支撑这一模式的,是梁文锋对“普惠AI”的理解:“AI不应该是少数公司的‘玩具’,而应该成为所有开发者的‘工具’。”DeepSeek的团队全部由国内高校毕业生组成,没有海外留学背景,但他们凭借对技术的热爱和“不搞KPI压榨”的文化,用三年时间完成了从0到1的突破——2024年9月,团队论文登上《自然》封面,成为全球首个经过同行评审的主流大模型。这份成绩,不是靠“砸钱堆算力”,而是靠算法优化和工程能力的提升。
就像拼多多用“拼团模式”降低了电商的准入门槛,DeepSeek用“开源+低成”模式降低了AI的使用门槛。截至2024年11月,DeepSeek的开源模型下载量已经突破1000万次,覆盖了教育、医疗、企业服务等多个领域,真正实现了“让AI普惠大众”。
三、双丰收的“可持续性”:运气之外,是15年的“死磕”
当梁文锋的“双丰收”刷屏时,质疑声也随之而来:“短期收益50%,能持续吗?”“AI开源会不会影响盈利?”但在梁文锋看来,这些质疑恰恰忽略了“长期主义”的价值——从2008年到2024年,他用15年时间打磨量化交易的算法,用4年时间搭建超算,用3年时间迭代大模型,所有的“爆发”都建立在“长期投入”的基础上。
以量化交易为例,幻方的收益不是靠“赌行情”,而是靠“系统的稳定性”。据幻方2024年三季度报告显示,其量化策略的夏普比率(衡量风险调整后收益)高达3.2,远高于行业平均水平的1.5。这背后是对市场数据的持续跟踪、算法的每日迭代,以及“萤火”超算的算力支撑。同样,DeepSeek的低成本不是靠“偷工减料”,而是靠对Transformer架构的优化——团队将模型的计算效率提升了40%,从而降低了训练成本。
梁文锋曾说:“我不相信‘一夜暴富’,所有的成功都是‘日拱一卒’的结果。”量化赚的是“时间的钱”,AI赚的是“生态的钱”,两者的结合,本质上是“短期现金流”与“长期价值”的平衡。这种平衡,让他既能够在量化领域“赚快钱”,又能在AI领域“做长期事”。
从量化交易到AI大模型,梁文锋的“双丰收”不是“跨界神话”,而是技术理性主义者的“必然结果”。他没有选择“allin”一个赛道,而是用技术的“同频共振”连接两个领域;他没有选择“封闭收费”,而是用“开源普惠”打破行业围墙;他没有选择“短期投机”,而是用“长期死磕”积累竞争壁垒。
对于普通人来说,梁文锋的故事带来的启示或许是:真正的“成功”,从来不是“选对一个赛道”,而是“用技术的底层逻辑,连接多个赛道”;从来不是“追求短期爆发”,而是“用长期积累,等待必然的结果”。
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