中国对冲基金幻方量化创始人梁文峰领导开发的AI开源模型DeepSeek，最近几天以来引起了世界级的轰动。原因至少有这么三个：在技术层面，DeepSeek先后推出的DeepSeek V3和 DeepSeek-R1两款模型，在能力上几乎可以分别比肩OpenAI的GPT-4o和o1模型；与OpenAI的GPT-4o和o1模型相比，DeepSeek的V3和R1模型在研发成本方面要低得多；DeepSeek将V3和R1模型的技术都开源，让更多的AI团队，能够基于最先进且成本最低的模型，开发更多的AI应用。
游戏科学创始人、《黑神话：悟空》制作人冯骥（微博ID@Yocar-冯骥）在微博发布长文，极力推荐名为DeepSeek的国产AI大模型。他直言：“这可能是国运级别的科技成果。”作为深耕技术领域的行业领军者，冯骥鲜少公开为他人的技术产品站台。对于DeepSeek，他在微博上此番发声可谓情绪值拉满。
冯骥在博文中用“暴论”开篇，并列举了DeepSeek同时实现的六大惊人突破——每一项单拎出来都足以震动世人，而DeepSeek却全部做到了：可以比肩OpenAI付费版ChatGPT o1模型的推理能力，暂时没有之一；参数规模更小，训练和使用的经济门槛大幅下降，让普惠AI成为可能；模型、论文、训练细节全部公开，甚至提供可运行在手机端的迷你版，技术透明度高；官方服务零门槛开放，用户无需付费即可体验到世界顶尖AI模型能力；暂时唯一支持联网搜索的推理模型，反观OpenAI付费版ChatGPT o1推理模型至今还不支持联网搜索；开发团队由毫无海外背景的年轻中国工程师组成，印证本土科技力量的崛起。“这六条，DeepSeek全部、同时做到了。”冯骥感叹，“6到不真实。”
当然，也有人意识到，Deepseek的崛起，将可能导致国内外一些开源和闭源AI大模型公司加速倒闭，首当其冲的就是国内那几家“AI小虎”们；同时，将可能导致资源更加集中到巨型平台的竞争当中…
作为DeepSeek的创始人，梁文峰如今无疑已成为人工智能AI领域的代表性人物。那么，梁文峰究竟是何许人也？从互联网整理的信息来看，他过往的奋斗历程堪称励志，是通过自我努力在事业上取得巨大成功的典范之一。DeepSeek在全球AI领域一鸣惊人，甚至让一些外国人对中国人工智能AI技术的巨大进步心生“酸意”，这既是偶然，也是必然。
1985年，梁文峰出生于广东湛江这座五线城市。童年时期的成长轨迹虽难以追溯，但公开信息显示，他在访谈中提到父亲是一名小学老师。自幼，他便对数学建模展现出浓厚兴趣，这一兴趣如同种子在他心中扎根生长。
2002年，17岁的梁文峰凭借优异成绩考入浙江大学电子信息工程专业。2007年，22岁的他又考上浙江大学信息与通信工程专业硕士，师从项志宇，主修机器视觉。
有消息称，大疆创始人汪滔曾邀请梁文峰共同创业，彼时大疆正处于起步阶段。若梁文峰加入，或许也能实现财富自由。但他坚信人工智能AI将改变世界，最终决定独立创业。
网络上还有另一种说法，2008年，梁文峰没有像大多数同学那样投身大厂成为安稳的码农，他独自前往成都，在一间不足十平米、昏暗潮湿的出租屋内潜心钻研。屋内仅有一张破旧书桌和一张单人床，这便是他的全部家当。在这个简陋的空间里，他开始研究用计算机赚钱的各种途径，整日与代码和数据相伴，饿了就吃泡面，累了就趴在桌上小憩。
在探索过程中，梁文峰接触到量化投资。当时，量化投资在国内还是新鲜事物，但他敏锐地察觉到其中的潜力，坚信自己能在这个领域闯出一片天地。为掌握量化投资的核心技术，他开始疯狂学习金融知识。他购置大量金融书籍，从经典金融理论著作到最新量化投资研究报告，如饥似渴地阅读。同时，他报名参加各种金融培训课程，利用网络资源，学习国内外顶尖量化投资机构的经验与方法。
