Un bruit de marché a circulé le 8 mai en Chine: DeepSeek aurait entamé au printemps une levée de fonds « géante », avec Tencent et Alibaba pressentis parmi les intéressés, mais les discussions avec Alibaba auraient capoté. Contactées le 9 mai par le Daily Economic News, des sources de marché ont démenti cette version, affirmant qu’Alibaba « n’a probablement pas mené de négociations » avec la start-up.
Une première levée annoncée comme record
DeepSeek multiplie depuis plusieurs jours les signaux d’une première levée de fonds imminente. Le 6 mai, le Financial Times indiquait que le National Integrated Circuit Industry Investment Fund, connu sous le nom de « Grand Fonds » chinois des semi-conducteurs, discute pour mener ce tour, avec une valorisation visée d’environ 45 milliards de dollars, soit près de 3 067,05 milliards de yuans.
Le 8 mai, The Information, citant deux sources directement au fait des échanges, avançait un objectif de 500 milliards de yuans pour ce tour de table. Si elle se concrétise, l’opération deviendrait la plus importante levée annoncée à ce jour pour une société d’IA en Chine. Aucune indication de participation effective d’Alibaba n’est confirmée à ce stade.
Contexte concurrentiel et calendrier produit
Plusieurs médias chinois ont récemment rapporté des discussions avancées autour d’un tour mené par des capitaux publics, pendant que d’autres sources soulignaient la difficulté d’obtenir des allocations pour des investisseurs tiers. En parallèle, DeepSeek préparerait une mise à jour « V4.1 » de son modèle dès le mois prochain, ce qui calerait le calendrier produit sur la fenêtre de bouclage du financement, classique dans l’IA générative pour capter une prime de valorisation liée aux progrès itératifs.
Au-delà des spéculations sur la présence de géants nationaux dans le tour, l’entrée du « Grand Fonds » placerait DeepSeek à l’intersection de deux priorités industrielles: sécuriser l’accès aux capacités de calcul et ancrer localement la chaîne de valeur IA. Cette combinaison, si elle se matérialise, pèserait autant sur le coût d’entraînement des modèles que sur la trajectoire commerciale des services IA adressés aux grands comptes.
Source : ITHome
