梁文锋的来时路与明日歌：三万字长文，详尽介绍一个更完整、更鲜活的梁文锋|吴川|摩尔|来时路与明日歌|梁文锋|算法|西蒙斯

（太久没发文章，手已经生了。昨天发的时候，居然忘记勾选“原创”标识了。今天特地重发补上。文章除了个别勘误修订外，内容基本与昨天的相同。）

宋绍圣四年（公元1097年），王安石变法的余波继续影响着整个朝廷。新旧两党的斗争进入了“你死我活”的白热化，掌权的新党宰相章惇，与痛恨旧党的小皇帝宋哲宗一起，对所谓的“元祐党人”进行了“斩尽杀绝”式的大迫害，苏轼、苏辙等旧党骨干，原本就已经被一贬再贬，现在又再度被流放到海南岛、雷州半岛这种在古代看来近乎“死地”的边陲之地。

同一批被流放到这一带的官员，大多都是曾任六部尚书、侍郎甚至宰相、副宰相的高官。其中有一位名叫梁焘，原来高居尚书左丞（副宰相）之位，在经过前几年的数次贬谪后，这次也遭遇了进一步的厄运，被贬为“雷州别驾、化州安置”，凄然南下。

此时，梁焘已经64岁。千里跋涉到达化州后，疲病交加，不到半年就去世了。史书记载，他的死讯传至中原，“人皆冤之”。其子上书朝廷，乞求归葬故乡山东郓城，未获允许。于是，梁焘被安葬于化州。

后世化州人立“四贤祠”，纪念在化州去世的四位名臣，梁焘、范祖禹、龚夬、莫汲，梁焘排在第一位。

历史车轮滚滚向前。梁焘的子孙，在宋徽宗时期终于获赦得以北返。但其后便是连绵的战乱，中原持续动荡，岭南成为梁氏后人梦中的一片净土。若干代之后，梁焘后人的一支，先是迁居广东南雄珠玑巷，后再迁至广州府增城县。

明弘治十一年（公元1498年），梁焘去世401年后，他的一位后人梁坚，再由增城县往西南走，迁至高州府文堂乡，在粤西开枝散叶。后世称为“文堂梁氏”。

由于年代久远，文堂梁氏以梁坚为“昭穆”起始，也就是说，在确定家族字辈与派系时，都以梁坚为始祖，不再往上追溯。

又400多年后的公元1985年，一个叫梁文锋的男孩，出生于广东省湛江市吴川县覃巴镇米历岭村，他是梁坚的第十八世孙，“文”字辈。

有意思的是，梁文锋出生的吴川米历岭，在他的祖先梁焘被贬“化州安置”时，正归属于化州管辖，与化州治所相隔不过数十里路。也不知道梁焘在化州生活的生命最后几个月里，是否曾经涉足这里？

历史兜兜转转。梁焘冤死化州，乞归未许，只能转以他乡为故乡。却没想到，他的后代就在他安眠的附近，生根发芽，大放异彩。

梁焘如若有灵，看着自己的后代梁文锋，未来如此有出息，九泉之下，也该展颜一笑了吧。

梁文锋的父亲名叫梁栋，是吴川县城梅菉小学的老师，后来也曾在该校教导处和总务处担任领导职位，最终以校总务处主任身份退休。梁妈妈是吴川县大山江街道边岭小学的老师。

虽然梁文锋是吴川县覃巴镇米历岭村人，但实际上他在村里住的时间并不很长。他很小就跟爸妈住在县城，在梅菉小学的教职工宿舍长大。这里离米历岭村有二十多里路，当时交通不便，也就是假期才能回村里看看爷爷奶奶。

有意思的是，若干年后DeepSeek爆火，梁文锋自己力求低调，但家乡却以他为荣。米历岭村从村口到村里，到处都是跟他有关的标语和指路牌，连“我在DeepSeek创始人之家很想你”的蓝色路牌都有，家门口的路现在被命名为“状元路”，爷爷家的四层楼房，窗户上和墙上也都贴着非常显眼的“Deepseek创始人之家”牌子。

不过，其实梁文锋和父母在这栋楼房住的时间很少，梁文锋自己小时候住梅菉，读大学起就离开吴川了；父母也主要在县城；这栋房子是爷爷和叔叔婶婶住着。梁文锋过年时还会回来看望爷爷。

离米历岭村二十来公里、离梅菉小学十来公里的吴川县吴阳镇，有个地方叫霞街，这里曾经在清朝道光年间出过一位科举状元林召棠。由于粤西地区在中国历史上仅出过这一位状元，所以其在粤西的地位非常高，而吴川霞街也因此被称为“状元故里”。不过，现在有了梁文锋，“状元故里”这个称号，迎来了强有力的竞争者。对外地人来说，说起吴川是“状元故里”，恐怕大多数会以为是说米历岭村，而不是说霞街。

梁文锋入学很早，1990年，他才5岁，其实还没到入学年龄，就提前进入梅菉小学读一年级了——这也是因为爸爸在这里当老师，才能被小学提前接收。所以梁文锋不论小学中学大学，都比大多数同班同学要小一两岁。

虽然年纪小，但他的学习成绩并不落后，总是考第一。据其小学老师总结（这份总结现在就贴在梅菉小学墙上很显眼的位置），梁文锋学习上有四个特点：

一是课堂高度专注，他总能聚精会神地聆听老师的每一句话，生怕错过任何一个知识点；

二是积极回答问题，每当老师抛出问题，他总是第一个举手回答；

三是喜欢挑战难题，具有刻苦钻研的精神；

四是善于总结学习方法，他总能迅速归纳老师的授课内容，形成自己的知识体系。

不过，梁文锋自己另有一套总结。他觉得自己学习的经验：

第一是兴趣广泛，不拘泥于课本知识，而是多看课外书，广泛学习科技知识和综合知识；

第二是方法独到，有自学的方法和能力，而不是一味跟着老师走。

梁文锋是这样说的，也是这样做的。小时候，他就喜欢参与各类科技小活动，善于制作航海、航空模型，尤其喜欢摆弄电子设备；长大了，他不管是在校学习、科研，还是做投资，搞AI，甚至公司管理，都有自己的独特思路，而不是跟着别人走。

梁文锋读小学的90年代前期，是广东经济迅猛发展的时候，各种赚钱的机会非常多。当时，很多家长到梁文锋家里，跟他的父母聊起天来，总是说“读书没用”，当地人普遍觉得经商才是王道。但梁文锋父母作为老师，并不这么认为，他们还是相信知识的力量，相信读书改变命运，他们自己安安分分地做好自己的本职工作，做了一辈子老师，也一直都鼓励梁文锋好好学习。

与经商的村民相比，梁文锋的家境堪称贫寒。父亲对梁文锋的一个评价是：“自小就很懂事，生活节俭，是一个很听话的乖孩子。”这个评价虽然充满着骄傲，但是熟悉中国社会的人，也能从中听出梁文锋小时候，家庭经济的拮据。

生活节俭，不事铺张，日后也是梁文锋的底色，哪怕已经赚到很多钱的时候，他都依然保持着俭朴的生活习惯。

父亲的另一个评价是：“他一直对自己的学习充满自信，很有抱负，有自己的目标和理想，读书时想着要争第一。”这大概是从小在小学老考第一得来的自信。

梁文锋曾参加数学奥赛，拿了全国二等奖，对吴川这样一个粤西小县城的小学来讲，恐怕是创造了学校纪录的，至少从公开资料查证，我们没有查到比这更好的成绩。

对那个年代吴川学习成绩好的孩子来说，还有一个很重要的考试，就是“六一”学科竞赛，因为它决定了直升吴川最好的中学吴川一中的名额。梁文锋在梅菉镇“六一”学科竞赛中得了全镇第一名，随后在全县学科竞赛中也进入了县前四十名，获得了直升资格。

不过，在初中时，梁文锋的成绩总体上并不突出。初中整个阶段，他大多数时候只是中上游，在全校排名大概在百名左右。中考他的成绩也并不拔尖，考了819分，虽然上了吴川一中高中部的录取线，但是只高了二十来分。

梁文锋的优势是在理科，尤其是数学。初一、初二参加数学竞赛，他都是学校的第一名。这说明他的智商和学习能力都是非常强的，只不过可能由于种种原因，起初没有在其他学科上发挥出来。

幸运的是，父母并没有给他太多压力。总体而言，他们都还是比较尊重梁文锋自己的选择，给他充分的自由。梁文锋课余喜欢打乒乓球、踢足球、下棋，喜欢看课外书，父母也没有因为他那段时间成绩没那么突出就加以阻止。

从对梁文锋一生的重大影响来说，初中最重要的事情，可能是他开始接触电脑。梁文锋对电脑的兴趣，并非去网吧打游戏的那种兴趣，而是专门请老师教电脑的那种对知识的渴求。在九十年代后期一个偏远的小县城，这是非常难得的。

梁文锋很快就学会了用电脑查信息、找资料、学英语，甚至学会了修电脑。据后来梅菉小学的校长讲，当时学校的电脑出了问题，梁文锋都会义务帮忙维修。

上了高一之后，梁文锋的成绩追了上来。到了高二，就从年级排名一百多进入到十名左右了，高三更是稳定在了年级前三。

2002年高考，梁文锋考出了806的好成绩。当时的广东采用的是标准分，也就是说，原始分出来后，要结合全省排名，根据正态分布表进行换算。标准分的满分是900分，根据当时的换算表，梁文锋的806，应该是在全省280-320名之间。

当年广东高考是“语数英+大综合+X”。平心而论，梁文锋论单科成绩，在全校并不特别拔尖，除了英语原始分考了141分，标准分842，排名全省第48（并列）、湛江第5、吴川第1以外，其他各科，成绩都没那么理想。以下是梁文锋的高考成绩：

语文 659，

数学 793，

英语 842，

综合 669，

物理 717，

总分 806。

（注：以上都是标准分制）

仅在吴川一中，就有很多同学单科考得比他好。龙任海英语跟他同分（842）；蔡韵和郭良明语文比他高（833）；李坤和邓文东综合科比他高（李坤842，邓文东804）；吴康作物理比他高（811）；凌达数学比他高（834）。

但梁文锋比其他同学厉害的是，他不偏科，各科相对均匀，所以算总分，在吴川一中和吴川市，他都是第一。

值得一提的是，很多媒体和自媒体日后报道梁文锋，说他是当年湛江市高考状元，这个是错误的。

湛江当年的高考状元有两个：湛江一中的李炜和湛江二中的周恬，他俩都是900分，是广东当年7个高考标准分满分中的两个。李炜高考的“X科”选的是物理，从清华大学计算机系读完本硕后，去美国留学，现留在美国发展，是计算生物学领域的大牛。周恬选的是英语，去了复旦法学，其后去向未知。

