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梁文锋的“双赛道神话”藏着什么逻辑？

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2025-12-04 14:43:12  今日头条

梁文锋的“双赛道神话”藏着什么逻辑？

12月，金融圈和AI圈被同一个名字刷屏——DeepSeek创始人梁文锋。他掌舵的量化团队年收益飙超50%，管理规模700-800亿的幻方量化赚得盆满钵满；同时，DeepSeek大模型凭借低训练成本、开源模式和《自然》封面论文，成为国产AI领域的“普惠派代表”。当“量化收割机”与“AI开源者”的身份叠加，这位技术理性主义者的“双丰收”，究竟是可复制的神话，还是长期积累的必然结果？

很多人将梁文锋的“双赛道”视为跨界，但本质上，这是技术的“同频共振”。早在2008年，梁文锋就带领团队深耕量化交易的核心——算法与算力；2015年成立幻方量化后，他没有停留在“赚快钱”，而是在2019年投入真金白银搭建“萤火”超级计算机。这笔当时看似“不划算”的投入，后来成为DeepSeek大模型的“算力底座”——量化交易需要超算处理海量金融数据，AI训练同样需要算力支撑算法迭代。

用梁文锋的话说：“量化和AI都是‘用数据说话’的领域，区别只是应用场景不同。”幻方的量化策略依赖于对市场数据的精准建模，而DeepSeek的大模型则是对语言数据的深度理解，两者的核心都是“算法优化+算力支撑”。这种技术底层的一致性，让他得以在两个赛道之间实现“能力迁移”，而不是从零开始的“跨界冒险”。

二、DeepSeek的“拼多多逻辑”：用开源打破AI的“围墙”

DeepSeek能成为“AI界的拼多多”，本质上是戳中了AI行业的两大痛点——高成本与封闭性。过去，头部AI公司要么将大模型“藏着掖着”，要么收取高昂的调用费用，让中小开发者望而却步；而DeepSeek不仅将大模型开源，还公布了训练细节，甚至把训练成本控制到了行业平均水平的1/3。

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