2026年7月21日星期二 | 第 161 期

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DeepSeek估值飙至450亿美元，百度ERNIE 5.1成本砍至6%，Cloudflare在收入新高时裁掉20%员工

DeepSeek首轮外部融资估值从200亿飙至450亿美元，中国国家大基金领投；百度ERNIE 5.1以仅6%的预训练成本登顶中国搜索排行榜；Cloudflare在季度收入创纪录的同时裁掉20%员工，CEO直言"不是因为省钱，而是因为AI"；字节跳动AI基础设施支出增至294亿美元。

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过去72小时的AI行业新闻，从北京到硅谷传递出同一个信号：AI的”成本革命”正在加速——训练成本在暴跌，估值在飙升，而人力成本正在被重新定义。

DeepSeek正在与中国国家集成电路产业投资基金（“国家大基金”）谈判其首轮外部融资，估值在数周内从200亿美元飙升至450亿美元。百度发布了ERNIE 5.1，以仅相当于同级别模型6%的预训练成本，登顶Arena Search中国区第一、全球第四。字节跳动将2026年AI基础设施支出上调25%至2000亿元人民币（约294亿美元）。

而在大洋彼岸，Cloudflare在季度收入创历史新高（+34%）的同时裁掉了20%的员工（1100人）。CEO Matthew Prince的表态掷地有声：“这不是削减成本，而是因为AI让这些岗位不再被需要。“OpenAI则将ChatGPT广告平台正式开放自助购买（详见5月10日简报），引入CPC竞价模式并扩展至英国、日本等市场——标志着AI对话产品正式进入广告商业模式时代。

DeepSeek为何值450亿美元？中国国家资本的AI战略布局

发生了什么

TechCrunch 5月6日报道，Financial Times和Bloomberg同时披露：DeepSeek正在进行其史上首轮外部融资，估值从几周前的200亿美元飙升至450亿美元——两周内翻了一倍多。

关键细节：

  • 领投方：中国国家集成电路产业投资基金（“国家大基金”），中国最大的半导体和芯片领域国家主权投资基金
  • 跟投方：腾讯和阿里巴巴也在参与谈判
  • 融资规模：30亿至40亿美元
  • 创始人Liang Wenfeng（梁文锋）控制公司约90%的股份——这意味着他个人身家可能超过400亿美元
  • 融资目的：为员工提供股权激励以防止被竞争对手挖角，同时扩大计算能力

如4月27日报道所述，DeepSeek V4在发布时已经展现了惊人的效率——以极低的训练成本追平了全球顶尖模型。如今450亿美元的估值，意味着资本市场正在为中国AI的”效率奇迹”定价。

为什么这很重要

第一，这是中国国家资本对AI旗舰企业的战略性下注。 “国家大基金”此前主要投资半导体制造领域（中芯国际、长江存储等）。此次领投DeepSeek，标志着国家资本的战略重心从”硬件自主”扩展到”AI模型自主”。DeepSeek已被优化为运行在华为芯片上——软硬件一体化的国产AI路线正在成型。

第二，450亿美元估值背后的逻辑。 作为对比，Anthropic在最近一轮融资中估值约600亿美元，OpenAI估值超过3000亿美元。DeepSeek以450亿美元的估值，成为全球估值最高的AI初创公司之一——且它还没有进行过任何外部融资。这反映了一个核心认知：在AI效率领域领先的公司，其商业价值可能不亚于在AI能力领域领先的公司。

第三，“防止人才流失”的融资动机值得深思。 DeepSeek之所以首次接受外部投资，核心原因是竞争对手正在挖走其研究人员。这揭示了中国AI人才市场的激烈程度——在技术差距消失后（如5月8日报道所述），人才成为最稀缺的资源。

历史上类似的情况

2017年沙特主权财富基金投资SoftBank Vision Fund：沙特向SoftBank Vision Fund投入450亿美元，旨在建立国家在科技领域的影响力。中国”大基金”投资DeepSeek的战略逻辑类似——但更聚焦于技术自主权而非财务回报。

2023年法国政府支持Mistral AI：法国政府积极推动Mistral AI的发展，将其视为欧洲AI独立的希望。但中国的策略规模远超法国——450亿美元的估值使Mistral的60亿欧元估值相形见绌。

