DeepSeek梁文锋的大动作，黄仁勋慌了！
DeepSeek梁文锋的大动作，黄仁勋慌了！
来源类型： 微信公众号文章
日期： 2026-06-02
标签： AI, 记忆系统, 办公效率, 编程, 物流, 芯片, 大模型
原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/K0vUf7eBsWU763kV434Ouw
摘要
内容来源：笔记侠（Notesman）。 责编 | 柒 排版 | 沐言*第 9561*篇深度好文：4855**字 | 11分钟**阅读 商业思维 笔记君说： 最近AI圈炸锅了，此前一直以低融资节奏、强自主可控著称的DeepSeek，被曝出新一轮融资计划——估值不低于100亿美元，计划募集至少3亿美元。** 消息一出，各种讨论声音立刻分成了两派： 一种说，完了，连DeepSeek都顶不住AI烧钱的压力；另一种说，AI圈要变天了，梁文锋这是要憋个大的。 说实话，如果你只看到“缺钱”，就把梁文...
核心内容
内容来源：笔记侠（Notesman）。
责编 | 柒 排版 | 沐言*第 9561*篇深度好文：4855**字 | 11分钟**阅读
商业思维**
笔记君说：
最近AI圈炸锅了，此前一直以低融资节奏、强自主可控著称的DeepSeek，被曝出新一轮融资计划——估值不低于100亿美元，计划募集至少3亿美元。
消息一出，各种讨论声音立刻分成了两派：
一种说，完了，连DeepSeek都顶不住AI烧钱的压力；另一种说，AI圈要变天了，梁文锋这是要憋个大的。
说实话，如果你只看到“缺钱”，就把梁文锋和这件事，彻底看小了。
一、融资3亿美金，****
*从来不是单纯填窟窿*
DeepSeek缺不缺短期运营的钱？
它背后是国内对冲基金巨头幻方量化，创始人梁文锋在量化领域深耕多年，早已实现财富自由。
2023年DeepSeek成立时，由幻方量化及创始团队提供了充足的初始研发资金支持，核心投入全部聚焦大模型底层技术研发。
所以，显然不缺。
过去两年，AI大模型融资潮汹涌，数亿美元的融资单一轮接一轮，唯独DeepSeek是个异类。
那问题来了：之前一直严控融资节奏，现在为什么要启动新一轮融资？
显然，大模型之争，不是接下来一两年可以结束的，未来三年有可能争出个分晓，现在进入了决战期，或者决战期前夜。
因此，必须算算财务账。
第一笔，是算力的账。
AI大模型的竞赛，已经到了贴身肉搏的阶段。
根据斯坦福大学2026年度AI指数报告，2025-2026年，中美头部大模型在核心能力基准上的差距持续收窄，在多个垂直赛道已实现持平甚至反超。
但越往顶尖走，每往前追一步，边际成本就越高。就像跑步，你从15秒跑到13秒，多练练就行；但你要从10秒跑到9秒9，每提升0.1秒，都要付出几倍的努力和成本。
就在3月31日，OpenAI刚以8520亿美元的估值完成了1220亿美元的融资。梁文锋这次启动融资，核心就是为长期研发储备充足的算力弹药。
第二笔，是人才的账。
过去半年，DeepSeek有几位核心研发成员陆续离职，被国内大厂挖走了。不是这些人不认同梁文锋的技术理想，是外面给的条件，实在太有诱惑力了。
据财经媒体晚点了解，前DeepSeek研究员郭达雅近亿元入职字节跳动负责大模型研发的组织Seed，但需要满足一定条件才能拿全。
更别说，同期智谱、MiniMax这些同行纷纷上市，股价一路上涨，人家手里的期权，有了明确的市场化财富锚点。
而DeepSeek此前一直没有进行大规模市场化融资，公司估值没有明确的市场标尺，团队成员手里的期权价值，也缺少清晰的参照。
这次融资，通过市场化方式给公司定了估值，本质上就是给团队搭建了合理的长期激励体系：我不会让相信长期价值的人，吃亏。
*二、*真正的行业变量，**
*是国产算力生态的深度适配*
很多人盯着融资的数字，却忽略了这次事件里，最影响行业格局的一件事：
据国内多家行业媒体爆料，DeepSeek即将发布的V4模型，核心完成了对华为昇腾算力生态的深度适配，大幅降低了对英伟达生态的依赖。
