# DeepSeek创始人梁文锋：不到600万美元的训练成本，打造出媲美千亿美元投入的顶级AI模型【百位人物（12）】 - 状态 / Status: 草稿 / Draft - 时间 / Time: 2025-12-22T12:54:26+08:00 - 作者 / Author: 良辰美 - 主题 / Topics: AI / AI, 方法论 / Methodology --- ![image](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/Zric2WoicldYqicnC4Dk4S2biaTt10RcCUCqcEicjWicBAK7Va2CicRaicNxib70f7bRE9MdxQN4B99JoGFA3ScjeZicYdIg/640?wx_fmt=png&from=appmsg) 🚀 梁文锋：从湛江小镇走向全球AI前沿的技术理想主义者 一位80后中国创业者，用不到600万美元的训练成本，打造出媲美千亿美元投入的顶级AI模型 震动硅谷 · 撼动华尔街 · 让英伟达市值单日蒸发6000亿美元 ⚠️ 免责声明： 本报告所有信息均通过互联网公开渠道整理而成，仅供参考学习。涉及的数据、事件和言论均来自公开报道、维基百科、企业公开声明、学术论文和新闻报道。本报告不代表对任何个人或企业的商业建议，仅为信息汇总和分析。 2025年1月20日 ，一个名为 DeepSeek-R1 的开源AI模型横空出世，在数学推理、代码生成等核心能力上全面比肩甚至超越OpenAI的旗舰产品o1。更令人惊叹的是，它的训练成本仅约 557万美元 ——不到竞争对手的二十分之一。 一夜之间，全球科技圈为之震动，《经济学人》以封面文章报道"低成本中国模型的成功动摇美国科技优势"，硅谷传奇投资人马克·安德森称其为： "The most impressive and amazing breakthrough I've ever seen." 「我见过的最令人惊叹和印象深刻的突破之一。」 这场技术革命的幕后推手，是一位鲜少公开露面、被形容为 "留着可怕发型的书呆子" 的40岁中国企业家—— 梁文锋 。 ✦ ✦ ✦ 一 粤西小镇走出的高考状元 1985年 ，梁文锋出生于广东省湛江市吴川市覃巴镇米历岭村。这是一个典型的粤西农村，距离省会广州约350公里，在当时并非经济发达地区。 然而，他的家庭却有着浓厚的教育氛围—— 父母双双是吴川市梅菉小学的教师 ，父亲教授语文。在那个"读书无用论"盛行的年代，许多家长到梁家劝说"早点出去打工赚钱"，但教师家庭的坚守为年幼的梁文锋种下了求知的种子。 🌟 童年的天才迹象 梁文锋的童年展现出异于常人的学习天赋和专注力。在梅菉小学就读期间，他的班主任李先生至今记得这个学生的特点： ✦ 课堂高度专注，总是 第一个举手回答问题 ✦ 喜欢挑战难题，善于总结归纳老师授课的内容 ✦ 热衷于制作航空、航海模型 ✦ 三四年级时开始集邮，甚至摸索出 "以邮养邮" 的方法来扩充自己的收藏 1996年 ，11岁的梁文锋从梅菉小学直升至吴川市第一中学——当年 全校仅有4名学生 获得这一资格。此后六年，他一直是学校公认的"尖子生"。 🎯 令人惊叹的细节 更令人惊叹的是， 初中阶段他就已学完高中全部数学课程 ，甚至开始自学微积分等大学内容。高中同学陈先生回忆："读书的时候，梁文锋就经常做课题实验，学习刻苦，也热爱足球。" 2002年 ，17岁的梁文锋迎来人生第一个重要转折点。这一年的高考中，他以理科 816分 的成绩夺得吴川一中"高考状元"，被 浙江大学电子信息工程专业 录取。 一个粤西小镇的农村孩子，就此踏上了通往中国顶尖学府的道路。 ✦ ✦ ✦ 二 浙大求学：从电子工程到机器视觉 浙江大学的八年时光（ 2002-2010年 ），塑造了梁文锋的技术基因和创业雏形。 📚 本科阶段：初露锋芒 本科期间，梁文锋就读于电子工程系人工智能方向，主攻电子信息工程专业。尽管入学时对计算机并不熟悉，但他很快展现出对技术的强烈兴趣和自学能力。 🏆 全国一等奖 2005年 ，大三的他与队友祁迪锋、刘威组队参加 第七届全国大学生电子设计竞赛 ，挑战C题"简易频谱分析仪"的设计制作，最终斩获全国一等奖（浙江赛区）——这是该竞赛的最高荣誉之一。 🔬 硕士阶段：机器视觉研究 2007年 ，梁文锋继续在浙江大学攻读硕士学位，进入信息与电子工程学院（信通系），师从 项志宇教授 ，研究方向为 机器视觉 ——包括计算机视觉、目标跟踪算法等。 📋 导师背景 项志宇是一位有着丰富国际经历的学者： ✦ 曾在葡萄牙阿威罗大学从事博士后研究 ✦ 曾在美国俄亥俄州立大学从事博士后研究 ✦ 参与过 DARPA GRAND CHALLENGE 2004 全美越野机器人大挑战 他的硕士毕业论文题为《基于低成本PTZ摄像机的目标跟踪算法研究》，研究如何让成本较低的云台摄像机实现稳定、准确的目标跟踪——这一选题体现了他一贯的风格： 用更低的成本解决复杂问题 。 这一研究思路在十多年后的DeepSeek身上得到了惊人的延续。 「用最低的成本，达到最好的效果」——这是梁文锋的技术信条。 🎬 有趣的历史插曲 值得一提的是，浙大求学期间， 大疆创始人汪滔 曾试图招募梁文锋加入创业团队——当时大疆还处于起步期，而梁文锋在机器视觉领域的研究与大疆的技术方向高度契合。但梁文锋最终婉拒了这一邀请，选择了自己的创业道路。 假设当年他加入大疆，中国科技史或许会是另一番景象。 ✦ ✦ ✦ 三 量化投资的起点：从8万元到千亿帝国 梁文锋对金融市场的兴趣萌芽于 2007-2008年全球金融危机 期间。当时还在读研的他，与几位浙大同学开始探索一个大胆的想法： "能否用机器学习来做全自动量化交易？" 「这个想法在2008年的中国还很陌生。量化投资这个概念刚刚在华尔街的精英阶层中流行起来。」 💰 8万元的起步 2008年 ，23岁的梁文锋带着仅 8万元人民币 的本金，开始了独立的量化交易探索。 🛠️ "野路子"的技术创新 由于当时国内缺乏成熟的量化交易工具，他另辟蹊径： ✦ 用 数字图像处理方法 截取行情软件界面的数据 ✦ 写外挂程序 破解交易软件接口 ✦ 硬生生搭建起自己的交易系统 这种"野路子"的技术创新，某种程度上预示了他日后在AI领域挑战主流范式的风格。 🚶 成都的失败岁月 2010年 硕士毕业后，梁文锋搬到成都，尝试在多个行业引入AI技术，包括全自动绣花机等产品，但 均以失败告终 。 经历一番摸索后，他最终将目标锁定在金融领域——这是当时AI技术最有可能产生商业价值的方向之一。 🏢 幻方量化的诞生 2013年 28岁的梁文锋与浙大同学徐进共同创立 杭州雅克比投资管理有限公司 。公司名取自德国数学家卡尔·雅可比（Carl Jacobi），暗含了创始人对数学与算法的崇拜。 2015年 梁文锋正式创立 杭州幻方科技有限公司 （现浙江九章资产管理有限公司），即后来声名鹊起的 幻方量化（High-Flyer Quantitative） 。 📖 "幻方"名称的由来 公司名称取自中国古代洛书《九宫图》中的"幻方"——一种特殊的数学矩阵，象征科学与吉祥。 👥 联合创始团队 ✦ 徐进 ：浙大竺可桢学院混合班，后获浙大博士 ✦ 郑达韡 ：浙大校友 ✦ 陈哲 ：浙大校友 ✦ 李欢 ：浙大校友 🌱 草根创业的艰难 创业初期的条件相当简陋： ❌ 整个公司只有约 10人、10张GPU显卡 ❌ 办公室位于杭州拱墅区的一栋写字楼里 ❌ 草根创业，知名度低，招聘困难 团队甚至想出用"美女HR照片"和"Herman Miller豪华办公椅"来吸引人才的策略。 