DeepSeek创始人4小时深度访谈：一群平凡人如何做出不平凡的AI
DeepSeek创始人4小时深度访谈：一群平凡人如何做出不平凡的AI
> 本文基于梁文锋5月20日投资人交流会4小时完整录音整理，提炼10个核心观点并做解读。原文首发「AI坐标」，文稿未经本人确认。
DeepSeek 是当下中国最受关注的 AI 公司之一。他们用极少的资源、极低的成本，做出了全球顶尖的开源大模型。很多人好奇：这家公司到底是怎么做到的？他们的创始人梁文锋是怎么想的？
在最近一场长达4小时的投资人交流会上，梁文锋罕见地敞开心扉，从一个更高的维度——愿景、价值观和组织哲学——回答了这些问题。
我从中提炼了10个核心观点，用尽量通俗的语言呈现，并加入了一些自己的理解。
1. 核心愿景：怀抱善意，保持克制
> "我们是一群平凡的人，想做一件不平凡的事。"
这是整场访谈的基石。梁文锋反复强调，DeepSeek 的出发点不是"赚大钱、上市、资本变现"，而是"对这个世界怀有很大的善意，做一件对人类有用的事"。
为什么这个愿景如此重要？ 因为 AI 这个行业太大了——可能占人类 GDP 的 10% 以上。在这么大的市场里，如果你想着"独占"，一定会被历史抛弃。这不是道德说教，而是客观规律：你越想独吞，遇到的阻力越大，越做不成。
他的逻辑链条非常清晰：善意 → 克制 → 聚焦 → 轻松 → 可持续。因为有善意，所以选择克制；因为克制，所以只做最重要的事；因为只做最重要的事，所以不用加班、不用焦虑、可以长期坚持。
我的理解： 这听起来很"反商业"，但它恰恰是最务实的商业策略。在一个赢家通吃看起来可能的赛道里，主动选择"克制"反而是一种护城河——它吸引志同道合的人，减少无谓的消耗，让你在长跑中保持呼吸。
2. 开源战略：开源最强模型，不担心被颠覆
> "我看不到闭源有什么必然的好处。字节的模型是闭源的，它有什么好处？我看不到。"
这是全场最令人印象深刻的观点之一。梁文锋的逻辑非常反直觉：
开源的"悖论"： 传统商业逻辑认为，开源 = 把核心技术送给竞争对手 = 自毁商业模式。但梁文锋认为，AI 的特殊性在于——
1. 市场足够大。 AI 不是一个年收入几十亿美金的小市场，它可能是人类历史上最大的市场。在这个量级下，一个人独占不可能，你必须跟别人分享。
2. 开源的门槛本身很高。 即使把模型代码和权重全部开源，要把部署成本做到跟我们一样低，需要大量的工程优化能力。这不是随便一家公司能做到的。
3. 克制本身就是竞争力。 如果我只赚 6 倍利润（十个月回收成本），开源就不会影响我的收入。如果我想赚 100 倍利润，开源确实会有影响——但想赚 100 倍的人，本身就会被想赚 10 倍的人打败。
我的理解： 这不是理想主义，而是深思熟虑的商业策略。DeepSeek 把开源当成了一种"筛选机制"——筛选掉那些只想赚快钱的竞争者，同时吸引最优秀的开源社区开发者和使用者。这是一种"以退为进"的打法。
3. API定价逻辑：十个月收回成本就够了
> "我们定价的逻辑很简单：买一批设备回来，十个月收回成本。公司群里降价的时候，大家都在欢呼。"
这个定价逻辑背后有两个关键洞察：
第一，价格已经没有弹性了。 当前的 API 价格区间，用户已经不再因为"太贵"而不用。再降价不会带来更多需求，反而减少收入。所以现在的价格是一个"双赢点"——公司有合理利润，用户用得开心。
第二，成本优势是真正的壁垒。 "十个月回本，我们自己能做到，其他家做不到。阿里或腾讯的成本应该要比我们高好几倍。"这就是为什么开源也不怕——你的成本比我高，你就没法跟我打价格战。
