近日，DeepSeek 创始人梁文锋和投资人进行了一场近 4 小时的交流会，这场会议发生在 DeepSeek 启动第二轮融资并筹备 2027 年科创板 IPO 的窗口期。

近期，DeepSeek 完成了公司首次外部股权融资，天眼查信息显示，此次募资总额约 510 亿元。根据近期三家 A 股上市公司披露的间接投资 DeepSeek 公告，推测 DeepSeek 的估值接近 3250 亿元至 3509 亿元的区间。

这一轮融资中，创始人梁文锋出资约 200 亿元，为最大单一出资方。此外，腾讯出资约 100 亿元；宁德时代体系出资约 50 亿元，其中包括宁德时代及溥泉资本；网易、京东、Monolith 砺思资本、IDG 资本分别出资约 30 亿元；正心谷投资、拾象科技分别出资约 15 亿元。

在此之前，梁文锋曾提出 " 不融资、不上市、不商业化 " 的原则。此次大规模融资标志着 DeepSeek 正式走向资本市场，也引发了业界对其商业化路径与技术愿景的广泛关注。

近期，一份 Deepseek 融资期间的会议实录流出，事无巨细呈现了梁文锋所理解的这家公司、这项技术乃至这个行业走向的完整图谱，其中包含大量有关组织文化、技术路径、商业博弈以及算力基建的核心观点，足以让人理解这家公司过往那些反直觉但最终也许正确的克制决策。

DeepSeek 想做什么样的公司？

谈及创业初衷，梁文锋强调，DeepSeek 并不是一家以商业利益最大化为目标的公司。" 不是为了赚多少钱、也不是为了资本市场和上市，而是想做一件对人类有用的事情，怀着一种对这个世界非常大的善意来做这件事情。"

梁文锋在管理上最崇拜的人是通用电气前 CEO 杰克 · 韦尔奇，虽然韦尔奇大部分管理理念都已经不再适用了，但有一点他认为非常对：管理一家大公司，真正依靠的不是规章制度，而是愿景。

梁文锋认为，公司不是靠 KPI 和各种考核来推动做事，将 DeepSeek 团队组织起来的就是愿景。

" 去年春节突然火起来，其实完全不在我们的计划里面。我们当时只是想把技术做好。" 后来回头复盘，梁文锋发现，相比一个纯商业组织，或许是一个真正相信 AGI 的组织，才在人才和组织能力上有额外优势，愿景把这些人才真正组织了起来。

梁文锋表示，大家目前面临的问题可能是人才不够，但他认为这种短缺是阶段性的，在每个行业发展的初期都是这样。以前做网站、做互联网服务端，刚开始人都极缺，但这种人才短缺非常快就会被解决，也就两三年，因为会培养出大量的人。

" 人才几乎没有差距——就是同一批人。国内人才是不缺的。人才短缺是阶段性的，历史上从来没有长期缺某一类人的情况。"

梁文锋认为，公司没有什么特别的优势。两年前公司成立时，没有知名度，没有号召力，没有很多钱，也没有很多资源。" 不是一群天才做出了不平凡的事情。而是一群平凡的人，做出了不平凡的事情。"

他强调，DeepSeek 核心、唯一、无法退让的利益是保持团队稳定。" 在很多方面我们都要非常克制，但是我们的核心利益是什么？其实只有一点：我们最大的、甚至可以认为是唯一的核心利益，就是要保持团队的稳定性。"" 只要团队能够稳定，只要最核心的人一直都在，我们就一定能够继续往前走。最后一定能够做成 AGI。" 他认为，钱、资源等等不是问题。

团队的稳定性是 DeepSeek 此前面临的最大风险。随着近期的这一次融资后，员工拿到了期权，这个风险得到了较大解除。梁文锋表示，现在做的很多事情都是为了保持团队的稳定性，" 其他都是可以克制的 "。

和同行相比，梁文锋认为，DeepSeek 属于流动率较低的一家公司。公司的管理方式比较灵活，且一般不太加班。

DeepSeek 的管理是两条线：一条线是从上到下，一条线是从下到上。从下而上，是每个人自己想做什么，没人管也没有 KPI；从上到下，就是正式的、集体去做一个事，需要全公司的人一起配合，例如发布 V4 模型时，就得每个人分工做一部分。

" 一般我们希望这类正式的（从上到下的任务）不要占用员工所有时间的 50%，他应该还有一半的时间是不被安排的，这是一个让他可以自己去探索研究的范围。"

梁文锋表示，DeepSeek 不太加班的原因，一方面是做研究需要一个比较松弛的环境，其次公司非常聚焦，很克制，所以没有非常多事情要做。

梁文锋在定价这件事上，说得非常具体。他的标准是十个月收回设备成本，V3 和 Flash 版本都按这个来。当初团队担心需求太大，把价格定得偏高，后来他主动降到四分之一，公司群里一片欢呼。大家高兴不是因为能多卖，而是模型做得那么好、价格又那么便宜，终于让所有人都用得起——这是他们的成就感来源。

