DeepSeek 即將完成一輪約 74 億美元、估值約 740 億美元的募資，已聘用投資銀行，目標 2027 年在科創板（STAR Market）掛牌 IPO——同時交出 82.9% 的 API 毛利率，足以讓任何西方 AI 實驗室眼紅。阿里巴巴完成香港史上最大規模的增發——800 億港幣（約 102 億美元）——所有淨募資款項都將投入全端 AI，並向投資人明確承諾 3 年回收。騰訊發布 Hy4 Preview 開源模型，並交出本週最搶眼的數字：第二季資本支出年增 176%，公司史上首度出現負自由現金流。北京則正式定案約 200 項 AI 標準，包括要求全國每個 AI 研發機構在開發開始前必須通過的倫理審查。與此同時，辦公代理之戰在四個戰線升溫，台灣就一條走私遭禁 Nvidia 伺服器的網絡起訴九人，Nvidia 則低調恢復對中國銷售 H200。以下是本週的中國 AI 週報。
DeepSeek：740 億美元估值、82.9% API 毛利率與 IPO 籌備
第二輪募資
DeepSeek 即將完成第二輪約 500 億人民幣（約 74 億美元）的募資，估值接近 5,000 億人民幣（約 740 億美元），預計於 8 月底前完成交割。第一輪——6 月完成、估值 500 億美元、募得 500 億人民幣——吸引了 Monolith Management、騰訊、京東、網易與寧德時代，外加一支國家級 AI 基金。第二輪則加入 CPE、Legend Capital、Shixiang Capital 與 Stony Creek Capital，以及地方政府支持的基金。
這些數字讓 DeepSeek 的發展軌跡更為清晰。梁文鋒的量化基金幻方量化（High-Flyer）從一開始就金援這間實驗室——光是第一輪募資就占了幻方 800 億人民幣管理資產的 60% 以上。DeepSeek 已徹底脫離「附屬專案」的格局。
7 月，投資人會議內容外洩——梁文鋒在會中表示中國相較美國的 AI 差距主要是算力限制——引發合規審查，募資一度暫停。如今募資已重回正軌，IPO 計畫亦然：DeepSeek 已聘用投資銀行，正準備於 2027 年在上海科創板（STAR Market）掛牌。
財務：營收成長 10 倍，虧損收斂
The Information 經由聯合供稿揭露了 DeepSeek 首次公開的財務面貌：
- 2026 年前七個月營收約 4.75 億人民幣（約 7,000 萬美元）——約為 2025 全年的 10 倍
- 淨虧損縮小至 7.15 億人民幣（2025 年為 9.35 億人民幣）
- 整體毛利率 44.6%，其中 API 毛利率高達 82.9%——相比之下，OpenAI 約 39%、Anthropic 約 63%
API 毛利率才是重點。DeepSeek 於 8 月調漲 API 價格——V4-Pro 尖峰時段輸出現為每百萬 token 3.96 美元，離峰 1.98 美元，輸入尖峰／離峰各為 1.32／0.66 美元（8 月 16 日生效）——而市場照單全收。根據 Morgan Stanley 的數據，今年中國 LLM API 價格全面上漲；價格戰時代已經結束，變現時代來臨。
模型更新：V4 Pro 正式發布與 V4 Flash
DeepSeek 的 V4 Pro 於 8 月 13 日正式發布（GA）——1M token 上下文、MIT 授權——並在 OpenCompass 7 月中旬的排名中位居國內模型頂尖梯隊。V4 Flash 現已進入公開測試：輕量級方案定價為輸入每百萬 token 0.22／0.44 美元、輸出每百萬 token 0.66／1.32 美元。
揮之不去的資安議題
