DeepSeek se aproxima de rodada de financiamento de 100 bilhões de yuans, com apoio de Tencent e CATL para preparar IPO em Xangai

Rodada de financiamento dobra de tamanho

A DeepSeek está perto de concluir uma rodada de financiamento de cerca de 100 bilhões de yuans, ou US$ 15 bilhões, com a Tencent e a fabricante de baterias Contemporary Amperex Technology, conhecida como CATL, entre seus maiores investidores. O financiamento dará à empresa de inteligência artificial de Hangzhou muito mais recursos para modelos, infraestrutura computacional e expansão internacional, enquanto se prepara para uma possível listagem na bolsa de Xangai no início de 2027.

Informações divulgadas em 22 de outubro de 2026 mostram a rapidez com que a operação cresceu. A DeepSeek inicialmente buscava 50 bilhões de yuans, elevou a meta para 80 bilhões de yuans e, depois, chegou a aproximadamente 100 bilhões de yuans. O valor mais recente é o dobro da meta original.

Pessoas familiarizadas com a operação disseram que a DeepSeek já havia captado o dinheiro, enquanto outras afirmaram que a conclusão final era esperada em poucos dias e que os termos financeiros e a lista de investidores ainda poderiam mudar. Até o momento desses relatos, a DeepSeek não havia confirmado publicamente a operação, seu valor final ou seus termos.

O financiamento vem após uma primeira rodada externa concluída em junho e o início de uma segunda captação em julho. Se a operação mais recente for fechada pelo valor informado, a DeepSeek terá atraído cerca de 150 bilhões de yuans nas duas rodadas em aproximadamente seis meses.

A DeepSeek ganhou atenção mundial em 2025 ao mostrar que era possível desenvolver modelos de IA competitivos a um custo relativamente baixo, abalando investidores de tecnologia e provocando uma onda de vendas de ações do setor. Seus atuais planos de gastos revelam a próxima etapa desse desafio: combinar software eficiente com capacidade computacional suficiente para atender mais clientes e desenvolver sistemas mais capazes.

A questão central de negócios agora é concreta. A DeepSeek precisa transformar um volume muito maior de capital em infraestrutura computacional confiável, modelos úteis e receita capaz de sustentar os custos contínuos de operação.

Quem está investindo e quanto vale a DeepSeek?

A Tencent, operadora do WeChat, e a CATL são investidores que voltam a participar. Segundo relatos, mais de 15 investidores estão envolvidos na rodada mais recente, reunindo empresas de tecnologia, fabricantes e fundos de investimento.

Entre os participantes citados estão a fabricante de eletrodomésticos Midea, a empresa de entrega de comida Meituan, a montadora Geely e a empresa de semicondutores GigaDevice. Outros investidores identificados na captação incluem Stony Creek Capital, China Fortune-Tech Capital, CPE, Legend Capital, Boyu Capital e IDG Capital. Alguns participaram de conversas anteriores, enquanto a composição final da rodada ainda estava sendo definida.

Era esperado que os acionistas atuais e os novos investidores fornecessem aproximadamente metade do dinheiro cada. Segundo relatos, a CATL planejava contribuir com cerca de 10 bilhões de yuans, após investir aproximadamente 5 bilhões de yuans na primeira rodada. Com esses valores, sua contribuição mais recente seria o dobro do investimento anterior e cerca de um décimo do novo financiamento.

O valor atribuído à DeepSeek antes do novo investimento é de aproximadamente 500 bilhões de yuans, segundo relatos. Valuation é o preço que os investidores atribuem à empresa como um todo, e não a quantidade de dinheiro em caixa. Em um cálculo direto, acrescentar 100 bilhões de yuans resultaria em um valor pós-investimento de cerca de 600 bilhões de yuans, com o novo capital representando aproximadamente um sexto desse total. A divisão final da participação acionária dependerá dos termos da operação.

A combinação de investidores industriais e de tecnologia dá à DeepSeek uma ampla base financeira. No entanto, os acordos de investimento relatados não trazem detalhes públicos sobre como essas empresas poderiam usar seus modelos ou se teriam acesso comercial privilegiado.

