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。

梁文锋从小数学成绩好，2002年以当地高考状元身份考进浙江大学电子信息工程专业，后来读信息与通信工程硕士，研究方向包括机器视觉，还和导师合作发过PTZ摄像机目标跟踪算法的论文。2008年金融危机期间，他在读研时就和同学组队，用机器学习技术尝试全自动量化交易，积累了市场行情数据、宏观指标等，数据量后来超过10PB。这成了他后来创业的基础。

硕士毕业后，梁文锋没有走常规编程路线，先在成都尝试把AI技术用到不同领域，效果一般。之后他把重点转向金融。2013年，他和浙江大学校友徐进等人创办杭州雅克比投资管理有限公司，进入量化投资。2015年，他们在杭州成立幻方量化，目标是做顶级量化对冲基金。公司从一开始就把AI和机器学习塞进交易系统，处理海量数据找隐含规律。2016年上线首个AI策略，到2017年底几乎所有策略都实现AI化。

幻方量化发展很快，2019年管理规模突破百亿元，2021年一度超过千亿元，成为国内量化私募头部机构之一。梁文锋持股比例高，实际控制两家备案的量化私募实体。整个过程他专注技术，团队强调数学和计算驱动，没有靠经验看K线，而是用算法在数据里挖规律。这段经历让他积累了资金、数据和高性能计算经验，也为后来转AI打下底子。

梁文锋的做法和其他AI创业者不一样，他不是先大笔烧钱做通用模型、拉融资再想商业化，而是从金融交易起步，用AI赚的钱反哺模型研发，形成循环。2019年幻方投入约2亿元建“萤火一号”AI集群，搭载1100张GPU。2021年又投约10亿元建“萤火二号”，搭载约1万张A100显卡。这些算力先服务量化交易，后来也用在DeepSeek训练上，成本控制得很严。

2023年7月，梁文锋成立杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，DeepSeek是其品牌，由幻方孵化。他持股比例高，没有外部融资。2025年初，DeepSeek发布系列模型。V3模型用2048块H800 GPU训练，耗时不到两个月，成本约557.6万美元，远低于硅谷巨头动辄上亿的投入。R1推理模型成本更低，在数学、代码、推理任务上表现突出。应用上线后登顶中美苹果App Store免费榜，下载量超过ChatGPT等产品。

与此同时，幻方量化2025年收益均值达到56.55%，在百亿级以上量化私募中排第二，管理规模超700亿元。DeepSeek模型被用到幻方宏观因子挖掘等环节，提升策略超额收益，还帮交易系统优化，减少服务器使用，节省运维开支。梁文锋把金融赚的钱持续投入AI，迭代模型、升级算力，更强的AI又回去改进交易策略，降低风险，提高效率。这种以战养战让DeepSeek的竞争力不只在参数量，而是成本和垂直落地。

DeepSeek走开源、低价路线，注重高效推理和实际场景。推理成本只有部分竞品的1/10到1/30，主打好用不贵。硅谷一些巨头偏闭源、高收费、全生态，DeepSeek则专注垂直穿透力，用成本优势在全球抢地盘。金融这个高价值领域先验证了AI威力，积累资本和数据，再带经验回到AI主赛道。这套模式解决了很多AI公司头疼的资金问题，让技术始终贴着真实需求走，而不是空转。

2025年，《自然》杂志把梁文锋选入年度十大科学人物，称他是“科技颠覆者”，认可DeepSeek模型对科研的贡献。幻方管理规模保持在数百亿到七百亿级别，业绩继续为AI提供支持。DeepSeek持续迭代，保持开源，吸引开发者，扩展到更多垂直领域。梁文锋的路径通过金融养AI、AI反哺金融，形成自我强化的闭环，在全球市场站住脚。

这种玩法本质上是把AI当成能落地、能赚钱的工具，先在赚钱行业里磨炼，再反过来推动技术。别人还在为融资和商业化发愁，他已经跑出一条用实际收益自我造血的路。表面看DeepSeek是冲着硅谷去的，实际操作却是用金融市场的效率优势，压低AI整体成本，改变竞争维度。这条路接地气，也说明中国AI突围不一定只靠堆资源，关键是找对结合点，让技术和产业互相喂养，越滚越大。