1985 年，梁文鋒出生於廣東省湛江市，從小他就展現出了極高的學習天賦，尤其在數學學科上表現突出，是學校裡當之無愧的 “尖子生”。

2002 年，年僅 17 歲的梁文鋒以吳川一中 “高考狀元” 的成績考入浙江大學電子資訊工程專業，開啟了他的學術之旅。在浙大的校園裡，梁文鋒如飢似渴地汲取著知識，本科畢業後，他又順利考上浙江大學資訊與通訊工程專業研究生 ，進一步深耕學術領域。

在校期間，梁文鋒對金融市場產生了濃厚的興趣。2008 年，全球金融危機爆發，這場危機給全球經濟帶來了巨大衝擊，也讓梁文鋒看到了傳統金融投資方式的侷限性。他敏銳地意識到，機器學習技術或許能為金融投資帶來新的機遇。於是，他帶領團隊開始探索機器學習技術在全自動量化交易中的應用潛力，通過對大量金融資料的分析和建模，嘗試利用演算法實現更精準的投資決策。這段經歷不僅為他積累了豐富的實踐經驗，也為他日後在金融和人工智慧領域的發展奠定了堅實的基礎。

2013 年，梁文鋒從浙江大學畢業，憑藉著在校期間積累的金融知識和機器學習實踐經驗，他與浙大同學徐進共同創立了杭州雅克比投資管理有限公司，正式踏入量化投資領域。在成立初期，雅克比投資專注於傳統量化投資策略的研究與應用，通過對金融市場資料的分析和建模，尋找投資機會。梁文鋒充分發揮自己的技術優勢，帶領團隊搭建了一套高效的量化投資系統，能夠快速處理和分析大量的金融資料，為投資決策提供有力支援。儘管公司規模較小，但憑藉著精準的投資策略和出色的風險管理，雅克比投資在競爭激烈的金融市場中逐漸站穩了腳跟，為梁文鋒積累了寶貴的行業經驗和人脈資源。

在雅克比投資取得一定成績後，梁文鋒並不滿足於現狀，他敏銳地察覺到人工智慧技術在量化投資領域的巨大潛力。2015 年，他毅然創立了杭州幻方科技有限公司（後更名為浙江九章資產管理有限公司，即幻方量化），決心打造一個以人工智慧為核心的量化投資平台。

幻方量化成立之初，梁文鋒就帶領團隊開始了艱苦的技術研發工作。他們深入研究機器學習、深度學習等人工智慧技術，並將其應用於量化投資策略的開發中。

2016 年，幻方量化推出首個基於深度學習的交易模型，該模型通過對海量金融資料的學習和分析，能夠更加精準地預測市場走勢，為投資決策提供了更強大的支援 。為了進一步提升交易效率和模型性能，幻方量化開始將 GPU 引入計算交易倉位，大大提高了資料處理速度和計算能力。

此後，梁文鋒不斷擴大 AI 演算法研究團隊，吸引了一批來自電腦科學、數學、統計學等領域的優秀人才，他們共同努力，將 AI 技術深度融入量化策略，逐步取代傳統模型。

2017 年，幻方量化宣稱實現投資策略全面 AI 化，這一里程碑式的突破標誌著幻方量化在量化投資領域的技術領先地位。2018 年，幻方量化正式確立以 AI 為核心的發展戰略，加大在技術研發和人才培養方面的投入。

同年，幻方量化首次獲得私募金牛獎，這是中國私募證券領域的最高獎項，也是對幻方量化在量化投資領域取得成績的高度認可。隨著業務的快速擴展，計算資源不足的問題逐漸顯現。為瞭解決這一問題，2019 年，梁文鋒帶領團隊自主研發了 “螢火一號” 訓練平台，該平台搭載了大量的 GPU，能夠為模型訓練提供強大的計算支援。

2020 年，總投資近 2 億元的 “螢火一號” 正式投入運作，為幻方量化的發展提供了堅實的技術保障。2021 年，幻方量化投入 10 億元建設 “螢火二號”，進一步提升了計算能力和技術水平。