梁文锋表示，未来 DeepSeek 最强的模型，大概率也还是会开源，开源和商业付费之间没有冲突。谈及 DeepSeek 当前的 API 定价逻辑，梁文锋表示，内部有一个非常明确的标准。" 买一批服务器回来，大概 10 个月收回设备成本，我们觉得就够了。这就是一个合理的利润。"

" 去年的 C 端、今年的 B 端，我觉得这事要做，要把它做好，但这不是我们的目标。我们公司大部分人不认为这是一个跟 AGI 同等重要的问题。C 端和 B 端都是我们做 AGI 路线上的副产物，是一个中间产出。我并不是为了做 C 端或者为了做 B 端而去做它，而是我们为了做 AGI，刚好能产出这个东西，我就把它拿来做商业化了。"

" 不是我们要赚最多的钱，而是我们在能够赚到合理利润的情况下，大家都用得起。" 梁文锋表示，这是团队真实的想法。花了那么多时间、投入那么多精力，把模型做好的真正目的，是让所有人都能够充分使用，如果最后真的做到了，会觉得特别有成就感，这也是公司的动力和愿景。

梁文锋表示：" 开源对我们的商业模式是没有任何影响的。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，或者他的成本会比较高。这里是没有冲突的。"

" 半年前大家讨论的商业化是什么？一定是我要去广告、去做电商，或者要在产品里面植入电商，然后跟本地生活搞在一起，肯定没用的，因为变化太快了。你这个产品，去花很多时间做商业化考虑、商业化路径，它的生命周期会很短。

我觉得还没有到这个时候。在过去三年，任何一个时候你跟我说商业化路径、产品线，都是浪费时间，因为你并不能够预测未来。在任何一个时候你聚焦在产品上都太早了，最大的还是技术的延伸。"

梁文锋也特别希望看到更多创业公司基于 DeepSeek 去创业，做各种各样的新应用。" 如果未来有几千家、几万家公司，都建立在 DeepSeek 的基础模型之上，我觉得这是一件非常有意义的事情。"

算力、中美差距与底层基建

一直以来，中美大模型的差异一直是业内津津乐道的话题，海外有 ChatGPT、Calude、Gemini，国内有 DeepSeek、阿里千问、Kimi 等。但是中美大模型的差距究竟在哪里？

在梁文锋看来，这个差距肯定不在人才。未来我们要改写中美 AI 的叙事：用几分之一的算力，把差距缩得更短，缩到 6 个月、3 个月。

梁文锋指出，" 中美 AI 的差距主要在资源上。我们相信 Scaling ，肯定是规模越大，效果越好。训练这么大的模型，并不是因为我觉得这么大的模型就够了，而是只有这么多资源。"

梁文锋对国产芯片的看法比大多数人乐观。他认为 CUDA 的护城河正在快速瓦解，原因有三：AI 可以写代码来构建生态、新的高级编程语言让重写算子变得容易、计算卡市场已经超过游戏卡，英伟达没有理由再把两者耦合在一起。这些变化叠加出口管制的现实，给国产芯片创造了一个历史性的窗口期。

他表示，大模型竞争，终局的差距应该体现在三方面：一方面成本，一方面时间，一方面用户体验。除此以外，可能是没有什么差距的。

" 成本肯定是一个差异，我觉得可能成本是排在第一位的区别。然后第二个就是时间，你什么时候能够做到，你早几个月、晚几个月，它就不一样了。第三个可能是体验，中间会有一些用户粘性，但它可能不本质。"

英伟达 CUDA 的护城河在快速地被瓦解，原因可能是有三方面。一方面是现在有了 AI，要建立起这个生态比以前容易很多了，因为 AI 可以写代码。

第二，有一些新的技术，比如我们出了一个技术叫 TileLang，是一种高级语言。用这个高级语言来写 CUDA 的算子，可以很快地把英伟达的整套生态全部都写一遍，再结合 AI，这看起来没有什么障碍。

还有一点就是，计算卡的市场已经比游戏卡大了，以后计算芯片都不再和 CUDA 耦合，都是专用芯片了。在这个背景下，原来英伟达生态的作用就大幅度减少了。

国产 AI 芯片替代现在是有个历史性机会的。梁文锋认为，未来一年之内，国产芯片的生态完全没有问题这件事情能够被验证。之前认为是有问题的，认为用不起来、不好用，但是未来他觉得一年之内，我们能够用事实来扭转这些认知。

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。国产卡适配这一点没有障碍，英伟达挡不住。在英伟达的卡买不到的情况下，所有人迫于无奈，都必须去做国产芯片。在这个背景下，国产卡的适配是没有任何障碍的，但还需要时间。他预计未来一年内，市场会扭转 " 国产芯片用不起来 " 的认知。

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