本週的負面焦點：TeamT5 的研究（彭博 8 月 24 日報導）發現，中國國家關聯的駭客組織在將 DeepSeek 與其他開源模型整合進其作業流程後，攻擊量增加超過一倍——涵蓋偵察、漏洞利用程式開發與惡意軟體製作。被點名的組織包括 Grimfengxi（漏洞利用程式碼）、Huapi（針對台灣的電子郵件攻擊）與 Teleboyi（IP／網域對映）。分析師指出，DeepSeek 成本低廉，且相較西方模型的安全防護較弱；Moonshot 的 Kimi K3 被認為更強大，但運行成本更高。
這就是開放權重的雙面性：造就 DeepSeek 開發者生態系的開放性，如今成了武器化的途徑。可以預期這條線將持續出現在西方關於開源 AI 的政策辯論中。
阿里巴巴：800 億港幣募資與 3 年回收承諾
香港史上最大增發
阿里巴巴完成 800 億港幣（約 102 億美元）的配售——7.1 億股、每股 112.70 港幣——是香港交易所史上最大規模的增發，也是今年全球第三大。來自中東、歐洲與亞洲的主權財富基金認購了超過 40% 的份額。
所有淨募資款項都將投入全端 AI：半導體、資料中心與自研模型。此次募資是阿里巴巴 3 年 3,800 億人民幣（約 565 億美元）AI 投資承諾的一部分。
最大膽的細節是阿里巴巴向投資人承諾的回收時程：公司預期在目前毛利率水準下，AI 資本支出 3 年內回收。以設備 5 年使用年限計算，這意味著 ROIC 落在 15% 上下——Morgan Stanley 已在基本情境中估算 13%。
第二季：獲利下滑，AI 雲端成長
上週的財報仍是報導焦點。第二季營收達 2,690 億人民幣（年增 9%），但調整後淨利年減 38% 至 207 億人民幣——被當季約 100 億美元的 AI 資本支出侵蝕，該支出年增 75%。
帳本的另一端則看得到回報：AI 雲端＋運算營收達 484 億人民幣，年增 45%，EBITA 成長 133%。分析師如今稱阿里巴巴是 AI 熱潮中的「賣水人」——把 AI 支出最快轉化為營收的公司。Qwen 仍是全球下載量最高的開放模型系列，Qwen3.8-Max（2.4T 參數 MoE、1M 上下文、每百萬 token 2／6 美元）穩坐高階梯隊。
Qianwen Work：企業辦公代理的布局
阿里巴巴於 8 月 30 日推出 Qianwen Work（通義辦公）公開測試版——先推出桌面客戶端，再推出網頁版與釘釘（DingTalk）。這是首款同時支援桌面代理、雲端代理與企業協作代理的產品，定位明確鎖定 B2B／企業市場——刻意與在消費桌面端領先的騰訊 WorkBuddy 形成對比。
Apple 的中國限定模型
中國 AI 最大的通路故事下個月登場：Apple 與阿里巴巴共同訓練了一款中國限定模型（路透 8 月 14 日證實）。Apple 的裝置端模型負責即時與隱私敏感任務；Qwen 在雲端處理長文本與多模態工作負載。預計隨 iOS 27 與 iPhone 18 於 2026 年 9 月推出。
脈絡很重要：Apple 在三年內評估了八家中國實驗室——百度、字節跳動、騰訊、DeepSeek、百川（Baichuan）、Moonshot 與智譜都在不同階段出局，最後由 Qwen 拿下這個位置。這使其成為中國 LLM 迄今最大的真實世界通路事件：數千萬支 iPhone，內建 Qwen 出廠。
騰訊：Hy4 Preview 與資本支出大爆發
Hy4 Preview（8 月 28 日）
騰訊發布 Hy4 Preview——一款開源混合專家（MoE）模型，總參數 7,700 億、啟動參數約 490 億，具備 1M token 上下文視窗。騰訊宣稱它在內部盲測工程測試中優於 Z.AI 的 GLM-5.3 與 Moonshot 的 Kimi K3，在第三方基準測試中對上阿里巴巴的 Qwen3.8-Max 則是好壞參半。
該模型鎖定軟體工程、研究與金融分析，並將整合騰訊的 CodeBuddy（開發者工具）與 WorkBuddy（辦公代理）。這是前 OpenAI 研究員姚順雨——現任混元（Hunyuan）負責人——掌舵下的首次重大發布，接續 4 月的 Hunyuan 3.0。