这件事，也正是英伟达创始人黄仁勋在近期采访中公开表达关注的核心原因。
过去全球绝大多数主流AI大模型，从OpenAI的GPT，到Anthropic的Claude，核心训练与部署都深度绑定英伟达的生态：
训练靠英伟达GPU，底层算子（是深度学习框架与硬件之间的关键桥梁），是模型执行的最小可计算单元适配依赖英伟达的CUDA生态，相当于整个行业的核心算力命脉，很大程度上攥在老黄手里。
一旦出现供应链限制，整个公司的研发、训练、推理都可能受到严重影响，这就是我们常说的“卡脖子”风险。
但DeepSeek这次，在主流开源大模型的国产适配这件事上，迈出了关键一步。
据行业爆料，V4将深度适配华为最新的昇腾芯片。
DeepSeek的工程师们花了大量时间，完成了算子层兼容、通信库适配、训练框架底层优化，实现了模型从英伟达CUDA生态到华为昇腾CANN架构的深度迁移。
如果V4能在昇腾芯片上跑出有竞争力的性能，它将成为国内少数实现从底层算力到模型层全栈国产适配的通用大模型之一。
要知道，华为盘古大模型从2020年立项起，就基于昇腾芯片+CANN计算架构+MindSpore框架的全栈国产生态开发，是国内最早实现完全不依赖英伟达CUDA生态的前沿大模型。
更早的悟道2.0、紫东太初等大模型，也早已实现了纯国产芯片的落地部署。
而DeepSeek的核心突破，是把一款全球开发者广泛使用的主流开源大模型，完成了对国产算力生态的深度适配，这会大幅降低整个行业对英伟达芯片的依赖。
这也是黄仁勋直言这件事“对美国来说将是一个糟糕的结果”的核心原因：一旦主流开源大模型在国产算力生态上实现了规模化落地，美国芯片在AI领域的护城河，就会被彻底打开一个缺口。
那这个让行业高度关注的V4，到底有哪些值得期待的能力？
根据目前的行业爆料，核心有三个核心方向的升级。
1.极致的效率优化，延续花小钱办大事的核心思路
据行业爆料信息显示，V4将采用MoE（混合专家）架构，总参数规模达到万亿级别。
你可以把MoE混合专家架构，理解成一个分工明确的专家团队：
遇到不同的问题，系统只会调用最擅长解决这个问题的几位专家，而不是让所有专家一起上，这样就能在大幅提升模型总能力上限的同时，有效控制住单次推理的算力消耗。
2.长上下文能力的大幅突破
据行业爆料，V4引入了名为Engram的条件记忆架构，目标上下文窗口达100万token，在内部测试中实现了较高的信息召回率。
你可能对这个数字没概念，我给你举个例子：100万token的上下文窗口，相当于你可以一次性把几十本长篇小说、整个公司的全年业务文档全喂给它，它能精准定位到你需要的任意细节信息。
而目前全球公开商用的头部模型中，Claude 3.7 Opus已开放200万token上下文窗口，行业长上下文能力的竞争已进入白热化阶段。
3.代码能力的针对性强化
V4从立项之初，就把代码生成与长上下文代码推理作为核心优化目标。
据内部测试爆料，V4在SWE-bench、HumanEval等行业通用代码能力基准上的表现，已接近甚至部分追平全球头部模型，核心优化方向是整个代码仓库级别的复杂bug修复、长链路代码推理。
*三、DeepSeek除了赢在技术，*
*其实它还赢在独特的组织逻辑*
为什么DeepSeek能在短短几年里，从一众大模型公司里杀出重围，成为全球开发者都关注的标杆？
很多人会说，因为梁文锋是天才，因为他们技术牛。但我告诉你，技术只是最终的结果，真正让它能站稳脚跟的，是它3个和行业主流打法完全不同的组织逻辑。
第一个反常识：全球最卷的AI行业，它靠“拒绝无效加班”守住了研发效率
现在AI行业卷成什么样，你应该有所耳闻。
全球顶尖的AI公司，从OpenAI到谷歌，再到国内的大厂，核心研发人员一周
...(内容截断，完整内容请查看原文)
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