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20个关键词，串起梁文锋四小时分享_我的网站

穆赫兰道

一 | DeepSeek近日完成了成立以来首轮融资，融资规模约510亿元人民币，投后估值约4185亿元。创始人梁文锋个人出资约200亿元，投资方阵营有腾讯、宁德时代体系、京东、网易、IDG资本等机构。与此同时，据多家媒体报道，DeepSeek已开始筹备中国内地IPO，最快可能于今年提交上市申请，并计划在2027年完成上市。杭州造出了可量产“超级冰箱”。

二 | 在近期的一场投资者交流会上，梁文锋进行了近4小时的分享，详细谈到了DeepSeek的组织文化、开源逻辑、技术路线以及对AI行业竞争的判断。2025年8月，杭州白马湖实验室造出了一台“超级冰箱”。

三 | 我们整理出了其中20个关键词和观点，带你看懂梁文锋眼中的DeepSeek下一阶段。在零下268.95摄氏度的液氦温区，这台脉管制冷机的制冷量达到了1.8到2瓦，降温时间稳定在45分钟左右。 1、愿景：管理一个大公司，靠的不是你的规章制度，靠的是愿景。愿景不是挂在墙上的标语，愿景是你怎么做——不是怎么说——是你怎么实际运行。这个温度，离绝对零度（零下273.15摄氏度）只差4.2开尔文，被称为现代前沿物理世界的“门槛温度”。 2、克制：克制是一种战略。今年5月，记者曾专访“超级冰箱”研发团队。就在于有时候你可以舍弃一些，来换更多其他的东西。这是国内首台采用单一气库技术路线、实现1.5瓦以上制冷量的脉管制冷机，近日，正式通过量产验证。怎么理解这台“超级冰箱”的原理？白马湖实验室氢能储运团队独立首席研究员方凯解释：气体被压缩的时候，会放热。

四 | 反过来，如果让高压气体“嘭”一下释放出来，猛地膨胀，它就会疯狂吸热，周围就会冷下来。不开源这个事，其实也是一样的，也可以认为是我们的压力，也可以认为是我们的让利。这就是“脉管制冷”技术。 3、主线：我们只做AGI的主线。这台“超级冰箱”主要由压缩机、旋转阀和冷头三部分组成。AI领域很广泛，有很多东西我们觉得它不在这个主线上面，比如说3D、视频生成，我觉得可能跟智能的主线没有太大的关系，我们不会去做……从我们的判断，世界模型和智能还不是现在这个阶段最重要的事情。今年3月，设备在实验室完成了性能验证，制冷量、降温速度、功耗等核心指标均达到国际先进水平，而成本只有进口设备的2/3。

五 | 最重要的是AI训练，以及AI训练之后怎么解决持续学习。按照规划，一年可生产“超级冰箱”50至100台。 4、持续学习：（持续学习是）下一代模型的核心能力。这台“超级冰箱”到底有什么用？在量子计算领域，它是量子比特安静计算的“绝对静室”。量子比特极其脆弱，任何一点热量干扰都会让它出错。极低温环境能让它摆脱热噪声，稳定地进行计算。在医疗领域，它是医用核磁共振成像设备的核心部件，让超导磁体稳如磐石。“没有这个温度环境，所有的高端应用，都是空中楼阁。必须要有持续学习的能力，它才能叫下一代模型。在那之前，我们能做的就是成本，然后效果做得更好，速度做得更快。”方凯说。但是要有大突破，它应该是具备持续学习的。 5、通用智能：持续学习先做出来，通用智能可能就很容易了——用它来做就很容易。所以我说这是一个我们比较希望看到的结果，比较省力、比较轻松。长期以来，脉管制冷技术和机器核心组件被国外垄断。否则现在你要去人工做通用智能，它是一个比较累、比较苦，是一个数据密集、人力密集的事情，性价比也不高。