最搶眼的數字：資本支出年增 176%
騰訊第二季資本支出達 527–593 億人民幣（年增 176%）——視採用現金基礎或承諾基礎會計而定——約 90 億美元，據日經報導約為去年同期的 28 倍。這導致騰訊史上首度出現負自由現金流：-138 億人民幣，儘管年度獲利超過 1,000 億人民幣。第二季約 514 億人民幣的支出是算力採購的預付款。
依公司說法，優先事項依序為：(1) 更大的混元模型，(2) WorkBuddy 的推論容量。
騰訊也領先國產晶片的轉向：產業調查預期騰訊的國產晶片採購占比將升至 65% 以上——訓練用燧原（Enflame）、推論用寒武紀（Cambricon）。第二季營收首度突破 2,000 億人民幣（2,048 億人民幣，年增 11%）。
WorkBuddy：辦公代理龍頭
騰訊的 WorkBuddy 以 7 月 1,115 萬月活躍用戶（AICPB）領先中國 AI 辦公桌面市場，領先百度的 Dazi（674 萬）。整體辦公代理市場預估將從 2025 年的 212 億人民幣成長至 2026 年的 449 億人民幣，並於 2029 年達到 3,320 億人民幣（IDC）——這是所有人現在砸錢爭奪的獎賞。
百度：Dazi 暴漲，暫無募資計畫
百度的 Dazi 辦公代理——2026 年 3 月推出——7 月達到 674 萬桌面月活躍用戶，月增 1,063.79%，是所有辦公 AI 代理中成長最快者。數字相當驚人：
- 推出以來約 150 次迭代（幾乎每日更新）
- 每日提問量較推出時成長 60 倍
- 網站造訪月增 845%
- 企業版整合 15 套件／96 項技能（財務、法務、產品／研發、營運、人資）
百度 8 月 27 日的產品發表會證實用戶一個月內成長約 9 倍，並將 Dazi 定位為執行長李彥宏「應用驅動」ERNIE 戰略的核心，與 AI 搜尋、數位人、Miaoda 與 Famou 並列。
財務上，百度是自律的異類：第二季資本支出 113–114 億人民幣（約為去年的 3 倍），是 BAT 三巨頭中最小的，且百度最依賴出售運算與 token。發言人證實目前沒有股票增發計畫——現金儲備與營運現金流被認為足夠。這是刻意與阿里巴巴破紀錄募資形成的對比，也是對百度自身數字的安靜信心投票。
字節跳動：Doubao Work 與 10 兆參數野心
Doubao Work 上線
字節跳動於 8 月 24–25 日推出 Doubao Work——豆包（Doubao）品牌旗下的獨立 AI 辦公產品，TRAE 與 Coze 團隊併入豆包（TRAE IDE／CLI 仍是開發者產品線）。它與飛書（Feishu／Lark）整合，可接管虛擬桌面與瀏覽器，並附 30 天免費試用。這是花錢最兇的公司對騰訊 WorkBuddy 的直接攻勢。
中國最激進的資本支出
字節跳動將 2026 全年資本支出計畫上調至 2,000 億人民幣（原為 1,600 億人民幣）——是國內同業中最激進的，也是最明確的訊號：辦公代理之戰與模型競賽如今已密不可分。
10 兆參數模型？
金融時報報導，字節跳動正在預訓練一款高達 10 兆參數的模型——是 Moonshot 的 Kimi K3（2.8T）的 3 倍以上——規模足以媲美 Anthropic 最先進的系統。管理層告訴員工，公司不會走蒸餾路線，並打算把參數競賽推進到 5–10T 的區間。
本月還有：SeedRealtime（8 月 5 日）——一款原生全雙工影音 LLM，以單一統一架構並行處理感知、推理與回應——已部署於抖音與豆包。Seedance 2.0 影片模型被影視工作室廣泛採用，並創造高毛利雲端營收。
一個合規重點：字節跳動完全移除了豆包的 AI 陪伴功能，以符合 7 月 15 日禁止向未成年人提供 AI 陪伴的規定。
其他選手：Moonshot、智譜、MiniMax
