梁文锋投资者交流会核心观点：愿景、克制与开源战略

概述

2026年7月，DeepSeek创始人梁文锋在一场投资者交流会上罕见地系统阐述了公司的底层哲学、技术路线与商业逻辑。整场对话围绕“愿景”与“克制”展开，梁文锋反复强调DeepSeek并非以商业利益最大化为目标，而是以“对世界怀有善意”为出发点，通过开源、合理定价、不追逐短期风口等克制行为，追求通用人工智能（AGI）的最终实现。他同时坦承算力资源是当前最大瓶颈，并对国产芯片生态给出了乐观但务实的判断。这份发言既是DeepSeek的战略宣言，也折射出中国AI创业公司在全球竞争中的独特生存哲学。

背景与问题

DeepSeek成立于2023年，起步时资源匮乏、团队平凡，却在短时间内凭借开源模型和极致性价比迅速崛起，成为搅动全球大模型格局的变量。然而，外界对其商业模式、开源可持续性、与巨头竞争策略等始终存在疑问。梁文锋此次交流旨在回应这些关切，并揭示公司看似“反商业”行为背后的深层逻辑。

核心问题可归结为：一家不以利润最大化为目标的公司，如何在AI这个可能占全球GDP 10%的巨大市场中生存并最终实现AGI？开源是否真的与商业化无冲突？在算力差距悬殊的情况下，中国公司如何追赶？

核心内容解析

愿景驱动的“无组织”组织

梁文锋将公司管理完全建立在愿景之上，而非KPI或规章制度。他援引杰克·韦尔奇的观点，强调“愿景不是你怎么说，而是你怎么做”。DeepSeek的愿景从未成文，但体现在每一个决策中：开源、克制、追求技术普惠。这种模式使得公司内部凝聚力极强，员工因共同的使命感而自发协作，甚至在降价时“公司群里很多人欢呼”。梁文锋认为，AGI这一宏大愿景本身就能吸引和激励最优秀的人才，形成对纯商业公司的“降维打击”。

开源作为战略必然

开源在DeepSeek不是被迫的妥协，而是愿景的内在要求。梁文锋从两个层面论证其合理性：

• 宏观商业逻辑：AI市场体量巨大，独占不可能。试图垄断者必将被历史抛弃，因为“拿得多的人会被拿得少的人打败”。克制地只取合理利润，反而能提高做成AGI的概率。
• 微观竞争壁垒：即使模型完全开源，竞争对手也难以复现同等低成本部署。工程优化、组织能力、成本控制构成隐性壁垒。DeepSeek按“十个月收回硬件成本”定价，这一成本线已使第三方独立部署无利可图，因此开源并不侵蚀其API收入。

克制作为核心战略

克制贯穿于公司运营的方方面面：

• 定价克制：API定价以十个月回本为基准，而非需求弹性最大化。梁文锋坦言，即使价格翻倍，token消耗量也变化不大，但公司主动选择低价，因为“让这个东西对人有用”比短期收入更重要。他甚至承认“十个月回本利润太高了，还有降价空间”。
• 业务克制：不追逐C端超级App、不急于变现、不抢所有“芝麻”。2025年春节流量爆发时，DeepSeek没有趁机大规模获客变现，而是专注于服务好用户。梁文锋认为，后面的AGI是“更大的西瓜”，前面的短期利益只是“芝麻”。
• 竞争克制：不愿与任何互联网大厂或创业公司为敌，愿意帮助竞争对手复现模型，因为“在大的利益上没有冲突”。公司只做AGI主线，不涉足视频生成、世界模型等与智能上限无关的方向。

AGI路线图：阶梯式演进

梁文锋给出了一个清晰的AGI技术路线图，强调每一步都建立在前一步基础之上：

1. 语言模型（已完成）
2. 思维链（CoT）（2025年的阶梯，已使AI在奥数、编程上超越顶尖人类）
3. Agent（2026年的阶梯，扩展能力边界）
4. 持续学习（下一个瓶颈，让模型像员工一样通过长期上下文学习适应环境）
5. 自我迭代奇点（模型能自行研发下一代，是一个渐进过程而非突变）
6. 具身智能（最后一步，走入物理世界）

他认为，先解决持续学习再走向奇点，最后才做具身智能，是最轻松的路径，因为后期可以用前期技术辅助开发。这一路线图也解释了为何DeepSeek不急于做多模态或世界模型——它们只是组件，而非智能主线。

