一 | DeepSeek近日完成了成立以来首轮融资，融资规模约510亿元人民币，投后估值约4185亿元。创始人梁文锋个人出资约200亿元，投资方阵营有腾讯、宁德时代体系、京东、网易、IDG资本等机构。 对比美国近年在AI领域的大举投入，欧洲相形见绌，甚至有观点认为欧洲错过了此次前沿技术浪潮。在此背景下，机构近日预测，截至明年底的六年内，美国商业投资增速有望达到欧洲的三倍以上。 商业投资指企业在厂房设施、机器设备以及软件技术等固定资产上所投入的资金。
二 |
与此同时，据多家媒体报道，DeepSeek已开始筹备中国内地IPO，最快可能于今年提交上市申请，并计划在2027年完成上市。 媒体近日援引国际预测咨询机构牛津经济研究院（Oxford Economics）预测显示，2021年底至明年年底的六年时间里，美国商业投资预计增长40%，欧元区预计增幅为12%。
在近期的一场投资者交流会上，梁文锋进行了近4小时的分享，详细谈到了DeepSeek的组织文化、开源逻辑、技术路线以及对AI行业竞争的判断。
我们整理出了其中20个关键词和观点，带你看懂梁文锋眼中的DeepSeek下一阶段。而德国整体商业投资几乎陷入停滞。
1、愿景：管理一个大公司，靠的不是你的规章制度，靠的是愿景。
注：图为G7各国与Eurozone欧元区实际商业投资指数，其中蓝线为美国，红线为欧元区 研究院表示，AI设备投入激增，是美国商业投资大幅增长的核心推动力。
注：左侧蓝柱代表美“信息处理设备与软件”投资（受AI热潮主导），右侧灰柱代表美“其他所有行业”投资，对应纵轴数据为季度环比增速。愿景不是挂在墙上的标语，愿景是你怎么做——不是怎么说——是你怎么实际运行。 业内指出，上述数据凸显欧洲面临的现实困境：欧洲难以跟上美国在高科技设备及设施领域的投资扩张步伐。
2、克制：克制是一种战略。就在于有时候你可以舍弃一些，来换更多其他的东西。不开源这个事，其实也是一样的，也可以认为是我们的压力，也可以认为是我们的让利。
3、主线：我们只做AGI的主线。AI领域很广泛，有很多东西我们觉得它不在这个主线上面，比如说3D、视频生成，我觉得可能跟智能的主线没有太大的关系，我们不会去做……从我们的判断，世界模型和智能还不是现在这个阶段最重要的事情。最重要的是AI训练，以及AI训练之后怎么解决持续学习。
4、持续学习：（持续学习是）下一代模型的核心能力。早在2022年末ChatGPT问世、大语言模型兴起之前，欧洲的信息技术投资规模就已经落后于美国。必须要有持续学习的能力，它才能叫下一代模型。在那之前，我们能做的就是成本，然后效果做得更好，速度做得更快。但是要有大突破，它应该是具备持续学习的。
5、通用智能：持续学习先做出来，通用智能可能就很容易了——用它来做就很容易。所以我说这是一个我们比较希望看到的结果，比较省力、比较轻松。 牛津经济研究院数据显示，自前欧洲央行行长马里奥·德拉吉2024年9月发布一份极具里程碑意义的报告后，欧洲在缩小投资差距方面几乎没有取得实质进展。 德拉吉在报告中警示，数字化、脱碳以及国防开支增加，需要投资规模出现“史无前例”的激增，要达到“上世纪六七十年代的水平”。否则现在你要去人工做通用智能，它是一个比较累、比较苦，是一个数据密集、人力密集的事情，性价比也不高。
6、稳定性：我们最大的核心利益是要保持团队的稳定性。
三 | 他指出，所需的投资增量甚至超过二战结束后马歇尔计划带来的投资规模。 德拉吉报告发布前欧美投资差距已然存在，报告提出加大投资以缩小差距的方案，但报告出台之后相关举措落地不足，投资缺口并未得到实质性收窄。这是我们最大的核心利益，甚至可以认为是唯一的核心利益。只要我能够保持团队的稳定性，我一定能做成，一定能做成AGI，就这么简单。
四 | 7、中美差距：人才不是瓶颈，资源是最大的瓶颈。
五 | 牛津经济研究院经济学家Daniel Harenberg表示：“美国经济活力更强、创业氛围更浓厚，因此在AI竞赛中进展更快，回报也更高。资源首先影响到人才培养，因为算力少，我们能做的实验机会比较少，所以我们的人才整体上比美国有差距……我们看到的所有区别，包括人才的区别、模型能力的区别、应用的区别，可以认为都是因为算力资源上的区别。欧洲的步伐则要慢得多。” 欧洲是全球首批出台严格AI监管法律的司法辖区。据欧盟委员会介绍，欧盟2024年出台的《人工智能法案》是全球首套AI法律框架。 8、管理：我们公司的管理其实是两条线，一条线是从上到下，一条是从下到上。从下而上，就是每个人自己想做什么，自己做，没有人管他，没有KPI……我们公司整体上是建立在共识的基础上的，我并不是说我一个人决定所有事情，而是我要寻求共识。 批评人士提出，严苛监管可能抑制创新，打击AI领域投资。法国总统埃马克龙两年前在演讲中表示：“我们与不断变化的世界脱节了。我在公司内的权威以及在公司内的影响力，是建立在共识的基础上的。”他警示欧洲存在“监管过度、投资不足”的问题。