梁文锋其实是湛江市下边的吴川的第一名，由于吴川1994年撤县改市，成为吴川市，所以2002年当地媒体报道“梁文锋为本市高考状元”，是指吴川市，而非湛江市。

当年广东高考政策是先报志愿再考试，根据梁文锋的平时成绩，他报清北勉强有希望，但是很难选到好专业；报浙大，就可以选到一直心仪的电子信息工程专业。于是就放弃了清北，选择了浙大。

最终各大名校在粤招生的分数线，北大是807，清华是805。梁文锋的806，离北大还差一点；清华勉强上线，但肯定是只能去最差的专业。他报了浙大，这是非常明智的，也说明对自己的实力有充分的、准确的认知——这倒一直都是梁文锋很突出的一个特点。

2002年10月，17岁的梁文锋，卷起行囊，离开吴川，来到了杭州，开始了浙大8年的求学生涯。

之所以是10月才到校，是因为那年浙大紫金港校区第一年启用，由于某些特殊原因，工期延后，这年的新生只能推迟到10月14号才正式报到。

在报到前，各省保送浙大的学生和高考成绩优异的新生，还要先到浙大参加竺可桢学院的选拔考试，例如梁文锋日后的合作伙伴徐进，就是这一年被选拔进入竺院混合班的。竺可桢学院是浙大优中择优的学院，学生都是新生中的尖子，拼多多黄峥就是该院毕业的师兄。梁文锋应该是没被选上（广东进浙大的前15名可以参加选拔，梁文锋应该是有选拔资格的），或者是未参加。

梁文锋进的是信电学院信电系，住在紫云3舍，他们是紫金港校区迎来的第一批新生，也是住在紫云宿舍的第一批学生。

不过，信电这一届在紫金港只住了两年零九个月，2005年暑假就搬到玉泉校区去了，女生分在著名的“公主楼”8舍，男生则住进了8舍下边篮球场旁的5舍。

此时已进入大四，最重要的事情就是毕业设计。信电系的实验楼信电楼就在老和山下、情人坡旁，人称“浙大布达拉宫”。窗外草地上是一对对的情侣，参天大树上小松鼠跳来跳去，有时晚上忘记关窗，这些小东西还会跳进实验室找东西吃。

浙大是中国很特殊的一所学校。老校长竺可桢把浙大精神总结为“诚”和“勤”二字，说“校外的人，碰见了，总是称赞浙大风气朴实”，这在浙大人身上体现是非常明显的。

竺可桢校长于1936年的新生谈话会演讲中，对浙大学子提出过两个问题：“诸位到浙大来做什么？将来毕业后要做什么样的人？”

从那次演讲以后，这两个问题成为每个浙大人必定会问自己无数遍的经典问题。虽然大家玩梗时会自嘲地说出“标准答案”：“混，混混”，但在现实中，大家更多是遵循竺可桢校长在演讲末尾提供的答案：第一，诸位求学，应不仅在科目本身，而且要训练如何能正确地训练自己的思想；第二，我们人生的目的是在能服务，而不在享受。

因此，浙大人往往志向很高，但脚步又很稳。体现在学风上，就是目标感强，自主学习的动力足；放在社会上，就是容易出成果，成为影响社会的创业者。

与此同时，浙大的氛围相当自由。远离政治中心与商业中心的地理位置，让学生们可以更加不受影响地根据自己的内心选择做什么；高自由度的“完全学分制”选课系统和每年四个短学期的小学期制，让学生们拥有更多的自主时间，安心做自己喜欢的事；老师对学生的各种探索也很宽容，很支持。

种种因素，促成了中国大学里罕见的浙大创业帮。浙大培养出来的亿万富翁数量、上市公司和独角兽创始人数量，在全国高校都是名列前茅的。

我们仅看与梁文锋同一个学院的创业者，就有步步高段永平、OPPO陈明永、零跑朱江明（原老杭大无线电专业，后合并到浙大信电系）等；而从全校范围来看，仅看梁文锋同届或只相差几届的八零后创业者，就有拼多多黄峥、蘑菇街陈琪、快的陈伟星、群核黄晓煌和陈航、Xreal徐驰和肖冰、云深处朱秋国等。

从梁文锋的故事中，我们可以单独提取一个小小的片段，来凸显浙大的特殊之处：

梁文锋入学时，是信电系电子信息工程专业0203班，他的班主任，是德高望重的陈抗生老教授。

陈抗生教授当时已经63岁，曾经担任信电系主任和校人事处处长。段永平、陈明永等早期学生，都是他教出来的。

陈教授以六十多岁的年龄，多年名师的资历，退休返聘的身份，担任新生的班主任，不仅传道授业解惑，还要引导学生们如何更好地适应大学生活，如何更好地安排生活与学业，如何更好地度过这一生。这一点，恐怕在全国各高校也是很少见的。

梁文锋入学后，一如既往地低调。托浙大自由宽容风气之福，他不喜欢的课可以不去上，时间都花在自己喜欢的事情上。这样一来，专业绩点自然就不那么突出。据隔壁班同学回忆，他在全系排名大概是中上游的样子，到了要保研的时候，他的成绩是够不上保研资格的。

那梁文锋不上课空出来的时间在干什么呢？他在自学数字电路和模拟电路，并且搞自己的工程实践。他曾通过自己搞电路设计和单片机编程，把一把木吉他改造成电吉他，可以通过电脑来控制吉他的炫音。

从这点可以看出，梁文锋不仅很有想法，有很强的动手能力，而且还会弹吉他——对吉他一窍不通的人，是不可能知道关于吉他调音这些事情的。

把木吉他改造成电吉他这事，完全无关于考试成绩，也没有任何商业目的，就纯粹就是出于兴趣。梁文锋愿意把时间花在这上面，充分说明他内心深处是兴趣驱动，而不是功利驱动。这点会在他以后创业时再次主导他的创业方向和风格。

另一个非常具有“梁文锋风格”的事情，是他自己骑着自行车周游华东数省。为了省钱，常常不住旅店，就在野外搭个帐篷打地铺睡觉。

几年之后的2011，他已经研究生毕业，又做了同样的事——自己一人，开着一辆菲亚特小汽车，独闯西藏阿里无人区，在里面深度求索，结果差点把命都送在里面。

后来虽然自己被藏民所救，侥幸脱险，但他那辆心爱的菲亚特，却永远留在了那片漫无边际的高山草原。

当时的他尚不知道，或许早已知道，“在无人区深度求索”，日后会成为他命运的写照。

值得一提的是，梁文锋西藏之行所拍摄的照片，充分表明他不仅仅是一个只会埋头写代码的工科生，而是有着非常强的审美能力。他拍的照片，取景、构图、采光水平都极高，几乎每张都是壁纸水平。

这是外界从未知晓的梁文锋另一面。

实际上，他还有更多面是隐藏的。“宅男极客”，只是梁文锋的表象；一个喜欢独自探险、爱踢足球、会弹吉他、网球很厉害、摄影水平很高、充满爱心、热爱生活的大男孩，才是更完整、更丰富、更准确的梁文锋形象。

我们还是先回到大学时期。

大三时，梁文锋和同学祁迪锋、刘威一起，参加了第七届“索尼杯”全国大学生电子设计大赛。他们选择的题目是“简易频谱分析仪”。虽然没能最终拿到索尼杯，但也是全国173个一等奖之一（总共有525所高校4662支队伍参加）。

这个一等奖对学生和学校来说，分量还是挺重的。梁文锋等作为获奖者，得到了学校研究生推荐免试入学的资格。

不过，当年奖项的评出是2005年10月中旬，而浙大研究生推免名单9月下旬就已经确定并报送教育部了，获奖三人组除了刘威此前因为专业绩点较高，已经获得了2006年研究生推免资格外，梁文锋和祁迪锋都错过了这一年，只能进入2007年的推免名单。

因此，梁文锋和祁迪锋比刘威读研究生晚一年。又恰好碰到浙大研究生学制改革，2006年读研的只要读两年，2008年就可以毕业；2007年入学却改为三年（大多数工科专业），梁文锋和祁迪锋都是到2010年才毕业。

从2006年7月毕业到2007年9月入学，中间有一年多的空闲，这应该是一个人一生中最惬意的时光——所有的学业都已经完成，所有的工作都没有开始，这意味着没有任何的学习、工作压力。所拥有的，全是可以尽情挥洒的青春——对于一个21岁的年轻人来说，这是多么美好的日子啊！

我们无从知晓梁文锋这一年零两个月是如何度过的，有没有去哪里游玩，有没有享受爱情的甜美，只是从同学记述的片言只语中，了解到他大概是做了一个跟海洋导航相关的电子传感系统。

2007年开始读研后，在导师项志宇的指导下，梁文锋把重点放在了对机器视觉的研究上。他的硕士论文是对PTZ摄像机（云台变焦球形摄像机，即我们常见的那种球形的监控摄像头）的目标跟踪算法研究。

这篇论文主要解决的问题是：如何利用计算机，对数量众多的摄像机所监控到的海量图像数据，进行高效处理，及时发现可疑情况并迅速响应。

梁文锋提出的解决思路有两个：一是自动控制多路开关矩阵，将有可疑情况的摄像机视频切换到电视墙上，从而不会错过任何一个可疑情况的发生。二是每个摄像机都可以对目标进行智能跟踪，从而消除一个操作人员只能控制一路摄像机的瓶颈，使得少量人员即可完成整个监控中心的运作。

这里，我们不对具体的技术细节进行探讨，但是如果大家对后来DeepSeek大模型的多头潜在注意力机制有所了解的话，会发现虽然二者的技术路径完全不同，但底层的哲学和思维逻辑其实是一致的：如何在有限资源约束下，通过算法智能调度，感知全局并进行选择性聚焦，汇总出最优结果。

当然，2007-2010年的梁文锋，还不可能预见到十几年之后的发展。但在读研的第二年，他把机器识别、智能跟踪、数据分析、感知全局、选择性聚焦、智能计算最优结果这些思路，应用到一个意想不到的领域，获得了一个意想不到的结果，从此影响了梁文锋的一生。

2008年，也就是读研的第二年，梁文锋开始对炒股和炒期货产生了浓厚的兴趣，他投入了8万元的本金，开始了自己的投资之路。

梁文锋的投资，与一般人的投资不同。他没有去分析市场行情、公司基本面、小道消息等，而是通过数理知识、概率论以及计算机代码，分析交易数据，寻找市场套利空间。

结合他在研究生期间学会的机器视觉技术，他发现，如果通过数字图像处理的方法来截取行情软件中的数据，自主编写程序，实现自动化交易，可以不管在熊市牛市中都赚到钱。

用数据、统计、数学模型替代纯主观经验、盘感、情绪判断，来驱动投资决策，并且用计算机程序来自动执行，这种操作方法，在美国已经相当流行，甚至已经成为对冲基金公司交易的主流。但在当时的中国，还相对少见。甚至对这种交易的称呼，都还未统一，市场上通常叫做“数量化交易”，而监管文件上则称为“程序化交易”，后来才逐渐统一到一个更简洁的名字：量化交易。

