DeepSeek 创始人梁文锋在一场据称长达四小时的投资者会议上的发言内容曝光。[淘股吧]

过去一个月里，这场对话的片段一直在中国 AI 圈和投资人圈内流传。最引人注目的是梁文锋反复强调的“不”字。不搞“天才”神话。不追求利润最大化。不搞闭源。不盲目争夺用户。不做视频生成、3D、世界模型，也不做下一个“超级应用”。

他的解释很简单：“克制是一种策略。放弃一些东西，是为了提高实现 AGI（通用人工智能）的概率。”

以下是会议中的核心观点：

- DeepSeek只有一条主线：AGI梁文锋认为，现在不是追求产品收益最大化的时候。核心是追逐人工智能最高峰，即AGI。他的AGI路线图非常清晰。去年的台阶是思维链，今年的台阶是Agent。Agent之后，是持续学。持续学之后，是AI自我迭代。然后，AI开始帮助人类研发更加先进的AI系统。最后才是具身智能。梁文锋将这个过程称为“渐进的奇点”。根据这个思考，DeepSeek目前正在主动放弃许多热门方向。“很多东西不在我们的主线上，包括3D和视频生成。”他也质疑了世界模型的重要性：“世界模型跟智能的上限没有太大关系。”多模态对产品和C端用户很重要，但它仍然只是一个组件。“它不是主线，也不是智能本身。”

- 下一代模型必须拥有持续学能力人类可以在工作中不断学。但AI每次开始一个新任务，都需要人类重新提供所有相关上下文。“这几乎是不可能的。”这也是梁文锋认为，当前AI还无法真正替代员工的原因。“下一代模型必须具备持续学能力，否则就不能叫下一代模型。”同时他表示智能的终点可能是具身。他的逻辑很简单：人类真正需要的，并不是另一个计算机界面。人类需要的是劳动力。

- DeepSeek不追求利润最大化梁文锋表示，DeepSeek不会以收入最大化为目标进行定价。“我们只赚一个合理的利润。”DeepSeek V4最初担心需求过多，所以价格定得比较高。后来，DeepSeek把价格降到了四分之一。“公司群里很多人都在欢呼。”因为做出这个模型的目的，就是让更多人能够充分使用它。备受关注的低成本不仅是一种商业策略。“低成本是架构带来的结果。”更低的成本可以让AI变得更加普惠。但还有一个更深层的原因：单位计算成本越低，DeepSeek就越能够在有限算力下训练更大的模型。“大公司可以通过增加资源解决问题，我们优先考虑成本效率。”有意思的是梁文锋并不觉得API生意有多么好。“我不觉得卖API这个事情有那么大的吸引力。”DeepSeek只需要一个很小的团队维护服务。几乎没有客服，也不需要销售，用户自己就会来。“我们一直在商业化，只是不以商业化为目标。”他认为，DeepSeek彻底转向商业化的时间点仍然非常遥远。

- 开源是DeepSeek的战略甜蜜点对于员工来说，开源能够带来成就感和组织凝聚力。对于社会来说，它能够帮助研究者、企业和普通用户。“开源是一种让利。”梁文锋认为，AI最终会成为一个规模极其庞大的产业，任何试图垄断它的人，最终都会失败。“如果AI最终占到人类社会GDP的10%，任何想要独占这部分利益的人，都会被历史抛弃。”梁文锋表示，DeepSeek不会开源一个较弱的版本，同时在内部保留更强的模型。他不担心竞争对手部署DeepSeek模型。小型创业公司可能缺乏资源和意愿，去进行前沿模型研究。大型公司可能拥有资源，却存在组织上的困难。梁文锋认为，DeepSeek刚好处于一个罕见的中间位置。“这是属于我们这个规模公司的sweet point。”

- 中美AI的差距主要在资源梁文锋认为，中国并不真正缺乏人才。DeepSeek希望改写中美AI竞争的叙事：用几分之一的算力，把差距缩短到6个月，甚至3个月。他作出这个判断的原因是他依然相信Scaling“我们相信Scaling，规模越大，效果肯定越好。”DeepSeek训练当前规模的模型，并不是因为这个规模已经足够。而是因为现有算力只允许它做到这个规模。梁文锋认为，前沿模型的竞争，最终会由三个因素决定：成本、时间、用户体验。“成本排在第一位。”如果两家公司提供的模型质量相同，胜负将取决于谁能以更低的成本提供服务。时间排在第二位。早几个月和晚几个月，结果可能完全不同。用户体验可以形成一定的黏性和壁垒，但梁文锋并不认为它是最本质的护城河。

