語言模型 → 思維鏈 → Agent → 持續學習 → 自我迭代奇點 → 具身智能文章作者、來源：0x9999in1，ME News
簡而言之
- DeepSeek 完成成立以來首輪外部融資，總額超 500 億元人民幣，投前估值約 3675 億元（約 543 億美元），梁文鋒個人出資 200 億元領投，騰訊 100 億、寧德時代 50 億跟進。曾經的「不融資」原則，破了。
- 但这不是妥協，是解題。梁文鋒把「團隊穩定性」稱為唯一不可退讓的核心利益，融資的本質是用期權鎖人，把最大的風險一次性拆掉。
- 他提供了一張罕見且清晰的路線圖：語言模型 → 思維鏈 → Agent → 持續學習 → 自我迭代奇點 → 具身智能。目前卡在「持續學習」這一級。
- 算力仍是命門。DeepSeek 的自我定位是「落後美國 6 到 18 個月，只用二十分之一算力」，下一步目標是把時間差壓到 3 到 6 個月。
- 國產晶片是最大的變數。V4 已明確適配華為昇騰 950，梁文鋒賭「一年內證明國產生態沒問題」，唯一瓶頸是產能。
- 開源不動搖，最強模型也開源，且與自用版本完全一致。商業上只賺「十個月回本」的合理利潤。這套克制，反而是它的護城河。
DeepSeek 放寬了。
三年未融資、未上市、未商業化，這是梁文鋒親自立下的規矩。如今這規矩已破一半：首輪外部融資已落定，金額超過 500 億元，投前估值達 3675 億元。梁文鋒本人出資 200 億元。
外界的第一反應是「他終於向資本低頭了」。
真的嗎？
讀完這份近 4 小時、118 條的梁文峰交流實錄，得出的判斷恰恰相反。這不是低頭，這是一個極度克制的人，在用最不情願的方式，去鎖住他唯一在乎的東西。
融資不是轉向，是把最大的風險一次拆掉
先看牌桌。梁文鋒個人出資 200 億，是絕對的最大單一出資方，牢牢控股。騰訊 100 億，寧德時代體系 50 億，網易、京東、IDG 各 30 億，國家人工智慧產業投資基金 10 億。
這份名單並非隨意湊成。梁文鋒自己表示，融資對象是「精心挑選」的，標準只有一個：利益最一致、對我們最沒有敵意、最希望我們成功的。
騰訊提供雲端與流量，寧德時代提供能源與產業場景，國隊提供背書。沒有一個純財務投機者。這是一份「戰略盟友清單」，不是「募資清單」。
那為什麼要融？
答案藏在他反覆強調的一句話裡：「我們最大的核心利益是保持團隊的穩定性，甚至可以認為是唯一的核心利益。」
他毫不掩飾地說出這件事。團隊穩定，是他眼中最大的風險，也是最大的弱點。在矽谷大廠開出一億美元年薪挖人的時代，一家未上市、員工手裡期權無法變現的公司，憑什麼留住那批最資深、最核心的研究員？
融資之後，他自己給出了答案：「這個風險隨著近期這次融資，得到了比較大的解除。因為大家拿到的期權金額還是比較大的。」
看懂了嗎？這輪融資的第一目的，不是買卡，不是擴張，是給核心團隊一次真金白銀的兌現。是把「人會不會跑」這個懸在頭頂的問題，一次性按下去。
錢不是問題，卡是問題，人心才是最貴的資源。梁文鋒想得很透。
那張路線圖，才是這次交流會真正的重頭戲
If funding is the news, then the roadmap is the core.