梁文锋和他的同伴S先生、J先生等，是国内进行量化交易的第一批人。通过这种方法，梁文锋很快赚到了第一桶金。

不过，最初梁文锋并未将投资作为自己的职业，只不过是作为学生在业余时间的一点小爱好和课外赚钱的一种方式而已。2009年，他还到师兄的公司去实习，体验了一把打工的感觉。

实习的公司名叫艾麒信息，位于上海，是浙大计算机系的学长周朝恩创立的。梁文锋虽然只是去实习，但是周朝恩师兄和他一接触，就深知他的能力，很快就让他担任了新技术部经理，并开出一万六的月薪。在2009年，对于一个实习生来说，这是相当高的实习工资了。

在艾麒，梁文锋主要负责人工智能视频与图像技术的研发，他工作极度认真，一投入进去就忘记了时间，几乎整天都扑在电脑前，很少走出办公室休息。其对技术的执着和热情，给周朝恩留下了极其深刻的印象。

不过，对其他同事而言，可能印象更深的是年会上梁文锋的即兴表演。当时梁文锋本来没准备上台，但在主持人再三邀请下，推脱不过，只好上台表演了一番。

没想到，他的表演既创意十足又充满激情，不仅技惊四座，而且瞬间让全场氛围都燃了起来。后来大家评选全场最佳节目，梁文锋毫无悬念地得了一等奖。

随着研究生毕业的临近，梁文锋在艾麒没有待太久，就回校写毕业论文去了。离开公司时，跟师兄聊起未来的计划，梁文锋说未来会创业，周朝恩建议说，你要去寻找高毛利的业务。这句话梁文锋听进去了，十几年后他再见到周朝恩，还特别感谢师兄给出的这个建议，说“很有价值和意义”，他一直铭记着。

2010年6月，梁文锋顺利通过论文答辩，其后研究生毕业，开始了自主创业的生涯。

他没有一开始就全职做量化投资，而是先是到成都折腾了一段时间，试图为人工智能技术找到落地的场景。但前后试了很多场景，都没能获得期待中的进展，最后还是回到金融板块，搞量化投资。

一方面各种创业尝试都遭遇挫败，而另一方面量化投资赚钱越来越多，最终梁文锋决定全心全意搞量化，并离开成都，回到了杭州。

这之间还有一个意味深长的细节：2011年梁文锋从阿里无人区脱险而出，而他开进去的汽车因故无法施救，只能永远留在那里。

当时他曾发了一条微博感叹：

被困无人区一个星期。所幸我出来了。但我的菲亚特没有出来。它永远地留在了那片漫无边际的高山草原。That's the END。

若干年后回看，那辆川A牌照的菲亚特，何尝不是当年梁文锋曾经探索过，但最终没能陪他走到最后、而只能被弃在无人荒野的那些梦想的隐喻呢。

2013年，梁文锋和读研时同系的师兄徐进（2002年和梁文锋同入浙大，本科毕业于竺可桢学院混合班；2006年直博，进入信电系就读，比梁文锋早一年。所以从本科来看徐进和梁文锋同级，但从研究生来看徐进是师兄，他也是梁文锋硕士论文致谢的四位同学之一），以及计算机系的校友郑达韡（wěi），一起成立了杭州雅克比投资管理有限公司。这意味着梁文锋的量化投资从原来的个人阶段，开始进入机构阶段。

到2015年，他们又成立了杭州幻方科技有限公司（后更名为浙江九章资产管理有限公司），拿到了私募牌照，并推出了“幻方量化”品牌。

据幻方量化公众号介绍：幻方的名字来源于中国古代洛书《九宫图》，是一种特殊的矩阵，是科学的结晶与吉祥的象征。

幻方的英文名用了谐音High-Flyer，意为“高飞者”。梁文锋希望幻方有朝一日能够与世界级的量化交易泰斗——西蒙斯的文艺复兴公司相媲美。

此时，梁文锋从2008年开始，经历了7年的锻炼，其最初的8万元本金，穿越多轮牛熊，取得了异乎寻常的投资成绩，已经滚动发展到了上亿元。

7年从8万到过亿，即便按照刚过亿元门槛来计算，这7年的复合年收益率也达到了惊人的177%。

要知道，此时离梁文锋研究生毕业，仅仅过了5年而已。从学校出来仅仅5年，就拥有了过亿的现金资产（不是公司股票，更不是期权！），这种财富增速，堪称神话，也由此可见梁文锋做量化投资的实力。

但对梁文锋来说，这仅仅是小打小闹而已。在幻方成立的下一个5年，他将成为传说中的“千亿量化私募掌门人”。

之所以要成立公司，机构化运作，是因为梁文锋认为，中国的量化交易已经从“单兵游侠”的时代转向极客汇聚的私募基金时代。因此，如何找到最牛的人，并将其招入麾下，是最重要的事情。

在幻方量化2015年发布的一篇令人热血沸腾的招募文案中，他们总结了量化投资需要的人才的几个特点：

第一，他们都是有深厚的数学知识和编程实力。

第二，他们个性相似，低调沉稳，生活规律，严于律己。

第三，他们的交易策略全靠自己摸索，从策略的编写到维护全部由自己亲力亲为，每个人都是市场上的独行侠。

第四，他们的交易策略不论在牛市和熊市都能获得超额回报。

对于这些人为什么能赚到钱，他们认为：

量化交易依靠的是数理知识，概率论以及计算机代码，是一门严谨的科学和系统工程。

量化交易方法和策略始终是一个敏感话题。单纯模仿书本和互联网上的内容是不能盈利的，成功者更不会给予有价值的回答。因为策略的趋同性会引起策略失效。

由于手续费和印花税等成本的存在，交易本身就是一个负和游戏，能够盈利的只能是少数人，是一场高智商人群之间的竞争，但胜利者就能收获异常丰厚的利润。

为了招人，他们开通了幻方量化公众号，讲述了“从8万到1亿——神秘低调的量化投资”的故事，并且把这个故事在清华大学、浙江大学、上海交大等学校的BBS里面到处发。

他们找的人，除了学历、专业等限制外，还要求必须满足“计算机相关专业课成绩优异”“国际大学生程序设计大赛获得赛区银牌或以上奖励”“在某一方面拥有超出常人的天赋”中的一条。硬性条件是“必须是一名高水平编程者”。

不过，这段时间属于野蛮增长时期，一切都是为了扩大规模，赚更多的钱。如果说梁文锋（以及幻方量化）此时有梦想，其梦想只不过是：“成为世界顶级的量化投资公司”。

也因此，幻方的招募文案简单粗暴，并不谈什么“改变世界的梦想”、“造福人类的未来”，通篇都是金钱的味道：

互联网行业造富的神话还将继续，而神秘低调的量化交易行业，将是一匹让人惊喜的黑马，孕育越来越多的超级富豪。

这是和日后的DeepSeek一个巨大的不同。等后面写到DeepSeek的时候，我们会再谈到。

当然，除了金钱诱惑外，还有各种各样在那个年代常见的招数，例如良好的办公环境、先进的办公设备和完善的后勤保障，以及，“高清无码的女神姐姐私照”。

“女神姐姐”自然只是一个好玩的噱头，以展现公司拥有开放包容的文化和轻松活泼的工作氛围。财富自由的前景+良好的待遇+诱人的文化，这个招人策略在当时是非常成功的。幻方很快就组建了一个由各领域顶尖人才组成的团队，成员包括国内最早的量化交易者、金牛奖获得者、智能机器人科研领域、互联网大数据与模式识别领域的专家。

特别有意思的是，此时的梁文锋拥有一件黑色大衣，上面极其显眼地写着“RESPECT THE OTHERS”（尊重他人），整天穿着在公司里晃，也不知道是提醒自己，还是提醒同事。

随着机构化的运作以及各路超级牛人的加入，幻方开始朝着“全球顶级量化投资公司”的梦想一路狂奔。

2015年底，幻方管理的自有资金接近5亿。2016年，幻方正式开始对外募资，当年管理资金达到10亿；2017年达到30亿；2018年达到60亿。

2019年8月，幻方正式成为“百亿私募”，进入全国私募基金前30强。由于这30家里面只有4家是做量化的，所以幻方也由此成为全国“量化四巨头”之一。

一百亿，已经足以被称为“私募巨头”、“金融大鳄”，但对梁文锋而言，这只不过是幻方狂奔路途的小小一站而已。

2020年7月，幻方管理资金超过200亿。2021年7月，幻方成为全国仅有的五家“千亿私募”之一，也是全国第一家千亿量化私募。

此后，幻方没有继续追求规模增长，而是主动回撤，逐渐降低其资金管理规模，一度降至大约450亿元左右，2025年之后才逐渐回升到800~900亿之间。

尽管有起起落落，但幻方成为中国最有代表性和最具知名度的量化投资公司，已经是不争的事实。从两件事情可以看到幻方以及梁文锋的行业地位。

一是2019年的时候，幻方获得了“三年期金牛私募管理公司（相对价值策略）”和“最受信赖金牛私募管理公司”两个金牛奖，梁文锋也受邀参加当年的金牛奖颁奖典礼和私募高峰论坛。

在上午礼仪性的议程结束后，下午是含金量最高的三个“金牛分享会”分论坛，其中与量化投资相关的论坛是“量化投资与金融科技”，梁文锋是最重磅的嘉宾，也是第一个发言。他分享的《A股量化投资新趋势》，后来成为这届金牛奖传播最广的演讲（传播中，标题被改为《一名程序员眼里中国量化投资的未来》）。

二是2021年，国内引进了“量化交易之父”詹姆斯·西蒙斯的传记《征服市场的人》，出版社邀请了三个人作“推荐序”，排第一的是经济学家巴曙松教授，排第二的就是梁文锋，排第三的是明汯投资的裘慧明。

流传最广的，也是梁文锋的序《创造理解市场的模型》，尤其是结尾那一句“每当在工作中遇到困难的时候，我会想起西蒙斯的话：‘一定有办法对价格建模’。”几乎成为众所周知的梁文锋名言，也成为对西蒙斯这本传记最好的推荐语。

但是，尽管幻方量化已经成为国内第一，尽管梁文锋通过幻方量化坐拥了无数财富，尽管他已经成为国内量化投资当之无愧的代言人，对梁文锋个人而言，这依然只是他人生道路和事业发展的一个序曲而已。