百度ERNIE 5.1如何将训练成本砍至6%？

发生了什么

百度于5月8日正式发布ERNIE 5.1。这款模型的核心卖点不是”更强”，而是**“用6%的成本做到同级别最强”**。

技术细节令人瞩目：

  • 总参数压缩至ERNIE 5.0的约三分之一，激活参数压缩至约二分之一
  • 预训练计算成本仅为同级别模型的约6%——即降低了94%
  • Arena Search排行榜得分1223，中国第一、全球第四
  • Agent能力超越DeepSeek-V4-Pro，接近顶尖闭源模型水平
  • 数学推理：AIME26（含工具使用）得分99.6，仅次于Gemini 3.1 Pro

实现这一成本革命的关键技术是百度称之为”Once-For-All弹性训练框架”的创新——在单次预训练中同时优化不同深度、不同专家容量和不同稀疏度的大量子模型，构建一个横跨多种参数规模和计算预算的”子模型矩阵”。

此外，百度还构建了全新的解耦全异步强化学习基础设施，将训练、推理、奖励和Agent循环四大子系统完全解耦，实现了前所未有的训练效率。

为什么这很重要

ERNIE 5.1的6%成本不是一个渐进式改进，而是一个范式转变。 如果预训练成本可以降至原来的6%，这意味着：

  1. AI训练的民主化：更多公司和研究机构可以负担得起训练前沿模型的成本
  2. AI公司的利润率将大幅改善：当训练成本不再是天文数字，AI服务的定价将更有竞争力
  3. 中国AI的”效率优势”正在制度化：从DeepSeek到百度，中国AI公司正在将”用更少做更多”从偶然的突破转变为系统性的方法论

Cloudflare为何在收入新高时裁掉20%员工？

发生了什么

TechCrunch 5月8日报道，Cloudflare在其16年历史上首次大规模裁员：1100人，占员工总数的20%。

裁员发生在了一个令人震惊的背景下：

指标数据
Q1 2026营收6.398亿美元（+34% YoY），创历史新高
未履约合同（RPO）超过25亿美元（+34% YoY）
净亏损6200万美元（较上年同期的5320万美元扩大）
裁员规模1100人（20%）

CEO Matthew Prince在电话会议上的表态毫不含糊：

“今天的行动不是削减成本的措施，也不是对个人表现的评估；而是关于Cloudflare定义一家世界级的高增长公司如何在Agent AI时代运营和创造价值。”

Prince描述了内部AI使用的转折点：

  • 2025年11月是内部AI使用的转折点——“团队成员的生产力提升了两倍、十倍甚至一百倍”
  • Cloudflare的AI使用量在过去三个月增长了600%以上
  • 100%通过AI生成的部署代码都由自主AI Agent审查
  • 从工程到HR到财务到市场，每天运行数千个AI Agent会话

裁员不涉及销售人员（有营收指标的人），主要集中在”支持角色”。Prince表示：“很多为高绩效员工提供支持的人，那些角色不再是推动公司前进的角色。”

有趣的是，Prince预测Cloudflare 2027年的员工数将超过2026年的峰值——但岗位结构将完全不同。

为什么这很重要

Cloudflare不是”因为经营困难而裁员”，而是”因为AI太有效而裁员”。 这是一个分水岭时刻：

  1. AI效率悖论：公司可以在收入增长的同时减少员工——这在经济学上意味着劳动生产率正在以前所未有的速度提升
  2. “支持岗位”的终结：Cloudflare的裁员逻辑是——AI让核心员工变得极其高效，以至于不再需要”支持”他们的辅助人员。这对整个白领就业市场有深远影响
  3. 全球AI裁员的最新数据点：如5月7日报道所述，全球AI相关裁员已超过6万人。Cloudflare的1100人使其成为最新也是最能说明”AI驱动裁员”本质的案例

历史上类似的情况

2010年代制造业的自动化：当工业机器人在制造业普及时，工厂产量增加的同时工人数量减少。但Cloudflare的案例不同——这不是蓝领工作的自动化，而是白领”支持工作”的AI化。它提出的问题比制造业自动化更令人不安：如果一个网络安全公司的HR、财务和市场岗位可以被AI替代，还有什么是安全的？

行业快讯

字节跳动AI支出增至294亿美元，大幅转向国产芯片

SCMP 5月9日报道，字节跳动将2026年AI基础设施支出上调25%至2000亿元人民币（约294亿美元）。值得关注的是，字节正在按比例将更多预算分配给国产AI芯片，以应对地缘政治风险并响应北京号召。294亿美元的规模使其成为全球最大的AI基础设施投资者之一——对比Meta今年计划的约400亿美元和微软的约800亿美元AI capex。

