A DeepSeek, startup chinesa que ganhou projeção mundial ao lançar modelos de IA de código aberto competitivos com os sistemas americanos, deu um passo concreto rumo à bolsa. Segundo a Reuters, a empresa contratou a CITIC Securities para preparar uma oferta inicial de ações no STAR Market, o segmento de tecnologia da bolsa de Xangai, com o objetivo de iniciar o processo ainda este ano.
O South China Morning Post relatou que a empresa já reuniu quatro coordenadores para a operação. Na China, companhias que buscam listagem no mercado doméstico geralmente precisam contratar uma corretora para um período de preparação antes de protocolar o pedido.
Os números
- Em junho, a DeepSeek fechou uma rodada de cerca de US$ 7,4 bilhões, com avaliação acima de US$ 50 bilhões. O fundador, Liang Wenfeng, aportou pessoalmente 20 bilhões de yuans.
- A empresa estaria captando uma nova rodada com avaliação de 500 bilhões de yuans, cerca de US$ 75 bilhões.
- Prazo, valor da oferta e avaliação-alvo do IPO ainda não foram definidos. Reportagens apontam 2027 como ano provável de estreia.
Por que abrir capital agora
Dois motivos se destacam. O primeiro é dinheiro para infraestrutura: treinar e servir modelos de ponta exige capacidade computacional cada vez maior. O segundo é gente. Segundo fonte ouvida pela Reuters, Liang vê o IPO como forma de criar uma estrutura de remuneração capaz de segurar engenheiros e pesquisadores, depois de perder talentos para rivais como ByteDance e Xiaomi.
O Financial Times informou que o próprio fundador tem selecionado investidores, em parte para preservar o controle e evitar complicações de governança antes da abertura de capital.
O que isso sinaliza para o mercado
A DeepSeek ficou conhecida por mostrar que era possível chegar perto dos líderes gastando menos. A ida à bolsa indica que, mesmo para quem compete em eficiência, a próxima fase da IA é intensiva em capital. Para empresas usuárias, a concorrência entre modelos abertos e fechados continua sendo boa notícia: mais opções, preços em queda e liberdade para combinar fornecedores conforme custo, desempenho e requisitos de governança de dados.
Fontes