更有趣的是，梁文锋说降价时公司群里一片欢呼。因为"这是我们花了这么多精力把模型做好的目的——让大家都能用得起"。这不是利润最大化的逻辑，而是"做出好东西让大家用"的工程师逻辑。
4. AGI技术路线图：一个清晰的阶梯
梁文锋给出了一个非常清晰的 AGI 路线图，像一个上台阶的过程：
第一阶：语言模型（已完成）→ 第二阶：思维链 CoT（已完成）→ 第三阶：Agent（正在进行）→ 第四阶：持续学习（下一个突破口）→ 第五阶：自我迭代奇点 → 第六阶：具身智能
他的核心判断是：
- 每一步都是下一步的基础，没有白走的。 今年的 Agent 离不开去年的 CoT，就像盖楼不能跳过一楼直接盖三楼。
- 当前的技术瓶颈是"持续学习"。 现在的 AI 能在给定完整上下文的条件下超越人类，但它不能像新员工一样"花两个月熟悉环境"。如果 AI 有了持续学习能力，它才能真正替代人类员工。
- Scaling 远未到顶。 "硅谷在说 Scaling 到头的时候，那是对硅谷说的。对中国人来讲，我们离那个还很远。"——因为我们根本没有那么多算力去碰那个天花板。
我的理解： 这个路线图最妙的地方在于，它让 DeepSeek 可以"轻松地"推进。每一阶段做完，下一阶段的方向就自然出现了。不像有些公司四面出击（视频生成、3D、世界模型），DeepSeek 非常聚焦——只做跟智能上限相关的主线。
5. 核心利益：团队稳定是唯一不可退让的底线
> "只要我能够保持团队的稳定性，我一定能做成 AGI。钱不是问题，资源不是问题。只有一个核心利益——保持团队的稳定性。"
这是全篇最有力的一句话。梁文锋把"团队稳定"定义为"唯一的核心利益"，其他一切都可以让步。
为什么？ 因为他的算账方式很简单：
- AI 这个赛道确定性很高（路线图清晰）
- 钱和资源最终都能解决（市场需求足够大）
- 唯一不可复制的、需要时间积累的，就是团队
所以 DeepSeek 做了很多看似"非商业"的操作——不高薪挖人、不搞 996、不追短期 KPI、允许员工一半时间自由探索——都是为了一个目的：让人愿意留下。
近期完成的大额融资，梁文锋认为最大的意义不是"有钱了"，而是"老员工拿到了可观的期权，团队稳定性得到了保障"。
我的理解： 在 AI 行业，人才流动性极高。DeepSeek 的策略是用"愿景 + 自由度 + 合理回报"的组合拳留住人。这是一套比"砸钱挖人"更高级的人才策略。
6. 组织管理：没有 KPI，只有愿景
> "我们没有组织，就是愿景驱动的。靠一个愿景来组织。"
DeepSeek 的管理模式非常反传统：
- 没有 KPI。 "不是以'我要实现什么 KPI、没有考核'的方式来做，只有愿景。"
- 两条线并行。 一条从下而上（自由探索，占一半时间），一条从上而下（集体任务，占一半时间）。正式任务不超过 50%。
- 不加班。 "我们非常聚焦，意味着要做的事情很少。因为我克制，很多事我就不做了。"
梁文锋坦言，这种模式有好处也有坏处，随着人员规模扩大需要调整。但核心哲学不变：做研究需要松弛的环境。
我的理解： 这不是"放羊"，而是高度聚焦的自然结果。当一家公司清楚地知道什么不做什么做，自然就不需要加班。大多数公司的 996 不是因为事情多，而是因为方向乱。
7. 中美差距：根源在资源，不在人才
> "我们跟美国的差距，本质上只有一个——算力资源。人才不是瓶颈。"
梁文锋给出了非常具体的数字：
- DeepSeek 目前有约 2 万张 H 等效算力（大部分刚到）
- 美国最大模型的激活参数约 800B，国内还在 几十 B 的规模
- 如果要用华为 950 训同等规模模型，需要 20 万张卡