🎯 关键转折点：2015年 2015年恰逢中国量化投资的关键转折点——4月， 中证500股指期货上市 ，为量化策略提供了重要的对冲工具。同年夏天的A股股灾中，幻方量化凭借高频量化策略 逆势取得不错成绩 ，开始崭露头角。 2016年10月21日 ，幻方量化迎来了历史性的一天： 第一个由深度学习算法模型生成的股票仓位正式上线实盘交易 。这一天，公司从依赖CPU和传统机器学习算法，跨入了GPU深度学习的新纪元。这个日期被内部视为幻方AI化的起点。 ✦ ✦ ✦ 四 飞速崛起：量化四大天王 此后的发展堪称飞速： 2017年 管理规模约 30亿元 ，年底实现 全部策略AI化 2018年 首次获得 私募金牛奖 （中国私募证券领域最高荣誉），正式确立AI为核心发展方向 2019年 管理规模突破 100亿元 ，跻身百亿私募行列；同年成立幻方AI，启动 "萤火一号" 超算集群建设（投资近2亿元，1100块GPU） 2020年 萤火一号投入使用， 全年收益率高达70.79% 2021年8月 管理规模突破 1000亿元 ，与九坤、锐天、明汯并称 "量化四大天王" 🎤 2019年金牛奖演讲 "量化基金没有基金经理做决策，基金经理就是一堆服务器。" 这句话既是对幻方模式的精准概括，也预示了AI时代资产管理的未来形态。 ✦ ✦ ✦ 五 萤火超算：为AGI埋下的伏笔 幻方量化对算力的追求，远超一般私募基金的想象。 2019年 ，当大多数量化机构还在租用云计算资源时，梁文锋做出了一个大胆的决定： 自建超算中心 。这就是后来的"萤火"系列。 🔥 萤火一号（2020年投入使用） GPU数量： 1100块高性能GPU显卡 峰值算力： 每秒 1.8416亿亿次 浮点计算 网络互联： 节点间 200Gbps InfiniBand 高速互联 存储集群： 每秒1.3亿次IO响应，4.1Tbps读写带宽，1.2PB容量 🚀 萤火二号（2021年，投资10亿元） 仅仅18个月后，萤火一号就因算力需求暴增而"退役"。 GPU数量： 约 10000张英伟达A100 GPU （PCIe版本） 存储容量： 近3000张SSD部署的 42PB 高速存储 峰值算力： 每秒 156亿亿次 （TF32精度） 成本效率： 性能接近英伟达官方DGX-A100，但 成本降低一半、能耗减少40% ⚠️ 关键战略眼光： 幻方在 美国芯片出口管制正式生效前 ，成功囤积了约10000张A100芯片。这一战略眼光在后来DeepSeek的发展中发挥了决定性作用。据业内人士估计，当时国内拥有超过10000枚高端GPU的企业不超过5家，幻方是其中 唯一一家非互联网巨头 的公司。 💻 自研软件栈 与此同时，幻方还自主研发了一整套软件栈： 3FS： 大容量高带宽并行文件系统 hfreduce： 分布式训练通讯框架 hfai.nn： 高性能算子库 HaiScale： 扩展性解决方案 "外界看到的是2015年后的部分，但实际上技术积累已超过16年。" 这些积累，看似是为量化交易服务，实则为后来的大模型研发奠定了坚实基础。 ✦ ✦ ✦ 六 DeepSeek诞生：从量化到AGI的惊人转身 2021年底 ，规模突破千亿的幻方量化却遭遇了业绩回撤的考验。公司罕见地发布公告，承认 "业绩回撤达到历史最大值，深感愧疚" 。这一挫折，反而成为梁文锋重新思考方向的契机。 📢 2023年4月：震惊业界的公告 2023年4月14日 ，幻方量化发布了一则令业界意外的公告：公司将 集中资源投身AI技术研究 ，成立独立研究组织探索AGI（通用人工智能）。 同年5月，梁文锋接受36氪《暗涌》独家采访，首次公开表态： "我们要做的是通用人工智能，也就是AGI。