在梁文鋒的帶領下，幻方量化的資產管理規模不斷擴大，2021 年突破千億大關，成為國內量化投資領域的頭部企業之一。幻方量化的成功，不僅在於其先進的技術和優秀的團隊，還在於梁文鋒對行業趨勢的精準把握和對創新的不懈追求。他始終堅持以技術為驅動，不斷探索人工智慧技術在量化投資領域的新應用，為投資者創造了豐厚的回報，也為中國量化投資行業的發展做出了重要貢獻。

進軍 AI 大模型，DeepSeek 的崛起

在量化投資領域取得巨大成功後，梁文鋒並沒有停下探索的腳步。2023 年，他敏銳地捕捉到通用人工智慧領域的巨大發展潛力，毅然決定進軍這一新興領域，創立了 DeepSeek。他深知，人工智慧將是未來科技發展的核心驅動力，而大模型作為人工智慧的關鍵技術，具有無限的應用前景。梁文鋒希望通過 DeepSeek，打造出具有國際競爭力的人工智慧大模型，為全球使用者提供更加智能、高效的服務。

自成立以來，DeepSeek 在梁文鋒的帶領下，取得了一系列令人矚目的成果。2024 年 5 月，DeepSeek 發佈了 DeepSeek-V2 模型，該模型採用了創新的架構，如注意力機制方面的 MLA（多頭潛在注意力）和前饋網路方面的 DeepSeekMoE 架構等，實現了更高經濟性的訓練效果和更高效的推理 。其 API 定價僅為美國 OpenAI GPT - 4 Turbo 的百分之一，引發了國內大模型的 “價格戰”，推動了大模型技術的普及。

2024 年 12 月 26 日，DeepSeek 發佈了 DeepSeek-V3 模型，再次震驚全球。該模型多項評測成績超越了 Qwen2.5 - 72B 和 Llama - 3.1 - 405B 等其他開源模型，甚至能與 GPT - 4o、Claude 3.5 - Sonnet 等頂級閉源模型相媲美。而其訓練成本僅約為 557.6 萬美元，僅使用 2048 顆算力稍弱的輝達 H800 GPU，以十分之一的成本實現了與 GPT - 4o 較量的水平，展現了其在成本控制和技術創新方面的強大實力。

2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 正式發佈 DeepSeek-R1 模型，該模型在數學、程式碼、自然語言推理等任務上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。它在後訓練階段大規模使用強化學習（RL）技術，在僅有極少標註資料的情況下，極大提升了模型推理能力。DeepSeek-R1 的訓練成本僅為 560 萬美元，遠低於業內大多數競爭對手的數千萬甚至上億美元的投入，其低成本高效率的特點，打破了人們對大模型訓練高成本的固有認知。

這些模型的發佈，在全球 AI 領域引發了廣泛關注和熱烈討論。DeepSeek 的技術突破，不僅展示了中國在 AI 領域的創新能力，也對全球 AI 行業格局產生了深遠影響。它讓人們看到，即使在資源有限的情況下，通過創新的演算法和架構，也能實現高性能的 AI 模型，為 AI 行業的發展開闢了新的道路。DeepSeek 的成功，也吸引了全球投資者的目光，為其未來的發展奠定了堅實的基礎。