他的真正使命，在幻方达到鼎盛的时候，才刚刚开始。

但已经不是量化投资这条路。

而是：AI。

在幻方突飞猛进的时候，梁文锋其实早已穿越迷雾，看到了量化投资的未来。

这个未来，并不乐观。

梁文锋2019年金牛奖的演讲，其实已经很清楚地阐明了他的观点。总体而言，他的预测包含短期和长期两个方向。

从短期来看，量化私募可以做到很大，还有几十倍的增长空间（相对于当时中国顶级量化机构100-200亿的基数而言），未来应该可以做到1万亿以上的规模。

但从长期来看，量化投资最终的发展方向是：量化的平均收益会向着市场平均收益率收敛，最终下降至超额收益率（行业术语称为“alpha”）为零。

为什么会是这样一个趋势呢？

梁文锋认为，量化投资大体上也符合摩尔定律，也就是每过18个月，投资能力会翻一倍；但另一方面，市场的有效性也在不断提升（其中很大一部分原因是量化交易的推动），会导致投资能力增加所带来的边际收益递减。也就是说，投资能力提升到原来的两倍，赚的钱却达不到原来的两倍。

这意味着，随着市场有效性的提升，量化所赚的钱，跟市场交易者平均所赚的钱，其差距是越来越收窄的，最终这个差距（也就是alpha）会收敛为零。

等到市场完全有效的时候，量化策略就都失效了，指数变成了真正有用的价值投资，所有人都直接买指数就行了。财富的主体是在老百姓手里。

梁文锋没有直接说出口，但是我们可以合理进行推断：到那个时候，量化投资行业就如同现在的技术面流派一样，逐渐走向消亡了。

最后、最重大的问题，只剩下一个：从市场非有效到完全有效，究竟需要多长时间？

梁文锋在演讲中，做出了三个判断：1.“未来几年，中国的股票市场，有效性会进一步提高。这是历史趋势，不可阻挡。”2.“我们离市场完全有效应该还很远，至少未来几年，我们都不需要考虑这个问题。”3.“基本面量化……可能还需要几个摩尔定律的周期才能走到成熟。但方向是确定的。”

这里面有三个跟时间有关的表述：“未来几年”“应该还很远”“可能还需要几个摩尔定律的周期”。一个摩尔周期是18个月，即1.5年。“几个摩尔周期”，算3个的话就是4.5年，算9个的是13.5年。

我们且不论具体的日期是多长，可以确认的是，梁文锋和团队都看到了这个必然发生的趋势。而且已经清晰知道，量化投资的好日子，没有多少年了。

实际上，当时的幻方已经感受到了市场的寒意。

2019年，幻方经历了最大的回撤。2020年开年，幻方量化CEO陆政哲发布的致投资者的信中，明确提到要“努力探索技术的前沿，挖掘金融市场深处的alpha”——这句话完全足以说明，团队已经看到，金融市场的浅层，已经没有足够的alpha可以挖，必须得去深处寻找了。

既然梁文锋和团队都看到这个趋势，那随之而来的，就是他们必须对自己进行的两个灵魂拷问：

1.量化投资这个行业，是否还值得我为之奋斗终身？

2.如果量化投资不是未来，那我的未来，应该往哪个方向走？

我相信，这应该是2018年前后，梁文锋考虑得最多的、最深的问题。

幸运的是，未来的方向，在幻方的发展过程中，已经自然地显现出来。

幻方最初的量化交易模型，是采用线性模型和传统机器学习算法。这种模型在市场野蛮增长时代，曾支撑了梁文锋早年个人投资和最初幻方机构投资每年远超100%的复合收益率。

但是，随着行业竞争加剧和市场有效性提升，这种模型的局限性也越来越明显。如果模型跑得不够快、算得不够准，量化投资就竞争不过别人。

因此，2016年10月，幻方迎来了一次至关重要的变革：将其量化交易模型，由原来的线性模型和传统机器学习算法，升级为深度学习算法模型（DL模型）；将其模型计算所使用的处理器，由原来的CPU，升级为GPU。

由于幻方的所有模型都是自研，这次变革，其意义就不仅仅是让幻方的量化交易有了更强大的计算工具，更重要的、更深远的影响是：深度学习模型的启用，天然就蕴含了一条自发展的道路：只要给深度学习模型足够好的算法、足够强的算力和足够多的有效学习资源，它就极有可能会发展为一个强大的AI。

2016年的梁文锋，在启用深度学习模型时，可能还没有想那么远，他或许只是想着做量化时有个更顺手的工具而已。但这颗在不经意间种下的种子，会在不远的未来，发展为那株世界瞩目的参天大树。

2017年，幻方持续扩大AI算法研究团队和AI软硬件研发团队。到了年底，幻方几乎所有的量化策略都已经采用AI模型计算。在对外的交流中，幻方也明确提出：“投资已经进入了AI时代”。

2018年，幻方的AI发展遇到了一些麻烦：复杂的模型计算需求，使得单机训练遭遇算力瓶颈；同时，日益增加的训练需求，和有限的计算资源也产生了矛盾。这两个问题，都必须寻求大规模算力解决方案。

这就形成了公司发展的一个关键十字路口：AI与量化的关系，究竟应该如何摆？

如果量化是主，AI是次，AI为量化服务，那么，当AI的成本不断提高时，公司就必须要权衡取舍，判断有没有必要为AI投入更多。最主要是看AI能力提升带来的新增投资收益，是否足以覆盖为此而投入的成本。

也就是说，这个预想中的“大规模算力解决方案”，要受约束于量化投资的“收益-成本”测算框架，以“量化投资的收益最大化”为决策的关键指标。

但如果AI脱离“为量化服务”这个约束，自身就成为发展目标，甚至反过来，AI是主，量化是次，量化为AI服务，那决策逻辑就完全变了。

它不仅可以突破量化投资的“收益-成本”框架约束，甚至，量化的所有利润，都可以为了AI本身的发展而燃烧，不够的部分还需要从外面融资。

这个问题早先可以不用考虑，因为模型升级带来的收益远大于成本。但是到了2018年，“AI发展”和“量化收益”的矛盾已经极度凸显，梁文锋和他的同伴必须在一个最重要的问题上做出决策：

到底是AI为量化服务，还是量化为AI服务？

这个问题问到底层，就是：我们究竟是继续做一家量化公司，还是转型为一家AI公司？

或者：我们究竟是一家量化公司，还是一家AI公司？

问题回到了竺可桢校长的经典两问：“我们要做什么？将来要成为什么样的人？”

从幻方官网的官方表述上，我们可以得知，梁文锋他们已经在这一年，用行动回答了这两个问题。

官网“幻方历程”那一栏对2018的描述，第一句话是“荣获金牛奖”；第二句话是“确立以AI为公司的主要发展方向。”

头一句，是对过去荣誉的记录；后一句，是对公司未来的描述。

如果未来人类的历史学家要描述DeepSeek发展的历史，这就是“道生一”的时间，是“无极生太极”的时间，是“要有光”的时间。

这个最重大的决策一定下来，所有的一切，就都变得不同了。

不仅仅是这家公司从此与世界上所有其他的量化公司有了本质的不同，更重要的是，这家公司将要做的事，会让梁文锋他们成为和以前完全不一样的人，也会让这个世界成为完全不一样的世界。

以前，只是赚点钱，加上享受智力上的优越感；以后，是要用自己的创造，改变整个世界，创造人类新的未来。

如果说2018年是决策已定，那么2019年就是幻方AI事业正式落地的关键一年。

在梁文锋金牛奖演讲后的三个月，2019年12月，幻方正式注册成立幻方AI（幻方人工智能基础研究有限公司），其目标明确为“致力于AI的算法与基础应用研究”，并启动了“萤火一号”AI超算集群项目。

“萤火一号”起初设计是搭载500块显卡，2020年初实际落成时扩容至1100张。其占地面积相当于一个篮球场，每秒可以进行1.84亿亿次浮点运算。其支持超大规模的模型训练，使得幻方的AI能力急剧提升，原本需要2个月才能完成训练的一个大型模型，在“萤火一号”上，只需要3天半就能完成。

“萤火一号”的总投入接近两个亿，全部来自幻方自有资金。这还不算后期维护和运营的成本。当时网上有一种说法是这样的：“幻方一年光电费都比得上其他私募一年的全部运营费用。”

量化公司投这么多钱搞AI，幻方是中国第一家。

实际上，能够用千卡规模来做大模型训练的公司，在当时的整个中国市场上，一只手掌都能数得过来，而且主要是极少数互联网大厂或商汤这样的原生AI创业头部公司，幻方是唯一一家金融科技公司。

与互联网大厂和原生AI创业公司相比，幻方AI走的路要艰难得多。

当时，整个团队都是对超算一无所知的小白，甚至连超算如何散热都不懂，只能自己摸索。这项工作本身在全球都属于很前沿的探索，几乎没有什么可参考的资料，即便有一些行业“know how”，人家又为什么要这么好心告诉你呢？所以几乎一切问题都要自己设计方案并实践才能解决。

更为雪上加霜的是，2019年底、2020年初，正好赶上了特殊时期，人员的流动和物资的运输都遇到很大麻烦。

但幻方的团队，愣是想方设法赶在2020年3月份，将“萤火一号”建成、启用了。

尤为难得的是，幻方人并没有因为事情艰难而降低标准，相反，他们一开始就是冲着行业的极限去的——不是量化投资行业的极限，而是AI行业的极限。他们采用的是市场上最牛的硬件和最激进的方案，尽管这个过程中遇到了很多问题，但最终都找到了解决方案。

凭借这种敢于打破桎梏、挑战极限的工作态度，幻方炼成了一支技术过硬、无所畏惧的队伍。后来做出DeepSeek的团队，就是以此为基础而发展起来的。

2020年2亿元投资和1100张显卡，已经足以让当时的整个行业吃惊。但仅仅一年半之后，世界才真正见到梁文锋的魄力。

2021年，幻方上线了“萤火二号”。“萤火二号”投资达到了十个亿，占地约十个篮球场大。

据后来以Wenfeng Liang为用户名上传到arXiv平台的DeepSeek团队论文披露：

在深度学习训练方面，我们部署了搭载10000张PCIe版A100 GPU的萤火二号系统，其性能逼近英伟达的人工智能专用超级计算机DGX-A100，同时实现了成本减半、能耗降低40%。

2021年就部署一万张A100显卡用于自建AI训练集群，别说全球所有量化机构没有第二家，就算是在全球科技公司和AI公司，都屈指可数。

后来36氪旗下《暗涌》记者于丽丽曾问梁文锋，为什么花这么多钱做这事，梁文锋的回答意味深长：

一件激动人心的事，或许不能单纯用钱衡量。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。

当一架钢琴是为了急于弹奏乐曲才买，而不是为了考级、不是为了摆设，才能真正发挥它最大的用处。

甚至，你可能原本只是为了弹一首《致爱丽丝》，就买了钢琴。但买来了之后，凭你的热情和一天天乐此不疲的练习，你居然弹出了巴赫和贝多芬那些艰深磅礴、震撼灵魂的传世乐章。

梁文锋和他的同伴，原本是为了更好地做量化投资，而自建深度学习的AI训练模型，但是当这个AI模型搭建起来后，它能做的，就远远不止量化投资这一点点了。

用不了多久，世界就会惊艳于他们在这架钢琴上弹奏的动人乐曲。

2022年，人类历史经历了划时代的一刻。

这年的北京时间12月1日凌晨3:38分，美国PST时间11月30日上午11点38分，一个名叫Sam Altman的推特用户，发了一条简短的推文：today we launched ChatGPT. try talking with it here: chat.openai.com。（今天我们发布了ChatGPT。点击链接，试着跟它聊聊）