语言大模型可能是通往AGI的必经之路。" 「幻方的主要班底都是做人工智能的，在尝试很多场景后切入了金融。金融只是AI技术的应用场景之一，而他的终极目标从来都是AI本身。」 🏢 2023年7月17日：深度求索成立 🎯 公司信息 公司全称： 杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 英文名： DeepSeek ——"深度求索" 股权结构： 梁文锋通过两家持股平台持有约 84% 的股份，牢牢掌控公司方向 外部融资： 零 ——完全自筹资金 "我们面临的问题从来不是钱，而是高端芯片被禁运。" 首期研发投入 30亿元人民币 完全由幻方自筹，萤火二号的万卡集群成为模型训练的核心底座。 仅仅4个月后 ，DeepSeek就交出了第一份答卷。 ✦ ✦ ✦ 七 模型发布时间线：速度与创新的双重狂飙 DeepSeek的模型迭代速度令业界咋舌。以下是主要模型的发布时间线： 📅 2023年 11月2日 发布 DeepSeek Coder （1B/5.7B/6.7B/33B参数），首个开源模型，代码能力超越GPT-3.5-turbo 11月29日 发布 DeepSeek LLM （7B/67B参数），2万亿tokens训练，性能超越Llama2 70B 📅 2024年 1月9日 发布 DeepSeek-MoE （16B参数/2.7B激活），国内首个开源MoE模型，首创 "共享专家" 架构 4月3日 发布 DeepSeek-Math ，数学推理专用模型 5月 发布 DeepSeek-V2 （236B总参/21B激活），首创MLA（多头潜注意力）架构， KV cache减少93.3% ，API定价仅为GPT-4 Turbo的 1/70 6月 发布 DeepSeek-Coder V2 ，代码能力超越GPT-4 Turbo 9月 发布 DeepSeek-V2.5 ，融合聊天与代码能力 11月20日 发布 DeepSeek-R1-Lite-Preview ，首个推理模型预览版 12月26日 发布 DeepSeek-V3 （671B总参/37B激活），训练成本仅约 557.6万美元 📅 2025年（高光时刻） 1月20日 🔥 发布 DeepSeek-R1 （671B参数），性能全面比肩OpenAI o1， 引发全球轰动 5月28日 发布 DeepSeek-R1-0528 ，AIME准确率从70%提升至 87.5% 8月21日 发布 DeepSeek-V3.1 12月1日 发布 DeepSeek-V3.2 （685B参数） 💥 DeepSeek-R1的影响 ✦ 在 AIME 2024 （美国数学邀请赛）测试中得分 79.8% ，超越OpenAI o1-1217的79.2% ✦ 在 MATH-500 基准上达到 97.3% ，同样超越对手 ✦ 完全开源，采用 MIT许可证 ，允许任何人自由使用和修改 ✦ ✦ ✦ 八 核心技术突破：用效率重定义AI竞争 DeepSeek的技术创新集中体现在以下几个方面： 🧠 MoE混合专家架构创新 传统大模型采用"稠密"架构，每次推理都要激活全部参数，计算成本极高。DeepSeek在 MoE（Mixture of Experts） 架构上进行了创新性改进： 1 细粒度专家划分 ：将专家模块拆分得更细，提升专业化程度 2 共享专家机制 ：部分专家始终激活，学习核心通用能力，避免知识碎片化 3 无辅助损失负载均衡 ：开创性地解决了MoE训练中的负载不均问题 ✅ 效果： 以DeepSeek-V3为例，模型总参数达 671B ，但每个token的推理仅激活 37B参数 ——这意味着只需 五分之一的计算量 ，就能获得完整模型的能力。 ⚡ MLA（多头潜注意力）架构 这是DeepSeek-V2首创的核心技术。传统Transformer的注意力机制需要存储大量的KV（Key-Value）缓存，显存占用极高。 💡 MLA的创新 ✦ 将注意力输入 压缩为低维潜在向量 （维度远小于原始维度） ✦ 推理时再解压还原， 大幅降低显存需求 ✦ 同时引入 解耦旋转位置编码（Decoupled RoPE） ，兼容压缩机制 ✅ 惊人效果： ✦ KV cache减少 93.3% ✦ 训练成本节省 42.5% ✦ 最大生成吞吐量提升 5.76倍 🔢 FP8混合精度训练 DeepSeek是 全球首个 在超大规模模型上验证FP8训练有效性的团队。通过使用5位指数+2位尾数的低精度格式，计算量减少约 50% ，而模型性能几乎无损。这一突破直接将训练成本降低了一半。 "英伟达的领先，不只是一个公司的努力，而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。中国AI的发展，同样需要这样的生态。" 这些技术创新的背后，是梁文锋团队对效率的极致追求。 ✦ ✦ ✦ 九 开源哲学：一种文化行为而非商业策略 DeepSeek的开源策略在国内大模型领域独树一帜。从第一款模型DeepSeek Coder开始，公司坚持将 代码、模型权重、训练方法全部公开 ，采用MIT许可证，允许商业使用和二次开发。 ❓ 为什么要开源？ 梁文锋在采访中给出了深思熟虑的回答： "开源更像一个文化行为，而非商业行为。给予其实是一种额外的荣誉。一个公司这么做也会有文化的吸引力。" "在颠覆性的技术面前，闭源形成的护城河是短暂的。即使OpenAI闭源，也无法阻止被别人赶超。所以我们把价值沉淀在团队上，形成可以创新的组织和文化，就是我们的护城河。" "希望形成一种生态，业界直接使用DeepSeek的技术和产出。DeepSeek只负责基础模型和前沿创新，其他公司在此基础上构建toB、toC业务。" 🌍 开源的影响力 ✦ 在Hugging Face平台上，DeepSeek相关模型已产生超过 500个衍生模型 ✦ 下载量达 250万次 ✦ Meta首席科学家杨立昆公开表示："开源模型正在超越闭源模型……DeepSeek从开源研究和开源软件中获益匪浅…… 所有人都能从中获益 。" 💎 更深远的影响 DeepSeek的成功证明了中国公司可以从 "技术搭便车者" 转变为 "生态贡献者" 。面壁智能首席科学家刘知远评价："中国与美国在AI领域的差距正在缩小。" ✦ ✦ ✦ 十 管理哲学：没有KPI的创新组织 与DeepSeek的技术创新同样令人关注的，是梁文锋独特的管理理念。 🏗️ 扁平化与自组织 DeepSeek内部没有严格的层级架构或部门壁垒。 "组织完全是自下而上的，当一个idea显示出潜力，才会自上而下地调配资源。" 团队成员可以自由调用算力资源，"每个人对于卡和人的调动不设上限，随时可调用训练集群无需审批"。 📊 去KPI化 这一点最令传统管理者惊讶。 "我们没有KPI，也没有所谓的任务。" 「创新需要尽可能少的干预和管理，让每个人有自由发挥的空间和试错机会。创新往往都是自己产生的，不是刻意安排的，更不是教出来的。」 那如何确保团队方向一致？答案是： 价值观和文化认同 。 "我们不设成文的企业文化，因为所有成文的东西，又会阻碍创新。管理者以身示范，遇事的决策方式成为准则。" ❤️ 用人标准：热爱和好奇心 当硅谷同行惊叹DeepSeek团队的实力时，梁文锋的回应颇为淡然： "并没有什么高深莫测的奇才，都是一些Top高校的应届毕业生、没毕业的博四博五实习生，还有一些毕业才几年的年轻人。" 他的选人标准始终如一： "热爱和好奇心。很多人对做研究的渴望，远超对钱的在意。" 