DeepSeek的底牌，終于曝光了

文/鳥叔

這幾天，一份DeepSeek創始人梁文鋒的投資人溝通文檔在各大群里瘋傳。

3.4萬字，4個小時的內部交流，把這家公司的底牌翻了個底朝天。

看完之后，很多人的第一反應是：這哥們兒，是不是傻？

在OpenAI、Anthropic這些硅谷巨頭拼命閉源、嚴控技術、追求壟斷利潤的時候，梁文鋒選擇了全面開源。

不僅開源，還要把最強的模型也開源。

更離譜的是定價。

DeepSeek的API價格，只有海外主流模型的1/50。按照梁文鋒的說法，他們的定價標準是：買一批服務器回來，10個月收回成本就夠了。

10個月回本，對應的大概是6倍利潤。

01

梁文鋒說，如果他們想賺100倍利潤，開源確實會有影響。但只賺6倍利潤，開源對商業模式沒有任何影響。

這話聽起來有點反直覺。

但仔細想想，又覺得這哥們兒算得很精。

在AI這個賽道上，市場足夠大。

梁文鋒判斷，AI未來可能占人類社會GDP的10%甚至20%。一個人不可能獨占，一定得跟別人分享。

如果你非要獨占這個利益，一定會被歷史拋棄。

所以他的策略是：克制。

只賺合理的利潤，把剩下的讓給生態伙伴。這樣反而能做成更大的事。

這種打法，在國內AI圈里算是獨一份。

別的公司都在搶C端流量、搶B端收入、搶市場份額，DeepSeek卻佛系得很。去年春節用戶突然暴增，他們沒有趁機變現，甚至一度都不想維護那些用戶了。

結果呢？用戶趕都趕不走。

今年行業關注點轉向B端收入，DeepSeek的API收入增長也不錯。但他們并沒有把這事放在最高優先級。

梁文鋒說，C端和B端，都是他們做AGI路上的副產物。

這話聽著有點凡爾賽，但背后的邏輯很清晰：當你站在技術高位去做相對低一級別的事情，是降維打擊。

02

說到梁文鋒這個人，故事也挺有意思。

1985年，他出生在廣東湛江吳川市的一個普通教師家庭。2002年，17歲的他以吳川一中高考狀元的身份考入浙江大學，考了806分，超出清華錄取線，但他選擇了浙大。

在浙大，他學的是電子信息工程，后來又讀了信息與通信工程的研究生。讀研期間，他就開始琢磨怎么把AI用在金融市場上。

2010年碩士畢業后，他沒去大廠，而是跑到成都的出租屋里，研究AI在金融場景的應用。

2015年，他創立了幻方量化。

那時候量化投資在國內還是新鮮事物，很多人看不懂。但梁文鋒押對了方向，2016年就上線了AI投資策略，2017年實現全面AI化。

到2021年，幻方量化成為中國首家突破千億規模的量化私募，被稱為國內量化私募"四大天王"之一。

做到這個規模，按理說可以躺平了。

但梁文鋒又折騰起來了。

2023年，他創立DeepSeek，殺入大模型賽道。團隊不到140人，平均年齡不到25歲，基本都是清北等985高校的高材生。

2024年底，DeepSeek-V3發布，研發成本只有557.6萬美元，而OpenAI訓練ChatGPT-4o的成本高達7800萬到1億美元。

但DeepSeek-V3在數學、代碼、中文知識問答等方面，卻超越了對手。

這事兒把硅谷都震了。

《財富》雜志說，這個中國團隊用"東方算法"改寫了游戲規則。

更讓同行破防的是，DeepSeek不僅開源模型，還免費開放了6個小模型。

有網友調侃："別人在造護城河，他在給全行業發船票。"