当人们顺着这个链接点进去时，会看到一个“Welcome to ChatGPT”（欢迎来到ChatGPT）的欢迎语，按照提示注册、登录，就进入一个对话框。你在对话框输入一些文字，页面就会反馈给你一些内容。

自从有互联网以来，人类已经做了这件事不知道多少亿次。但是这一次，所有人都感受到了不同，因为这个网页反馈回来的东西，和以往的，都不一样。

它可以回答你的困惑；它可以帮你找各种各样的资料；它可以帮你写诗、写论文；它可以帮你编程序；甚至，它可以带着感情地，跟你聊天。

它似乎有了……更多的智能？！

这个名叫ChatGPT-3.5的产品，在5天的时间内吸引了一百万用户登录，在两个月内就达到了1亿月活，成为人类有史以来增长最快的消费级应用。

后来，人们将这一时刻称为“ChatGPT时刻”。

这有可能是人类历史最重要的时刻之一，因为它掀开了人类正式进入了AI时代的那一块幕布。

而2022年的幻方，还在一片静默之中。

这年幻方公司发生的最大新闻，是它的慈善捐款。

幻方官网“幻方历程”所记载的2022年公司大事，只有两件：守望相助，突破极限。

守望相助指的就是这年幻方所做的慈善。官网记载：2022年，幻方共计向慈善机构捐赠2.2138亿元，公司员工“一只平凡的小猪”个人捐助1.38亿元，支持15家慈善机构的23个公益项目。

——特别值得说明的是，2.2138亿和1.38亿是分开统计的，是并列关系，后者不是前者的一部分。也就是说，幻方公司+员工，这年至少捐款了3.5938亿元。

这个惊人的数字引起了网络的热议。

此时的幻方在公众心目中，还是“量化私募”，媒体和自媒体报道的主基调都是，“神秘私募巨头豪捐XX亿”。

而“一只平凡的小猪”的个人捐款更是以“私募员工捐款1.38亿”成为热搜词条。这应该是幻方量化第一次如此公开地为大众所知（此前关于幻方的消息主要只在投资小圈子里传播）。

由于“一只平凡的小猪”是匿名捐款，其真实身份引起了诸多猜测。幻方公司自己从未透露，官方说辞是“捐款都是匿名，所以我们也不知道是谁”。

其实，幻方内部对慈善的热衷从一开始就已经刻在基因里。例如公司刚成立时发的招聘文案，里面就提到：

被朋友戏称为“印钞机”的S先生也是量化交易界的翘楚……像巴菲特一样，他将一部分收益投入了慈善业。

后来，幻方专门成立了一个“公益工作小组”，由此前曾深度参与过慈善工作的殷铭泽作为项目协调人。

幻方做公益并没有什么CSR目标，也不求宣传，就是一群实实在在的人做实实在在的事。最重视的项目是关于儿童、妇女的教育、发展和大病保障的。

2022年幻方的另一件大事“突破极限”，是这样描述的：

「萤火二号」取得了多800口交换机互联加核心扩展子树的软硬件架构革新，突破了一期的物理限制，算力扩容翻倍。新的hfai框架让模型加速50-100%。集群连续满载运行，平均占用率达到96%以上。全年运行任务135万个，共计5674万GPU时。用于科研支持的闲时算力高达1533万GPU时，占比27%。

一系列的专业术语和数字指标，只有客观描述，没有豪言状语。完全看不出一个将颠覆行业、震撼世界的重大突破即将发生的样子。

此时，世界正在风起云涌。

在ChatGPT-3.5发布后不久，Anthropic公司发布了Claude，谷歌发布了Gemini，马斯克成立xAI并推出了Grok……这些大模型以惊人的速度开始影响人们的工作和生活。

与这些相比，幻方公司郑重列出来的两件大事：公司慈善和萤火二号升级，似乎显得如此微不足道。

但我认为，恰恰是因为幻方把这两件事当成公司最重要的大事，才最终迎来了DeepSeek的横空出世，以及注定了未来的AGI天下，梁文锋和他的团队，必定是最重要的缔造者之一。

两件大事：

慈善，代表的是爱，是情感，是恻隐之心，是人的灵魂。

萤火升级，代表的是好奇心，是技术，是探索的欲望，是人类进化之源。

它们涉及的不仅仅是那3.5938亿元捐款、23个受捐项目，以及一个技术工具的升级，而是清晰地喻示着：我们做AI，究竟是为了什么？究竟要怎样做？

很多人对这个问题想得过于简单。甚至很多在行业竞争格局中目前居于有利位置的公司，都没有想清楚，或者根本就没去想。

AI不是简单的技术进步、生产力提高。AI是人类有史以来第一次在创造新的智能，而且是超越自己的智能。AI是我们很快就要把自己的命运集体交出去托付人类整个未来的对象。

马斯克在ChatGPT刚发布之后，就在推特评论道：“我们离强大且危险的AI不远了。”

他认为强大AI具有摧毁文明的潜力。人类很可能在十年之内，将不再能够掌控世界。因为“如果AI与人类之间的智力差距，远远大于人类与黑猩猩之间的智力差距，很难想象黑猩猩还会掌权。”

“AI教父”辛顿持续提醒人们注意AI的巨大风险，他说，“人类从未处理过比自己更聪明的事物。一个智力更低的物种控制更高智力物种，人类几乎找不到现实例子”。

辛顿觉得发展AI就好比在喂养老虎，小时候觉得可爱，长大了它有可能会吃掉你。而且与老虎不同的是，AI比人聪明。以为我们可以随时关掉超智能AI，这是天真幻想。

深度学习三巨头之一的本吉奥、OpenAI前首席科学家萨茨凯弗、DeepMind创始人哈萨比斯等，几乎都持同样观点。

这就引出一个对人类而言极其重大的问题：如果AI如此危险，那我们还要不要发展？该如何发展？

“AI要不要发展”，这个问题已经无需再回答，因为这已经是不可阻挡的历史大势，它不会以任何人的能力、意志和行动为转移。

“AI该如何发展”，才是真正现实的、有意义的、关系到人类文明与人类命运的重大问题。

这不是一个哲学问题，而是在真实的世界中，那些有权决定人类命运的人，究竟会怎样去做的问题。

最重要的决定因素，是那些正在创造和发展未来将要接管人类命运的AI的人，会多大程度地考虑“AI向善”；是他们在确定技术路线、商业模型时，甚至在公司招揽人才、日常管理、产品定位、营销推广的企业运作过程中，“AI向善”占据多大的决策比重。

如果一切都是以商业利益为先，那么，迎接我们的必将是万劫不复的深渊。唯有以对人类的爱与善意为优先，以此为基础来发展AI，才有可能解决掉马斯克、辛顿、本吉奥等一再警示我们的AI风险问题。

我们暂不去评价市面上主要的AI产品，究竟是充满了资本的欲望，还是充满了爱与善意；也不去评价他们的每一个决策和行动，究竟是出于商业竞争的恐惧或贪婪，还是出于为人类创造美好未来的愿望与冲动——对于这些，每家公司在做决策的时候，他们自己心里都非常清楚。用户和社会也都能感受到。

但是，当我们看到一家公司，下意识地就把“守望相助”作为公司最值得记录的大事；看到这家公司从领导层到普通员工，都具有那么浓厚的慈善情怀和那么长期、持续、慷慨的慈善行为；看到他们对那些深处困境的孩子和姐妹，充满着如此深沉的爱……

对于这样的公司，如果由他们来创造未来的AGI，我们是否会对人类文明的未来，增添一份信心呢？

这绝非过度解读。

四年之后，梁文锋一次被意外泄露的内部讲话，会更直白、更深刻地讲述他们的愿景和价值观，以及他们的商业伦理。它们与2022年表现出来的这种不经意的爱与善，完全是一脉相承的。这点我们后面会再谈到。

2022年的幻方，还在悄悄积攒力量，并没有什么震惊业内的重大表现。但是，他们所表现出来的灵魂底色，以及踏踏实实做事的风格，已经预示着，一个现有格局的颠覆者，一个美好未来的创造者，正在静静地、但飞速地，成长。

属于它的日子，很快就会到了。

2023年，美国全面引领了AI风潮。ChatGPT-4.0、Claude、Gemini等最先进的AI大模型先后发布，AI进化的速度令人惊叹。

在国内，已经很久没有“超级sexy”项目出现的创投圈，都因为ChatGPT的横空出世而为之一震。所有人都知道，新的时代来了，新的机会来了。

王慧文、王小川、李开复等，都宣布进军AI；百度推出了文心一言、阿里推出了通义千问、腾讯推出了混元、讯飞推出了星火、月之暗面推出了Kimi……

但看似热闹喧嚣、风起云涌的背后，对国人而言，还是或多或少怀着一种焦虑或担忧：美国终究还是走在我们前面！如果AI就是未来，那在中美竞争中，我们拥有多大的胜算？甚至，我们是否拥有一争高下的能力？

国内大模型虽然发展很快，但是与ChatGPT-4.0、Claude、Gemini这些相比，还是相差甚远，甚至差距还在不断加大。

所谓“百模大战”中的强者，也只能在中国市场逞逞威风，拿到国际市场上，除了在开源模型评测上偶然有单个指标能登顶，在通用评测中全面落后。即便最先进的中国大模型，也只能勉强接近ChatGPT-3.5的水平，离4.0还差得太远，中美AI的“代差”实实在在地摆在那里。

这也体现在消费市场上。

在2023年，但凡一位用户能够用上ChatGPT，没有人会愿意用国内大模型，因为生成质量差距实在是太大了。

到2024年，随着Kimi升级，字节和腾讯推出了豆包和元宝，国内C端AI有了长足的进步。但OpenAI的多模态（GPT-4o）+深度推理（o1/o3）+世界模拟（Sora）组合拳，以及谷歌、Anthropic、Meta的紧紧跟随，让国内再次陷入“兴奋+绝望”的双重境地，兴奋在于：原来AI还能这样；而绝望在于：我们更追不上了。

这段时间，梁文锋和幻方在干什么呢？

2023年4月，幻方量化公众号发了一篇名为《幻方新征程》的文章，宣布：

幻方将集中资源和力量，全力投身到服务于全人类共同利益的人工智能技术之中，成立新的独立的研究组织，探索AGI的本质。

我们将充分而持续地投入，不做中庸的事，用最长期的眼光去回答最大的问题。

在这篇宣言的开头，还写着法国著名电影人特吕弗的一句话作为引语：

务必要疯狂地怀抱雄心，同时要疯狂地真诚。

整篇文章，没有一句话提到商业，没有一句话涉及利润。相反，它强调的是“服务于全人类共同利益”，“用最长期的眼光去回答最大的问题”。

2023年7月17日，梁文锋正式注册成立“杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司”，并以“深度求索”的英文，作为其正在研发的AI大模型的名字，即DeepSeek。