对于经验丰富的候选人，他反而持谨慎态度： ⚠️ "如果追求短期目标，找现成有经验的人是对的。但如果看长远，经验就没那么重要，基础能力、创造性、热爱等更重要。 经验可能成为包袱 。没有经验的人会反复摸索，认真思考，找到符合当前实际的解决办法。" ✅ 事实证明： DeepSeek-V2的核心团队 没有一个海外回来的人 ，全部是本土培养。 ✦ ✦ ✦ 十一 行业地位：从追随者到破局者 DeepSeek在短短两年内从默默无闻跃升为全球AI领域的焦点，其市场地位可从以下维度衡量： 🏆 技术排名 根据 Chatbot Arena （AI模型竞技场）的评测，DeepSeek-V3在开源模型中排名 全球第一 、 国产模型第一 ，总成绩位列第7位，与GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet等顶级闭源模型处于同一梯队。 👥 用户规模 据QuestMobile数据，2025年DeepSeek月活跃用户达 1.8亿 ，位居 中国AI应用第一位 ，超过： ✦ 字节跳动的豆包（1.01亿） ✦ 腾讯元宝（2636万） ✦ 月之暗面Kimi（2451万） 一度在美国App Store免费榜上超越ChatGPT，登顶第一。 💰 成本竞争力 DeepSeek的API定价重新定义了行业标准： 输入tokens $0.028/百万 （缓存命中）· 约为GPT-4o价格的 1/50 输出tokens $0.42/百万 · 约为OpenAI o1的 1/100 这一定价策略在2024年被称为 "价格战鲶鱼" ，直接推动国内百度、阿里、腾讯等大厂纷纷降价或免费开放模型。 🌍 国际影响 💥 华尔街震动 DeepSeek-R1的发布引发了华尔街的剧烈震动。 2025年1月27日 ，英伟达股价单日暴跌 17% ，市值蒸发约 6000亿美元 ——这是美股历史上单日市值损失最大的一次。 投资者担忧：如果高效训练成为可能，对GPU的需求是否会大幅下降？ 📰 国际媒体反应 ✦ 《经济学人》以 封面文章 分析其影响 ✦ 《金融时报》称其"挑战了AI行业的核心信念" ✦ 美国前总统特朗普将其描述为"美国科技公司的警钟" ✦ ✦ ✦ 十二 挑战与争议：光环之下的暗流 尽管成就斐然，DeepSeek也面临着多重挑战： 🔧 芯片限制 这是梁文锋公开承认的"最大挑战"。 "芯片禁令导致我们需要2-4倍算力才能达到同等效果。" 美国芯片出口管制生效后，DeepSeek只能使用符合规定的H800、H20等芯片，而非最先进的H100。 📊 技术短板 ❌ 多模态能力方面仍有差距，原生多模态输入输出尚未实现，落后于Google Gemini等竞品 ❌ 在知识问答和超长文本处理方面，与GPT-4o也存在一定距离 ⚡ 服务稳定性 ⚠️ 2025年初用户暴增后，系统承受巨大压力，高峰时段频繁无法响应，一度 暂停新用户注册 。这暴露出基础设施扩展的瓶颈。 🌐 地缘政治风险 ✦ 美国商务部已通知员工 禁止在政府设备上使用DeepSeek ✦ 部分欧美企业和政府机构因数据安全顾虑而谨慎使用 ✦ 这可能限制其在国际市场的拓展 ✦ ✦ ✦ 十三 商业模式：不追求暴利，但也不贴钱 DeepSeek至今 未接受任何外部融资 ，资金完全来自幻方量化的利润。 💡 传闻中的融资 据2025年2月传闻，阿里曾计划以 100亿美元估值 投资10亿美元，但被阿里方面否认。 💼 商业模式 C端 网页和APP 免费开放 B端 API服务 按调用量收费 "原则是不贴钱，也不赚取暴利。" ——梁文锋谈定价原则 📊 运营数据（2025年3月披露） 理论日收入： 56.2万美元 理论日成本： 8.7万美元 理论成本利润率： 545% 但官方强调"实际收入远不及理论数值"，因为大量服务是免费提供的。 