Como a captação se desenrolou

O financiamento e os preparativos para a listagem da DeepSeek avançaram em paralelo ao lançamento de novos modelos e ao trabalho com hardware computacional chinês. A sequência ajuda a explicar por que a rodada mais recente ficou muito maior do que sua meta inicial.

• Abril de 2026: Segundo relatos, a DeepSeek iniciou sua primeira captação externa.
• Fim de junho: A primeira rodada foi concluída, arrecadando cerca de US$ 7,4 bilhões, ou aproximadamente 50 bilhões de yuans.
• Julho: A DeepSeek iniciou sua segunda rodada, inicialmente com meta de 50 bilhões de yuans.
• Setembro: A empresa lançou o DeepSeek-V4.1-Flash e contratou Yen Wen-tao como diretor financeiro.
• 30 de setembro: A DeepSeek lançou seis componentes de software para o hardware Ascend, da Huawei.
• 6 de outubro: Relatos sobre a captação apontaram compromissos de pelo menos 80 bilhões de yuans, com o total possível se aproximando de 100 bilhões de yuans.
• 17 de outubro: A DeepSeek lançou o V4.1-Flash-1017, voltado à conclusão de projetos de desenvolvimento inteiros.
• 22 de outubro: Os relatos mais recentes indicaram um financiamento de aproximadamente 100 bilhões de yuans, com conclusão final esperada em poucos dias.

Segundo relatos, as negociações se estenderam de julho a outubro, à medida que mais investidores buscavam participar. Na etapa final, a operação se tornou tanto uma fonte de capital para expansão quanto um passo rumo à venda de ações a investidores do mercado público.

Uma listagem em Xangai começa a tomar forma

Segundo relatos, a DeepSeek tem como meta abrir o capital em Xangai no início de 2027 e escolheu a CITIC Securities para ajudar a preparar uma possível oferta pública inicial de ações (IPO) no STAR Market. Um IPO permite que uma empresa venda ações em uma bolsa de valores, abrindo sua propriedade a investidores do mercado público e criando outra forma de captar recursos.

O STAR Market é o segmento da Bolsa de Xangai voltado a empresas de tecnologia. Segundo relatos, os preparativos incluem mudanças na estrutura corporativa da DeepSeek. Uma notícia de outubro afirmava que um acordo formal de orientação para a listagem ainda não havia sido assinado; relatos posteriores disseram que a CITIC Securities havia sido escolhida ou contratada.

Yen Wen-tao, ex-investidor de capital de risco, assumiu o cargo de diretor financeiro em setembro, segundo um relato, no fim do mês. Um diretor financeiro normalmente supervisiona os relatórios financeiros, o financiamento e os preparativos necessários para que os investidores avaliem uma empresa antes de uma listagem.

O início de 2027 é uma meta informada, não uma data de negociação anunciada. A DeepSeek não divulgou publicamente o tamanho da oferta, o valor final da listagem nem um cronograma detalhado. Se seus planos avançarem, a empresa poderá chegar ao mercado público antes de alguns grandes concorrentes que também consideram abrir o capital, entre eles OpenAI e Moonshot AI.

Receita cresce, com contribuição dos preços

Em setembro, o fundador Liang Wenfeng teria dito a investidores que a receita anualizada da DeepSeek havia chegado a cerca de US$ 1 bilhão. Parte do crescimento foi atribuída ao aumento dos preços dos modelos.

Receita anualizada é a projeção de um ritmo recente de vendas ao longo de um ano inteiro. Uma empresa que fature cerca de US$ 83 milhões por mês, por exemplo, teria uma receita anualizada de aproximadamente US$ 1 bilhão se mantivesse esse ritmo. O valor da DeepSeek descreve seu ritmo recente de receita, enquanto a receita efetiva de um exercício financeiro completo dependeria das vendas ao longo daquele ano.

A contribuição dos preços é importante porque a receita pode aumentar com cobranças mais altas, maior uso ou uma combinação dos dois. Para os clientes, o cálculo relevante é quanto trabalho útil um modelo realiza pelo dinheiro gasto. Um preço mais alto ainda pode ser econômico se um sistema concluir tarefas com menos tentativas ou consumir menos tempo de computação.

