梁文锋:DeepSeek将自建算力集群,芯片自研取决于收益

作者:技术拾光时间:2026-07-27 11:54:03浏览:165

DeepSeek完成首次外部融资,创始人梁文锋明确坚持开源策略,API定价以10个月收回设备成本为标准。大模型需突破持续学习能力,通向具身智能。算力瓶颈是最大挑战,计划自建算力集群,是否自研芯片视收益而定。预计一年内证明国产芯片生态可用。

DeepSeek完成首次外部融资 创始人梁文锋回应市场关切

7月23日,DeepSeek完成首次外部融资的消息传出,迅速引发行业关注。在融资洽谈期间,创始人梁文锋与投资方进行了长达近四小时的深度交流,对外界关心的多个核心问题一一回应,细节丰富,信息量不小。

开源策略:坚持开源与商业并行

关于开源策略,梁文锋的态度很明确:即便未来研发出能力最强的模型,大概率仍会坚持开源路径。他认为,开源与商业付费之间不存在根本性冲突,两者完全可以并行不悖——这其实也是很多行业技术公司愿意走的路,靠开源建立生态,靠商业服务获取回报。

API定价:以成本回收为标准 追求可持续性

在API定价方面,梁文锋透露了公司内部的成本回收标准。他举了个例子:采购一批服务器,只要大约10个月能够收回设备成本,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。

技术演进:持续学习能力是下一个关键瓶颈

谈到技术演进方向,梁文锋指出,继Agent之后,大模型下一个真正需要突破的瓶颈是持续学习能力。他将其视为行业必须跨越的关键障碍,并认为一旦突破,模型将具备自我迭代的能力,最终通向具身智能。换句话说,未来的大模型不只是“会回答问题”,而是要能像人类一样不断学习新知识。

算力挑战:与美国差距主要在资源 计划自建集群

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,他则表示将取决于投入收益:“如果能够以合理价格采购到芯片,我们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。 梁文锋:DeepSeek将自建算力集群,芯片自研取决于收益

国产芯片替代:一年内证明生态可用

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。