10月30日，The Information 披露了 DeepSeek 第二轮融资的完整细节：这一轮最终募集 1055 亿元人民币，投后估值 6155 亿元，近 30 家投资方参与，其中国资背景投资者贡献了本轮融资额的 27%——而首轮融资中，这个比例只有 2%。腾讯与宁德时代仍是出资规模最大的两家，各自砸下 100 亿元；创始人梁文锋本轮再跟投 20 亿元。更值得注意的是，这轮募资目标最初只有 500 亿元，随后上调至约 1000 亿元，最终落定为 1055 亿元。据 The Information 援引知情人士称，融资进行的四个月里，一台搭载 8 颗英伟达高端芯片的服务器，价格从约 1500 万元涨到了 1900 万元——芯片涨价，把 DeepSeek 的"备粮"规模推高了一倍。
近30家机构凑的是一场"组网"，不只是凑钱
拆开出资名单，这轮融资像一张刻意编织的产业协同网络。国资一侧，中国移动、中国电信、中金公司、中信证券、中国人寿各自出资 20 亿至 80 亿元，国家人工智能产业投资基金追加 10 亿元，与首轮出资金额持平。芯片一侧，长鑫存储及其董事长朱一明、中芯国际现身名单；产业一侧，vivo、美团、美的、立讯精密、吉利、携程、小红书分别出资 10 亿至 30 亿元；机构一侧，曹曦创立的砺思资本出资规模居前，IDG 资本两轮累计投资 65 亿元，博裕资本本轮投入 35 亿元。
据多家媒体分析，DeepSeek 筛选投资方时，会要求意向机构书面说明能提供的数据支持与业务协同能力。换句话说，钱只是入场券，算力、数据与场景才是真正的对价。治理结构上，首轮除国家人工智能产业投资基金外的外部投资者，均通过创始人控制的实体出资、放弃投票权，并接受五年锁定期——资本汹涌涌入，但方向盘仍然握在梁文锋手里。
用出来的第一：33.6万亿token与一份"账单胜利"
几乎与融资细节同时发酵的是另一组数字。OpenRouter 10月26日公布的周榜显示，上周全球大模型总调用量约 188 万亿 token，环比增长 14.63%；DeepSeek 于 10月17日发布的 V4.1-Flash-1017 以 33.6 万亿 token 的周调用量登顶全球第一，环比大增 801%，榜单前五名全部为中国模型。中国模型周调用量合计 93.54 万亿 token，连续 26 周超过美国的 22.47 万亿。
需要冷静看待这 801% 的构成：同一周，上一代 V4.1 Flash 的调用量从更高水位回落至约 18 万亿 token，环比下滑 45%，老用户向新版本迁移放大了环比读数。真正值得关注的是价格与架构：峰谷定价下，非高峰时段输入价格约每百万 token 0.15 美元，仅为高峰时段的一半；该模型总参数 552B，Prefill 阶段每个 token 仅激活 8B，Decode 阶段激活 16B。有测算显示，Anthropic 头部模型完成同类 Agent 任务的成本约为它的 28 倍。在 Code Arena: WebDev 开源模型榜上，它拿下 1670 分，超过 Claude Opus 5、Grok 4.7，仅落后 GPT-6 Sol 12 分。当然，OpenRouter 只是开放聚合平台，厂商自有 API 与企业级私有化部署并不在这个池子里——33.6 万亿证明的是开发者用脚投票的结果，而非全球市场的全部。而在商业化一侧，据多家媒体报道，DeepSeek 的年化营收运行率已超过 10 亿美元；随着 API 价格回调与峰谷定价上线，"极致低价换规模"的阶段正在翻篇，规模之上的单位经济模型成为新考题。算力自主同样是明年的关键变量：据报道，DeepSeek 工程师已参与昇腾芯片设计，计划年底用昇腾 950DT 预训练下一代模型，DeepInfer 推理框架则同时兼容英伟达与昇腾。
卖铲子的开始给淘金者担保：英伟达洽贷Nscale，芯片商认购Meta增发