O financiamento informado de US$ 15 bilhões equivale a cerca de 15 vezes o ritmo de receita anual de US$ 1 bilhão mencionado. Essa comparação mostra a escala dos recursos destinados à expansão. A receita mede as vendas, enquanto o investimento fornece capital que pode financiar pesquisa, equipamentos e despesas operacionais ao longo do tempo.

Onde os recursos para computação podem ser aplicados

A DeepSeek aumentou os gastos com centros de dados e modelos cujos componentes subjacentes são disponibilizados publicamente. Segundo relatos, o novo financiamento destina-se a apoiar a pesquisa de modelos e a capacidade computacional, ambas essenciais para desenvolver novos sistemas e responder às solicitações dos clientes.

Um grande projeto proposto é um centro de dados na Mongólia Interior com pelo menos 160 mil aceleradores Huawei Ascend 950DT. Aceleradores são processadores especializados que executam os grandes volumes de cálculos usados em IA. O plano informado criaria uma das maiores instalações conhecidas com hardware de IA da Huawei.

As compras de chips previstas para o curto prazo foram estimadas em cerca de 17 bilhões de yuans. Em comparação com uma rodada de financiamento de 100 bilhões de yuans, isso equivaleria a aproximadamente 17% do valor captado, sem contar edifícios, eletricidade, refrigeração, redes e outros equipamentos. O valor é uma estimativa de aquisição ligada à implantação proposta.

O vice-presidente e presidente rotativo da Huawei, Eric Xu, disse em setembro que o sistema Ascend 950DT ainda estava em fase de testes, com oferta em escala prevista para o fim de 2026 ou o início de 2027. A geração seguinte, 960DT, estava planejada para ser enviada no primeiro trimestre de 2027. Esses cronogramas tornam a disponibilidade dos equipamentos uma restrição prática à expansão da DeepSeek.

O esforço de infraestrutura vem após o trabalho informado da DeepSeek em um projeto de chip de inferência voltado à redução do custo contínuo de gerar respostas. O projeto de processador próprio e a implantação proposta com hardware da Huawei atendem a diferentes partes da mesma despesa: adquirir e operar capacidade computacional suficiente para manter um serviço de IA em crescimento.

Adaptar modelos aos chips chineses

A DeepSeek também trabalhou com a Huawei em ferramentas de programação adaptadas aos processadores Ascend. Em 30 de setembro, lançou seis componentes, incluindo DeepGEMM-Ascend, DeepEP-Ascend, FlashMLA e uma versão do TileLang para Ascend.

A compatibilidade de software é fundamental para o projeto. Muitas ferramentas de desenvolvimento de IA foram criadas para o ambiente de software CUDA, da Nvidia. Transferir o trabalho para outra família de chips exige que engenheiros façam com que os cálculos, a comunicação entre processadores e o gerenciamento de memória funcionem de maneira confiável no novo hardware.

O treinamento cria um modelo ao processar grandes volumes de dados e ajustar suas configurações internas. Inferência é o trabalho realizado por um modelo treinado ao responder a uma solicitação. A ambição atribuída à DeepSeek de usar hardware chinês no treinamento de modelos de ponta levaria os processadores nacionais a uma carga de trabalho particularmente exigente, com grandes grupos de chips operando juntos por longos períodos.

As exigências anteriores da China por chips nacionais em centros de dados que recebem financiamento estatal também levaram o setor a adotar equipamentos locais. A instalação planejada pela DeepSeek acrescentaria um grande esforço de desenvolvimento comercial a essa mudança mais ampla, tornando o fornecimento de hardware e o software de suporte fundamentais para a capacidade da empresa de aplicar o novo capital com eficiência.

Novos modelos buscam usar menos memória

O modelo da DeepSeek lançado em setembro, o V4.1-Flash, foi descrito pela empresa como projetado para oferecer maior capacidade, inferência mais rápida e maior taxa de processamento. Taxa de processamento é a quantidade de trabalho que um sistema consegue realizar em determinado período, o que afeta o número de solicitações de clientes que pode atender.

Segundo relatos, o modelo contém 552 bilhões de parâmetros, as configurações numéricas internas que ajudam a determinar suas respostas. Ele ativa cerca de 8 bilhões de parâmetros durante o processamento de entrada e 16 bilhões durante a geração de saída. Usar apenas uma parte do modelo em cada etapa pode reduzir o trabalho computacional necessário para uma solicitação.