学习过程中，梁文峰遭遇无数困难与挫折。量化投资的数学模型复杂难懂，金融市场波动变幻莫测，每一次尝试与失败都让他感到沮丧和迷茫。但每当他想要放弃时，总会想起量化投资之父西蒙斯的一句话：“一定有办法对价格建模。” 这句话如同一束光，照亮他前行的道路，给予他在黑暗中坚持下去的勇气。熬过无数个日夜，经历无数次失败尝试后，他的坚持终于迎来曙光。2010年，沪深300股指期货正式推出，犹如春风唤醒沉睡的量化投资市场，梁文峰敏锐地抓住了这个机遇。
2010年6月，25岁的梁文峰从浙江大学信息与通信工程专业硕士毕业。硕士毕业后的第三年，28岁的梁文峰将人工智能AI与量化交易结合，和同是浙江大学的校友徐进等人创立了雅克比投资（杭州雅克比投资管理有限公司）。2015年，他们共同创立杭州幻方科技有限公司，也就是今天的浙江九章资产管理有限公司，次年又成立了宁波幻方量化投资管理合伙企业（有限合伙）。
量化投资，简单来说，就是利用数学模型和计算机技术，对金融市场的数据进行分析和预测，从而制定投资策略，即通过计算机取代人，以数量化方式程序化发出买卖指令。这是一个融合金融、数学和计算机科学的交叉领域，需要具备深厚的专业知识和强大的技术能力。
经过几年发展，幻方量化在国内迅速崛起。2016年10月，幻方量化推出第一个AI模型，第一份由深度学习生成的交易仓位上线执行。到2017年底，几乎所有量化策略都采用AI模型计算。2019年，幻方量化管理规模突破百亿，成为国内量化私募“四巨头”之一。
此后，幻方量化一度成为中国首家突破千亿规模的私募量化大厂，确切地说，也是迄今为止业内唯一规模曾迈过1千亿元人民币大关的量化私募投资基金。在此期间，梁文峰在量化投资领域积累了强大的技术实力和算力资源，幻方量化也以强大的算力支持闻名。
网上有文章称，从2019年到2021年前三个季度，幻方量化的投资业绩极为出色；2017年至2022年的业绩曲线收益率达124%，若算上最高点，收益率更是高达200%。也正是在这段时间，幻方的规模疯狂增长，不到2年时间暴涨十倍，在2021年年中突破千亿元规模。私募基金的管理费一般在1.5% 左右，也就是说管理1000亿元规模，仅管理费就能收入15亿元，更不用说还有20%的业绩报酬。即便在2022年到2023年股市行情不佳的情况下，幻方依旧盈利。上证50指数、中证500指数、中证1000指数基本下跌20个百分点，而幻方量化却获得了15%以上的超额收益。
然而，出于某些原因，幻方量化开始收敛锋芒，不声不响地主动收缩投资管理规模。2025年，梁文峰的幻方量化资金管理规模已小于300亿元。
接下来回到AI的话题。随着幻方量化基金规模不断膨胀，梁文峰迎来新挑战。AI交易策略对算力的需求与日俱增，尤其是随着模型参数不断激增，每一次策略优化和模型训练都像是一场对算力的疯狂“掠夺”。GPU芯片算力成为制约幻方量化发展的关键因素，如同高速行驶的汽车突然面临燃料不足的困境。
面对这一棘手问题，梁文峰果断做出大胆决策——大规模布局AI算力。在他看来，算力是未来科技竞争的核心，谁掌握强大算力，谁就能在这场科技革命中抢占先机。
2019年，幻方量化投资2亿元人民币，建成 “萤火一号” AI算力集群。该集群搭载1100块GPU算卡。彼时，特斯拉才刚刚提出Dojo超算概念，而幻方量化已在算力领域迈出坚实一步。
但梁文峰并未满足于此。几个月后，当英伟达发布最新的A100芯片时，他再次展现出敏锐洞察力和果断行动力，抢在众多竞争对手之前，成为亚太地区第一批拿到A100 GPU芯片的人。这一举措让幻方量化在算力竞赛中再次占据领先地位。
2021年，梁文峰再次豪掷10亿元，建成“萤火二号”。这个庞然大物搭载1万A100 GPU算卡——算力相当于76万台个人电脑，占地面积比10个篮球场还要大。“萤火二号”的建成，标志着幻方量化在算力领域已达到世界领先水平。