2023年11月2日，DeepSeek发布了第一个开源代码大模型DeepSeek Coder，免费商用，完全开源。其官方公众号DeepSeek发布了第一篇推文，称该模型“可能是最强的开源代码大模型！”，幻方量化公众号同步转载。

在国际权威数据集HumanEval编程多语言测试上，DeepSeek Coder在各个语言上的表现都领先已有的开源模型——包括此前一直领先的Meta CodeLlama。这在HuggingFace和GitHub等国际主流开发者社区都引起了极大关注，海外技术媒体和AI博主纷纷测评，国内相关的技术社区也跟进报道。

不过，这个模型主要是用于编程，只在技术圈子流行，大众并不知晓。在中国，只有几家财经媒体从猎奇的角度，报道“量化巨头发布大模型”。

但其已经给海内外的开发者留下深刻印象：这个来自中国的大模型完全开源、免费商用，还这么能打！大量开发者放弃原来的付费商用代码大模型，转移到DeepSeek Coder上来，并感叹“真香”。

2023年11月29日，DeepSeek又上线了DeepSeek LLM 67B，这是其公开发布的第一个通用大语言大模型。LLM 67B性能已经接近GPT-4.0，在近20个中英文的公开评测榜中，都领先于当时开源社区标杆Meta的LLaMA2 70B。

但最具冲击力的是，性能逼近顶级闭源大模型的一个产品，居然完全开源，无需申请，免费商用！

把“性能强大”和“开源友好”都做到如此极致的，DeepSeek是全球第一个。

但此时，DeepSeek依然还只是给技术圈和少数行业观察者留下深刻印象，大众层面基本上还不知道中国有这样一款厉害的大模型。

而且，此前的产品，只不过是宣告了它的存在，引来了几缕关注的目光而已，对行业尚未产生实质性的影响。

此时的DeepSeek，还只是一个虽有亮点，但依然可有可无的小角色。

到2024年5月6日，DeepSeek终于开始成为行业的重大角色——这一天，其发布了DeepSeek V2。这是DeepSeek第一款真正引起业界震动，深度影响行业格局的产品。

V2凭借多头潜在注意力（MLA）与混合专家架构（MoE），其性能比肩GPT-4，但API定价只有GPT-4的1%，被普遍认为“便宜得令人发指”。

V2的高性能与低价格引发了行业地震。当月，国内大模型不得不跟着大幅降价。阿里降价97%，智谱降价80%，字节新推出的豆包通用模型定价比行业平均便宜99.3%，腾讯、百度、科大讯飞的主力模型直接宣布免费。

DeepSeek也因此被称为“价格屠夫”和“AI界拼多多”。

在国际上，技术圈对V2好评如潮，褒奖程度对中国大模型而言前所未有。“可能是今年最好的一篇论文”“充满惊人智慧”“DeepSeek雇佣了一批高深莫测的奇才”“中国制造的大模型将和无人机、电动车一样不容忽视”……这些言论可不是普通的论坛网友发帖，而都是来自圈内公认的权威人士和技术大牛。

与此前DeepSeek发布的模型只是在开发者社区引起关注不同，V2直接成为诸多论坛的当周热点，推特上也出现了大量评测和讨论。国内的很多科技媒体也开始报道，在知乎甚至登上了热榜。

总体而言，V2在技术圈成为热门，在B端也拥有了大量用户和良好声誉。借由V2，DeepSeek真正在行业内站稳了脚跟。

如果说此前，很多人心目中，或多或少还会认为DeepSeek只是一家量化投资公司玩票的产品的话，那么，从V2之后，所有人都知道，DeepSeek已经成为一个足以震动整个市场，深度影响行业格局，让所有人无法忽略的，能够在国际市场代表中国大模型技术水平和商业潜力的全球重要AI玩家。

但这，对于DeepSeek，依然只不过是小小的一步而已。

它真正让普通老百姓熟知，是在七个半月之后。

那时，整个世界，都将为之震撼！

2025年1月27日，美股迎来了两天周末之后的开盘日。原本的市场标杆英伟达公司，股价从一开盘就狂泄。到收盘时，公司市值已经下跌了16.97%，这是英伟达自2019年以来的单日最大跌幅；其市值蒸发掉5890亿美元，这也是美股历史上单只股票单日市值损失的最高记录，至今仍未打破。

英伟达股票的狂跌，跟其自身经营问题没任何关系，主要是由于来自太平洋彼岸的一个变故：DeepSeek于一周前，发布了DeepSeek R1大模型。

R1在短短几天时间，就引爆了整个美国科技圈。到1月25-26的那个周末，连推特（X）都已经被霸屏，有用户描述“十个帖子九个都在讨论DeepSeek”，这是连ChatGPT-3.5发布时都没享受过的待遇。

不仅如此，1月27日美国股市开盘前，R1就已经登上了Apple Store美国区和中国区的双第一。其后不久，又陆续成为全球140个国家和地区应用下载榜第一。

美欧最重要的财经媒体全都跟进报道。

CNBC首先报道：“一家鲜为人知的中国AI实验室发布了成本更低但性能超越美国最好模型的AI，引发整个硅谷恐慌。”

《华尔街日报》称“中国AI模型震动全球科技市场。”认为其“迫使投资者重新审视支撑数万亿美元AI资本开支的核心前提假设。”

彭博社认为，随着R1的出现，“整套AI投资逻辑都需要重新审视。”

英国《金融时报》认为：“R1代表一个颠覆性拐点。有史以来第一次，一款开源权重模型，以极小的训练成本比肩顶尖闭源推理系统。”

《经济学人》认为：“R1真正的革命在于AI民主化……重塑全球AI创新的地理格局。”

《纽约时报》想得更远、更大，其从地缘政治、AI主权的角度出发，声称“这家中国企业将强推理模型开源，改变力量天平：西方开发者或将越来越多地基于源自中国的模型权重开展开发，重塑人工智能进步的全球格局。”，并认为“这一结果暴露美国半导体出口管制的局限性，同时抛出令人不安的问题：谁将制定未来全球AI创新的规则。”

与媒体更多关注DeepSeek对市场、地缘政治和国家竞争不同，科技界更关于技术本身的实力和颠覆性：

硅谷最有影响的风投大佬马克・安德森说：“DeepSeek-R1是我见过最惊人、最震撼的突破之一。它选择开源权重，是送给全世界一份意义深远的礼物。这属于AI的斯普特尼克时刻。”

“斯普特尼克”是人类发向太空的第一颗人造卫星的名字，由于它是苏联人率先发射的，引起了当时美国人的极度震动。美国人觉得美国在航天领域的优势骤然被苏联抢走了。此后，美国以前所未有的紧迫感和巨大投入拼命追赶，无论如何也要把航天优势抢回来。

后来，人们常用“斯普特尼克时刻”比喻竞争对手突然拿出颠覆性成果，迫使本国重新评估优势、加速投入的拐点事件。安德森对R1用了这个比喻后，“斯普特尼克时刻”也成为美国媒体提到DeepSeek时最常用到的词之一。

马斯克评价说：“在人类历史的大部分时间里，中国都是地球上最强大的国家。因此，你可以期待他们会做出许多伟大的事情，DeepSeek就是其中之一，这是由于中国拥有大量杰出人才的结果，是非常令人印象深刻的。”

微软CEO萨提亚·纳德拉说：“DeepSeek的新模型令人印象深刻，尤其是在如何高效开发开源模型并进行推理计算方面，它的计算效率非常出色。我们应当非常、非常认真地对待来自中国的这些技术进展。”

Meta首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆认为，这并非“中国正在AI上超越美国”，而是“开源模型正在超越闭源模型”。

我们无需引用更多，上面的媒体和科技圈大佬的评价，已经完全足以描述DeepSeek R1在美国人心中引起的震动。这也是第一次有中国大模型，对美国媒体、科技圈以及普通民众，造成这么大的心理冲击。

在国内，对DeepSeek的认可来得更早一点。

2025年1月20日，R1发布的同一天，梁文锋受邀参加了总理座谈会，并出现在当晚的《新闻联播》里。

对此，我们无需说太多。凡是对中国有基本了解的人，都知道这意味着什么，也该知道在国家看来，梁文锋以及DeepSeek是怎样的地位。

而这，还是在R1当天刚刚发布，其影响力还没完全显现，媒体也还没大量报道的时候。说明国家比我们更早认识到梁文锋和DeepSeek的重要性。

对国内普通用户而言，从1月20日开始，一是由于总理座谈会和新闻联播的影响，二是由于国外科技圈、媒体圈以及市场的反应被传回国内，三是由于DeepSeek产品本身给用户的巨大惊喜，梁文锋终于开始走入大众视野，引起了现象级的网络狂潮。

在春节期间，DeepSeek在我们能想到的几乎所有信息平台和社交平台全部刷屏，DeepSeek官网的访问量和手机端下载量以亿级攀升，手机APP月活很快达到几千万级别。连梁文锋老家的米历岭村，都成为游客打卡的热门景点。

与当时市场上其他的AI相比，DeepSeek的表现带来了巨大惊喜。甚至可以说，有很多中国用户，直到使用了DeepSeek之后，才第一次真正意义上地体验到了水平与ChatGPT等国际一流大模型接近甚至比肩的AI产品。

在此之前，国内用户只有极少数人有渠道用上ChatGPT等国外产品，绝大多数用户可以使用其他国产AI，但是这些AI反馈的内容，与ChatGPT等相比，还是相差甚远。DeepSeek是很多人第一次感觉到：中国的大模型也不差，堪与国际顶尖大模型一战了。

后来，与ChatGPT-3.5横空出世时一样，人们也把DeepSeek-R1问世的这个时间点，称之为“DeepSeek时刻”。

DeepSeek时刻对中国乃至世界的影响力，可能比我们想象的还要深远。

在此之前，美国AI在全球一骑绝尘，中国拼命追赶，虽然也有零星的闪光时刻出现（例如某些大模型的某些测评偶尔冲入前列，或者某家公司的某个产品短暂受到好评），但是作为一个整体，依然难以望美国项背。甚至很多人认为，中国跟美国还存在明显的代差，且这种差距越拉越大。

本质上，国家的发展是由科技革命驱动的。一次技术革命发生了，赶上了的国家就发展起来，没赶上的国家就错过这一波发展机会。

工业革命、电气革命发生时，中国就是因为没能赶上，所以落后了，经历了百年屈辱。后来经过新中国的建设，以及改革开放以来的努力，我们补上了这两课，才发展起来。

到计算机革命、互联网革命，中国虽然有点落后，但毕竟还是慢慢追上了。到移动互联网革命、新能源革命，中国在两个领域逐渐与美国相差不远，甚至在某些地方并驾齐驱。

与此对照的是日本，其曾经因为抓住工业革命和电气革命红利，成为工业化国家。但是在计算机、互联网、移动互联网、新能源这几轮革命中，日本都未能抓住机会，国家经济发展以上世纪九十年代中期为顶峰，此后都是一路停滞甚至下滑。