DeepSeek 創始人梁文峰的商業版圖主要涉及量化投資和人工智慧兩大領域：

2013 年：與浙江大學同學徐進共同創立杭州雅克比投資管理有限公司。

2015 年，成立杭州幻方科技有限公司，後更名為浙江九章資產管理有限公司。

成立寧波幻方量化投資管理合夥企業（有限合夥）。

2016 年：10 月推出第一個 AI 模型，第一份由深度學習生成的交易倉位上線執行。

2018 年：正式確立了以 AI 為核心的發展戰略。

2019 年，帶領團隊自主研發了 “螢火一號” 訓練平台，總投資近 2 億元，搭載了 1100 塊 GPU5。

在金牛獎頒獎儀式上發表演講《一名程式設計師眼裡中國量化投資的未來》。

2021 年，幻方量化的資產管理規模突破千億大關，躋身國內量化私募領域的 “四大天王” 之列。

投入 10 億建設 “螢火二號”。

2023 年，5 月宣佈做通用人工智慧 (AGI)25。

7 月正式創辦杭州深度求索人工智慧基礎技術研究有限公司 (DeepSeek)，專注於 AI 大模型的研究和開發。

2024 年5 月，DeepSeek 發佈混合專家語言模型 DeepSeek - V256。

12 月 26 日，DeepSeek 宣佈上線並同步開源 DeepSeek - V3 模型。

2025 年，1 月 20 日，DeepSeek 正式發佈 DeepSeek - R1 模型。

除夕凌晨，發佈 Janus - Pro - 7b 多模態模型。

梁文鋒名下共關聯 15 家企業，且均為存續狀態，涵蓋了創業投資、企業管理諮詢等多個領域 ，如寧波少廣創業投資合夥企業、寧波程采企業管理諮詢合夥企業等。在這些企業中，梁文鋒擔任著執行董事兼總經理、法定代表人、股東等重要職務，掌控著企業的發展方向和戰略決策。

以寧波少廣創業投資合夥企業為例，該企業專注於創業投資領域，通過對具有潛力的初創企業進行投資，為梁文鋒的商業版圖拓展提供了新的增長點。而寧波程采企業管理諮詢合夥企業則在企業管理諮詢領域發揮著重要作用，為梁文鋒旗下的企業提供專業的管理諮詢服務，幫助企業最佳化管理流程，提升營運效率。這些關聯企業之間相互協作，形成了一個有機的整體，共同推動著梁文鋒商業版圖的擴張。

梁文鋒的商業佈局始終以技術創新為核心驅動力。

在量化投資領域，他帶領團隊將機器學習、深度學習等人工智慧技術深度應用於投資策略的開發，通過不斷最佳化演算法和模型，提升投資決策的精準性和效率。在創立 DeepSeek 進軍通用人工智慧領域後，更是將技術創新放在首位，致力於打造具有國際競爭力的人工智慧大模型。DeepSeek 發佈的一系列模型，如 DeepSeek-V2、DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 等，憑藉創新的架構和演算法，在性能上取得了重大突破，同時實現了低成本高效率的訓練，展現了梁文鋒對技術創新的執著追求。

梁文鋒也十分注重市場需求和應用場景的拓展。

在量化投資階段，幻方量化根據市場變化和投資者需求，不斷調整和最佳化投資策略，為投資者提供個性化的投資解決方案。在人工智慧領域，DeepSeek 積極與各行業合作，推動大模型在金融、醫療、教育、製造等多個領域的應用，將技術轉化為實際生產力。通過與行業夥伴的合作，DeepSeek 不僅為客戶提供了定製化的 AI 解決方案，還進一步拓展了市場份額，提升了品牌影響力。梁文鋒的商業佈局邏輯體現了技術與市場的緊密結合，通過技術創新滿足市場需求，又以市場需求反哺技術研發，形成了良性循環，為其商業版圖的持續擴張奠定了堅實基礎。

儘管 DeepSeek 在梁文鋒的帶領下取得了顯著成就，但在發展過程中也面臨著諸多挑戰。在技術層面，高端晶片獲取困難是 DeepSeek 面臨的一大難題。美國對中國實施的半導體出口管制，限制了高端 AI 晶片的供應，這對 DeepSeek 的模型訓練和性能提升造成了一定阻礙。雖然 DeepSeek 通過最佳化演算法和硬體利用率，以性能較低的 H800 晶片實現了高效訓練，但未來隨著技術的不斷髮展，對高端晶片的需求可能會進一步增加，如何突破晶片限制，確保穩定的算力支援，是 DeepSeek 需要解決的關鍵問題。

國際競爭壓力也不容小覷。在全球 AI 大模型領域，DeepSeek 面臨著來自美國等發達國家的強大競爭對手。OpenAI、Google、Meta 等科技巨頭在技術研發、資金投入和市場份額方面都具有顯著優勢，它們擁有豐富的資源和頂尖的人才團隊，不斷推出新的模型和技術，對 DeepSeek 的市場拓展和技術領先地位構成了威脅。此外，國際市場的規則和標準也主要由這些發達國家主導，DeepSeek 需要在適應國際規則的同時，積極參與國際標準的制定，提升自身在國際市場的話語權。