梁文鋒將 AGI 的演進描述為一段階梯，每一級都不白走：
去年的階梯是思維鏈。今年的階梯是 Agent。而 Agent 之後，他反覆強調一個詞——持續學習。
他的邏輯鏈條鋒利得像手術刀。AI 現在能替代員工嗎？不能。為什麼？因為它不能像新人那樣「到公司學兩個月就上手」。可一旦它具備持續學習的能力呢？他說：「那就可以替代天下的人了。」
再往上，是奇點。當模型能持續學習，它就能自己開發下一版自己。AI 加速 AI。到那時增長不再是線性的。
最後才是具身智能——走進現實世界，做家務，養老。
這個順序頗值得玩味。對於市場上最熱門的視頻生成和世界模型，梁文鋒直接判為「不在主線上」。他說得很直接：視頻生成在商業上是門好生意，但「與智能無關，我們不會因為它是好商業而去做的」。
這是一種怎樣的定力？
當整個行業都在追逐能立即變現、博取眼球的多模態炫技時，DeepSeek 說，我只做智能主線上的事。這不是清高，這是聚焦——聚焦到「要做的事情很少，所以不需要加班」。
有趣的是，市場已經為這套判斷投下票。就在今年 7 月，DeepSeek V4 正式發布。V4-Pro 採用 1.6 萬億參數的稀疏專家架構，每個 token 僅激活約 490 億；V4-Flash 更輕量，總參數為 2840 億，激活 130 億。兩者均支援 100 萬 token 的超長上下文，並以 MIT 協議完全開源。在 SWE-bench Verified 這個程式設計基準上，V4 打出了 80.6% 的開源模型最高紀錄。
Focus on the main line, and indeed, the fruits have grown.
「落後兩年、只用二十分之一算力」，這句自嘲裡全是野心
梁文鋒對差距的判斷，坦率得讓人意外。
他表示，DeepSeek 與美國的差距主要在資源上，人才上幾乎沒有差距——「就是同一批人，可能是中國人」。有些人留在國內，有些人去了國外，並不是聰明的人都出去了。
那差距到底在哪？他給出了一個近乎公式化的表述：落後美國 6 到 18 個月，只用美國二十分之一的算力，就把事情做出來。
這句話表面是認輸，骨子裡卻是驕傲。僅用二十分之一的算力，就達成僅落後一年多的成果——這本身就是一種恐怖的效率。
而他真正的野心，是接下來那句：「未來我們要把這個敘事改寫，用它幾分之一的算力，把時間差縮到 6 個月、3 個月。」
從「二十分之一算力、落後兩年」，改寫成「幾分之一算力、只差三個月」。這才是 DeepSeek 後續發展道路的真正坐標。
為什麼算力如此關鍵？他直言不諱：「我們所看到的所有差異，包括人才、模型能力與應用的差異，都可以歸因於算力資源的差異。」他相信擴展性，也承認阻礙擴展性的唯一障礙就是顯卡不足。
那麼問題來了——卡從哪來？
賭國產晶片，是這次交流會裡最大膽的一筆
這是我在整份實錄中認為最具份量、也最需要時間驗證的判斷。
梁文鋒對國產算力「比較樂觀」。他甚至說了一句很重的話：「在國產算力這一點上，英偉達是在掘自己的墳墓。」
他的論點分為三層。
第一層，CUDA 的護城河正在快速瓦解。原因恰恰是 AI 本身——有了會寫代碼的 AI，重建生態比過去容易太多。
第二層，DeepSeek 已在實操中「脫離英偉達生態」。他透露，V3 訓練時雖然仍使用英偉達的晶片，但幾乎已不再依賴其生態，方法是先開發一個名為 TileLang 的高階編譯器，並在此基礎上完成其餘所有工作。
第 3 級，也是最關鍵的落點：華為。他判斷華為的 950 超節點在性能和價格上可以「完全平替英偉達的 GB200、GB300」，並甩出那句已經傳開的話——「四張華為卡頂一張英偉達的卡。」
這不是空談。早在今年 4 月 V4 發布時，就已明確適配華為昇騰 950。而 DeepSeek 曾公開表示：預計 2026 年下半年昇騰 950 超節點批量上市後，V4-Pro 的單位 token 成本才有望大幅下调。梁文鋒將唯一問題歸結為「產能不足」，硬體和生態「都沒有問題」。
他甚至提供了一個可檢驗的時間表：「在未来一年內，我們能看到國產晶片的生態完全沒有問題被驗證。」
這是一句會被時間打臉、也可能被時間加冕的話。我更傾向於相信後者——因為在英偉達高端卡買不到的現實約束下，「所有人迫不得已都要去做國產」，需求會強行把生態催熟。約束逼出創新，這在 DeepSeek 身上已經上演過一次。
開源、定價、賺合理的錢：克制本身就是戰略
回到那個最初的疑問：破了「不融資」的規矩，DeepSeek 會不會也順勢破掉「不商業化」的克制？
看數據，答案是不會。
開源，梁文鋒態度堅決：會開源，最強的模型也會開源，而且開源版本與自行部署的版本完全一致，不會藏一手。他反問：閉源有什麼好處？「字節的模型是閉源的，它有什麼好處？我看不出來。」
更重要的是，他對開源與收入關係的判斷——「開源對我們的商業模式毫無影響。」因為即使把所有東西都給你，別人要使用並把成本壓到足夠低，門檻依然極高。
在定價上，他同樣克制到近乎「反商業直覺」。DeepSeek 的 API 定價，目標僅是「買一批設備回來，十個月收回成本」的合理利潤。他坦承，若要利潤最大化，價格應該定得更高，因為這個區間的用戶需求幾乎沒有彈性——價格翻倍，token 消耗也差不多。但他偏不這麼做。曾經一款模型定價偏高，團隊不開心，他直接把價格砍到四分之一。
這種克制，落在今天的市場上是什麼景象？V4 正式版採用「峰谷定價」，高峰時段價格翻倍、平谷時段則極低；而在開源模型陣營中，它將閉源旗艦的價格拉開了以「倍數」計的差距。有估算將此價差形容為一個數量級到兩個數量級之間。
梁文鋒對此有一句總結，我認為是整場交流的題眼：
Those who take more will be defeated by those who take less. If your vision is to take more, you’ve already lost.
