Loading market data...

DeepSeek celuje w wycenę 71 miliardów dolarów w nowej rundzie finansowania, rozważa IPO

DeepSeek celuje w wycenę 71 miliardów dolarów w nowej rundzie finansowania, rozważa IPO

Chiński startup AI DeepSeek przygotowuje się do pierwszej oferty publicznej i rozpoczął wstępne rozmowy z nowymi inwestorami w sprawie kolejnej rundy finansowania, tym razem celując w wycenę przedinwestycyjną na poziomie około 71 miliardów dolarów. To skok w porównaniu z wyceną około 50 miliardów dolarów w pierwszej zewnętrznej rundzie, która zamknęła się prawie miesiąc temu przy wsparciu Tencent i CATL. Założyciel Liang Wenfeng dołożył również około 3 miliardów dolarów z własnych środków.

Harmonogram IPO wciąż płynny

\n

DeepSeek może złożyć dokumenty IPO pod koniec tego roku lub na początku 2027, dążąc do debiutu w przyszłym roku. Firma współpracuje z doradcami księgowymi i bankowymi i chce zakończyć raport finansowy do końca grudnia. Plany pozostają jednak płynne – termin IPO może się przesunąć w zależności od warunków rynkowych i wyników spółki.

Budowa własnej infrastruktury

\n

DeepSeek planuje zbudować własne centrum danych, kupić więcej chipów AI i opracować własny układ AI, aby zmniejszyć zależność od Nvidii i Huawei. Ten krok sygnalizuje dążenie do niezależności w sektorze, w którym ograniczenia łańcucha dostaw stały się poważnym problemem dla chińskich firm AI.

Rywale również patrzą na rynki publiczne

\n

DeepSeek nie jest jedynym, który rozważa wejście na giełdę. Amerykańscy rywale Anthropic i OpenAI złożyli w czerwcu poufne prospekty IPO. Anthropic stwierdził, że każda oferta będzie zależeć od warunków rynkowych, podczas gdy CFO OpenAI zasugerował poczekanie do 2027 roku ze względu na wysokie spalanie gotówki i zobowiązania. Harmonogram DeepSeek plasuje go w podobnym oknie, choć firma nie skomentowała planów rywali.

Kolejne wielkie pytanie: czy DeepSeek zdoła utrwalić tę wycenę 71 miliardów dolarów, zanim zmieni się nastrój rynku. Jego pierwsza zewnętrzna runda zamknęła się zaledwie miesiąc temu, a startup działa szybko – ale w AI szybkość nie zawsze oznacza gładkość.