OpenAI ChatGPT广告平台（详见5月10日简报）

ChatGPT广告平台全面开放自助购买及CPC竞价模式，已于5月10日简报中详细覆盖，此处不再重复展开。

行业趋势：AI”成本革命”正在重塑竞争格局

本周的新闻共同揭示了一个正在加速的趋势：AI行业正在从”谁烧钱更多”转向”谁花钱更聪明”。

百度的ERNIE 5.1用6%的成本做出了同级别最强模型——这不仅是一家公司的技术成就，更是一个信号：预训练成本的急剧下降将使AI模型快速商品化。当任何公司都能以极低成本训练出强大的模型时，竞争壁垒将从”模型能力”转向”数据壁垒”和”应用场景”。

DeepSeek的450亿美元估值和字节跳动的294亿美元AI支出则代表了硬币的另一面：即使单个模型的训练成本在下降，整个AI基础设施的投资规模仍在指数级增长。 这是因为模型商品化会推动更多公司进入市场，而每家公司都需要大量的推理基础设施。

而Cloudflare的裁员则揭示了一个令人不安的真相：当AI降低了技术门槛，人力成本就成了下一个被优化的对象。 Prince所说的”支持岗位”的消失，可能是AI对就业市场影响的第一波——接下来可能是更大的白领就业冲击。

关键要点

  • DeepSeek首轮外部融资估值飙至450亿美元，中国国家大基金领投，腾讯和阿里跟投。这标志着国家资本正式将AI模型企业提升至与半导体同等的战略地位
  • 百度ERNIE 5.1以仅6%的预训练成本做到中国第一、全球第四，通过创新的弹性训练框架和异步强化学习实现了训练成本的范式级下降
  • Cloudflare在季度收入创历史新高（+34%）时裁掉20%员工，CEO明确表示”不是因为省钱，而是AI让这些岗位不再被需要”——AI驱动裁员进入了新阶段
  • 字节跳动2026年AI支出增至294亿美元，且正在将更多预算转向国产AI芯片，中国AI基础设施投资正在加速”脱钩”
  • OpenAI ChatGPT广告平台开放自助购买+CPC竞价（详见5月10日简报），标志着AI对话产品正式进入广告商业模式时代

常见问题

DeepSeek的450亿美元估值合理吗？

如果按传统的PS（市销率）倍数来看，450亿美元对一家尚未大规模商业化的公司来说估值很高。但DeepSeek的特殊性在于：它是中国最成功的AI效率标杆，且已被优化运行在国产华为芯片上——这使其具有独特的”AI+国产替代”双重战略价值。投资者押注的不仅是技术能力，更是中国AI自主路线的确定性。

ERNIE 5.1的”6%成本”是如何实现的？

核心是百度的”Once-For-All弹性训练框架”：在单次预训练中同时优化大量不同规模和配置的子模型，而不是为每个规模单独训练。此外，通过解耦全异步强化学习架构，将训练、推理、奖励和Agent循环四大系统完全分离并独立扩展，进一步降低了成本。这种”一次训练，多规模复用”的思路可能会被更多AI公司效仿。

Cloudflare裁员对我所在行业有什么启示？

Cloudflare的案例表明，AI对就业的影响正在从”替代蓝领工作”转向”替代白领支持岗位”。如果你的工作主要是”支持”或”协调”其他高绩效员工，AI正在使这些岗位变得多余。最安全的策略是成为”直接使用AI工具提升产出的核心员工”，而非”为他人提供行政支持的角色”。

为什么字节跳动要把AI预算转向国产芯片？

两个原因：一是地缘政治风险——美国持续收紧AI芯片出口管制，依赖英伟达GPU的供应链存在中断风险；二是政策号召——北京正在大力推动AI芯片国产替代。字节跳动作为中国最大的互联网公司之一，需要在战略上降低对美制芯片的依赖。

OpenAI在ChatGPT里放广告意味着什么？

ChatGPT广告平台的详细分析见5月10日简报。简言之，OpenAI正在从”纯订阅制”转向”订阅+广告”的双轨商业模式，这本质上是Google搜索商业模式在AI时代的新版本。

参考资料