- 华为目前给 DeepSeek 的产能是 1.6 万张（互联网大厂是十几万张）
他的核心观点是：人才差距本身就是算力差距的结果。 因为算力少，能做的实验就少，人才成长的机会就少。不是中国人不聪明。
但乐观的是，"我们可以用 1/20 的算力做到同等效果。" 这种效率优势本身就是一种结构性竞争力。未来如果算力差距缩小（国产替代+产能提升），这个效率优势会直接转化为竞争优势。
8. 国产算力替代：历史性机遇来了
> "英伟达 CUDA 的护城河在被快速瓦解。一年之内，你会发现国产芯片的生态完全没有问题。"
这是访谈中最具前瞻性的判断之一。梁文锋认为，国产芯片正面临三个"天时地利"：
1. AI 可以写代码。 用 AI 来构建生态，比以前人工写 CUDA 算子快得多。
2. TileLang 编译器。 DeepSeek 自研的高级语言，可以用很少的代码量重写整套英伟达生态。V3 的训练已经不用英伟达生态了。
3. 计算卡和游戏卡解耦。 以前 CUDA 要兼容游戏卡，但现在计算卡市场已经超过游戏卡，专用芯片不需要再绑定 CUDA。
他的判断很直接：生态问题一年内会被证明不是问题。唯一的问题是产能。
华为 950 超节点的性能（4张顶1张英伟达B200）和价格（贵100%以内）已经可以平替，只是时间上落后两年。
9. 竞争终局：成本为王，不存在暴利
> "最终大模型的差异只有三样：成本、时间、用户体验。成本排第一。"
梁文锋对行业终局的判断非常冷静：
- 不会有暴利。 谁想多赚，谁就会被想少赚的人打败。这是一个"愿景决定胜负"的逻辑——你的愿景是想多拿，你就先输了。
- 中国有可能成为"三体之一"。 中国在成本和产品体验上有结构性优势。就像其他制造业一样，中国人会把 AI 产品做到最便宜。
- 三四家公司就够了。 现在国内做基座模型的公司太多了，一定会收敛。三四家充分竞争，价格战足够打。
我的理解： 这是一个"反内卷"的终局判断。不是在比别人更卷，而是在比别人更克制、更聚焦、成本更低。DeepSeek 选择的不是"跑得最快"，而是"跑得最久"。
10. 商业化态度：AGI 是西瓜，其他都是芝麻
> "去年我们 C 端用户暴涨，但我们没有去抢用户、没有去变现。因为后面有更大的西瓜，前面只是小芝麻。"
梁文锋的商业化态度可以概括为：
- 现在做商业化太早。 "半年前讨论的商业化方案（广告、电商、本地生活）肯定没用了，因为变化太快。"
- 但商业化一直在做。 C 端用户顺手就积累了，B 端 API 收入也够支撑一个上市公司。"最坏情况卖 API，也够了。"
- AGI 是唯一值得全力以赴的事。 只要 AGI 做成，商业价值自然会有。在此之前的所有精力，都应该用来"把智能的上限往上推"。
我的理解： 这是一种"极度聚焦 + 留有后手"的策略。不排斥商业化，但不以商业化为目标。如果技术突然停滞，活下来没问题；但只要技术还在进步，就全力以赴做技术。这种"保底 + 进攻"的双轨策略，非常务实。
写在最后
这场四小时的访谈，本质上是一个创始人对自己价值观的系统性剖析。
梁文锋不是在讲"成功学"，而是在讲一种世界观：在一个足够大的事情面前，善意和克制不是道德选择，而是生存策略。 你越想独占，越容易被替代；你越愿意分享，越容易找到盟友。
不管 DeepSeek 最终能不能做成 AGI，这种思考方式本身值得我们学习：在正确的事情上聚焦，在不重要的事情上克制，相信长期的力量。
本文基于「AI坐标」发布的梁文锋投资人交流会完整录音整理。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/825GYK5jiJgjvjHKK19IwQ