這不是道德表演，而是他反覆驗證過的策略：克制能提高實現 AGI 的機率；越克制，越容易實現。
結語：一家不想當「下一個字節」的公司，要去哪兒
那麼，DeepSeek 的後續道路，到底通向哪裡？
把這 118 條拼起來，圖景其實清楚。
它不做超級 App，也不與騰訊、字節搶市場。它明確要商業化——「政府不會給我一分錢」，最壞的情況下「全力銷售 API 也足以支撐一家上市公司」。當前的商業重點是通用 Agent，尤其是 Coding Agent，其他垂直 Agent 的優先級較低。它甚至已透露，若今年 B 端能有數億美元收入，再加上 C 端用戶，「公司離淨利潤已不遠了」。
市場也為它賦予了更遠大的想像空間。融資剛落定，便已流傳出 DeepSeek 最快明年於內地上市、估值持續攀升的傳聞。曾經宣稱「不上市」的人，正被資本一遍又一遍地追著「刷卡」。
但你要問梁文鋒在乎這些嗎？
我猜他不太在乎。因為他把話說死了：真正的目標，是讓 AGI 幫他迭代下一版模型，有了具身之後就讓機器人造下一版機器人。至於份額、暴利、市值——「AI 這個事情太大了，你隨便分一點，利益就非常大」。
一個願意拿得更少的人，一群自稱「非常平凡」的人，用二十分之一的算力，追著世界最前沿只差一年多。
Now, they have secured 50 billion, won over hearts, bet on domestic chips, and laid out the timeline on the table.
接下來的一年，就是驗證期。國產生態到底行不行，持續學習能不能突破，「三個月」的敘事能不能立住——答案不在 PPT 裡，在昇騰的產能爬坡裡，在 V5 的訓練日誌裡。
克制的人，往往笑到最后。这一次，我願意等著看。
引用來源：
- 新浪财经：《DeepSeek 融資會議實錄：梁文鋒拆解下的大模型技術與商業邏輯》，2026 年 7 月 23 日
- East Money Web: 《DeepSeek 首輪融資落地，總額約 510 億元，騰訊、寧德時代等參投》，2026 年 7 月
- 大河報·大河財立方：《梁文鋒 4 小時投資會講話流出：DeepSeek 為什麼不做「更賺錢」的事》，2026 年 7 月
- 新浪财经（《財經》報導）：《DeepSeek-V4 明確支援華為昇騰 950 芯片》，2026 年 4 月 24 日
- 財聯社：《DeepSeek：預計下半年昇騰 950 超節點批量上市後 V4-Pro 使用成本有望大幅下调》，2026 年 7 月 23 日
- EET-China：《DeepSeek V4 引爆國產算力狂歡：華為昇騰 950 遭大廠「瘋搶」》，2026 年 4 月
- meshlaunch：《DeepSeek V4 Full Release (July 2026): Pricing, Benchmarks & Migration》，2026 年 7 月 20 日
- n1n.ai 探索：《DeepSeek V4 GA 與開源：分析 LLM 價格差距》，2026 年 7 月 21 日