20個關鍵詞，串起梁文鋒四小時分享

DeepSeek 近日完成成立以來首輪融資，規模約 510 億元人民幣，投後估值達 4185 億元。創辦人梁文鋒個人出資約 200 億元，投資方涵蓋騰訊、寧德時代體系、京東、網易、IDG 資本等機構。與此同時，多家媒體報導指出，DeepSeek 已開始籌備在中國內地 IPO，最快可能於今年提交上市申請，並計劃在 2027 年完成上市。在近期一場投資者交流會上，梁文鋒進行了近四小時的分享，詳細闡述 DeepSeek 的組織文化、開源邏輯、技術路線以及對 AI 產業競爭的判斷。以下從他的談話中梳理出幾個核心面向。梁文鋒認為，管理一家大公司不能只靠規章制度，而是靠願景。

願景不是掛在牆上的標語，而是實際運作的方式。他強調「克制」是一種戰略，有時捨棄某些東西才能換取更多價值。DeepSeek 只專注於 AGI 的主線，對於 3D、影片生成等領域，他認為與智能主線關聯不大，因此不會投入。他判斷，世界模型與智能並非當前最重要的課題，當前最關鍵的是 AI 訓練，以及訓練後如何解決持續學習問題。持續學習被梁文鋒視為下一代模型的核心能力。他指出，必須具備持續學習能力，才能稱之為下一代模型。在此之前，DeepSeek 能做的就是降低成本、提升效果與速度。但若要實現重大突破，模型必須能持續學習。一旦持續學習做出來，通用智能可能就會變得容易，因為可以用它來實現。

反之，若靠人工去打造通用智能，會是數據密集、人力密集且性價比低的工作。梁文鋒直言，DeepSeek 最大的核心利益是維持團隊穩定，這甚至是唯一的核心利益。只要團隊穩定，他認為一定能實現 AGI。在管理上，公司採取從上而下與從下而上雙線並行。從下而上，每個人可以自主決定想做的事，沒有 KPI 束縛；公司整體建立在共識基礎上，梁文鋒的權威與影響力也來自共識，而非單方面決策。談到資源，梁文鋒表示，在可承受的範圍內，自然是越多越好。DeepSeek 的策略是在合理價格內盡可能購買更多顯示卡。他堅信 Scaling 法則，規模越大效果越好，能解鎖更多功能。

目前阻礙 Scaling 的並非意願，而是算力不足。他坦言，訓練大型模型並非因為認為這樣就夠了，而是剛好有這麼多資源，只能根據資源來決定模型規模。關於晶片，梁文鋒認為國產 AI 晶片的硬體與生態都沒有問題，唯一問題是產能不足。國產卡在適配上沒有障礙，英偉達無法阻擋。在正常商業環境下，若能買到英偉達卡，國產替代會比較困難；但若英偉達卡買不到，所有人都被迫轉向國產晶片。他認為英偉達此舉是在自掘墳墓。他更指出，華為的 950 超節點在性能與價格上能完全平替英偉達的 GB200、GB300。對於未來五年，他不太相信還會卡在產能問題上，雖然今年、明年、後年可能仍受產能限制，但他對五年後持樂觀態度。

在全球化 AI 分工中，梁文鋒認為中國公司很可能扮演產量最大的角色。因為中國產能最大，包括晶片與電力，且中國人擅長將產品做到最便宜，再在效果上發力。他預測未來 AI 也可能如此，中國產 AI 價格會系統性偏低，與其他行業中國提供的服務更便宜類似。他歸納最終差距會體現在三方面：成本、時間、使用者體驗，除此之外沒有太大差距。梁文鋒提出「少即是多」的觀點，認為拿得多的人會被拿得少的人打敗。即使只是願景上的「拿得多」，也會先輸，面臨更大困難。對於多模態，梁文鋒表示一直在佈局，對 C 端產品很重要，但對智能上限而言只是組件，不是主線本身。

DeepSeek 預計會推出支援原生多模態的 V4 及後續版本，但不會將其視為智能本身。關於開源，梁文鋒說一開始就想得很清楚。首先是基於願景，其次是認為開源對商業化有好處。雖然歷史上開源與商業化常有衝突，但他認為 AI 這個領域足夠大，最終可能佔到人類社會 GDP 的百分之十，不可能獨佔，必須與人分享，否則無法生存。他強調，DeepSeek 內部很多人抱持「責先利後」的想法：首先要對自己有用，自己好用通常意味著別人也會好用，但前提是保證自己好用，這樣開發下一版模型時才會更快。數據方面，梁文鋒透露公司目前有一半的核心研究員在標註數據。他認為，解決 AI 問題在現階段靠的就是標註數據。

商業化方面，他表示 DeepSeek 本質上仍是公司，只是在考慮賺哪些錢、何時賺錢、賺多少錢、靠什麼賺錢上有取捨。他認為許多公司之所以偉大，是因為有利潤以外的追求，而這個追求最終不但不會影響商業化，反而能讓商業化做得更好。梁文鋒的四小時分享，勾勒出 DeepSeek 在巨額融資後的戰略輪廓：堅守 AGI 主線、重視團隊穩定、以開源和持續學習為核心、務實看待資源限制，並對中國在全球 AI 供應鏈中的角色抱持信心。隨著 IPO 計畫推進，這家公司的下一步動向勢必受到市場高度關注。