梁文鋒在投資者交流會上系統闡述了DeepSeek的底層邏輯：公司以AGI爲唯一目標，不靠KPI而靠願景驅動管理；堅持開源與”十個月回本”的剋制定價，認爲越剋制越容易成功；描繪了從Agent到持續學習、再到自我迭代奇點和具身智能的技術路線圖；坦承中美差距只在算力資源而非人才，正全力擴卡並看好國產芯片替代；強調團隊穩定性是唯一核心利益，C端和B端僅是AGI路上的副產物。
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交流會基本信息
- 時間：2026年5月20日錄音，約3小時44分鐘，AI整理成稿。
- 主講人：梁文鋒（DeepSeek創始人）
- 受衆：投資者
- 性質：內部交流會，含敏感信息（卡量、財務等），要求不外傳。
公司願景與核心價值觀
DeepSeek的創立初衷是”懷着對這個世界非常大的善意”，認爲AI是對人類有用、金錢以外的事情。公司管理不靠規章制度和KPI，而是靠願景驅動。這個願景甚至從未寫成文字，但貫穿在每個人的做事方式和對待世界的態度中。每個人對願景的理解可能不同，但大方向一致。
梁文鋒最崇拜的管理者是通用電氣前CEO傑克·韋爾奇，認爲他有一點說對了：管理大公司靠的不是規章制度，而是願景。願景不是掛在牆上的標語，而是你怎麼做、不是怎麼說。
開源戰略
開源是DeepSeek的核心戰略，原因有二：
- 一是願景要求。沒有這個願景，沒法把人組織起來。智譜也開源，但有一種被迫的感覺；對DeepSeek來說，開源就是本意。
- 二是商業判斷。AI最終將佔人類社會GDP的10%，市場規模太大，不可能由一家公司獨佔。越想着獨佔，阻力越大，越容易被歷史拋棄。
開源與商業並不衝突，前提是隻賺合理利潤——按十個月收回設備成本定價（約6倍利潤）。在此利潤水平下，第三方無法達到同樣的部署成本，開源不會影響收入。他甚至表示，最強的模型也會開源，”看不到閉源什麼好處”。
剋制哲學
- 定價剋制：十個月回本即可，不追求利潤最大化。有一次模型剛上線定價較高，團隊不高興，後來降到四分之一，羣裏很多人歡呼。因爲花了那麼多精力把模型做好，目的是讓所有人都用得起。
- 用戶剋制：去年春節C端用戶暴漲，沒有藉機變現、搶流量或做成超級App。沒有”做成下一個字節、下一個騰訊”的想法。AGI機會太大，前面的只是芝麻。
- 業務剋制：3D、視頻生成、世界模型等不在智能主線上，不做。不是因爲沒價值，而是不是當前限制AGI的關鍵瓶頸。多模態會做，但只當組件，不當智能本身。
- 競爭剋制：不與任何互聯網大廠或小廠爲敵，甚至願意幫助競爭對手。因爲開源了，本來就沒有邊界，希望協助大家復現。
AGI技術路線圖
AI發展是階梯式演進，每一步基於前一步，沒有一步白走。
- 語言模型是基礎能力。CoT思維鏈是去年跨過的階梯，通過自我思考提升智能上限。Agent是今年正在走的階梯，能力範圍更大。Agent會走到能力上限，但”還是不能替代你的員工”，因爲它不能持續學習。
- 下一個瓶頸：持續學習。讓AI像新員工一樣花兩個月熟悉環境、理解上下文。全世界尚未找到非常有效的解決方法。
- 解決持續學習後，來到自我迭代奇點。模型能自己開發下一個版本，自己研究更先進的人工智能。這是一個漸進過程，不是突變。
- 具身智能。模型走進現實世界，做家務、照顧老人。到這一步不用人來做，模型自己就可以出來。
組織管理特色
- 兩條線並行。從上到下是正式項目，需分工配合，例如發V4模型，時間不超過一半。從下到上是自由探索，無KPI、無人管，時間至少一半，按自己覺得重要的方向探索。
- 不加班。一是研究需要鬆弛環境，逼太緊沒法做研究。二是公司非常聚焦剋制，沒那麼多事要做。產品很多不完善，也不去補。
- 核心利益只有一個：團隊穩定性。這是唯一無法退讓的，其他都可以剋制。只要核心人員不走，一定能做成AGI，其他都是時間問題，最多晚半年一年。錢和資源都不是問題。
中美差距與算力
差距主要在算力資源，不在人才。人才幾乎沒有差距，就是同一批人，國內基數大，每年補充多。當前約兩萬張H等效算力，遠低於美國。國內最大模型幾十B激活，美國已達800B，差一個數量級。訓練同等大模型需要五萬張GB300或二十萬張華爲卡。
時間落後約12到18個月。策略是”能買多少卡就買多少卡”，半年內花完融資最理想。買卡比放銀行划算，十個月就能收回社會成本。
國產芯片：華爲950四張頂一張英偉達GB300，落後兩年。生態上以後不會有差距，因爲TileLang高級編譯器+AI寫代碼可以快速重建生態。V3訓練已幾乎不依賴英偉達生態。唯一瓶頸是產能不足，華爲只能給約1.6萬張。
商業化與財務
C端和B端都是做AGI的副產物，不是目標。
- C端用戶”趕都趕不走”，低成本維持，不知道以後有什麼用，隨手能拿到就順手拿到。
- B端增長樂觀，可能做到幾億美金ARR。如果AI能做到十億美金，公司現金流就能回正，cover研發費用。
競爭格局判斷
終局差距三方面：成本排第一，時間第二，用戶體驗第三。除此以外沒有本質差距。國內做基模的公司”太多了”，美國可能就三家。資源分散，有些浪費。最終會收斂到三四家，競爭就很充分了。不會有暴利，只拿合理利潤。因爲如果利潤率非常高，”一定不符合客觀規律”。中國很可能是全球AI”三體之一”，系統性成本低是結構性優勢，”中國產的AI可能價格會更便宜”。
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