聪明反被聪明误。

出品 | 新行情     作者   | 宋辉

梁文锋，经历了一个冰火两重天的 7 月。

私募排排网最新数据显示，截至 7 月 31 日，梁文锋旗下幻方量化 9 只展示产品中，除九章幻方中证 500 量化多策略 2 号尚存 0.04% 的微弱年内正收益外，其余 8 只产品年内收益已全部告负。 

图源：第一财经

月度表现方面，幻方旗下 9 只产品 7 月单月跌幅全部超过 20%，其中，跌得最狠的幻方中证 500 量化进取 1 号，一个月蒸发了 22.15%。

7 月中旬，A 股市场经历了一次剧烈的风格切换，此前涨幅较大的算力、半导体、通信和高动量科技股，成为了调整的主要方向。

上半年，赚钱的收益高度集中在科技主线和龙头身上，量化机构靠动量、量价类因子拿到了可观的超额；然而，一旦市场切换，这些曾经贡献收益的因子，就掉头成了回撤来源。

更麻烦的是，量化机构普遍用相似的数据训练相近的因子，遇到突发变盘，大家同时压低敞口止损，卖出行为高度同步，进一步放大了下跌。

幻方则两层压力都撞上了。

据私募排排网数据，幻方旗下 10 只量化多头产品在 7 月 13 日至 17 日的一周内，净值跌幅均超过 15%。

其中，幻方量化 500 指数专享 65 号 1 期的单位净值，从 7 月 10 日的 2.3826 元降至 7 月 17 日的 1.9979 元，单周下跌 16.15%，年内收益收窄至 2.2%；幻方中证 1000 量化多策略 2 号单周下跌 16.09%；幻方量化信淮 500 指数专享 19 号 7 期下跌 15.82%，年内收益转为 -0.33%。

当然，受伤的远不止幻方。

7 月第三周，头部量化几乎集体破功，不论头部还是中腰部机构，不少出现 15% 左右乃至超过 20% 的净值回撤，一些昔日明星产品更是回吐了今年以来的全部收益。

比如，明汯投资展示的 14 只产品中，9 只年内录得负收益，表现最差的明汯精选 CTA 前 7 月亏损 10.78%。而九坤投资旗下 15 只产品中，虽有 14 只年内收益为正值，但 7 月单月回撤同样不少。九坤元嘉中证 A500 指数增强 1 号 7 月单月跌幅超过 11%，前期涨幅被大幅吞噬。

