7月23日，DeepSeek宣布完成首次外部融资，消息一出便迅速引发行业广泛关注。在融资洽谈期间，创始人梁文锋与投资方进行了长达近四个小时的深入交流，针对外界关注的多个核心问题逐一回应，内容详实，信息量丰富。 先梳理几个关键判断。关于开源战略，梁文锋态度坚定：即便未来开发出能力最强的模型，大概率仍会坚持开源路线。他认为，开源与商业付费之间并不存在根本冲突，两者完全可以并行发展——这也是许多技术公司普遍采用的路径，通过开源建立生态，借助商业服务实现盈利。 在API定价方面，梁文锋透露了公司内部的成本回收标准。他举例说明：采购一批服务器，只要在大约10个月内能够收回设备成本，便可视为合理利润。这一标准构成了DeepSeek当前定价的基本逻辑，也意味着他们在定价上追求的是可持续性，而非短期暴利。 谈及技术演进方向，梁文锋指出，继Agent之后，大模型下一个真正需要突破的关键瓶颈是持续学习能力。他将其视为行业必须跨越的核心障碍，并认为一旦突破，模型将具备自我迭代能力，最终通向具身智能。换句话说，未来的大模型不仅仅“会回答问题”，而是要像人类一样不断学习新知识。 对于当前AI发展面临的最大挑战，梁文锋直言不讳：仍是算力瓶颈。他坦言：“我们与美国的唯一差距就是资源。”为应对这一局面，DeepSeek计划自建大型计算集群。至于是否自研芯片，他表示将取决于投入产出比：“如果能够以合理价格采购到芯片，就没有必要亲自造芯。”这一表态务实且理性——在资源有限的情况下，把有限的资金和人力集中在最核心的模型研发上，才是更明智的选择。 在国产AI芯片替代问题上，梁文锋持乐观态度，其判断值得关注。他认为，英伟达CUDA生态的护城河正被AI技术演进和新工具链快速瓦解，这为国产芯片提供了历史性机遇。他进一步表示：“未来一年之内，我们会用事实证明——国产芯片的生态完全可用。此前外界普遍认为不好用、用不起来，但我们有信心在一年内扭转这一认知。”这是一个相当大胆的承诺，但考虑到DeepSeek在技术落地上的务实风格，其可行性值得观察。