- Moonshot AI： Kimi K3（2.8T 參數）仍是最大的開放權重模型；Kimi K3 Max 在 LMArena 程式碼偏好排名中位居第 2（Elo 1674）——中國實驗室最佳，領先第 3 名的 Qwen3.8-Max。據報 Kimi K2.6 在 SWE-bench Pro 上與 GPT-5.5 持平。Moonshot 正在尋求與美國巨頭的雲端營收合作。
- 智譜 AI（Z.AI）： GLM-5.3 於 8 月 14 日推出，定價與 GLM-5.2 相同——一款 744B 參數的 MoE，採 MIT 授權。智譜仍是首家 IPO 的基礎模型公司（香港，2026 年 1 月）。社群拆解分析將一款匿名的「牛来」模型追溯到智譜血統（未證實）。
- MiniMax： M3 開放模型上市時即永久降價 50%（每百萬 token 0.30／1.20 美元）——即使 DeepSeek 在高階市場調漲價格，價格曲線仍持續下探。
未盡研究（經由虎嗅）對生態系的解讀：DeepSeek、智譜與 Moonshot 已從跟隨者跨越進入前沿競爭——如今真正的差異化在於，如何在更緊縮的資源限制下打造前沿能力。
監管：開發前的倫理審查
開發前強制倫理審查
本週最大的監管新聞：《人工智慧科學技術倫理審查與服務管理辦法（試行）》——由工信部（MIIT）與其他九個部門於 3 月發布、4 月 3 日生效——於 8 月 26–27 日定案，約 200 項標準正式生效。
核心要求：中國境內任何 AI 研發機構——大學、研究機構、企業——都必須在開發開始前通過倫理審查，預訓練也包括在內。
架構分三層：
- 各機構內部的倫理委員會
- 經認證的外部倫理審查中心——工信部所屬機構已開始將自己定位為合規服務提供者，外界將其與歐洲 GDPR 之後的顧問業榮景相提並論
- 高風險專案須由政府指定的專家小組進行第二次強制審查——高風險的定義包括：影響行為、情緒或健康的專案；演算法動員輿論；或高度自主的安全／健康決策
審查決定在 30 天內作出（或正式展延）。後續複審至少每 12 個月進行一次——高風險系統則每 6 個月一次。
代理互通標準
在倫理制度之外，「AI——智慧代理互通性」的七項國家標準已發布，另有 121 項產業標準開放公眾意見徵詢，包括一項 AI 模型上下文協定。中國正在為可互通的代理打造基礎管線——同時監管打造這些代理本身的倫理。
工信部副部長辛國斌 8 月 26 日表示，倫理審查試點已從省級擴展至直轄市層級運作——這是邁向全國推行的步驟。
2026–2030 網路空間行動計畫
中央網路安全和信息化委員會針對網路空間／資訊化企業的計畫（8 月 21 日發布，本週見諸報導）將支持與管控並行：
- 支持面： 高階 AI 晶片、高效能訓練叢集、LLM、多模態與世界模型、AI 代理與具身智慧、開源協作、融資管道、政府基金與 IPO 鼓勵
- 管控面： 演算法管制、個人資訊執法、AI 濫用治理、資料出境合規、反壟斷、反過度補貼、打擊「內捲式」惡性競爭、禁止獨家排他與平台費率監管
AI 陪伴、支付與產業政策
- AI 陪伴： 衛報報導了 7 月 15 日禁止向未成年人提供 AI 陪伴、並以「情緒依賴」與出生率考量限制面向成人的聊天機器人的規定；供應商被警告不得提供「取代社交互動」的服務。豆包已完全移除陪伴功能。教育服務與非連續性情感互動仍存在漏洞。
- 支付： 中國人民銀行副行長陸磊呼籲為支付領域的 AI 代理建立統一標準，警告決策不透明與協定碎片化的問題——並提出「了解你的代理」（know your agent）自律公約。香港監管機構將 GenAI Sandbox++ 擴大至橫跨銀行、保險與退休金的 36 個專案。
- 產業政策： 國家發改委正加速在製造業、醫療、消費服務與公共安全領域部署具身智慧；廣州黃埔保稅區核准一座 9.5 億人民幣的運算園區，供影片生成與程式碼 AI 公司使用，包括 token 出口；國家自然科學基金 2026 年資助約 7 萬個專案（年增 31%）；半導體產業前七個月獲利年增 18.5 倍；據報 AI 每日 token 使用量於 6 月前突破 500 兆。
