny układ do inferencji. Budowa autorskich centrów danych ma pozwolić na utrzymanie niskich stawek i zabezpieczyć moce obliczeniowe niezbędne do trenowania kolosów o parametrach rzędu 1,6 biliona. Założyciel firmy, Liang Wenfeng, osobiście wyłożył na ten cel około 2,85 miliarda dolarów z własnej kieszeni, co przy wsparciu takich gigantów jak Tencent i CATL, czyni z projektu sprawę narodową.

Rywalizacja na dwóch frontach

Mimo popularności w USA, DeepSeek musi gonić technologicznych liderów. Modele Claude Mythos czy GPT-5.6 Sol wciąż wygrywają w testach wydajnościowych. Co więcej, w samych Chinach wyrasta konkurencja w postaci Zhipu AI z modelem GLM-5.2 oraz MiniMax, który pracuje nad modelem o 2,7 biliona parametrów. Wenfeng studzi jednak emocje związane z szybkim zyskiem, informując inwestorów, że jego organizacja „skupi się na pionierskich badaniach AI, a nie na natychmiastowej komercjalizacji”. Trzeba jednak pamiętać, że obecna runda finansowania ma specyficzną strukturę – inwestorzy nie kupują bezpośrednich udziałów, lecz środki trafiają do spółki komandytowej z 5-letnim zakazem sprzedaży.

Bezpieczeństwo w cieniu niskich cen

Sukces rynkowy DeepSeek budzi niepokój amerykańskich regulatorów. Firmy z USA masowo przesyłają informacje bezpośrednio na chińskie serwery, skuszone brakiem opłat instalacyjnych i niskimi kosztami tokenów. Eksperci ostrzegają, że niska bariera wejścia może wiązać się z ryzykiem geopolitycznym. Więcej o szczegółach tej rundy można przeczytać w raporcie Forbes. Dla wielu konserwatywnych instytucji kwestia integralności danych pozostaje głównym hamulcem, który może powstrzymać wizję pełnej dominacji DeepSeek na Zachodzie.