近期DeepSeek创始人梁文锋和投资人一场近4小时的交流会讲话在AI圈内广为流传。在这场交流中，梁文锋相对完整地向投资人解释了公司到底想成为一家什么样的企业，包括创业初衷、开源与商业化的矛盾、未来AGI的技术路线和算力瓶颈等核心议题。整场讲话透露出的核心信号是：DeepSeek追求的不是短期商业回报，而是以AGI为目标的技术长期主义。
梁文锋在交流中多次强调克制的重要性。在AI时代，技术迭代速度极快，市场诱惑极多，克制反而成为最稀缺的品质。DeepSeek只赚一个合理的利润，而不是利润最大化。按传统的商业逻辑去思考企业运营，很难理解DeepSeek为什么在开源模型上投入如此之大，但放在AGI长期投入的框架下就一目了然了。梁文锋的核心理念是，DeepSeek不是一家以商业利益最大化为目标的公司。这种价值观贯穿了公司的每一个关键决策。从开源顶级模型到不在商业变现上急于求成，从坚持自研芯片到对资本市场的态度，DeepSeek始终在寻找技术投入和商业化之间的平衡点，而不是简单追求利润增长。在梁文锋看来，AI行业的竞争不同于传统互联网行业的赢家通吃，技术路线的多样性意味着不同的公司可以选择不同的路径。DeepSeek选择了最难但可能也是最长远的路径：先把技术做到极致，再考虑如何变现。相比之下，一些同行在商业化上走得更快，但梁文锋认为这未必是优势。在他看来，过早的商业化压力可能会扭曲技术决策，使公司偏离长期的技术积累方向。
在开源模型这件事上，梁文锋的看法与行业主流形成鲜明对比。当闭源厂商强调护城河和商业回报时，梁文锋认为开源是通往AGI的最有效路径。开源能让全球最聪明的头脑参与改进模型，而这恰恰是AGI研发所需要的。DeepSeek的开源模型获得了全球范围内的广泛使用，从硅谷的创业者到东南亚的开发者，从学术研究机构到企业内部部署。这种大规模的使用和反馈反过来推动了DeepSeek模型的快速迭代。一个值得关注的数据是，DeepSeek的开源模型在海外企业中的采用率持续攀升，部分海外企业从OpenAI迁移到DeepSeek后推理成本降低了95%以上。梁文锋坦言，开源和商业化之间存在张力，但这种张力并非不可调和。开源能够最大化技术影响力，而商业化只需要找到足够支撑研发投入的收入来源。DeepSeek的商业化策略是在服务企业客户时提供增值服务，而不是把基础模型闭源。
梁文锋在交流中还详细阐述了DeepSeek的AGI技术路线。他认为，从当前的大语言模型到AGI，中间需要跨越多个技术台阶，包括推理能力的跃升、长程任务的可靠执行、多模态的深度融合以及自主学习和适应能力的突破。DeepSeek在这些方向上都有明确的研发规划。关于算力瓶颈，梁文锋给出了不同的视角。虽然DeepSeek也面临算力资源受限的挑战，但他认为算力不是AGI的唯一瓶颈。算法创新和架构优化可以在一定程度上弥补算力的不足。DeepSeek的MoE架构和训练方法优化本身就体现了这种思路：用更聪明的方法使用算力，而不是一味堆算力。梁文锋还透露了DeepSeek自研芯片的进展。此前DeepSeek和智谱双双被曝自研AI推理芯片，梁文锋在交流中并未否认，但强调公司的核心优势仍然是算法和模型，硬件只是保障技术落地的手段。他认为，对于AI公司来说，自研芯片的战略意义在于保障推理成本的长期可控，而不是试图在硬件领域与英伟达直接竞争。这种务实且冷静的硬件策略与其他大厂的造芯思路形成了鲜明对比，也更符合DeepSeek"合理利润"的商业哲学。梁文锋认为AI公司应该专注于自己最擅长的领域，其余的事情可以通过生态合作来解决。
这场交流会在业内引发的讨论，已经超出了DeepSeek一家公司的范畴。梁文锋的创业理念代表了一类中国AI创业者的集体心态：技术优先于商业，长期主义优先于短期利益。当整个行业被融资额和估值所驱动时，梁文锋的声音显得另类却又令人深思。在DeepSeek官网的使命陈述中，公司将自己定位为一家围绕AGI长期投入的技术组织。这不是一句空洞的口号，在梁文锋的投资会讲话中，这个定位被赋予了具体的行动路径和价值观支撑。从某种意义上说，DeepSeek代表了中国AI产业的另一种可能性。当硅谷巨头在万亿参数模型上疯狂烧钱时，中国创业者用更少的资源做出了世界级的成果，这本身就是一个值得深思的现象。梁文锋的讲话也引发了对中国AI行业商业模式的深度讨论。当大模型厂商普遍陷入"烧钱换增长"的困境时，DeepSeek的克制路线提供了一种不同的解题思路。虽然短期内DeepSeek的商业收入可能不及部分同行，但其技术积累和品牌影响力正在持续提升，这种"先做强再做大"的路径或许更适合AI这种长周期赛道的竞争规律。