晶片與出口管制：壓力持續收緊
台灣起訴九人涉嫌走私遭禁 Nvidia 伺服器
8 月 24 日，基隆地檢署起訴九人——包括一名 Nvidia 台灣員工與兩名 Super Micro 員工——涉嫌非法出口 130 台 B300 伺服器（對中國禁售）。其中 74 台已交付中國（50 台經印尼、16 台直送、8 台經日本轉往香港）；56 台在海關被查扣。罪名包括背信、偽造文書與侵占，求刑最高五年。
這是首度已知對 AI 伺服器黑市的刑事打擊——顯示執法正從政策層面走向起訴層面。
Nvidia 恢復 H200 銷售——某種程度上
Nvidia 於 8 月 26 日低調恢復對中國銷售 H200——自 2025 年初以來首度銷售 AI 晶片——依據 1 月取得的美國許可出貨「微不足道」的數量，占資料中心營收不到 1%。但北京的異議阻礙了產能充分利用，導致 4 億美元的超額庫存損失。Nvidia 仍預期未來中國資料中心營收為零。
Apex Logistics 調查
彭博 8 月 27 日報導，美國正調查總部位於新加坡的 Kuehne+Nagel 子公司 Apex Logistics 涉嫌向中國走私 Nvidia 晶片——這可能是首度對運輸業者採取的執法行動，將執法範圍從晶片製造商擴大到物流鏈。
國產替代加速
每一則執法新聞，都有對應的國產替代新聞：騰訊轉向 65% 以上國產晶片採購（訓練用燧原、推論用寒武紀）；長鑫存儲（CXMT）在 AI 記憶體吃緊下交出爆炸性成績；中國晶片產業獲利年增 18.5 倍。算力瓶頸正在發威——並重塑整個供應鏈。
本週回顧
本週有四條主線：
1. 資本正以平台級規模為中國 AI 背書。 七天之內，阿里巴巴募得 102 億美元，DeepSeek 以 740 億美元估值接近完成 74 億美元募資——合計約 176 億美元的新增股權，兩家背後都有 IPO 管線成形（DeepSeek 目標 2027 年在科創板掛牌）。加上騰訊資本支出年增 176% 與字節跳動 2,000 億人民幣的計畫，中國 AI 的「附屬專案」時代已徹底結束。這是一個正以機構資本、主權財富基金與明確回收時程打造的產業。
2. 辦公代理之戰是新的競爭前線。 七天內四項重大產品動作——騰訊 WorkBuddy（1,115 萬 MAU）、百度 Dazi（月增 1,064%）、阿里巴巴 Qianwen Work 公開測試版、字節跳動 Doubao Work——全部在追逐 IDC 預估 2029 年達 3,320 億人民幣的市場。戰場已從模型基準測試轉向桌面通路，贏家將是掌握企業工作流程的平台。
3. 監管正往上游移動——在開發之前，而非之後。 中國的開發前倫理審查、約 200 項標準、代理互通標準與 2026–2030 網路空間行動計畫，共同構成了一件新事物：一套在研究開始前就設下門檻的 AI 治理制度，而不只是在產品上市後才監管。圍繞它形成的合規產業，已被拿來與 GDPR 之後的歐洲相提並論。
4. 算力是串起一切的瓶頸。 Nvidia 的 H200 恢復銷售因北京異議而停滯。台灣起訴九人走私 B300 伺服器。美國正在調查物流公司。騰訊將採購轉向 65% 以上國產。廣州興建 9.5 億人民幣的運算園區。據報每日 token 使用量已突破 500 兆。本週每一條戰略主線——募資、模型、監管——最終都回到同一個問題：誰掌握算力？
貫穿其中的主線：中國 AI 已進入資本密集階段。那些以低成本模型震驚世界的實驗室，如今正募資數十億美元、向投資人承諾資料中心級基礎設施的回收，並打造將進駐中國各辦公室的代理。西方的問題不再是中國能否打造前沿 AI——而是它背後的資本、算力與監管機器能否被匹敵。
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