近日，DeepSeek创始人梁文锋此前一次长达4小时的投资人会议内容在业内流传。此次会议中，梁文锋围绕DeepSeek的发展方向、AGI路线、开源策略、商业化规划以及AI行业竞争等话题进行了系统阐述。

这也是DeepSeek完成首轮外部融资后，梁文锋首次面向投资人进行的深度沟通。本轮融资总额超500亿元人民币，投前估值约3675亿元（约543亿美元）。梁文锋个人出资200亿元，腾讯出资100亿元，宁德时代出资50亿元，网易、京东和IDG资本分别出资30亿元。



愿景与克制：一群平凡人的非商业化初衷

梁文锋的开场，直接回应了外界对DeepSeek“突然商业化”的疑惑。“我们一开始来做这个公司，初衷没有想到说我最后要赚多少钱，要到资本市场上去，要上市，”他说，“最开始的几十个人完全没有这么想过，如果他这么想，他就不会来。”

他将DeepSeek的出发点定义为“怀着一个对这个世界非常大的善意”，“这是一个人金钱以外的事情”。“我们出发的初衷、我们的愿景，以及我们保持到现在的这个愿景，不是按照一个商业利益最大化的方式来做的。”

在组织管理上，梁文锋强调DeepSeek是“愿景驱动的”——“我们是没有组织的，就是愿景驱动的，靠一个愿景来组织。我们并不是以一个‘我要实现什么KPI、没有考核’的方式来做，只有愿景。”他甚至表示，这个愿景“甚至也不是成文的，并没有写出来过任何东西”。

对于公司的资源禀赋，梁文锋坦承：“我们并没有什么本事，我们并没有比别人有钱，也没有说我们人员比其他公司更好，其实没有的。两年前成立公司的时候，我们又没有很多钱，又没有很多卡，又没有什么知名度，又没有什么号召力，我们就是一群非常平凡的人。”

“你越克制，可能就越容易做成，或者说至少到目前为止是印证的。”为什么克制是战略



为什么克制是战略

“克制是一种战略，”梁文锋说，“就在于有时候你可以舍弃一些，来换更多其他的东西。”

他解释，DeepSeek一直非常克制，“不愿意跟任何一家互联网大厂或者小厂成为对手。我希望我能够给他赋能，或者希望我能够协助大家去做这个事情”。

他甚至明确表示：“我们并不会有这样的想法，说我要做成下一个超级App，然后我要去跟谁竞争，我要做成下一个字节、做成下一个腾讯，完全没有这样的想法。”

在梁文锋看来，“AI这个事情太大了，利益太大了。我们非常克制，只要能够做成，最后利益都会非常大。你随便分一点，利益就非常大，所以现在根本不用考虑拿这里面的哪一部分利益、怎么拿，我觉得根本不用考虑这件事情，因为这个利益足够大了。”

“这种克制，从长远上来讲，能够增加我们做成AGI的概率。在考虑一件事的时候，优先考虑的不是我怎么多加一点份额，我怎么多拿一些份额，优先考虑的是我怎么增加我能够做成的概率。”



开源：让利与凝聚力

开源是DeepSeek最鲜明的标签之一。梁文锋表示，开源是DeepSeek的重要战略。“不开源这个事，其实也可以认为是我们的压力，也可以认为是我们的让利。”

他认为，开源虽然意味着让渡部分利益，但能够增强员工成就感、提升组织凝聚力，同时也有助于整个AI生态发展。

梁文锋强调，DeepSeek开源模型与内部使用模型保持一致，“不会向外发布性能较低版本”。公司并不担心其他企业部署DeepSeek模型进行竞争，“因为并非所有企业都具备持续投入大模型研发的能力”。



AGI路线图：从CoT到Agent到持续学习

在AGI的技术路线上，梁文锋给出了清晰的阶段性框架。他表示，如果将发展路线比作爬楼梯，“去年解决的问题是CoT（思维链），今年重点是Agent，而Agent之后需要解决持续学习问题”。

梁文锋认为，当前AI最大的缺失并非能力，而是持续学习能力。“人类可以持续积累经验，但目前AI需要输入完整上下文才能完成任务，这限制了AI替代人类工作的能力。”

当AI具备持续学习能力后，可能进入一个渐进式突破阶段——“模型能够完成更多人类工作，并帮助自身研发更先进的人工智能系统，实现‘AI加速AI研究’。这之后才可能进一步发展到具身智能。”

在业务方向上，梁文锋明确表示，DeepSeek不会重点投入3D生成、视频生成以及世界模型等方向。“多模态能力对于产品和普通用户很重要，但只是AI系统中的一个组件，并非智能发展的核心路线。”

他认为，当前AI最重要的发展方向之一是Coding Agent。在中国市场环境下，更合理的选择是集中力量发展通用Agent，而金融、医疗等垂直领域Agent的优先级相对较低。



产品不是主线，是阶段性成果

梁文锋明确表示，产品并不是DeepSeek当前的主线，而是通往AGI路上的阶段性成果。他认为，企业不需要投入过多资源做C端、B端产品，“站在一个技术高位上做相对低一级别的技术，是降维打击”。

他举例说：“我们去年春节用户突然很多，但是我们并没有去追求我要留这些用户，或者说拿这些用户来变现。我们没有去抢用户，没有去赚钱，但我们很努力想办法把用户服务好。”

在商业模式上，梁文锋表示DeepSeek只希望获得合理利润，而不是追求利润最大化。他提到，DeepSeek曾因模型需求过高而设置较高价格，随后将价格降低至原来的四分之一，“团队成员对此感到高兴”。

梁文锋认为，低成本并非单纯的商业策略，而是模型架构优化带来的结果。“更低的成本能够让企业在算力有限的情况下训练更大规模模型，而不是单纯依靠增加计算资源。”



竞争：整合不可避免，效率是关键

对于行业竞争格局，梁文锋认为，国内大模型企业数量较多，资源较为分散，“未来行业一定会经历整合”。他表示，如果企业只获取合理利润，市场可能并不需要大量公司同时投入基础模型研发。

对于中美AI竞争，梁文锋认为双方差距主要体现在资源方面，而不是人才。“中国AI人才储备并不缺乏，当前差距更多来自算力资源投入。”

他表示，未来希望改变中美AI竞争叙事，“通过更高的计算效率，用更少的算力缩短差距”。他认为，模型竞争最终会体现在成本、时间和用户体验三个方面，“其中成本最为关键”。

对于成为下一代超级应用的可能性，梁文锋再次强调，DeepSeek并不希望成为“下一个字节”或“下一个腾讯”。“当前争夺C端流量或To B收入并不是公司最关注的问题，内部重点仍是AGI技术路线和突破。”

在这场长达4小时的交流中，梁文锋用118条回答勾勒出DeepSeek的完整轮廓。这家公司在完成首轮超500亿元融资后，依然保持着一种近乎“反商业化”的克制姿态——不追求成为下一个字节或腾讯，不重点投入C端产品，不追求利润最大化。

从CoT到Agent到持续学习，从代码智能到AGI，梁文锋为DeepSeek的技术路线画出了一条清晰的递进路径。开源是让利，克制是战略，低成本是架构优化的结果而非商业手段。

在AI行业资源高度集中的当下，DeepSeek选择了一条与主流大厂截然不同的道路：用更少的算力、更克制的商业化、更开放的生态，去实现一个更大的目标。这条路能否走通，也许只有时间能给出答案。但至少从这场会议的内容来看，梁文锋和DeepSeek对这条路的判断，是清晰的。