梁⽂锋投资者交流会

梁⽂锋投资者交流会 – 录⾳⽂字稿（PDF文件）

在一次备受瞩目的投资者交流会上，DeepSeek的创始人梁文锋深入剖析了公司的核心驱动力与未来蓝图，揭示了一个以实现通用人工智能（AGI）为唯一宗旨的宏大愿景。他强调，DeepSeek的管理哲学并非由量化指标驱动，而是源于对远大目标的执着追求。公司在技术战略上坚持开源路线，并采取了“十个月回本”的克制性定价策略，坚信适度的约束方是通往成功的坦途。梁文锋更是勾勒出了一条从Agent技术、持续学习能力，到自我迭代奇点乃至具身智能的清晰技术演进路径。

梁文锋坦言，当前中美两国在人工智能领域的差距主要体现在算力资源上，而非人才储备。他表示，公司正全力以赴地扩充算力，并对国产芯片的替代潜力充满信心。他进一步指出，团队的稳定是DeepSeek最宝贵的财富，是其唯一的核心利益所在，而面向消费者（C端）和企业（B端）的服务，仅仅是实现AGI宏伟目标过程中的附属产物。

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交流会基本信息

• 录音时间：该交流会录音于2026年5月20日，时长约3小时44分钟，后经AI整理成文字稿。
• 主讲人：梁文锋，DeepSeek的创始人。
• 与会人员：以投资者为主。
• 会议性质：这是一场内部交流会，内容涉及公司敏感信息，如算力部署和财务状况，因此要求与会者保密，不得外泄。

公司的宏图与价值基石

DeepSeek的诞生源于一份“对这个世界怀有的巨大善意”，梁文锋认为人工智能的价值在于其对人类的助益，超越了单纯的经济考量。公司的管理模式并非依赖于刻板的规章制度或绩效考核，而是以一个清晰而远大的愿景作为指引。尽管这个愿景从未被正式书面化，却已深深烙印在每一位成员的工作方式和处世态度之中，形成了一种共同的方向感，即便个体理解有所差异，整体目标始终一致。

梁文锋特别推崇通用电气前CEO杰克·韦尔奇的管理理念，认为后者在一点上具有深刻的洞察力：领导大型企业无需过多的规章制度，核心在于清晰的愿景。他强调，真正的愿景并非是墙上的标语，而是体现在日常的行动和决策之中。

开源战略的深层考量

开源是DeepSeek一项至关重要的战略，其背后蕴含着两层关键考量：

• 愿景的内在要求：没有开源的理念，就难以凝聚起志同道合的人才。虽然其他公司如智谱也采取开源策略，但DeepSeek的开源是发自内心的选择，是其核心愿景的自然延伸。
• 长远的商业判断：梁文锋预测，人工智能最终将占据全球GDP的10%，这是一个极其庞大的市场，不可能被任何一家公司完全垄断。过度的封闭和垄断不仅会招致巨大阻力，更可能被时代的车轮所淘汰。

开源与商业盈利并非相互排斥，关键在于坚持合理的利润空间。DeepSeek的定价策略是以“十个月收回设备成本”为依据，这意味着大约6倍的利润率。在这样的利润水平下，第三方难以复制其低廉的部署成本，因此开源并不会损害公司的收入。梁文锋甚至表示，公司最先进的模型也将对外开放，因为他“看不到闭源的任何优势”。

克制主义的战略精髓

克制是DeepSeek贯穿其所有决策的核心战略，体现了公司审慎而长远的眼光。

• 定价的克制：公司设定了“十个月回本”的盈利目标，从不追求利润最大化。曾有一次，模型上线初期定价较高，引起团队不满，后降至原来的四分之一，引发了广泛的欢呼。这体现了公司致力于让更多人能够负担得起其先进模型的初衷。
• 用户群体的克制：尽管在去年春节期间，面向消费者的用户数量激增，DeepSeek并未借机进行商业变现、争夺流量，或将其打造成超级应用。公司无意“成为下一个字节跳动或腾讯”，因为AGI的潜力巨大，眼前的用户增长只是其中的“芝麻”。
• 业务领域的克制：对于3D建模、视频生成、世界模型等非智能核心领域的探索，DeepSeek目前选择暂不涉足。这并非因为它们缺乏价值，而是因为它们并非当前实现AGI的关键瓶颈。多模态技术会被纳入考量，但仅作为辅助组件，而非智能本身。
• 竞争态度的克制：DeepSeek奉行不与任何大型或小型互联网公司为敌的原则，甚至乐于向竞争对手提供帮助。由于公司采取开源策略，其边界是开放的，希望能够协助行业内的其他参与者共同进步。