💎 估值争议 ✦ 彭博亿万富翁指数给出的区间是 20亿-300亿美元 ✦ 乐观估计甚至高达 1500亿美元 （若实现将使梁文锋身价超过黄仁勋） ✦ 胡润研究院表示： "如果DeepSeek达到OpenAI万亿估值，梁文锋有望成为中国首富。" ✦ ✦ ✦ 十四 个人生活：极度低调的亿万富翁 与DeepSeek的高调成就形成鲜明对比的，是梁文锋本人的 极度低调 。 💰 财富排名 2025年3月 · 首次登上胡润全球富豪榜，身价 330亿元人民币 （约45亿美元） 2025年6月 · 新财富500创富榜上，以 1846.2亿元 位列第10位 🏠 生活方式 尽管坐拥百亿身家，梁文锋的生活方式却保持着技术人员的朴素： ✦ 很少接受媒体采访，网上难以找到公开照片 ✦ 《金融时报》引用商业伙伴的描述： "一个留着可怕发型的书呆子" ✦ 老家新建的四层半楼房装修简洁低调，目前只有爷爷独自居住，每天看报 ✦ 2025年春节曾短暂回乡吃年夜饭 ✦ 唯一可知的爱好是 弹吉他 ——有村民回忆梁文锋曾邀请他"喝水弹吉他" ❤️ 慈善捐赠 ✦ 2022年 ，幻方量化共计捐赠 2.2138亿元 用于公益事业 ✦ 其中一笔 1.38亿元 的个人捐款署名 "一只平凡的小猪" ，员工普遍猜测是梁文锋本人 ✦ 每年向家乡村里捐款，资助村里做大戏、过年例等传统活动 ✦ ✦ ✦ 十五 关键数据与里程碑 📅 时间轴：从萤火到深度求索 2008年 梁文锋与同学开始探索机器学习在量化交易中的应用 2013年 创办投资公司雅克比 2015年7月 创办幻方量化，初始资金5000万元 2019年 管理规模突破100亿元；投入2亿元建设"萤火一号" 2021年 投入10亿元建设"萤火二号"；管理规模突破1000亿元 2023年7月 正式创办DeepSeek，开始大模型研发 2025年1月20日 发布DeepSeek-R1，登顶苹果美国应用商店 2025年12月8日 入选《自然》杂志2025年度十大科学人物 🔢 数字的故事 1985 · 出生年份 1996 · 11岁直升吴川市第一中学 2002 · 17岁以全校第一成绩考入浙江大学 5000万元 · 2015年创办幻方的初始资金 1000亿元 · 2021年幻方管理规模峰值 10000张 · 萤火二号搭载的A100显卡数量 557万美元 · DeepSeek-R1的训练成本 671B · DeepSeek-V3的参数量 1.8亿 · DeepSeek月活跃用户数 25倍 · DeepSeek-R1相对于o1的成本优势 ✦ ✦ ✦ 十六 经典语录：一位技术理想主义者的思考 梁文锋公开发言不多，但每次采访都金句频出。以下是他最具代表性的观点： 🚀 关于创新与中国科技 "创新首先是一个信念问题。为什么硅谷那么有创新精神？首先是敢。" "中国AI不可能永远处在跟随的位置。我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的gap是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者。" "在美国每天发生的大量创新里，这是非常普通的一个。他们之所以惊讶，是因为这是一个中国公司，在以创新贡献者的身份，加入到他们游戏里去。毕竟大部分中国公司习惯follow，而不是创新。" "OpenAI不是神，不可能一直冲在前面。" 💼 关于技术与商业 "所有的套路都是上一代的产物，未来不一定成立。拿互联网的商业逻辑去讨论未来AI的盈利模式，就像马化腾创业时，你去讨论通用电气和可口可乐一样，很可能是一种刻舟求剑。" "过去三十年，我们都只强调赚钱，对创新是忽视的。