这一次，最新、最重大的科技革命，是AI。而AI科技革命又与之前的科技革命有本质的不同——AI是可以自我学习、自我发展、自我促进，并且可以深度影响与“智能”有关的一切行业的。

一代AI的技术水平越高，其创造下一代AI的效率就更高，对其他产品和产业的智能化改造也会越深入。几轮下来，马太效应就会发挥到极致，“赢者通吃”会主导整个行业和世界经济格局。

因此，AI的发展，不仅仅是从企业和产业角度，哪家公司能占领多大市场，能分多少利润，能有多高市值的问题，而是涉及到整个国家未来的经济发展、产业布局，乃至高端科技竞争及军事与政治格局的问题。

说得直白一点，AI是关乎国运的重大因素。如果中国在AI竞争中落败，就不仅仅是几家科技公司的财报不如美国公司、中国AI从业者薪资不如美国同行的问题，甚至都不是中国会不会如日本一样陷入“失去的三十年”的问题，而是我们在全球国力竞争中是否会长期被压制、被压榨的问题。

2022年11月-2024年12月，就是以AI为核心影响因素的国运竞争天平剧烈摇摆，逐渐向美国倾斜，中国面临极大险境的时间段。在此期间，中国急需一个真正能打的AI，承担起扭转国运的重担。

遗憾的是，我们等了两年，这个“能打的AI”并未出现。

直到2025年1月，DeepSeek拿出了R1，我们才算真正意义上地拥有了去平衡天平的砝码。虽然说中国大模型并没有马上赶上美国，但是天平的剧烈摇摆稳住了，向美国继续倾斜的趋势被止住了，中国这一端正在慢慢往上回升。

从这个意义上来讲，DeepSeek完全当得起“国运级产品”这个称号，梁文锋完全当得起“转移国运”者的荣誉。

那DeepSeek-R1究竟有什么特殊之处，让美国科技圈和华尔街这么震动，又对未来的影响如此深远呢？

核心关键词是三个：极高性能、极低成本、极度开源。

从性能上来说，R1在数学、代码、自然语言推理等任务上，不仅超过了当时所有的开源模型，甚至已经接近了当时最顶级的闭源模型OpenAI o1，部分指标甚至超过了o1。

这是中国大模型第一次达到这个性能水准。从此以后，“中国大模型性能比不上美国大模型”，就成为一个可被质疑、可被颠覆的问题，而不是被默认的自然存在了。

从成本上来看，R1的使用成本只需要o1的大约3%；而训练成本更是低得惊人，从V3预训练到R1强化学习，只用了577.6万美元，尤其是增量训练成本仅用了29.4万美元。

557.6万和29.4万，成为美国媒体一再强调的两个数字。因为在美国公司，要达到同样的训练效果，成本基本都要几千万甚至几亿美元起。

这个巨大差异使得美国公司不得不紧急研究DeepSeek，看它是怎么做到这么低成本的。但这些美国公司很快会陷入绝望——他们根本就不可能做到这么低成本，因为在这些公司，“每一个生成式AI组织的领导，薪资都比V3整个大模型要高，而我们有好几十个这样的领导”。

更关键的是，R1的低成本改变了美国AI行业长期以来的固定思维——AI的进步必须要依靠堆砌算力才能取得。它形成了一种全新叙事：通过工程和算法创新，即便我使用的算力比你低，也能达到顶尖水平。这正是英伟达股票一天就蒸发掉接近6000亿美金的最主要原因。

而从国家博弈的层面来看，原本美国采用的通过控制算力，禁止高端芯片卖给中国，以阻止中国AI发展的“卡脖子”行为，就出现了致命漏洞——美国原以为卡得死死的，没想到还有这么大的呼吸空间。

为此，美国国会专门召开《深度解析DeepSeek》（DeepSeek: A Deep Dive）的听证会，评估DeepSeek对美国AI产业、芯片管制等的影响；而美国国土安全委员会、美中经济与安全评估委员会等部门召开的关于中国人工智能发展的听证会上，DeepSeek也都是讨论的重中之重。

从开源来看，DeepSeek-R1的开源程度，远远超过了当时所有其他主要大模型。

R1采用极度宽松的MIT许可协议，任何人都可以自由使用该模型（包括用于商业目的）而无需授权，并可以根据自己的需求对模型进行二次开发和微调，甚至可以将修改后的模型重新发布，闭源商业化。

更重要的是，R1不仅公开了模型权重，还公开了详尽的技术论文，提供了完整的推理代码和工具，等于直接将“know how”都全面开源给了全世界。

这篇论文于2025年9月登上全球最顶级学术期刊《自然》（Nature）封面，使R1成为全球首个通过《自然》杂志独立同行评审的主流大语言模型，梁文锋本人也被《自然》杂志评为2025年度十大科学人物之一，称之为“科技颠覆者（Tech-disruptor）”。

对全世界来说，DeepSeek大模型比肩最顶级闭源大模型的性能，极低的训练和使用成本，以及极度的开源，让人类在通往“普惠AI”之路上前进了一大步。

原本闭源API只是极少数公司的奢侈品，中小企业接入API都很贵，更不用说从头训练大模型，但从R1开始，最顶尖的AI技术真正成为人人可用的“公共产品”。

C端用户也是如此，原本需要花费每个月十几美元、几十美元甚至二百美元，才能用上性能顶级的AI，现在完全免费就可以获得质量接近的产品。

这是对美国公司所习惯的商业模式的一个重大冲击。

以往，美国公司习惯于用高成本的投入来创造一个护城河，获得垄断式的市场地位，然后收取高价，来获得高额利润。但DeepSeek以其极低的训练成本和使用成本，给这种模式带来了重大威胁。这就好比，当美国AI公司摆好餐桌，正要享用美味牛排时，DeepSeek闯进来，直接把桌子掀翻了。

数据可以说明一切。

从2025年发布R1后，DeepSeek又不断推出一系列新产品，始终是全球最受欢迎的大模型之一。

从手机端来看，尽管DeepSeek从未刻意追求用户数，但其App的月活数量用户长期保持在中国前三的位置；从网页端来看，DeepSeek更是断崖式地领先，在中国排名第一，访问量比二三四名加起来都高，在全球也进入到前五的位置。

而从全球AI生态的角度来看，根据全球最大AI模型聚合平台OpenRouter数据，DeepSeek模型的API调用量已持续位居全球第一，也带动中国模型的总调用量达到美国的三倍多，连续十六个星期超过美国。

其中，仅DeepSeek旗下的一个模型V4-Flash，一周调用Token量就达到美国所有公司、所有模型加起来的70%（美国全国10.26万亿，V4-Flash单模型为7.22万亿）。

这说明，DeepSeek的模型已成为全球开发者构建应用时，最主要的“默认选项”，它已经成为全球AI基础设施中不可或缺的核心单元——而这，原本是美国AI公司的禁脔，是美国公司高居神位享受全球香火供养的祭坛。

“掀桌子”并非梁文锋和DeepSeek的本意，他们只不过是希望普通人能够低成本地用得起更好的AI而已。

二十多年前，为了创业，梁文锋曾用心去学习各种经营管理知识，那时他最崇拜通用电气的CEO杰克·韦尔奇，对韦尔奇说的很多理念，都奉若圣经。

若干年后，随着梁文锋自己的成长，也随着世事的变迁，韦尔奇说的很多东西，梁文锋已未必再认可。但是有一句最重要的话，梁文锋始终认为是对的，那就是韦尔奇说的：一个公司最重要的是它的愿景。

做幻方量化时，梁文锋的愿景是“能与世界级的量化交易泰斗——西蒙斯的文艺复兴公司相媲美。”

这个愿景曾经鼓舞着梁文锋带领幻方量化高歌猛进，造就了中国量化私募的一个传奇。

但是，对于更为成熟的梁文锋来说，单纯从规模、从金钱的角度，早已无法再吸引他。这个愿景对幻方量化而言虽然依然存在，幻方量化也依然在朝着它前进，但对于梁文锋的人生抱负来说，它已经显得太轻、太小、太无趣。

那么，从量化进入AI，从幻方到深度求索，梁文锋新的愿景是什么呢？

我们需要从他最开始进入AI时寻起。

梁文锋后来明确说过：他和几十个同伴，完全不是为了钱而做DeepSeek。成立公司的时候，他们没有一个人想过要去资本市场，要上市——如果他们这么想，就不会来。

不是为了钱，那是为了什么呢？

DeepSeek公司并没有公布过关于愿景的标准版表述，用梁文锋的话说：“愿景不是挂在墙上的标语”，“这个愿景甚至也不是成文的，并不是写出来的，没有写出来过任何东西。”

但是从他多次提到与愿景有关的言语，以及DeepSeek公司正在做的事情和做事的方式来看，梁文锋和DeepSeek的愿景，可以总结为一句话：

以原创、开源为路径，探索智能本质，创造人人用得起的通用人工智能（AGI）。

梁文锋认为，虽然DeepSeek每个人对愿景的理解可能并不一样，但是在一个大的方向上是一致的，那就是：“我们是怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情，然后我们觉得这是对人类有用的。”

整个DeepSeek公司，正是围绕这一点，而创造出来并运转起来的。所以公司没有组织，不设KPI，也没有考核，每个人自由决定自己每天要做什么，完全由愿景驱动。甚至，作为一家AI公司，DeepSeek内部都不怎么需要加班，这与其他互联网或AI大厂形成了极其强烈的反差。

梁文锋的“对世界非常大的善意”，不是嘴上说说，而是在公司的每一项决策中、个人的每一天工作中践行。

一个例子可以作为证明：当DeepSeek公司推出DDCP模型时，一开始由于担心需求太多撑不住，就把价格定得比较高，但团队成员都因此而闷闷不乐，因为他们都不想定高价。后来条件成熟，担心的问题解决掉了，价格降到了原来四分之一，大家一下子都变得好开心。

作为搞量化金融起家的梁文锋和公司，他们完全有能力把用户的需求弹性（即价格每下降百分之一，销量会上升百分之几；或价格每上升百分之一，销量会下降百分之几）准确测算出来，从而设定一个让公司利润最高的价格。但是，他们从来都没有这样做。

即便梁文锋完全清楚有些产品在某个价格区间里，需求弹性为零，价格上涨一倍，用户也完全不会离开，等于在几乎没有任何风险的前提下，利润可以增加一倍，梁文锋也绝不干这种事。

因为他和团队真实的目的，根本就不是赚更多的钱，而是如何能够把模型做到“非常便宜、效果非常好，能够让大家都能够充分地用”。因此，才会出现产品降价（意味着公司利润减少），公司群里大家都在欢呼、都觉得好开心的场面。

