一场改变AI行业格局的融资
2026年5月，中国AI领域迎来了一场标志性事件——DeepSeek完成首轮外部融资，募资总额超过500亿元人民币（约74亿美元），投后估值突破500亿美元。这是这家一向远离资本市场的头部模型公司首次打开融资大门。
投资方阵容堪称豪华：创始人梁文锋个人出资200亿元，腾讯出资100亿元，宁德时代出资50亿元，网易、京东、IDG资本各出资30亿元，Monolith砺思资本、正心谷投资等也位列其中。
这场融资之所以引发行业地震，不仅因为其规模，更因为它来自一家曾经宣称“不融资、不上市、不商业化”的公司。人们好奇：梁文锋为何改变主意？这家被赋予太多光环的公司，其真实的技术路径和商业哲学究竟是什么？
近日，一份DeepSeek融资期间的内部会议实录在行业内流传。在这份长达数小时的实录中，梁文锋罕见地系统阐述了他对组织文化、技术路径、商业博弈和算力基建的完整思考。这些观点，足以解释这家公司过往那些看似反直觉、却最终被证明正确的克制决策。
愿景驱动的组织实验：没有KPI的公司
“管理一个大公司，靠的不是你的规章制度，靠的是愿景。”在会议中，梁文锋这样定义DeepSeek的组织哲学。
这并非空洞的口号。他直言，DeepSeek“没有组织”，是纯粹靠愿景驱动。“我们并不是以一个‘我要实现什么KPI、要怎么考核’的方式来做，我们只有愿景。”
这种组织实验的具体表现是：公司管理分为两条线——从上到下的正式项目，和从下而上的自由探索。梁文锋希望正式工作“不要占用员工所有时间的一半”，剩下的一半时间，研究员可以自由探索任何他们认为重要的方向，“没有人管他，没有KPI”。
“我们一般也不太加班。”他给出了两个理由：其一，做研究需要一个松弛的环境，逼得太紧就没法做研究；其二，公司极度聚焦，“因为克制，所以很多事情我们选择不做。我要做的事情少了，每个人分到的工作就少了。”
这种看似“佛系”的管理背后，是一个清晰的战略判断：DeepSeek最大的核心利益，是保持团队的稳定性。
“只要我能够保持团队的稳定性，我一定能做成AGI。”梁文锋说，“无非是早一点、晚一点，如果遇到挫折大家都不走，那我就可以继续做下去。”
他把这视为“唯一不可退让的核心利益”。其他一切——时间、资源、钱——都可以是变量，但团队不能散。这次融资的一个关键意义，就是通过期权锁定了核心团队的长期绑定。
更重要的是，他用愿景本身来解释DeepSeek为何能吸引和留住人才。
“AGI是更大的愿景，这个愿景能够凝聚起更多优秀的人。”在他看来，这是DeepSeek相对于商业公司的结构性优势。商业公司的愿景可能是“服务好C端用户”，这在产品、流量上有优势，但在技术上很难有优势。“而现在最有利的形势是，模型技术才是最核心、最重要的。”
这种愿景驱动的组织模式，让梁文锋将DeepSeek与历史上的贝尔实验室做了刻意区分：“贝尔实验室明确是不需要有商业化的，但是我们明确是要有商业化的。我们最终还是要能活下去，我们毕竟是一个公司，政府不会给我一分钱。”
这是他哲学中务实的一面：怀抱改变世界的善意，但归根结底要能自己活下去。
AGI的阶梯：从思维链到具身智能
如果说组织文化是DeepSeek的操作系统，那AGI路线图就是它的导航地图。在会议中，梁文锋描绘了一条清晰的阶梯式发展路径。
“AI的发展，我们可以理解成它是一个阶梯。”他说，“去年走的阶梯是CoT（思维链），我们发现通过思维链的方式，可以让智能达到一个更高的水平。今年的阶梯就是Agent，用Agent的方式，AI的能力范围会更大，智能上限会更高。”
这个阶梯并非各自独立。每上一步，都需要前面所有步骤的支撑。“Agent要用到CoT，CoT也要用到前面的语言模型，没有一步是白走的。”
但Agent之后，他看到了一个核心瓶颈：持续学习。
“AI还是替代不了人类员工。因为人能够持续学习。你招一个员工，他花两个月熟悉公司的环境和工作，就能上手，你说‘叫小王来’他知道小王是谁。但如果AI没有这两个月的学习，你就必须把小王是谁、什么职务、在哪等所有上下文都给它，这不现实。”