AI 技術的發展還帶來了一系列倫理和社會問題，這也是 DeepSeek 需要面對的挑戰之一。例如，AI 模型可能存在偏見和歧視問題，其決策過程缺乏透明度，可能會對使用者的權益造成損害。資料隱私和安全問題也日益突出，隨著 AI 技術的廣泛應用，大量的使用者資料被收集和使用，如何保護使用者資料的安全，防止資料洩露和濫用，是 DeepSeek 必須重視的問題。此外，AI 技術的發展還可能導致部分崗位的失業，如何應對技術變革帶來的社會影響，也是 DeepSeek 需要思考的問題。

儘管面臨諸多挑戰，但梁文鋒和 DeepSeek 的未來仍然充滿希望。在技術突破方面，梁文鋒可能會繼續加大在研發方面的投入，吸引更多優秀的人才加入團隊，進一步提升 DeepSeek 的技術實力。他或許會帶領團隊在演算法最佳化、模型架構創新等方面取得新的突破，提高模型的性能和效率，降低訓練成本。DeepSeek 也可能會在多模態技術、強化學習等前沿領域進行探索，拓展 AI 技術的應用邊界，為使用者提供更加智能、便捷的服務。

在市場拓展方面，DeepSeek 有望在國內市場進一步鞏固其領先地位，與更多的企業和機構展開合作，推動 AI 技術在各個行業的應用。在國際市場上，DeepSeek 也可能會憑藉其先進的技術和低成本的優勢，逐步打開國際市場，與國際科技巨頭展開競爭。通過與國際合作夥伴的合作，DeepSeek 可以更好地瞭解國際市場需求，提升其在國際市場的知名度和影響力。

商業合作也是 DeepSeek 未來發展的重要方向。梁文鋒可能會積極尋求與其他企業的合作，共同開展技術研發、市場推廣等活動，實現互利共贏。與硬體廠商合作，確保晶片等硬體裝置的穩定供應；與應用開發商合作，豐富 AI 應用場景，提升使用者體驗。DeepSeek 還可能會通過投資、併購等方式，拓展其業務領域，完善其商業版圖。

梁文鋒和 DeepSeek 在未來的發展中，將繼續以技術創新為核心，積極應對各種挑戰，不斷拓展市場，加強商業合作，努力成為全球 AI 領域的領軍企業，為推動全球科技進步和社會發展做出更大的貢獻。 (高新技術產業研究與諮詢)

當西方還沉浸在聖誕節的狂歡中時，一位中國碼農，站在巨大的落地窗前，遠眺著窗外的京杭大運河。

幾分鐘後，他做了一件令矽谷震驚的事。

“一種新的模式，讓整個山谷都嗡嗡作響！”