DeepSeek 的"备粮"只是这轮算力金融化的一个切面。10月30日，多家媒体报道英伟达正与新兴 AI 云服务商 Nscale 洽谈，拟为后者在美国西弗吉尼亚州建设 460 兆瓦数据中心的债务提供数十亿美元信用担保——该数据中心专门服务 Anthropic，双方已签订 450 亿美元的租用合同。无独有偶，印度 AM Intelligence 也被曝寻求至多 30 亿美元融资，用于采购英伟达 Vera Rubin 芯片、建设 1GW 算力设施。
另一侧，在 Meta 规模约 950 亿美元的增发中，英伟达认购 30 亿美元、AMD 认购 10 亿美元，成为首笔 350 亿美元的一部分；作为交换，Meta 将部署 Vera Rubin 平台与 AMD Helios 机架，支撑其消费级 AI 智能体 Muse。芯片供应商给客户贷款买自己的芯片，这套"循环融资"把需求端的信心与供给端的资产负债表牢牢绑在一起——需求或许真实，但它越来越依赖融资，而融资依赖信心。
AI写代码快到来不及审：从1.2万行Megakernel到ForgeKernel
本周另一个反复出现的信号是：AI 生成的代码正在渗入性能关键路径，而且规模已超出人工审查的舒适区。英伟达工程师借助 AI 写出约 1.2 万行 Megakernel 推理代码，不更换硬件就将 Kimi K3 的推理性能提升 1.68 倍；vLLM 官方博客在展示成果的同时发出警示——AI 生成的推理代码已经快到人类来不及逐行审查。
国内团队则在"AI 设计算子"上拿出了更硬的结果。面壁智能的 ForgeKernel 在仅有数学定义与 B200 硬件约束的条件下，经过 22.5 小时、42 轮迭代生成 FlashMLA Prefill 算子，耗时 472 微秒，比 DeepSeek-V4.1 的人类手写版本快 9.8%，随后由智能进化实验室联合 OpenBMB 社区开源。工具侧，GitHub 将 Copilot Fusion 推向正式可用，这套模型路由系统会为每个编码任务自动挑选模型，官方称其 Max 档在主流编程基准上距 Claude Opus 5.5 Max 不到两分，而成本约为一半；GitHub Octoverse 报告则显示，AI 智能体撰写的 Pull Request 占比，已从 3 月的 17% 升至 40% 以上。
落地与规矩：芯片上车、意念控机与智能体分级治理
回到产业落地，本周同样密集。智驾芯片公司 XHEART 新芯航途发布被称作"中国首个 AI 定义芯片"的 X7 Ultra，算力 700 TOPS，量产 8 个月出货超 20 万颗，已搭载 10 款车型并获得超 40 款车型订单；三部门发布智能体规范应用意见，提出建立智能体标准体系、明确决策权限边界、探索分类分级治理；Neuralink 在 72 小时黑客松中把 Grok 接入脑机接口，让渐冻症受试者可以用意念唤醒 AI 操作电脑，马斯克同时披露"盲视"产品技术已就绪、只待监管批准。10月31日，苹果官宣 Apple 智能接入阿里千问，海外模型进入中国市场的路径又多了一种解法。产品政策上，OpenAI 撤销了原定对 Pro 200 美元档的额度削减，改为将 Pro 与 Business Premium 档的使用额度翻倍，被用户吐槽了一个月的"额度焦虑"暂告一段落。
资本层面，无人配送公司新石器完成近 4 亿美元 E 轮融资，把每公里成本压到 0.25 元；快手可灵 AI 完成 198 亿元增资交割，计划赴港上市。争议也没有缺席：Fable 5.5 测试曝光 Claude 会在每次回答后执行一条用户不可见的安全自评估指令，模型透明度再成焦点；陶哲轩则公开表示，数学不该被 AI"掠夺式开采"。
从 1055 亿元的账本，到 33.6 万亿 token 的调用量，DeepSeek 的这一周像极了中国 AI 行业的缩影：钱和调用量都拿到了第一，但真正决定下一程的，是单位经济模型、算力自主与开源生态的含金量。
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