六 | 9、资源：我们需要多少卡？现在肯定是越多越好。 瑞士宝盛银行首席经济学家Karsten Junius表示： “欧洲错过了这一轮前沿技术浪潮。在我们能够承受的范围内，肯定是卡越多越好，这是毫无疑问的。” “如果欧洲无法在前沿技术领域追赶上来，欧洲相对美国的生活水平将会持续下滑。所以我们现在策略是，在合理的价格里面，能买到多少卡就买多少卡。
七 | ” 生产率鸿沟 媒体报道称，欧美两大经济体生产率的差距也在持续扩大。 劳动生产率，指劳动者单位工作时间创造的经济产出，是衡量经济体生产效率的核心指标。 曼彻斯特大学教授Bartvan Ark在今年夏季的欧洲央行论坛上对欧洲央行政策制定者表示：“美国近期进一步拉开了与欧洲的差距。” 根据Bartvan Ark的分析，2018-2025年，美国每小时工作创造的国内生产总值增加14美元，而欧洲仅增加2美元。 10、规模：我们是信Scaling，肯定是规模越大，效果越好，能够解锁更多的功能。
八 | 他补充称：“这一差距并非只存在于数字行业。”美国的领先优势同样体现在批发零售、专业服务等其他行业。 Bartvan Ark认为，单纯提高投资难以解决欧洲的生产率难题。阻止我们Scaling的其实就是算力，并不是我们不想Scaling，是我们没有那么多的算力去做这个Scaling……我们训练这么大的模型，并不是因为我觉得这么大的模型就够了，而是我刚好有这么多资源。我是按照我的资源来算，我能够接受、能够训练的模型是多大，是这样算出来的，并不是这个模型就够了。 11、芯片：国产AI芯片的硬件和生态都没有问题，唯一有问题的是产能不够。国产卡适配这一点，没有障碍，英伟达挡不住。欧洲更深层的问题在于，不少创新成果，没能真正转化为各行各业企业的实际应用。 欧洲央行行长克里斯蒂娜·拉加德去年在演讲中警示，该区域依赖制造业的增长模式，“适配的是一个正在逐步消逝的世界”。
九 | 
（文章来源：财联社）。如果是在一个正常的商业环境里面，我能买到英伟达的卡，那么国产替代是比较难的；但是在英伟达的卡买不到的情况下，所有人都迫不得已，都要去做国产芯片……我觉得在这一点上，英伟达是在掘自己的坟墓。华为的950超节点，在性能和价格上可以完全平替英伟达的GB200、GB300。
12、未来五年：我不太相信未来五年之后，我们还卡在产能的问题上。现在肯定是卡在产能问题上，今年、明年、后年，我觉得可能都还是卡在产能问题上，但五年之后，我觉得可能不一定，我还是比较乐观的。
13、全球AI位置：在全球AI中主导分工的时候，中国公司很有可能扮演的一个角色还是产量最大。常理来讲，我们的产能最大，包括芯片，芯片可能我们的产能最大，我们的电力最多……中国人会把这产品做到最便宜，然后再在效果上（发力），毕竟国外的商品，现在很多商品中国产跟美国产并没有太大的区别。
十 | 未来可能AI也是这样，但是中国产的AI可能价格会更便宜。
十一 | 这个便宜可能是系统性的低，就跟其他行业中国提供的服务更便宜可能是一样的。 14、AI差距：最终的差距应该是三方面：一方面成本，一方面时间，一方面用户体验。除此以外，可能是没有什么差距的。 15、少即是多：拿得多的人会被拿得少的人打败。甚至你还不用真的拿得多，愿景如果是拿得多的话，你就会被愿景是拿得少的人给打败。其实大家都没有拿到钱，只是一个愿景。你愿景是拿得多，你就先输了，你就会面临着更大的困难。 16、多模态：多模态布局我们一直在做。对产品来讲，它很重要；对C端用户产品来讲，它很重要。
十二 | 但是对智能的上限，它是一个组件，它不是主线本身……我们应该会上相关的模型，就是我们V4、V4的后续版本会支持原生的多模态。
十三 | 但是我们对多模态、对智能来讲它是个组件，我们不把它当作智能本身。 17、责先利后：我们内部很多人的想法是这样的——首先要对我们自己有用。
十四 | 当我们自己好用，那意味着可能别人也好用，但是首先得保证我们自己好用。对我们自己有用之后，我们在开发下一版模型的时候就会更快。 18、开源：在开源这个事情上面，我们一开始就想得非常清楚。首先，第一个就是愿景；第二个，我们认为要把AI这个事情在商业上做成，开源是有好处的。
十五 | 这听起来有点矛盾，有点违反直觉，因为在历史上，开源跟商业化都是有冲突的。但我觉得AI跟以前不一样……AI这个事情足够大，最终它可能得占掉人类社会GDP的百分之十，那么它其实是一个非常大的数字。你不可能独占这个事情，你一定得跟别人分享，否则你肯定活不下来。 19、数据：现在我们公司有一半的人在标数据。有一半的核心研究员，最重要的人，有一半在标数据。我们就集中在标数据。解决AI这个问题，在现在这个阶段靠的就是标数据。 20、商业化：我们本质上还是一个公司，只是说我们在考虑赚哪些钱、什么时候赚钱、赚多少钱、靠什么赚钱，我们有取舍。很多公司做得很伟大，因为它有一种利润以外的追求。那个追求最后不但没有影响到它的商业化，反而能让它商业化得更好。
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