梁文鋒的邏輯是：即便模型開源、所有原理都公開，別人要用起來的門檻依然非常高。要把成本做到同樣低，更是難上加難。

不是每家公司都有意愿或能力組織人力去達成這個目標，這里面有管理上和物理上的雙重制約。

他把這種能力定位為DeepSeek當前規模的"甜區"：創業公司太小，力量不足；大公司太大，難以組織。

這種判斷，背后是對組織管理的深刻理解。

DeepSeek內部沒有KPI，早期也沒有明確的組織架構。很多研究由員工自己發起，管理層依靠共識推動需要全公司協作的任務。

梁文鋒說，他二十年前最崇拜的管理者是杰克·韋爾奇。現在回頭看，韋爾奇的大部分管理主張可能已經過時，但有一點仍然成立：大公司最終靠愿景組織起來。

愿景沒有寫進DeepSeek的制度，也沒有變成墻上的標語。員工對它的理解可以不同，公司日常的取舍會給出答案。

這種管理方式，在當下這個內卷的時代，顯得特別稀缺。

梁文鋒說，他們根本不用加班，因為就沒那么難。外面看起來他們選了hard模式，要做最難的研究，但其實他們在其他地方舍棄了很多，反而非常有力、非常輕松。

這話聽著有點裝，但如果你了解他們的技術路徑，可能會覺得有點道理。

DeepSeek的核心競爭力，不是堆算力，而是極致的計算效率。同樣一批卡，效率提高后可以承載更大參數規模和更多實驗。

03

美國大公司可以追加資源，DeepSeek首先要從架構、算法和工程中降低每次訓練與推理的成本。

梁文鋒把中美AI差距歸結為一點：資源。

他說，國內不缺聰明人，算力少會減少實驗機會，研究員的經驗也因此受限。

按照他的估算，美國前沿模型可能已經進入約800B的激活參數量級，國內主要還在幾十B。訓練同等規模模型，可能需要約五萬張GB300。

DeepSeek現有的兩萬張等效算力，只夠在幾十B的規模上做實驗。要擴大到150B、250B，需要等待更多算力。

但梁文鋒并不焦慮。

他說，過去DeepSeek的追趕方式可以概括為：晚一到兩年，用美國公司二十分之一的算力完成相近工作。下一階段希望把時間差縮短到六個月、三個月，同時獲得對手幾分之一的算力，在少數方向上率先達到更高水平。

這種務實態度，在當下這個動輒喊"超越美國"的氛圍里，顯得特別清醒。

當然，DeepSeek的模式也不是沒有風險。

梁文鋒自己說，共同愿景能否適應更大的組織，投資者能否接受商業化節奏，持續學習何時取得突破，算力差距是否繼續擴大，都沒有確定答案。

但至少從過去兩年的結果看，這套方法是有用的。

C端用戶在缺少大規模投放的情況下留了下來；B端收入開始增長；開源沒有阻斷官方API；低價促使團隊持續提高計算效率；沒有KPI的研究團隊完成了V3、R1和V4。

梁文鋒說，團隊穩定是DeepSeek唯一不能退讓的核心利益。只要核心成員繼續合作，技術挫折主要影響進度。錢、卡和其他資源可以繼續籌集，已經形成的研究文化與協作關系很難在短時間內重新建立。

這話聽著有點雞湯，但從一個身家百億的人嘴里說出來，又覺得有點不一樣。

2022年，幻方量化向慈善機構捐款2.2億元。其中一名化名為"一只平凡的小豬"的員工，一個人就捐了1.38億元。

公司沒有證實這個人是誰，但內部都心知肚明。

04

梁文鋒的座右銘，是四個字："用算法溫暖世界"。

這話聽著有點中二，但放在他身上，又覺得挺合適。

從湛江小城的教師之子，到量化私募的"四大天王"，再到讓硅谷破防的AI顛覆者，梁文鋒走了二十多年。

他不是那種高調的人，公開照片沒幾張，采訪也極少。但他的每一次出手，都在改寫游戲規則。

這次的投資人溝通文檔流出后，有人問他為什么不學OpenAI那樣追求壟斷利潤。

梁文鋒的回答是：如果AI能夠占GDP的20%，我想要在這里面占5%，絕對行不通。因為我肯定會被另外一個人打敗。

如果說我的目標是占5%，理論上這個賬還是成立的。你看OpenAI，它理論上是沒問題的，但它會被另外一個愿意只占1%的人打敗。

從宏觀上來講，拿得多的人會被拿得少的人打敗。

這話聽著有點繞，但細品品，里面藏著大智慧。

在這個人人都想"贏者通吃"的時代，選擇"拿得少"的人，反而可能走得更遠。

這或許就是DeepSeek真正的底牌。