AGI的技术演进蓝图

人工智能的发展呈现出阶梯式的演进特征，每一步都建立在前一阶段的成果之上，没有一步是无意义的。

• 语言模型作为基石：CoT（Chain-of-Thought）思维链是去年迈出的重要一步，通过自我思考显著提升了智能的上限。Agent技术是公司今年重点推进的阶段，其能力范围更为广阔。然而，Agent技术也有其局限性，它“尚不能完全替代你的员工”，因为其缺乏持续学习的能力。
• 下一个关键挑战：持续学习能力。这涉及到让AI能够像新员工一样，经过一段时间的熟悉和理解，掌握上下文信息。目前，全球尚未找到非常有效的解决方案。
• 自我迭代奇点：一旦解决了持续学习的难题，便能迎来自我迭代的奇点。届时，模型将能够自主开发下一代版本，并深入研究更先进的人工智能技术。这是一个循序渐进的过程，而非突然的飞跃。
• 具身智能的落地：最终，AI将能够进入物理世界，承担家务、照顾老人等任务。当这一阶段实现时，将不再需要人类的直接干预，AI将能自主地融入现实生活。

组织管理的独特之处

• 并行机制：公司实行两条并行运行的体系。自上而下的是正式项目，需要团队协作完成，例如发布V4模型，其耗时不超过一半的资源。自下而上的是探索，不受KPI约束，也无需他人监管，至少占据一半的资源，鼓励团队成员按照自己认为重要的方向进行探索。
• 倡导不加班文化：一方面，研究工作需要轻松的环境，过度的压力不利于创新。另一方面，公司高度聚焦且克制，没有过多的事务需要处理。即使产品存在不完善之处，也不会急于去弥补。
• 核心利益的坚守：团队的稳定性是DeepSeek唯一不可动摇的核心利益，是绝不能妥协的底线。只要核心成员保持稳定，实现AGI的目标就只是时间问题，最多会晚半年到一年。金钱和资源都不是决定性因素。

中美算力差距与国产芯片展望

两国之间在算力资源方面的差距是显而易见的，而人才方面则几乎没有差异，国内拥有庞大的人才基数和持续的年轻人才输入。目前，DeepSeek的算力储备约相当于两万张H80卡，远低于美国的水平。国内最大模型的激活参数规模仅为几十亿，而美国已达到8000亿，存在一个数量级的差距。要训练同等规模的模型，需要约五万张GB300显卡或二十万张华为的昇腾卡。

在时间维度上，公司落后约12到18个月。为此，DeepSeek的策略是“能买多少卡就买多少卡”，并期望在半年内将融资全部花完。他认为，购买算力比将其存放在银行更具价值，因为其投资回报周期仅为十个月。

关于国产芯片，梁文锋指出，四张华为昇腾950的算力相当于一张英伟达GB300，技术上存在约两年的差距。然而，他认为在生态方面，差距将不会持续存在，因为借助TileLang高级编译器和AI代码生成技术，可以快速重建生态系统。目前，V3模型的训练已基本摆脱了对英伟达生态的依赖。唯一的限制是产能不足，华为目前只能提供约1.6万张显卡。

商业化进程与财务展望

梁文锋将C端和B端业务视为实现AGI目标的“副产品”，而非最终目的。

• C端用户：他形容C端用户“赶都赶不走”，公司以较低的成本维持着这部分用户群体，并对其未来的具体用途尚不明确，但“随手能拿到就顺手拿到”。
• B端业务：他对B端业务的增长持乐观态度，预计其年经常性收入（ARR）有望达到数亿美元。如果AI技术能够实现年收入十亿美元的规模，公司的现金流将得以转正，足以覆盖研发费用。

对竞争格局的洞察

梁文锋认为，在人工智能领域的终局竞争中，成本将占据首要地位，其次是时间，最后是用户体验。除这三点外，不存在本质性的差距。他指出，国内从事基础模型研发的公司“太多了”，而美国可能仅有三家，这种资源分散的现象存在一定的浪费。他预测，市场最终将收敛到三到四家公司，届时竞争将趋于充分。他强调，行业内不会出现暴利，公司只会追求合理利润，因为过高的利润率“一定不符合客观规律”。梁文锋还表示，中国很有可能成为全球AI领域的“三体之一”，而系统性成本的优势将使其“中国产的AI可能价格会更便宜”。

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