在梁文锋看来，持续学习是通向AGI必须跨越的门槛。跨过之后，才会来到下一个节点：AI能够自我迭代，自己开发自己的下一个版本，自己研究更强的模型。那时才轮到具身智能——“走进现实世界，给你做家务，给你养老”。
这个路线图决定了DeepSeek的取舍逻辑。哪些做，哪些不做，一切围绕“是否在智能的主线上”。
多模态？“它是一个组件，它不是主线本身。我们会做，但不把它当作智能本身。”视频生成？“跟智能的主线没有太大的关系，我们不会去做。”世界模型？“现在跟智能的上限提高也没有太大的关系，也不会去做。”
这种聚焦有时会被外界误解为保守。但梁文锋的逻辑很清晰：他只想做智能阶梯上的核心台阶，其他的事，哪怕商业价值巨大，也宁可让给别人。
“Sora出来之后所有大公司、小公司都做，但小公司后来都把它砍掉了。它在商业上是个好生意，但跟智能没有什么关系。我们只会因为它是智能路线图上的东西才会去做。”
与此同时，他对Scaling Law的信仰坚定不移。“我们是信Scaling的，肯定是规模越大，效果越好。阻止我们Scaling的其实就是算力，并不是我们不想Scaling，是我们没有那么多的算力去做。”
对于硅谷甚嚣尘上的“Scaling到头了”的说法，梁文锋的回应一针见血：“那是对硅谷来说；对中国人来讲，我们离那个还远得很，我们根本就没有Scaling到那个程度。”
克制的商业哲学：芝麻与西瓜
DeepSeek最令人困惑的商业决策，或许是它似乎总是在主动放弃短期利益。API定价极低、产品不急着变现、不做用户增长、开源最强模型——这些行为在传统商业逻辑中几乎不可理喻。
梁文锋用一套“克制哲学”解释了这一切。
“AI这个事情太大了，利益太大了。你越克制，你越有可能做成这件事。”他的逻辑链条清晰：AI最终可能占人类GDP的百分之十，这么大的市场不可能被一家独占。试图独占，就会被历史抛弃。所以，必须设计一套机制，确保自己拿得有限。
这是克制作为被动防御的一面。但克制还有另一面——作为战略进攻的武器。
“克制是一种战略，在于有时候你可以舍弃一些，来换更多其他的东西。”
他用一个比喻解释这种取舍：眼前的用户增长、短期变现，可能都只是“芝麻”，而AGI才是真正的“西瓜”。“我不应该什么芝麻都抢了。去年的C端、今年的B端，这些事要做，要把它做好，但这不是我们的目标。这是我们做AGI路线上的副产物，是一个中间产出。”
API定价最能体现这种哲学。DeepSeek的定价原则是：十个月收回设备成本。
“这个成本，十个月回本，我们自己能做到，其他家做不到。像阿里或者腾讯，由于他们没有我们这样的优化，他们的成本应该要比这个高好几倍。”
有趣的是，他发现价格翻一倍，用户消耗的token量几乎不变——需求在这个区间没有弹性。理论上，提价可以直接增加收入。但当他尝试降低价格时，公司群里“一片欢呼”。
“这才是我们真实的想法。在赚到合理利润的情况下，让大家都用得起。这是我们花了这么多精力把模型做好、能让大家充分去用的目的。”
这种看似“傻白甜”的定价策略，恰恰形成了强大的竞争壁垒。以十个月回本为目标定价，其他部署第三方模型的竞争者就无利可图——因为他们的成本更高。开源不但不会影响收入，反而成为护城河的一部分。
“我也不担心别人部署我们的模型来跟我们竞争，一点都不担心。我只担心他部署不起来，有些细节没做对，效果变差了，或者成本会比较高。”
他的底层信念是：拿得多的人会被拿得少的人打败。
“OpenAI从一开始觉得他真的能够垄断这个世界，但是实际上他会遇到很多很多挑战者。美国会遇到挑战，他在未来可能还会遇到中国的挑战，因为中国人愿意拿得更少。拿得多的人会被拿得少的人打败。甚至你还不用真的拿得多，愿景如果是拿得多的话，你就会被愿景是拿得少的人给打败。”
算力差距与现实策略：落后两年，二十分之一的算力
在所有坦诚的表述中，关于算力的部分也许是最现实、也最令人清醒的。
“我们跟美国的差距主要在资源上面，人上面差距是不大的。”梁文锋一针见血。人才本质上就是同一批人，有些人留在国内，有些人去了国外，分配随机。真正的差距是算力——国内能做实验的机会少，所以人才整体上比美国有差距。“人才的差距，本质上也是因为算力的差距。”