从更长的时间尺度来看，上半年，有业绩展示的 1200 多只指数增强产品，平均超额收益只有 3% 出头，而去年同期这个数字是 14% 以上。

对于这样系统性的回撤，多位业内人士认为，本质是市场风格收敛太快，而量化策略大多还在为上半年的极致行情买单。

量化赚的是定价偏差的钱，而定价偏差的总量是有限的。行业资金规模在几年里翻了几倍，涌进来的钱越多，单份超额就被分得越薄。

这次大面积亏损，本质上就是超额被摊薄后，同质化的压力被一次性暴露了出来。

换句话说，量化的 " 容易钱 " 可能没那么好赚了。

好的一面是，7 月下旬市场反弹后，部分量化产品净值已经出现一定修复。与此同时，多家私募开始拿出真金白银自购。

截至 7 月 21 日，年内已有 22 家私募机构参与自购，累计金额达到 8.58 亿元，其中 7 月以来的自购占全年总额的 88.07%。

其中，灵均投资宣布自购 2 亿元，平方和投资自购 1 亿元，蒙玺投资、千衍基金和倍漾量化分别自购 3000 万元。

自购虽然不能保证净值立即修复，但至少管理人与持有人开始承担更一致的风险。

对于这波调整，机构主流研判倾向于认为，是由情绪与交易结构导致，而非 AI 产业趋势的终结，市场正从算力基建的上半场，过渡到考验应用和落地的下半场。

事实上，过去多年，幻方不仅给梁文锋赚到了第一桶金，更给他带来了长期供养大模型研发的现金流。

2008 年，在浙江大学读书的梁文锋与同学组队，开始收集金融市场数据，尝试用机器学习寻找交易规律。

梁文锋早年照片   图源：微博

那时国内量化行业尚处于早期阶段，团队没有成熟的数据供应商和交易系统，很多基础工具都需要自己搭建。

2015 年前后，梁文锋与几位浙江大学校友创办幻方量化，将算法用于选股、组合构建和交易执行，随后赶上国内量化私募快速扩张的阶段。

到 2021 年，幻方管理规模已经突破 1000 亿元，进入国内头部量化机构阵营。

在量化业务最赚钱的阶段，梁文锋开始提前囤积算力。

2019 年，幻方投入约 2 亿元建设第一代 " 萤火 " 计算集群，配置约 1100 张图形处理器；

2021 年，公司又建成规模更大的第二代集群，储备达到万张高端计算卡。最初，这些算力主要用于量化研究，后来成为了 DeepSeek 早期训练大模型的重要基础。

2023 年，幻方将人工智能研究团队独立出来，DeepSeek 由此成立。

2025 年，幻方管理规模超过 700 亿元，旗下产品平均收益率达到 56.55%。量化积累下来的可观的收入，让 DeepSeek 在相当长一段时间里有着不需要向外找钱的底气。

反过来看，幻方遭遇打击时，DeepSeek 也能为梁文锋提供另一层缓冲。

最近，DeepSeek 就在 AI 行业制造了一轮不小的冲击。

7 月 31 日，DeepSeek 甩出 V4 Flash 0731。

这个版本和 4 月发布的预览版用的是同一套架构、同一组参数，团队只是把后训练重新做了一遍，但一些评测分数近乎翻倍。

其中，编程能力得分从 7.3 飙到 54.4，终端任务得分从 61.8 升到 82.7，在海外独立评测社区 Artificial Analysis 的智能指数上反超了自家更贵的 Pro 版本，直逼一线闭源模型。

因此，4 月还被开发者当成 " 便宜但平庸 " 备选的 Flash，一夜之间成了香饽饽。 

图源：DeepSeek

更夸张的是价格，DeepSeek 官方接口页面显示，V4 Flash 每百万输出 Token 收费 0.28 美元，约合人民币 1.9 元；未命中缓存的输入价格为每百万 Token 0.14 美元，约合人民币 0.95 元。

作为对比，Anthropic 旗下 Claude Opus 4.8 每百万输出 Token 收费 25 美元，约合人民币 169.8 元，价格是 DeepSeek V4 Flash 的约 89 倍。

于是，外网先炸锅了。

上线当天，海外模型聚合平台 OpenCode 报告，Flash 单日跑掉了 8 万亿 Token，超过了海外数百款模型加起来的日均总和。

图源：X

8 月 2 日，OpenRouter 的周榜更新，Flash 以 7.22 万亿 Token 的周调用量登顶全球第一，大量海外开发者把生产环境的推理流量成批迁移过来。

还有外网开发者调侃这是 " 法拉利性能、脚踏车价格 "。 

于是，梁文锋再次被开发者社区 " 封神 "，一夜之间仿佛重回 2025 年的春节。

接着，一系列连锁反应到来。多家海外模型平台开始主动 " 倒贴 " 接入 Flash，把它当成引流工具。

巨头也没法置身事外。7 月 30 日，OpenAI 主动降价，最轻量型号 GPT-5.6 Luna 的输出价格从每百万 Token 6 美元降到 1.2 美元，降价 80%。

不过，即便降价 80%，GPT-5.6 Luna 每百万输出 Token 仍需 1.2 美元，相较而言，DeepSeek V4 Flash 只需 0.28 美元，是前者的四分之一，在价格上仍是降维打击。

从行业角度看，这轮大降价，其实对大模型行业成本结构的重新组织。

过去很长一段时间，贵被当成模型性能的证明。但 DeepSeek 用极低的价格跑出接近一线闭源模型的能力，等于直接拆掉了这条逻辑：价格不再由性能的稀缺性决定，而是由工程效率决定。

价格屠夫梁文锋的大刀挥下，一众海外巨头闻风丧胆，不得不追着竞争对手的定价跑。更进一步说，行业里 " 以价换量 " 的竞争才刚刚开始，对全球下游创业者来说，AI 的使用门槛也正在被真实地拉低。

回到开头，如今，梁文锋的注意力很大程度被分向了 DeepSeek，幻方系核心的算力和人才，正在被新的战场抽走。

市场下一步想知道的是，幻方还能不能靠下一段行情重新证明自己。

点关注，跟主编交个朋友 ↓↓↓