Deux personnes ayant connaissance des chiffres financiers de DeepSeek ont révélé à la presse une série de données jamais publiées jusqu'ici : entre janvier et juillet 2026, les revenus de DeepSeek se sont élevés à environ 475 millions de yuans, soit environ 70,7 millions de dollars ; les pertes nettes sur la même période ont atteint environ 715 millions de yuans. À titre de comparaison, l'entreprise avait enregistré des pertes nettes de 935 millions de yuans sur l'ensemble de l'année 2025, tandis que ses revenus annuels ne représentaient qu'environ un dixième de ceux des sept premiers mois de cette année.
C'est la première fois, depuis la création de l'entreprise, qu'un ensemble de chiffres opérationnels relativement complet filtre. Auparavant, les observateurs extérieurs devaient presque exclusivement se fier à des estimations — en multipliant le prix par token par le volume d'appels, ou en remontant à partir du coût d'entraînement de modèles open source —, avec des marges d'erreur qui pouvaient atteindre plusieurs fois la valeur réelle.
Deux marges brutes, deux histoires
Ce qui met en lumière la structure du métier, c'est justement la colonne des marges brutes. Sur les sept premiers mois, la marge brute globale de DeepSeek était de 44,6 %, tandis que le service d'appels de modèle via API atteignait à lui seul 82,9 %.
82,9 %, c'est un chiffre digne d'une entreprise de logiciels. Il montre que vendre de l'inférence au token est, en soi, un métier rentable : une fois l'amortissement du matériel, l'électricité et la bande passante déduits, il reste plus de 80 centimes sur chaque yuan encaissé. Les 44,6 % correspondent, eux, au résultat une fois intégré le trafic gratuit de l'application et du site web. L'écart de 38 points entre les deux correspond exactement à la puissance de calcul que DeepSeek distribue gratuitement au public chaque jour.
L'origine des pertes devient alors limpide : elle ne réside pas dans la tarification de l'inférence, mais dans les dépenses d'entraînement et les subventions accordées au volet gratuit. À vue de nez, sur les 715 millions de yuans de pertes, la marge de 82,9 % côté API ne suffit pas à elle seule à les compenser — l'échelle n'est tout simplement pas encore assez grande.
La hausse des prix déplace la subvention, elle ne la supprime pas
Ce mois-ci, DeepSeek a relevé de façon assez marquée le tarif API de son modèle phare V4-Pro, en introduisant une double grille heures pleines / heures creuses. Le prix de sortie en heures pleines a été porté à 3,96 dollars par million de tokens, contre 1,98 dollar en heures creuses ; ce chiffre était auparavant de 0,87 dollar. Le tarif de pointe a donc plus que quadruplé, celui des heures creuses a plus que doublé, et l'écart entre les deux est exactement du simple au double.
Au vu de la structure de marges décrite plus haut, l'objectif de cette hausse n'est pas difficile à décoder : le volet API était déjà rentable, et cette nouvelle augmentation ne vise pas tant à le rendre plus lucratif qu'à lui faire porter les coûts du volet gratuit, tout en utilisant l'écart de prix pour repousser la charge vers la nuit. Les tâches non urgentes des développeurs — jobs planifiés, traitement par lots, évaluations hors ligne — se retrouvent ainsi poussées vers les heures creuses par le prix, libérant de la capacité en journée pour les requêtes interactives. Cette pratique est utilisée depuis des décennies dans l'électricité et le cloud, mais c'est la première fois qu'un grand fournisseur de modèles l'inscrit officiellement dans sa grille tarifaire au token.
La contrepartie, c'est que les développeurs doivent revoir leur facturation. Un pipeline de traitement par lots qui tournait jusque-là en journée verrait, sans aucun changement, son coût bondir de 0,87 à 3,96 dollars, soit plus de quatre fois et demie ; déplacé la nuit, il reviendrait à 1,98 dollar. Un même code, exécuté à des heures différentes, peut donc coûter du simple au double.
Les pertes se creusent, elles ne se résorbent pas
Les revenus ont été multipliés par dix, mais les pertes ne se sont pas résorbées pour autant. Sur l'ensemble de 2025, les pertes s'élevaient à 935 millions de yuans, soit environ 78 millions par mois en moyenne ; sur les sept premiers mois de cette année, elles atteignent 715 millions de yuans, soit une moyenne mensuelle d'environ 102 millions. À vue de nez, la perte mensuelle moyenne a donc augmenté d'environ 30 %. Ce profil correspond bien à celui d'une entreprise qui continue d'empiler les investissements d'entraînement — la courbe des revenus grimpe fort, mais celle des coûts grimpe encore plus vite.
Ramené à l'échelle mondiale, 715 millions de yuans représentent environ 100 millions de dollars. Selon des données publiques, OpenAI a perdu 38,5 milliards de dollars sur un an — deux ordres de grandeur de plus ; mais les revenus des deux entreprises diffèrent eux aussi de deux ordres de grandeur, si bien que cette comparaison ne dit rien sur la sobriété de l'une ou l'autre : elle montre simplement que les deux entreprises font le même métier à des échelles de coûts totalement différentes.
Côté levée de fonds, DeepSeek négocie actuellement avec des investisseurs anciens et nouveaux un nouveau tour de table visant une valorisation de 500 milliards de yuans, après avoir bouclé un tour en juin. Les rumeurs d'une entrée en Bourse en 2027 ne se sont pas taries non plus. Grâce à ces chiffres de marge brute, les investisseurs peuvent au moins voir clairement une chose : le cœur du métier d'inférence de l'entreprise est sain, et ce qui réclame le plus de capitaux, c'est l'entraînement et la croissance des utilisateurs.
Sources : Global Market Wrap citant deux personnes ayant connaissance des chiffres financiers de l'entreprise, Sina Finance, CocoLoop, cnBeta, page tarifaire de la plateforme ouverte de DeepSeek ; les revenus, les pertes, les deux marges brutes et les tarifs API heures pleines/heures creuses ont été recoupés avec des informations publiques ; la perte mensuelle moyenne et les conversions de multiples sont des estimations approximatives.