核心利益：团队稳定性

梁文锋直言，公司“唯一的核心利益”是保持团队稳定性。只要核心团队不散，AGI就一定能做成，钱和资源都不是根本问题。近期融资使员工获得了可观的期权，缓解了人才流失风险。历史上DeepSeek人才流动率远低于同行，但梁文锋仍将其视为最大挑战。

算力瓶颈与国产替代

中国AI与美国的核心差距被归结为“资源”——算力。DeepSeek当前拥有约2万张H100等效算力，而训练一个800B激活参数的模型需要约5万张GB300或20万张华为950。梁文锋表示，公司会“在合理价格内能买多少卡就买多少卡”，甚至愿意付一定溢价，因为“把钱变成英伟达卡比放银行好”。

对于国产芯片，他持乐观态度：英伟达CUDA生态的护城河正在被AI辅助编程和TileLang等新技术瓦解；华为950超节点在性能和价格上可平替GB200/GB300，代价是“四张顶一张，落后两年”。他认为一年内国产芯片生态问题将基本解决，唯一瓶颈是产能。

商业化路径：聚焦主线，副产品自然生长

DeepSeek的C端用户和B端API收入均被视为“做AGI路上的副产物”。公司并未投入专门精力去开拓，但增长乐观，API收入有望达到数亿美元并覆盖研发成本。梁文锋认为，在技术快速迭代的当下，过早聚焦产品商业化是浪费时间，因为“你并不能预测未来”。他更希望将应用层机会留给合作伙伴，共同分享AI红利。

决策机制：共识驱动

公司重大决策建立在共识基础上，梁文锋并非独断专行，而是寻求团队共识后再推进。这种机制与愿景驱动一脉相承。

关键概念与机制

优势、局限与适用场景

优势

• 组织凝聚力：愿景驱动使团队在无KPI的情况下保持高昂斗志，人才流失率低。
• 成本护城河：极致的工程优化和成本控制，使竞争对手即使拿到开源模型也无法在价格上匹敌。
• 生态位独特：不与巨头正面争夺应用层，避免消耗战，同时通过开源建立广泛生态。
• 技术聚焦：只做AGI主线，资源集中，研发效率高。

局限与风险

• 算力硬约束：资源差距可能导致技术代差被拉大，Scaling Law的探索严重受限。
• 商业化延迟：长期不重视变现，若融资环境变化或AGI进展不及预期，可能面临现金流压力。
• 团队依赖：战略高度依赖核心团队稳定，一旦关键人才流失，愿景驱动模式可能瓦解。
• 竞争假设风险：假设“拿得多的人会被拿得少的人打败”在商业史上并非绝对，网络效应、先发优势、政策壁垒等可能颠覆这一逻辑。
• 开源策略的可持续性：若未来出现能大幅降低部署成本的技术，第三方可能真正构成威胁；或者当公司规模扩大后，保持“平凡人”心态和成本优势的难度会增加。
• 路线图的不确定性：持续学习、自我迭代奇点等尚未被验证，技术路径可能存在误判。

适用场景

DeepSeek模式更适合技术驱动型、信仰长期主义的创业团队，尤其是在资源受限但人才密度高的环境中。对于追求短期回报、依赖生态垄断或流量变现的公司，这一策略难以复制。

关键要点总结

• DeepSeek以“对世界怀有善意”为底层愿景，管理全靠共识而非KPI。
• 开源是愿景的必然延伸，与商业化无冲突，因为极致成本控制构筑了壁垒。
• 克制是核心战略：定价只求十个月回本，不追逐C端超级App，不急于变现。
• AGI路线图为语言模型→CoT→Agent→持续学习→自我迭代奇点→具身智能。
• 唯一核心利益是团队稳定性，近期融资缓解了人才流失风险。
• 中国AI与美国的核心差距在算力，DeepSeek激进采购英伟达卡，同时看好国产芯片一年内解决生态问题。
• 商业化是AGI研发的副产品，过早聚焦产品是浪费时间。
• 决策机制为共识驱动，梁文锋不独断。
• 竞争终局差异将体现在成本、时间和用户体验，成本居首。
• 梁文锋认为，在AI这个巨大市场中，“拿得少”反而能走得更远。

参考资料

1. 梁文锋投资者交流会（完整版全文），X（原Twitter），2026年7月，https://x.com/falali2015/status/2080141498658762797