他坦言，DeepSeek当前能在几十B激活参数的规模上做实验，而美国的顶级模型已经是八百B激活的规模。“差一个数量级。哪怕把五百亿全花掉，其实也训不起。”
这种差距的叙事，被他总结为一句话：“落后美国两年，只用美国二十分之一的算力把这个事情做出来。”
但他不愿止步于此。“未来我们要把这个叙事改写，就是我们用它几分之一的算力，但是把这个时间缩得更短，缩到6个月、3个月。”
这种追赶的信心，部分来自他的一个核心假设：AI可以加速AI的研究。一旦先解决了持续学习的问题，AI就能帮助研究AI，形成自我加速的飞轮。
关于国产芯片替代，梁文锋给出了比许多人更乐观的判断。
“英伟达CUDA的护城河在快速地被瓦解。”他给出三个原因：AI本身可以写代码构建生态；DeepSeek开发的TileLang高级语言可以快速重写英伟达的生态；计算卡市场已经比游戏卡更大，专用芯片不再需要和CUDA耦合。
他的结论是：“国产AI芯片的硬件和生态都没有问题，唯一有问题的是产能不够。一年之内，我们能够用事实来扭转这些认知。”
但他对华为的现实局限也并不讳言。华为给DeepSeek的产能是一万六千张卡，只相当于四千张英伟达B系列卡。“不是一个很大的量，只够训我们现在这一代模型，不够训下一代。”
他用一个精准的数字总结中美芯片差距：“四倍加两年。”四张华为卡顶一张英伟达卡，同时落后两年。
即便如此，他仍对长远感到乐观：“我不太相信未来五年之后，我们还卡在产能的问题上。”
行业终局：没有暴利，只有成本、时间和体验
当被问及大模型竞争终局的差异化会体现在何处，梁文锋给出了一个极简的回答：成本、时间、用户体验。
“除此以外，可能是没有什么差距的。”
成本是第一位的。谁能在同等服务质量下把成本做得更低，谁就拥有最核心的壁垒。时间次之——早几个月晚几个月，差别巨大。用户体验虽是第三位，但也有一些粘性和壁垒，“但它可能不本质”。
基于此，他判断行业必然走向收敛。“国内现在做基模的太多了，美国可能就三家，中国资源分得很散，这肯定是要收敛的。不需要那么多家。”
他预言，当参与者发现这件事利润并没有想象的那么高时，自然就会退出。“我不相信有暴利，因为这不符合客观规律。中国最后有个三四家竞争，价格绝对已经够打价格战了。”
在全球分工中，他认为中国公司的结构性机会在于“产量最大，把产品做到最便宜”。“中国人愿意拿得更少，就可以给你提供这个服务。这个便宜可能是系统性的低，就跟其他行业中国提供的服务更便宜可能是一样的。”
至于AGI到底还需要多久？
“在AI这个事情上，国内一两年是能够做到跟国外差不多的，今年可能就能做到平替国外的模型。”但这还不是真正的AGI。他给AGI设定的门槛，是具备持续学习的能力。“在那之前，我们能做的就是成本，然后效果做得更好，速度做得更快。但是要有大突破，它应该是具备持续学习的。”
尾声：不模仿任何人的探索
“我们没有模仿的对象，每一步都是根据实际情况、实事求是地分析利弊做决策。”在会议接近尾声时，梁文锋这样总结DeepSeek的路径选择。
这是一个奇特的组合：极致的野心与极致的克制并存。野心在于，他要做的是AGI，不满足于任何一个中间站；克制在于，他愿意为此放弃几乎所有短期利益，甚至不惜把最强模型开源、把API定价压到竞争对手无法盈利的水平。
这种组合的底层逻辑，或许是梁文锋最核心的洞见：在一个即将大得难以想象的市场里，最大化成功概率的方式，不是拼命攫取眼前利益，而是构建最大的生态和共识。克制不是软弱，而是一种长期的进攻。
“很多公司做得很伟大，是因为它有一种利润以外的追求。但那个追求最后不但没有影响商业化，反而让它商业化得更好。”
这场融资会议的实录，或许将成为AI创业史上一个值得反复回看的文本。它不仅记录了一家公司在关键节点的战略思考，更呈现了一种极其罕见的商业哲学——在这个被短期利益和技术焦虑驱动的行业里，还有人愿意用善意、克制和长线思维，去赌一个更大的未来。
（本文基于DeepSeek融资期间内部会议实录整理撰写，内容综合自界面新闻、腾讯科技、深蓝财经等媒体报道）