A DeepSeek também descreveu reduções nos recursos necessários para seu cache de chave e valor, ou KV cache. Esse é um armazenamento temporário que ajuda o modelo a reter informações do texto que está processando. Segundo os dados divulgados, os requisitos de memória de alta largura de banda caíram para um quarto dos da geração anterior, enquanto os requisitos de armazenamento em estado sólido caíram para um oitavo.

Esses números correspondem a reduções de 75% e 87,5%, respectivamente, para esses recursos específicos do cache. Em aplicações que consultam repetidamente textos anteriores, acionam ferramentas e revisam resultados, a redução dos requisitos de memória pode permitir que mais trabalho seja executado no mesmo equipamento.

A atualização de 17 de outubro, V4.1-Flash-1017, foi voltada à conclusão de projetos do início ao fim. A DeepSeek descreveu o uso de aprendizado por reforço com feedback próprio, uma abordagem de treinamento em que um sistema aprende com avaliações de seus resultados, e mostrou exemplos como um modelo tridimensional da Cidade Proibida e um jogo de corrida para navegador.

A competição passa de respostas baratas a tarefas concluídas

O financiamento da DeepSeek reduziria a diferença de recursos em relação às concorrentes americanas, embora OpenAI e Anthropic tenham captado, cada uma, mais de US$ 100 bilhões, segundo relatos. Assim, o total acumulado de recursos captados por cada empresa é mais de seis vezes maior que o valor informado da rodada mais recente da DeepSeek.

A competição na China também está se acelerando. A MiniMax lançou o M3.1 Flash em 19 de outubro, voltado a tarefas envolvendo programação, operação de computadores e agentes de IA. Agentes são sistemas que executam várias etapas em direção a um objetivo, como abrir ferramentas, escrever código e conferir um resultado.

A MiniMax afirmou que seu novo modelo oferecia uma velocidade de inferência quase três vezes maior que a do anterior e reduzia os custos de uso em 70%. Também eram esperadas atualizações da Kimi, da Moonshot AI, e da GLM, da Zhipu, nas duas semanas seguintes. Ao escolher entre esses produtos, desenvolvedores precisam comparar aspectos práticos: custo, velocidade e confiabilidade na conclusão de uma tarefa.

A DeepSeek espera que o novo capital apoie sua expansão internacional, mas enfrenta restrições em alguns mercados. Órgãos governamentais, incluindo algumas agências dos EUA, proibiram o uso de sua tecnologia em dispositivos oficiais em meio ao escrutínio de suas políticas de segurança e privacidade. Essas restrições limitam o acesso a esses clientes mesmo enquanto a empresa amplia sua capacidade técnica.

O próximo marco financeiro é a conclusão da rodada de investimento. Além disso, a meta informada de listagem no início de 2027 e as entregas previstas de hardware da Huawei colocam o financiamento, o fornecimento de equipamentos e os preparativos para o mercado público no mesmo período. O desafio da DeepSeek é coordenar os três enquanto continua lançando modelos pelos quais os clientes considerem que vale a pena pagar.

Principais pontos

• Segundo relatos, a rodada de financiamento mais recente da DeepSeek é de cerca de 100 bilhões de yuans, ou US$ 15 bilhões, o dobro da meta original.
• Tencent e CATL estão entre os maiores investidores, com mais de 15 participantes na rodada, segundo relatos.
• A conclusão final era esperada em poucos dias a partir de 22 de outubro, com os termos e a lista de investidores ainda sujeitos a mudanças.
• O valor atribuído à DeepSeek antes do novo investimento é de aproximadamente 500 bilhões de yuans, segundo relatos.
• A DeepSeek está se preparando para um possível IPO no STAR Market de Xangai, com meta informada para o início de 2027.
• Os planos de expansão incluem pesquisa de modelos, hardware computacional chinês e um centro de dados proposto na Mongólia Interior.
• Liang Wenfeng teria estimado a receita anualizada em US$ 1 bilhão em setembro, com parte do crescimento vindo de preços mais altos.