硅谷101 · 2025-02-13

梁文峰与DeepSeek的技术理想主义之路

摘要

本文讲述了梁文峰从浙大机器视觉研究生到量化交易创始人，再到创立DeepSeek的创业历程。他凭借对技术的执着信仰，带领幻方量化成为中国AI驱动的量化基金领军者，并最终孵化出以低成本高性能著称的DeepSeek大模型。这个故事展现了一个技术理想主义者如何在质疑中坚持创新，最终在全球AI领域掀起革命性浪潮。

内容框架与概述

梁文峰的故事始于2008年金融危机期间。当大多数人在恐慌中逃离市场时，这位浙大研究生敏锐地捕捉到了量化交易的机遇。他没有像同学那样进入互联网大厂，而是选择在成都的廉价出租屋里独自编写AI选股算法。这种"剑走偏锋"的选择，奠定了他日后技术理想主义者的底色。

2015年，梁文峰与大学好友徐进共同创立幻方量化。与其他量化基金不同的是，他将AI作为公司核心战略，而非简单工具。2016年推出的第一个AI模型使用GPU生成交易仓位，2018年更将整个产品线嫁接到AI为核心的策略开发体系。这种前瞻性布局让幻方在2016年至2019年间管理规模从10亿飙升至千亿，成为中国量化私募的领军者。

然而，技术理想主义的道路从不平坦。2021年，AI模型在买卖时点决策上的失误导致幻方业绩暴跌，管理规模从千亿回落至不足300亿。面对投资者的质疑，梁文峰顶住压力继续投入AI研发，先后投资2亿元构建"萤火一号"和"萤火二号"超算平台，积累上万张A100 GPU算力。这种近乎执拗的坚持，为DeepSeek的诞生奠定了技术基础。

2022年11月ChatGPT发布后，梁文峰再次敏锐捕捉到历史机遇。2023年5月，他正式将大模型团队独立为DeepSeek。这支平均年龄仅28岁的本土团队，凭借8年的AI积淀和扁平化的创新文化，在2024年接连发布V2、V3、R1-Zero和R1系列模型，以难以想象的低成本实现了不输OpenAI的性能，彻底颠覆了全球AI大模型的认知。

核心概念及解读

技术理想主义：梁文峰的核心特质。他更愿意被当作工程师而非交易员，几乎每天亲自参与代码编写和运行。这种对技术的纯粹信仰，使他在幻方2021年业绩暴跌、投资者质疑其"痴迷AI令精力分散"时，依然坚持投入算力建设。技术理想主义不是盲目的技术崇拜，而是对技术长期价值的坚定信念，即使短期遭遇挫折也不动摇。

AI驱动的量化交易：幻方量化的核心战略。不同于将AI作为工具的传统量化基金，梁文峰将AI作为公司基因。2016年首次使用GPU生成交易仓位，2017年几乎所有策略都采用AI模型，2018年将整个产品线嫁接到AI为核心的策略开发体系。这种全方位的AI化，使幻方更像是一家"副业做量化交易"的AI公司，而非量化基金。

低成本高性能范式：DeepSeek对全球AI格局的最大冲击。通过算法创新而非单纯堆砌算力，DeepSeek以远低于OpenAI的训练成本实现了相当的性能水平。这种范式直接冲击了闭源大模型的定价策略，为Meta等开源公司带来竞争压力，更重要的是让AI应用的推理成本大幅降低，为陪伴型AI、AI Agent等场景的普及创造了条件。

本土化年轻团队：DeepSeek的组织优势。团队成员完全来自国内顶尖高校计算机专业，多为应届生或在读博士生，平均年龄仅28岁。公司采用扁平化架构，不使用KPI或OKR考核，鼓励内部自由形成技术小组和跨领域合作。新人有机会主导全新领域，这种宽松的创新文化释放了年轻人的创造潜力。

鲶鱼效应：DeepSeek对AI行业的深层影响。它不仅在技术上取得突破，更迫使各大公司重新审视战略定位。在算力层面，它促使芯片厂商重新思考发展方向；在应用层面，推理成本跳水为AI普及打开新空间；在创业生态层面，它为专注细分领域的AI企业创造了更公平的竞争环境。这种鲶鱼效应最终推动整个行业向更开放、更高效的方向发展。