美國CNBC電視台在報導這件事對矽谷的影響時，這樣評價。

12月26日，杭州一家名為「深度求索」的中國初創公司，發佈了全新一代大模型：

在多個基準測試中，DeepSeek-V3的性能均超越了其他開源模型，甚至與頂級的閉源大模型GPT-4o不相上下。

尤其在數學推理上，DeepSeek-V3更是遙遙領先。

令人驚訝的是，DeepSeek-V3在性能比肩GPT-4o的同時，研發卻只花了558萬美元，訓練成本不到後者的二十分之一。

在此之前，Google和Open AI花了幾年時間，耗資數億甚至數十億美元，呼叫了幾萬塊最先進的GPU，才幹成同樣的事情。

強烈的對比，讓美國人反思：大模型和算力，是否還值得投資？

許多矽谷大佬在紛紛點讚的同時，也體驗到中國科技帶來的苦澀：當美國人休息時，他們在奮力追上我們！

有趣的是，這件事與中國空軍六代機現身，幾乎前後腳都發生。

不少美國人認為，這比六代機更像上世紀50年代，蘇聯搶先發射第一顆人造衛星的斯普特尼克時刻。

然而，真正讓美國矽谷感到震撼的，還不是DeepSeek-V3的高性能、低成本，而是中國人展現的首創精神。

中國AI公司過去幾乎都在照搬矽谷，以致人們普遍認為：美國擅長從0到1的技術突破，而中國只擅長從1到100的應用落地。

DeepSeek-V3打破了這種成見，它以MLA、DeepSeekMoE等多項開創性技術，大幅提升了模型的性能和訓練效率。

美國人驚訝地發現，原來中國公司也可以作為創新貢獻者，在他們的遊戲之外，自定遊戲規則。這在過去是極其罕見的。

因為表現太過優越，DeepSeek在矽谷被譽為來自東方的神秘力量。

這股神秘的東方力量，令人稱奇的地方在於，它幕後的資方並不是騰訊、阿里這樣的網路巨頭，而是一家低調的私募基金——幻象量化。

目前，國內擁有萬卡GPU的企業不超過5家，幻方就是其中之一。

它在2023年成立子公司“深度求索”，開始DeepSeek大模型的研發，整個團隊只有139名成員，遠少於OpenAI的1200人。

執掌這支戰隊的，是一個叫梁文峰的80後，也是幻方量化的創始人。

梁文峰與幻方的故事，始於2008年。

那一年，從浙大畢業、主修軟體工程的他，沒有像同齡人一樣，進入大廠當碼農，而是一個人跑到成都，蝸居在出租屋裡。

在那裡，梁文峰開始研究電腦賺錢的各種路子。

幾番折騰下來，他決定下場做量化投資。但這個決定並不容易，畢竟當時量化在國內還是個新事物。

很多人不相信，量化可以賺錢。

每當困難時，梁文峰總會想起量化投資之父西蒙斯的一句話：一定有辦法對價格建模。

在這個信念支撐下，梁文峰苦苦熬了兩年，終於柳暗花明。 2010年，滬深300股指期貨推出，量化投資迎來了春天。

乘著這股東風，梁文峰和他的團隊大賺一筆，自營資金超過5億元。

也就是同一時期，隨著深度學習演算法的突破，人工智慧大爆發。早年在浙大就研究人工智慧的梁文峰，燃起雄雄鬥志。

2015年，他和浙大校友，共同創立了幻方量化。

幾個意氣風發的年輕人，試圖用數學和人工智慧，在中國打造一個像文藝復興那樣世界頂級的量化避險基金。

僅僅一年後，他們就上線了第一筆由AI驅動的實盤交易，並在隨後，將所有交易策略都AI化。

新技術的加持，讓幻方量化旗下基金回報率，遠超同期滬深300指數。

這推動幻方量化基金規模持續攀升，2021年一度超千億元大關，位列國內量化四大天王之一。

然而，基金規模膨脹的同時，梁文峰卻面臨一個棘手問題。

AI交易策略需要算力支援，尤其是，隨著模型參數的激增，對GPU算力的需求也不斷成長。

如何破解這一難題？梁文峰的選擇是：堆算力！

從2019年開始，幻方量化大規模佈局AI算力。

當年就投資2億元，建成「螢火一號」AI算力叢集，搭載1100塊GPU算卡。而彼時的特斯拉，才剛提出Dojo超算概念。

幾個月後，當輝達發佈最新A100晶片時，梁文峰再次搶跑，成為亞太地區第一批拿到此卡的人。

緊接著2021年，他又投資10億元，建成“螢火二號”，搭載1萬A100算卡，算力相當於76萬台個人電腦。

其佔地面積，比10個籃球場還要大。

在AI大模型還沒有爆發的年代，梁文峰的舉動，讓很多人感到瘋狂。

