DeepSeek'in yıllıklandırılmış geliri 1 milyar dolara ulaştı

Çinli yapay zeka girişimi DeepSeek'in yıllıklandırılmış gelir hızı 1 milyar dolara ulaştı; bu, birkaç ay önceki seviyenin iki katından fazla. The Information, konuya doğrudan vakıf iki kaynağa dayandırdığı haberini perşembe günü yayımladı. Reuters haberin doğruluğunu hemen teyit edemediğini, DeepSeek'in ise yorum talebine yanıt vermediğini bildirdi.

Yıllıklandırılmış gelir hızı, bir şirketin mevcut performansını sürdürmesi halinde bir yılda ne kadar kazanacağını gösterir; yani rakam, kasaya girmiş parayı değil ivmeyi yansıtır. The Information'a göre bu rakamı kurucu ve CEO Liang Wenfeng yakın zamanda yatırımcılarla yaptığı bir toplantıda paylaştı.

Artışın arkasında ne var

Artışın bir kısmı fiyat zamlarından geldi: DeepSeek model fiyatlarını modele göre 2,3 ila 4,5 kat artırdı ve Liang yatırımcılara müşterilerin kaldığını söyledi. Şirket ağustos ayında geliştiricileri API fiyatlarında sert bir artışın geldiği konusunda uyarmıştı.

The Information'ın önceki haberine göre DeepSeek, 2026'nın ilk yedi ayında yaklaşık 475 milyon yuan (70,7 milyon dolar) gelir elde etti; bu, 2025'in tamamının yaklaşık on katı. Gelirin büyük kısmı, modelleri API üzerinden kullanan geliştiricilerden geliyor; şirketin sohbet robotu ise ücretsiz.

Fon turu ve halka arz planları

The Information'a göre DeepSeek, ekim sonuna kadar 500 milyar yuan değerleme üzerinden 50 milyar yuan (7,45 milyar dolar) toplamayı hedefleyen ikinci fon turunu tamamlama aşamasında ve Şanghay Borsası'nda olası bir kotasyon için hazırlanıyor. Bloomberg, turdaki değerlemeyi yaklaşık 500 milyar yuan, yani 74 milyar dolar olarak verdi.

Reuters bu ay, DeepSeek'in Şanghay'ın STAR Market pazarında olası bir halka arz için CITIC Securities ile anlaştığını, takvim, değerleme ve toplanacak tutarın ise henüz netleşmediğini yazdı. Şirketin yaklaşık 7 milyar dolarlık ilk dış turu haziranda kapandı.

Kaynaklar nereye gidiyor

Liang yatırımcılara DeepSeek'in kaynaklarının büyük bölümünü hâlâ yeni modellere ayırdığını söyledi: hesaplama kapasitesinin %70'inden fazlası eğitime, %30'undan azı ise çıkarım (inference), yani mevcut modellerin çalıştırılmasına gidiyor. Şirket eylül başında, daha yüksek yetenek, daha hızlı çıkarım, daha yüksek verim ve daha büyük modellere ölçeklenme için tasarlandığını belirttiği DeepSeek-V4.1-Flash'ı yayımladı.