本以为横空出世的DeepSeek，是去跟硅谷巨头硬刚的国货之光。弄了半天，梁老板端着世界级的AI模型，转身扎进交易市场磨刀霍霍。这哪是同台竞技，这是赤裸裸的降维屠杀。
在这个圈子里，绝大多数创业者走的都是一套固定流程。先拉着团队砸钱做模型，拿着半成品的技术成果去资本市场讲故事、拉融资，拿到钱再继续烧算力、堆参数，循环往复。
至于怎么靠技术赚钱，往往是模型做到一定程度才会去考虑的事。毕竟 AI 是出了名的吞金兽，一次模型训练就要烧掉巨额资金，很多公司从成立到倒闭，全程都靠融资输血，连稳定的现金流都没摸到过，更别说形成完整的商业闭环了。
而梁文锋的创业逻辑，从根上就跟这些人不一样。在入局大模型赛道之前，他已经在量化交易领域摸爬滚打了十几年，靠着 AI 技术在交易市场站稳了脚跟，一手创办的幻方量化，早早就做到了千亿级的管理规模，是国内量化行业的头部玩家。
十几年的量化生涯，让他最懂两件事：一件是怎么用 AI 技术创造真金白银的收益，另一件是怎么用最低的成本，把技术的价值发挥到极致。这也让他在创办 DeepSeek 的时候，从第一天起就没打算走 “先烧钱、再融资、最后找商业化” 的老路。
DeepSeek 做出来的成果，确实让整个行业都刮目相看。短短两年多时间，这个团队就把模型做到了全球开源大模型的第一梯队，不管是数学推理还是代码生成能力，都能直接对标硅谷最顶尖的模型。
更难得的是，别人要花十几亿才能完成的模型训练，他带着团队用不到十分之一的成本就做到了，甚至用针对国内市场的低配 GPU，就跑出了行业顶尖的效果。
这时候所有人都觉得，这个快速崛起的国产大模型，下一步就是要冲到国际市场，跟硅谷的科技巨头们正面同台竞技，做能跟全球顶尖产品掰手腕的国产技术标杆。
但让所有人都没想到的是，手握世界级 AI 模型的梁文锋，没有一头扎进跟巨头们的同质化竞争里，反而转身回到了自己最熟悉的交易市场，把最顶尖的大模型能力，用到了量化交易的迭代升级上。这在很多人看来是意料之外，但细想下来却全在情理之中。
对梁文锋来说，交易市场是他最熟悉的战场，而顶尖的大模型能力，在这里完全是降维打击。
传统的量化交易拼的是策略迭代速度、海量数据的处理能力和极致的风险控制，而这些恰恰是大模型最擅长的事，当别人还在琢磨怎么用大模型做基础的文本生成、简单的代码编写的时候，他已经把这项技术的核心能力，用到了能直接创造收益的领域里。
更关键的是，他从一开始就攥着技术和商业化两条腿走路，从来没让两者脱节过。幻方量化带来的稳定现金流，能给 DeepSeek 的技术研发持续输血，不用看投资人的脸色，也不用为了融资去迎合资本市场的短期预期，能安安心心打磨底层技术。
而 DeepSeek 研发出来的更先进的 AI 能力，又能反过来给量化交易系统做升级，形成更强的市场竞争力，带来更丰厚的收益。这种 “技术研发 - 商业落地 - 反哺研发” 的正向循环，是绝大多数 AI 创业公司都不具备的。
很多人只看到了他在大模型赛道的一鸣惊人，却没看到他早在十几年前，就已经为这条技术落地的路，铺好了所有的基础。
就连在融资这件事上，他也跟行业里的常规做法格格不入。绝大多数创业者挤破头想要拿到更高的估值、更多的融资，他却在跟投资人接触的时候，主动提出了投资回报的上限，根本不想靠股权融资赚快钱。
对他来说，融资从来都不是创业的目的，只是助力技术发展的工具，当自己本身就有足够的现金流支撑研发的时候，自然不用被资本市场的节奏牵着走。也正是因为这份底气，他才能跳出行业里的内卷赛道，走出一条完全属于自己的路。
其实国内的 AI 行业发展到今天，早就过了只靠讲故事、拼参数就能立足的阶段。太多人盯着硅谷的方向，想要复刻巨头的成功，却忘了技术的本质，终究是要落到实实在在的价值创造上。
梁文锋的路，不是唯一的路，却给整个行业提了个醒：国产 AI 的突围，从来都不是只有跟硅谷巨头正面硬刚这一条路，找到自己的核心优势，把技术真正落地到能形成闭环的商业场景里，同样能走出属于自己的天地。
你觉得 AI 技术最该落地的方向，是跟全球巨头比拼通用能力，还是深耕自己擅长的细分赛道创造实际价值？欢迎在评论区留下你的看法。
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