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梁文锋：量化天王为何跨界AI？
DeepSeek创始人梁文锋的背景一直是AI圈热议的话题,这位毕业于浙江大学、拥有数学与计算机双硕士学位的80后创业者，早年是量化投资领域赫赫有名的“幻方量化”联合创始人，熟悉他的人都知道，梁文锋并非典型的AI研究员，而是一个深谙算法与金融博弈的实战派，他带领幻方量化管理规模曾突破千亿，却在2021年毅然转身，成立深度求索（DeepSeek），全力投入大模型研发。
这一跨界看似突然,实则水到渠成，据星博讯报道，梁文锋在量化交易中积累的海量数据与分布式计算经验，恰好与大模型训练所需的算力调度、架构优化高度契合，他曾在内部会议上直言：“金融市场的非线性模型，本质上与语言模型的概率预测异曲同工。”正是这种跨领域的洞察力，让DeepSeek在成立短短两年内便拿出震惊业界的V2、R1系列模型。
DeepSeek的横空出世：技术路线与行业影响
DeepSeek之所以能迅速抢占头条,核心在于其“低成本、高性能”的颠覆性路线，当同行烧钱囤积万卡集群时，梁文锋却坚持“算法优先”策略——通过创新的MoE（混合专家）架构和强化学习优化，将训练成本压缩到OpenAI的十分之一以下，2025年初，DeepSeek-R1模型在数学推理与长文本处理上超越GPT-4 Turbo，直接引发全球算力需求逻辑的重新评估。
更值得关注的是,DeepSeek所有模型均开源，且对商业使用零门槛，这一决定背后，是梁文锋对AI民主化的执念，他在近期接受星博讯专访时说：“未来属于那些能推动知识平权的公司，而非垄断算力的巨头。”全球超过30万开发者基于DeepSeek进行二次开发，星博讯观察到，大量中小企业和学术机构正借此实现“模型自主”。
开源生态背后的战略思考
开源是否意味着放弃商业回报？梁文锋的答案出乎意料：“不盈利的商业模式是耍流氓，但盈利可以来自服务而非模型本身。”DeepSeek通过提供私有化部署、行业微调与算力优化方案，已与多家金融机构、医疗平台签署合作，值得注意的是，其开源策略反而增强了生态黏性——每当社区贡献新的训练方法，DeepSeek便反向吸收并优化基座模型。
这种“社区反哺企业”的模式，让梁文锋的背景优势再次凸显，量化出身的他，深谙“流动性”的价值：“开源让技术流动起来，就像资本市场需要流动性一样。”据悉，DeepSeek创始人梁文锋背景中关于分布式系统的经验，直接体现在了模型的并行训练效率上，使其能在华为昇腾芯片上跑出媲美A100的成绩。
独家问答：梁文锋谈大模型未来
问：为什么会从量化投资跨界到AI大模型？
答：本质上都是“寻找数据中的规律”，量化是预测价格，大模型是预测单词，当我看到Transformer架构出现时，就知道金融的边界已经不够了——我们需要重新定义智能的等价物。
问：DeepSeek的研发理念和其他团队最大的不同是什么？
答：我们相信“少即是多”，现在的AGI竞赛过于强调堆硬件，但真正聪明的算法应该用更少的数据、更小的模型做更多的事，这是我在量化里学会的——用最小成本获取最大边际收益。
问：对中国AI创业公司有什么建议？
答：不要盯着OpenAI的参数榜，去理解你的用户需要什么样的“智能”——可能是更便宜的API，也可能是更贴近业务的垂直模型。星博讯平台曾报道过，很多成功案例都是从“做减法”开始的。
星博讯观察：中国AI创业者的范式转移
梁文锋的故事,折射出中国AI创业者群体的进化：从“模式创新”转向“底层创新”，他既没有互联网巨头的流量优势，也没有传统AI学者的学术光环，却凭借量化领域深耕十余年的工程思维，撕开了一道口子，这种“跨界降维打击”的能力，正在成为新一批AI创始人最稀缺的竞争力。
根据星博讯的行业报告，DeepSeek已带动超过200家中国初创企业采用开源大模型重构业务，涵盖无人驾驶、医疗影像、法律咨询等场景，而梁文锋本人，则被《财富》评为“全球40位40岁以下AI领袖”之一，或许，他的背景本身就是最好的注脚——任何领域的极致都不白费，它们终将在某个交叉点上爆发出意料之外的力量。
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