- 团队稳定是梁文锋唯一不能让步的事情他将其视为DeepSeek面临的最大风险之一。原话是：“只有一个是没法退让的：必须保持团队的稳定性。”而最近的一轮融资，已经大幅降低了这个风险。“只要能够保持团队的稳定性，我一定能做成AGI。就这么简单。”有趣的是DeepSeek的组织既是自上而下，也是自下而上自上而下的部分，被梁文锋称为“做正事”。但他不希望被安排的工作占用员工一半以上的时间。另外一半时间应该保持自下而上。研究人员可以自由探索他们认为重要的方向，不需要提前审批，也没有固定要求。与很多AI团队不同，DeepSeek不鼓励过度加班。“做研究需要一个相对松弛的环境。”另一个原因是聚焦。DeepSeek的许多产品并不完善，但公司会主动选择不去补齐所有问题。梁文锋认为，这同样是一种克制。有趣的是DeepSeek靠愿景驱动，而不是KPI“要实现某个KPI，不是我们的方式。”梁文锋表示，DeepSeek的愿景甚至不一定被正式写下来。它存在于公司的做事方式里，也存在于公司对待世界的态度里。“愿景不是挂在墙上的标语，不是怎么说，而是怎么做。”

梁文锋最后的警告，可能也是最重要的一句话“如果你的愿景是拿得更多，你就已经输了。你可能会面临更大的困难。这个世界就是这样。”

信心，真不是说说而已。
知道对与错，想到与做到，做对的事情和做错的事情——这中间隔着的是什么？做错的事情有及时的欲望和刺激，做正确的事情却又很枯燥有压力。
正循环的建立，需要跨越，做到。

我真的是一个很平凡的人，甚至比较自卑。我很喜欢梁总说的，一群平凡的人，做不平凡的事情。当然了，这是Peter Drucker的理念，不过这倒是给了我这样一份信念，原来平凡的人，真的也能做好一些事情。以前看阿段经常讲阿宝，我是默认阿宝是个天才的，阿宝是天才吗？想来整个故事就是在讲述，没有天才、没有秘诀。
向我所理解的，我所亲眼看到的，我所敬佩的榜样学。

很用心，很积极，很有成果

我基本上坚定了自己的信念：知道自己能够搞明白股票交易的很多关键问题，并且能够一定程度做到。这是不需要担心和怀疑的，工程化推进的工作而已。

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真正需要改变的，花很大力气，很长时间做的，是建立自我。我有缺陷，有创伤后遗症，重新塑造新的自己很难。
很难

我选择并信仰我所理解的，敬佩的前辈。很平凡，甚至枯燥，这正是我的生活，就像在草原五班的日子。

最近的菲尔茨奖很火。股市和数学很像，都是博大、精深，门派众多，天才俊杰比比皆是。

同样二者似乎都很神秘。我想一个本科毕业生是不会对三角函数、洛必达，泰勒展开之类的东西感到隔阂。因为不了解，所以神秘。

股市也没有任何神秘的，就是一个普通的行业。

饭馆里常听到大妈谈融资融券，痛骂机构做空，听到年轻人聊光模块，存储，黄金时代⋯可以说，二级市场是国人参与最为广泛的行业之一，普通到很多人意识不到这是个普通又平凡的行业。

也许，恰恰是因为传奇故事太多了吧，让一个普通的行业有了很多梦幻的色彩。

There is no secret ingredient.

股市的投机交易，本质上真的就是在做数学研究，在一个混沌系统中探索规律。最直接的例证就是量化的崛起。

而交易之所以是艺术，因为还有很大一部分人性的因素在。

其中一部分人性的因素，往往很难量化，尤其是用现有的有效的数学语言进行表达。而从古至今，人类对人性的思考和总结从未停止，这部分我们一般统归为哲学，在老中则称之为道。

作为一个主观交易员，用功，一部分在外，另一部分在内。因为除了要迎接市场的挑战，还要处理自己作为一个普通人的思绪万千。

我们讲一个交易员有天赋，对于量化研究员更多地是说他处理外在数据的能力很强；对于主观交易员则不可否认，相当大的程度上是说他的内在足够强大。

选择交易的道路，就像王虹，Yu Deng ，选择数学。想见他们的求学道路，内外的挑战都有。数学、交易，两个行业都不神秘，更没有玄虚。

既然你Enjoy 做这些事情，那就更要认清现实，以崇尚科学理性为荣，以无知愚昧为耻，方能破除心中的discourage。

生活本是如此，同样有榜样指引。
广泛探索优秀的人，向优秀的人深入学

我想，当王虹选择数学时，不只是选择了一个行业，职业，更是选择了一种生活，真正属于自己的生活，enjoy yourself ，数学则是自己生活的一部分，当然，是极为重要的有机组成部分。

数学不是在课堂上，交易也不是在开盘的30分钟，他会真实反映你所选择的、正经历的属于你自己的生活。生活是长相守的，长相守是真正7×24的考验

你选择什么，
真正属于你自己的生活？

数学、物理、Ai、量化、交易
科学精神、理性、本分