A DeepSeek Lança a Sua Primeira Ronda Externa de Angariação de Fundos no Meio da Saída de Parte do Pessoal Principal

O DeepSeek confirma a primeira angariação de fundos externa

Em 18 de abril, várias fontes de capital de risco confirmaram que a DeepSeek deu início à sua primeira ronda de angariação de fundos externa, segundo (Pail News). A empresa está a visar uma avaliação superior a $10 mil milhões e planeia angariar pelo menos $300 milhões para reforçar as suas reservas de capital num contexto de custos crescentes na competição em IA, de acordo com relatórios que citam fontes com conhecimento de causa.

Contexto: Rejeição anterior da comercialização

A DeepSeek ganhou anteriormente reconhecimento na indústria por rejeitar um foco na comercialização, apoiando-se no fundador Liang Wenfeng e no apoio da Phantasm Capital. A empresa dispunha de fortes capacidades técnicas nos sectores de trading quantitativo e finanças inteligentes e foi uma das primeiras empresas chinesas de grandes modelos a operar um cluster de GPUs de 10.000 cartões.

Saídas de pessoal-chave

Apesar da proeminência da DeepSeek após o seu sucesso viral durante o Ano Novo Chinês do ano passado, a empresa tem sofrido perdas significativas de talento. Segundo a cobertura da (Pail News), vários investigadores de base deixaram a empresa desde o ano passado, maioritariamente jovens cientistas “nascidos nos anos 95”:

Investigador de modelo multimodal: A 12 de abril, a empresa de condução autónoma YuanRong Autonomous Driving confirmou publicamente que Ruan Cong, um contributo central para o modelo multimodal da DeepSeek, se juntou como Cientista-Chefe e fará a sua primeira aparição pública no Salão do Automóvel de Pequim.

Autor de LLM da primeira geração: Wang Bingxuan, autor central do primeiro grande modelo de linguagem da DeepSeek, anunciou recentemente a sua entrada na Tencent.

Autor da série de OCR: Wei Haoran, autor central da série DeepSeek-OCR, deixou a empresa por volta do Ano Novo Chinês deste ano, mas não divulgou publicamente o seu novo empregador.

Investigador de algoritmo GRPO: A 16 de abril, foi noticiado que o antigo investigador central da DeepSeek Guo Daya se juntou à ByteDance com um salário reportado na casa das centenas de milhões de yuan. De acordo com divulgações relacionadas, Guo Daya juntou-se à organização Seed da ByteDance, responsável por investigação e desenvolvimento de grandes modelos, como um dos líderes de direção de (agente inteligente) no nível L8. Guo Daya é identificado como um grande contribuidor para o algoritmo GRPO, que é central para a metodologia de treino de raciocínio do DeepSeek-R1. No mesmo dia, o vice-presidente do Grupo ByteDance Li Liang respondeu que o relatório era impreciso e que a empresa não tinha contratado recentemente trabalhadores com salários anuais a rondar os cem milhões de yuan. No entanto, segundo múltiplas fontes confirmadas pela (Pail News), Guo Daya de facto já se juntou à ByteDance.

Investigadora de investigação em aprendizagem profunda: A 12 de novembro, a antiga investigadora central da DeepSeek Luo Fuli anunciou publicamente que se juntou à Xiaomi MiMo, afirmando numa publicação nas redes sociais: “A inteligência acabará por transitar da linguagem para o mundo físico. Estou na Xiaomi MiMo, a trabalhar com um grupo de investigadores criativos, talentosos e genuinamente apaixonados para construir este futuro e prosseguir o AGI que idealizamos.” Segundo informação pública, Luo Fuli licenciou-se no programa de Ciência da Computação da Beijing Normal University e concluiu um mestrado em linguística computacional na Peking University. Após o seu mestrado, juntou-se ao Alibaba DAMO Academy como investigadora no laboratório de inteligência de máquina, desenvolvendo o modelo de pré-treinamento multilingue VECO e promovendo o trabalho open-source AliceMind. Em 2022, Luo Fuli juntou-se à Phantasm Quantitative (empresa-mãe da DeepSeek) para trabalho de aprendizagem profunda, mais tarde atuando como investigadora de aprendizagem profunda na DeepSeek e participando no desenvolvimento de modelos, incluindo o DeepSeek-V2.

Fuga de talento em múltiplos domínios

Com base na informação acima, a DeepSeek experienciou perdas de talento de base em múltiplos domínios, incluindo grandes modelos de linguagem de base (LLM), agentes inteligentes Agent, reconhecimento ótico de caracteres OCR e tecnologias multimodais.

Segundo fontes da indústria, o nível de salários e compensações da DeepSeek é intermédio no sector, não o mais alto. Contudo, os headhunters estão atualmente a acelerar a caça ao talento a partir da equipa da DeepSeek com salários 2-3 vezes superiores e opções de equidade, acelerando as perdas de pessoal.

Atualizações da plataforma e expectativas para a V4

A 8 de abril, foram observadas novas atualizações de interface na DeepSeek: a caixa de entrada passou a exibir opções “Modo Rápido” e “Modo Especialista”. De acordo com a exibição da página, o Modo Rápido é adequado para conversas diárias com respostas imediatas e suporta reconhecimento de texto a partir de imagens e ficheiros, enquanto o Modo Especialista se destaca em problemas complexos. Estas mudanças marcam a primeira introdução de modos em camadas na página oficial da DeepSeek.

Estas atualizações renovaram a especulação sobre o lançamento da V4 da DeepSeek. Com base em relatos da comunicação social externa e em informação das redes sociais e de múltiplas fontes, espera-se que a DeepSeek lance formalmente a V4 em abril. De acordo com expectativas externas, se este lançamento da V4 for replicar o fenómeno do Ano Novo Chinês do ano passado, enfrentará, sem dúvida, desafios maiores, e as perdas de pessoal terão, inevitavelmente, impacto no lançamento da V4.