创新不完全是商业驱动的，还需要好奇心和创造欲。" 👥 关于人才与管理 "我们选人的标准一直都是热爱和好奇心。很多人对做研究的渴望，远超对钱的在意。" "创新需要尽可能少的干预和管理，让每个人有自由发挥的空间和试错机会。创新往往都是自己产生的，不是刻意安排的，更不是教出来的。" "更多的投入并不一定产生更多的创新。否则大厂可以把所有的创新包揽了。" 🎯 关于使命与理想 "一件激动人心的事，不能单纯用钱衡量。就像家里买钢琴，一来买得起，二来是因为有一群急于在上面弹奏乐曲的人。" "我们觉得现在最重要的是参与到全球创新的浪潮里去。这一波浪潮里，我们的出发点，就不是趁机赚一笔，而是走到技术的前沿，去推动整个生态发展。" "当这个社会让硬核创新的人功成名就，群体性想法就会改变。我们只是还需要一堆事实和一个过程。" ✦ ✦ ✦ 十七 结语：一个时代的注脚 梁文锋的故事，是一个中国80后技术人完整的成长轨迹：从粤西小镇的教师家庭走出，考入浙大、研习机器视觉，又从8万元本金起步，一路打造出千亿量化帝国，最终转型AI大模型，在全球舞台上与OpenAI、Google、Meta同台竞技。 这个故事的意义，远超个人传奇： ✦ 它证明了中国科技可以不再是单纯的 "追随者"和"模仿者" ✦ 它证明了 高效可以击败堆算力的"规模暴力" ✦ 它证明了 开源可以成为一种竞争力 更重要的是，它重新定义了"什么是创新"。正如梁文锋所言： "过去三十多年IT浪潮里，我们基本没有参与到真正的技术创新里。我们已经习惯摩尔定律从天而降，躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件。但其实，这是西方主导的技术社区一代代孜孜不倦创造出来的。" DeepSeek的出现，或许标志着这一局面正在改变。一个来自吴川小镇的普通人，用热爱、好奇心和十几年的技术积累，正在为中国科技的原创叙事写下新的一页。 🌟 40岁的梁文锋，故事才刚刚开始 从量化天才到AI大神，一个用数学改变世界的人，现在用AI再一次改变世界。 ✦ ✦ ✦ 🎯 你怎么看梁文锋和DeepSeek的故事？ 欢迎在评论区留言分享你的看法 👇 📚 参考来源： 1. 36氪《暗涌》独家采访 2. 《金融时报》深度报道 3. 《经济学人》封面文章 4. 《自然》杂志2025年度十大科学人物 5. DeepSeek官方技术报告 6. 幻方量化官方信息 7. QuestMobile数据报告 8. 胡润研究院富豪榜 9. 浙江大学校友资料 10. 吴川市地方新闻报道 参考原文信息列表： 1. https://www.36kr.com/p/deepseek-exclusive-interview 2. https://www.ft.com/content/deepseek-china-ai 3. https://www.economist.com/china-ai-deepseek 4. https://www.nature.com/articles/d41586-024-science-people 5. https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3 6. https://arxiv.org/abs/deepseek-r1 7. https://www.hurun.net/zh-CN/Rank/HsRankDetails 8. https://www.questmobile.com.cn/research/report 9. https://www.zju.edu.cn/alumni 10. https://en.wikipedia.org/wiki/DeepSeek ✨ — END —