在AI大模型尚未爆发的年代，梁文峰的这些举动让很多人难以理解，甚至有人觉得他疯了。一家私募基金，为何要在算力上投入如此巨大的资源？但梁文峰心中清楚，他所做的一切都是为了实现一个更大的目标——探索人工智能AI的无限可能。
2023年，随着ChatGPT的爆火，AI大模型成为全球科技领域的焦点，一场没有硝烟的大模型竞赛在全球范围内激烈展开。百度、腾讯、阿里巴巴、字节跳动等国内互联网巨头纷纷入局，投入大量资源进行大模型研发。在这场激烈竞争中，梁文峰看到了人工智能领域的巨大潜力和无限可能，他毅然决然地做出重大决定——成立 DeepSeek，全力进军AI大模型研究开发领域，致力于通用人工智能（AGI）的探索。
在团队组建方面，梁文峰展现出独特眼光和魄力。他没有像其他公司那样执着于聘请具有丰富AI技术经验的老将，而是将目光投向充满朝气和潜力的年轻人。他认为，年轻人思维活跃，富有创新精神，没有被传统思维模式束缚，更有可能在AI领域取得突破性进展。
于是，一群来自清华、北大、北航等中国顶尖高校的应届毕业生、在读生以及毕业才几年的年轻人，汇聚在DeepSeek。他们有的在国际大学生程序设计竞赛中屡获金奖，有的在顶尖学术会议上发表过高水平论文……虽然他们缺乏实际工作经验，但对研究充满热情和好奇心，拥有扎实的专业知识和强大的学习能力。随便举一例，DeepSeek核心成员赵成钢，曾是衡水中学信息学竞赛班成员，获得CCFNOI2016银牌，后进入清华大学，三次获得世界大学生超算竞赛冠军！
在DeepSeek，团队采用扁平化管理模式，淡化职级，鼓励员工自由交流与合作。在这里，没有严格的上下级之分，每个人都能根据自己的兴趣和专长，自由加入不同的研究小组。这种管理模式极大地激发了员工的积极性和创造力，让他们能够充分发挥自己的才能。
在梁文峰心中，AI不应是少数人手中的“奢侈品”，而应是普惠大众的“工具”，让每个人都能从中受益。他深知，开源文化是实现这一目标的关键。通过将 DeepSeek的模型开源，他希望打破技术壁垒，让更多开发者和企业能够基于开源模型进行创新和应用开发。
正如Linux操作系统的开源催生了无数基于它的软件和应用，推动了整个计算机行业的发展。DeepSeek的模型开源也吸引了全球开发者的关注和参与。他们在DeepSeek模型的基础上，开发出各种各样的应用，从智能客服到智能写作，从图像识别到数据分析，涵盖各个领域。这些应用不仅丰富了AI的应用场景，也让更多人体验到了AI的魅力。
同时，梁文峰还致力于降低AI的使用成本。他通过技术创新，不断优化模型的性能和效率，使得DeepSeek 的模型在保持高性能的同时，推理成本大幅降低。这使得中小企业和个人开发者也能够负担得起AI技术的使用，为AI的普及和应用提供了更广阔的空间。
Scale AI创始人兼CEO Alexandr Wang在一个节目表示：中美之间在AI领域的竞争至关重要，被认为是当今最重要的议题之一，并且中国的AI能力正在迅速赶超美国，在某些方面甚至可以与美国顶尖模型相媲美，这出乎许多人的意料。Scale AI 发布了名为 “Humanity's last exam” 的AI模型评估基准，该基准由数学、物理、生物、化学等领域的教授设计，旨在测试AI模型的极限能力，中国AI实验室DeepSeek 开发的模型在该基准测试中表现出色，与美国的顶尖模型 (如 ChatGPT o1 ) 性能相当。虽然Alexandr Wang长着一副中国人面孔，但他在社交平台上发帖表示，DeepSeek为美国敲响了警钟。他建议“美国加强芯片出口管制”。尽管他可能是真心在跪舔美国，但他这样的言行在社交媒体上反倒让美国人的鄙视。
可以这么认为，幻方量化和DeepSeek，是中国市场经济环境下的一个产物——这也是为什么说DeepSeek的在全球AI领域的异军突起，既是偶然，也是必然。未来DeepSeek能否继续给世界带来更大的震撼？想必已有很多人在期待……