也由于同样的共识，DeepSeek在商业上极度克制，很多明明弯腰就能捡到的钱，他们情愿不要。

例如，2025年春节，DeepSeek的用户突然以亿级规模增加，这种级别的流量，换到任何一家公司，都是求之不得的泼天富贵——很多公司想尽办法就是想要达到这样的效果。但梁文锋的做法完全相反，他并没有去追求如何去留存这些用户，也没有拿这些用户来变现，更没有说借着这股势，去做一个类似抖音、微信这样的超级App……

DeepSeek完全有能力这样做，但是却完全没有这么做。他们在维护C端用户日活方面，只花了极低的成本。其他公司为了抢C端用户都打得头破血流，而DeepSeek却完全不抢。相反，其把DeepSeek模型作为底层技术开放给所有公司（包括竞争对手），任由这些公司把用户分走。例如，腾讯元宝当时就以接入了DeepSeek R1满血版作为最大卖点。阿里钉钉、百度搜索、字节飞书等，也全都接入了DeepSeek模型。

如果单从商业利益角度来看，这种做法很令人困惑：这不是帮助竞争对手吗，甚至说得重一点，这不是“资敌”吗？但这就是梁文锋和DeepSeek的风格。他们愿意极度地开源，极度地包容，希望帮助大家（哪怕是竞争对手）一起更快地提升AI水平，让AI更好地帮助公司发展。因为这样从长远来看，更有利于大家一起通往人人普惠的AGI。

搞笑的是，有些媒体和自媒体用“DeepSeek月活数量下滑”或“DeepSeek用户数仅排名第几”，试图证明“DeepSeek不行了”。这些人根本就不明白，第一，DeepSeek根本就没追求过这个数字；第二，很多用户虽然用了别的APP，但本质上使用的仍是DeepSeek，只不过统计数据上不体现而已（例如，在很长一段时间里，大部分用户使用元宝，默认都是选择调用其内置的DeepSeek，但这个日活或月活数据算元宝的，不算DeepSeek的）。

对梁文锋来说，抢C端用户、做超级APP，虽然也能赚钱，甚至是赚很多钱，但跟他们最终要做的相比，都只不过是芝麻，后面的才是西瓜。何必把眼光放在这点小芝麻上面呢？

梁文锋口中所谓的“后面的西瓜”，就是最终那个AGI。

AGI（通用人工智能）虽然属于广义AI（人工智能）的一种形态以及当前AI发展的最终方向，但在任何提到AGI的语境下，AGI和AI是两种完全不同的事物。

根据“深度学习三巨头”之一、图灵奖得主本吉奥等人在《AGI的定义》（A Definition of AGI）这篇论文中的定义：

AGI是一个能够在认知的广度与深度方面，比肩甚至超越受过良好教育的成年人的人工智能。

具体而言，AGI应该具备这样的特征：

具备等同甚至超越人类的、跨领域的学习与推理能力；

能通过少量样本自主学习、举一反三，解决从未见过的新问题；

拥有完整、均衡的综合认知能力，兼具常识判断、长期自主规划与反思纠错能力；

具备持续学习与经验积累的能力，能够将新信息整合进长期记忆。

也就是说，AGI要具有等同甚至超过人的智能和自主学习、自主解决问题的能力。

创造这样的AGI，是人类久远以来的梦想。但从上面的定义和特征描述，大家也能知道，这是一条极其艰难的路。让机器拥有等同乃至超越人类的智能，这近乎于“神”的工作。人类曾经做过各种各样的探索，但是进展始终有限。

只有到了“ChatGPT时刻”之后，随着各种大模型的风起云涌、你追我赶，人工智能在以前所未有的速度爆炸式地进化，人类才真正看到实现AGI的曙光。

目前较为普遍的观点，是认为AGI的实现已经近在咫尺。除了极少数悲观派认为人类离AGI还很遥远，需要十年以上甚至可能永远无法实现以外，大多数业内人士和相关科学家的预计是5-15年，更乐观的甚至认为1-5年内AGI就可以出现——马斯克、阿莫代伊、奥特曼、哈萨比斯、黄仁勋等基本都持乐观派观点。

梁文锋没有给出具体的时间表，但是他明确表示：“从技术路线上来看，其实AGI这条路线图是比较清晰的。”这说明，梁文锋对如何实现AGI，已经胸有成竹。

梁文锋认为，AGI的实现，是有台阶可以走的。每一步台阶，都是在给后一步台阶铺路。人类已经走过了很多台阶，到ChatGPT时刻之后，已走到了语言模型，2025年又走到了思维链（CoT），2026年走到了智能体（Agent），在此之后的下一个台阶，是持续学习。当走上持续学习这个台阶后，人类就会来到奇点。

在梁文锋看来，奇点并不是一个点，不是一个突变，而是一个持续的、渐进的过程。在解决掉“持续学习”这个瓶颈之后，AI就进入到一个通过持续学习自我迭代的加速期，它能够自己开发自己的版本，能够自己再研究，然后再开发更进一步的人工智能模型，最终实现AGI。这个过程就是奇点。

当然，对于实现AGI的路径，不同的公司、不同的人都有不同的看法和做法，但是在梁文锋看来，他所总结的“在此前已经走过的台阶上，先重点解决持续学习问题，经过奇点，最终抵达AGI”，就是最聪明的、最轻松的路线图。因为前面所走的每一步，都在为后面的每一步铺路和提速。当持续学习的问题被解决掉，AI就可以协助甚至主导下一代AI的创造，这会比由人类来创造下一代AI，效率要高出无数倍。

而在这个过程中，用户的聚集和商业的变现，都是水到渠成的事情，它们只不过是通往AGI之路的副产品而已。

这就跟绝大多数其他公司有了本质的区别。大多数公司做AI，是为了用更好的产品吸引C端或B端的客户，实现商业变现，赚更多的钱。而梁文锋（及DeepSeek）纯粹是为了做AGI而做AGI，只不过刚好中间过程能产出一些产品，就顺手把它商业化一下而已。

这种愿景、这种格局、这种克制、这种专注，本质上等于形成了降维打击。那些被资本驱动，以商业变现为首要动力才来做AI的公司，根本就跟DeepSeek不在同一个竞争维度。

但梁文锋走的这条路，也并非一帆风顺。目前最大的问题，也是长远来看最大的问题，是人才的稀缺。

做这个事情不缺钱，不缺资源，就缺真正的人才。

梁文锋从幻方量化成立的第一天，就最重视人才。而到了DeepSeek时代，这种重视程度，又提高了无数倍。

作为一个极度厌恶抛头露面的人，他仅有的两次接受媒体采访，都是为了招人。甚至，从原来不愿意融资到后来决定融资，最核心的考虑，都不是资金和资源，而是为了人。

虽然DeepSeek已经是行业内员工离职率罕见地低的公司，虽然进入DeepSeek的人，总体上更具情怀，但是，当行业所有其他公司都在用巨额薪水和诱人期权抢人的时候，市场上的高手并不会因为梁文锋愿景伟大、DeepSeek实现AGI的前景光明，而都来投奔他。

这一行里真正的人才，每一个人都在被无数大厂疯抢，并不是都要挤着去DeepSeek。甚至，哪怕是已经在DeepSeek工作的人，也有可能会因为种种考虑，而被其他公司挖走。这种事情，已经在DeepSeek发生过多次，每一次发生，都是无可估量的重大损失。

所以，梁文锋认为公司最核心的利益，就是员工的稳定；最大的风险，就是员工的流失。

其实，DeepSeek开出的薪资，已经非常高，保障一个体面的、富足的生活，已经绰绰有余。但市场总会用更高的薪资来挖，不是每一个人都能抵挡得住这样的诱惑。

我认为，在当前由美国开创、由资本主义精神主导的企业运作和市场运作模式下，这是一个近乎无解的问题，总会有很牛的人为了更高的收入选择了其他大厂而不是DeepSeek，也总会有在DeepSeek已经担当重任的人，因为外部诱惑而选择离去。这是很自然的市场规律。

但长远来看，它也并不会影响最终的结果。

因为，总还是有许多真正厉害的人，尤其是最厉害的人，把理想看得比利益更重。

只要梁文锋他们还在坚持“怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情”，只要他们的目标始终是“创造人人用得起的通用人工智能（AGI）”，只要他们依然会因为帮用户降低了成本（哪怕自己少赚了钱）而在群里欢呼，只要他们真的走在通往AGI的靠谱道路上，我认为，那些真正有能力、有意愿改变世界的人，一定会非常愿意和梁文锋同行。

毕竟，亲手参与创造一个以爱和善意为核心理念的AGI，深入影响世界的方方面面，为人类创造一个更美好的未来，那种巨大的成就感，是多少钱也比不上的。

至此，梁文锋的来时路已经基本讲完了。我还想最后再跟大家分享一个不一样的梁文锋。

梁文锋的聪明、极度专注、大格局，这些都已经被讲得很多，但很少有人知道梁文锋的重情重义。

只讲几个细节，大家即可窥斑知豹。

2011年11月，梁文锋去西藏，在阿里无人区失去了他的菲亚特，尽管这辆车只值几万块，但他依然为此惆怅许久，甚至还专门发微博纪念。此时，梁文锋刚毕业一年多，蜗居在成都的出租屋里，探索着人工智能落地的梦想。

2012年10月，老同学、合伙人徐进结婚，梁文锋当伴郎，在新郎新娘的身后，梁文锋憨憨地跟着傻笑。此时，梁文锋回到了杭州，专心搞量化，并赚了很多很多的钱。

2016年11月，浙大信电系0203班组织了毕业十周年聚会，全班39人，只有14人从各地赶回。梁文锋在其中。从玉泉到紫金港，从足球场到宿舍，从看望老班主任到看望楼管大姐，他从头到尾都在。此时，梁文锋已经创办幻方量化，管理着10亿资金（其中自有资金超5亿），是一颗冉冉升起的行业之星。

2025年1月，梁文锋回吴川陪爸妈过春节，并到米历岭村看望爷爷和叔婶，跟童年玩伴一起踢球。此时，他早已是“千亿量化私募”掌门人，参加过总理座谈会、上过新闻联播，他所创造的DeepSeek，已经震惊世界。

这些能说明什么呢？它们说明，这样一个人，自始至终都保持着同样的质朴。不管身份如何变化，财富如何变化，他始终重情重义，从不忘本。

至于梁文锋以公司和个人名义捐出的那些巨额善款，在商业定价、开源、帮助竞争对手提高能力等方面的表现，以及内部讲话中时刻流露出的“最大的善意”和对“全人类共同利益”的关切，就更不用说了。

如果说AGI最终会统治人类、接管世界，我会更愿意看到，是由梁文锋这样的人来创造它。因为相比起来，梁文锋更能让我感受到他完全发自内心的善良、质朴与爱。

而这，正是AGI最需要的特质。