一家私募基金囤這麼多算力，究竟意欲何為？甚至有媒體抱怨：幻方量化把A股散戶嚇壞了。

外界對幻方量化的想像，仍停留在資本市場。

但梁文峰的目光，早已望向星辰大海。

2017年，Google研究團隊在一篇開創性的論文中，首次提出Transformer架構。這是一種完全基於注意力機制的神經網路，它顛覆了過去的傳統演算法。

一家名為OpenAI的美國初創公司，基於新架構不斷訓練自己的大模型。最終在2022年以ChatGPT引爆AI大模型時代。

此後，全球網路巨頭，沿著OpenAI的路線推進，很少有人質疑。

但一群初生牛犢的年輕人，在梁文峰的帶領下，幹了一件極其瘋狂的事：他們試圖改進Transformer架構。

事實上，從2023年創立深度求索，進軍大模型的第一天起，梁文峰及其團隊對演算法架構的反思就開始了。

當別人陷入簡單模仿OpenAI的慣性中時，這群年輕人不走尋常路。

他們冒著失敗的風險，大膽嘗試了MLA（多頭潛在注意力機制）、DeepSeekMoE（混合專家模型）等多種開創性技術。

幾年前囤下的海量算力晶片，為他們的夢想，插上了翅膀。

最終，這群年輕人創造了歷史：DeepSeek-V3橫空出世，一夜震驚了矽谷。

對比中美科技產業，我們常感嘆：

中國為什麼出不了像賈伯斯、馬斯克、黃仁勳一樣偉大的企業家？

賈伯斯生前只有一個目標：活著，就是為了改變世界。

黃仁勳早在青年時，就立下雄心壯志：要做不一樣的事，要徹底改變計算。

馬斯克更是瘋狂地喊出：要殖民火星，為人類尋找第二個家園。

相較之下，中國企業家似乎把更多的目光，放在了賺錢和生存上，很少抬頭仰望星空，對創新的重視也不夠。

事實上，過去30年，我們已經習慣摩爾定律從天而降，躺在家裡18個月就會出來更好的硬體和軟體。

這使得我們在一輪又一輪的IT浪潮中，基本上沒有參與到真正的技術創新。

但這種局面，在近幾年悄悄改變，中國新生代企業家正以突破性創新，在西方的遊戲之外另起爐灶。

「中國也要逐步成為創新貢獻者，而不是一直搭便車。」梁峰表示。

早在上大學時，梁文峰就篤定：AI一定會改變世界。畢業後，他在量化投資上，賺了足夠的錢。

這使得他，有足夠的資本，聽從內心的聲音，去做自己喜歡的事情，而不是先權衡利弊得失。

DeepSeek創立之初，就確立了核心使命：探索通用人工智慧的本質！

在中國AI界，還很少有企業敢提出如此瘋狂的目標。

於是，過去幾年，當很多大模型廠商忙著搶使用者，做商業化變現時，梁文峰卻苦哈哈搞起了看似不賺錢的基礎研究。

「創新不完全是商業驅動的，還需要好奇心和創造欲。」他說。

在梁文峰看來，中國企業在過去被商業驅動的慣性束縛了。他希望DeepSeek能擺脫這種束縛。

這樣的經營理念，在當下的中國企業界，顯得有點離經叛道。

曾經有不只一位業內人士表示：

梁文峰是中國AI界非常罕見的人，他擁有恐怖的學習能力，兼具強大的infra工程和模型研究能力，又能調動資源。

在內部員工看來，梁文峰則完全不像老闆，更像是極客。

時至今日，他依舊延續著低調的作風，和公司其他研究員一樣，每天看論文，寫程式碼，參與小組討論。

這個低調的大佬，連選人、用人的方式也跟主流格格不入。

當許多大模型公司熱衷於去海外挖人時，梁文峰卻反其道而行之，堅持從本土招人，並放出豪言：

“世界前50名頂尖人才可能不在中國，但也許我們可以自己打造這樣的人。”

不僅沒有海外人才，也沒有產業大佬。梁文峰更喜歡沒有經驗的年輕人，因為他們不受條條框框的束縛。

在DeepSeek，選人的標準一直都是熱愛和好奇心。

事實上，這家初創公司並非外界傳言的，有一群高深莫測的奇才，而都是一些畢業才幾年的年輕人。

甚至，很多是北大、清華等Top高校還沒畢業的博四、博五實習生。

因為工作太前沿，這些年輕人在開展工作時，幾乎沒有參考資料。但也正是這種空白，讓他們敢於突破傳統。

例如，DeepSeek-V3最重要的創新之一MLA架構，就來自於一個年輕人的突發奇想。

DeepSeek內部，也沒有上下級分工。

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