六 | 6、稳定性：我们最大的核心利益是要保持团队的稳定性。这次突破，不仅打破了国外技术垄断和出口限制，更补上了能源科技与量子产业全国产化链条上的关键一环。

七 | 这是我们最大的核心利益，甚至可以认为是唯一的核心利益。只要我能够保持团队的稳定性，我一定能做成，一定能做成AGI，就这么简单。 7、中美差距：人才不是瓶颈，资源是最大的瓶颈。资源首先影响到人才培养，因为算力少，我们能做的实验机会比较少，所以我们的人才整体上比美国有差距……我们看到的所有区别，包括人才的区别、模型能力的区别、应用的区别，可以认为都是因为算力资源上的区别。 8、管理：我们公司的管理其实是两条线，一条线是从上到下，一条是从下到上。从下而上，就是每个人自己想做什么，自己做，没有人管他，没有KPI……我们公司整体上是建立在共识的基础上的，我并不是说我一个人决定所有事情，而是我要寻求共识。我在公司内的权威以及在公司内的影响力，是建立在共识的基础上的。 9、资源：我们需要多少卡？现在肯定是越多越好。在我们能够承受的范围内，肯定是卡越多越好，这是毫无疑问的。所以我们现在策略是，在合理的价格里面，能买到多少卡就买多少卡。 10、规模：我们是信Scaling，肯定是规模越大，效果越好，能够解锁更多的功能。阻止我们Scaling的其实就是算力，并不是我们不想Scaling，是我们没有那么多的算力去做这个Scaling……我们训练这么大的模型，并不是因为我觉得这么大的模型就够了，而是我刚好有这么多资源。我是按照我的资源来算，我能够接受、能够训练的模型是多大，是这样算出来的，并不是这个模型就够了。

八 | 11、芯片：国产AI芯片的硬件和生态都没有问题，唯一有问题的是产能不够。国产卡适配这一点，没有障碍，英伟达挡不住。如果是在一个正常的商业环境里面，我能买到英伟达的卡，那么国产替代是比较难的；但是在英伟达的卡买不到的情况下，所有人都迫不得已，都要去做国产芯片……我觉得在这一点上，英伟达是在掘自己的坟墓。华为的950超节点，在性能和价格上可以完全平替英伟达的GB200、GB300。

九 | 12、未来五年：我不太相信未来五年之后，我们还卡在产能的问题上。现在肯定是卡在产能问题上，今年、明年、后年，我觉得可能都还是卡在产能问题上，但五年之后，我觉得可能不一定，我还是比较乐观的。 13、全球AI位置：在全球AI中主导分工的时候，中国公司很有可能扮演的一个角色还是产量最大。常理来讲，我们的产能最大，包括芯片，芯片可能我们的产能最大，我们的电力最多……中国人会把这产品做到最便宜，然后再在效果上（发力），毕竟国外的商品，现在很多商品中国产跟美国产并没有太大的区别。未来可能AI也是这样，但是中国产的AI可能价格会更便宜。

十 | 这个便宜可能是系统性的低，就跟其他行业中国提供的服务更便宜可能是一样的。 14、AI差距：最终的差距应该是三方面：一方面成本，一方面时间，一方面用户体验。除此以外，可能是没有什么差距的。

十一 | 15、少即是多：拿得多的人会被拿得少的人打败。甚至你还不用真的拿得多，愿景如果是拿得多的话，你就会被愿景是拿得少的人给打败。其实大家都没有拿到钱，只是一个愿景。你愿景是拿得多，你就先输了，你就会面临着更大的困难。 16、多模态：多模态布局我们一直在做。对产品来讲，它很重要；对C端用户产品来讲，它很重要。但是对智能的上限，它是一个组件，它不是主线本身……我们应该会上相关的模型，就是我们V4、V4的后续版本会支持原生的多模态。但是我们对多模态、对智能来讲它是个组件，我们不把它当作智能本身。

十二 | 17、责先利后：我们内部很多人的想法是这样的——首先要对我们自己有用。当我们自己好用，那意味着可能别人也好用，但是首先得保证我们自己好用。对我们自己有用之后，我们在开发下一版模型的时候就会更快。 18、开源：在开源这个事情上面，我们一开始就想得非常清楚。首先，第一个就是愿景；第二个，我们认为要把AI这个事情在商业上做成，开源是有好处的。这听起来有点矛盾，有点违反直觉，因为在历史上，开源跟商业化都是有冲突的。

十三 | 但我觉得AI跟以前不一样……AI这个事情足够大，最终它可能得占掉人类社会GDP的百分之十，那么它其实是一个非常大的数字。你不可能独占这个事情，你一定得跟别人分享，否则你肯定活不下来。 19、数据：现在我们公司有一半的人在标数据。有一半的核心研究员，最重要的人，有一半在标数据。我们就集中在标数据。解决AI这个问题，在现在这个阶段靠的就是标数据。

十四 | 20、商业化：我们本质上还是一个公司，只是说我们在考虑赚哪些钱、什么时候赚钱、赚多少钱、靠什么赚钱，我们有取舍。很多公司做得很伟大，因为它有一种利润以外的追求。那个追求最后不但没有影响到它的商业化，反而能让它商业化得更好。

Current article:http://www.ninyakenhongnian.sbs/list_11h/wmuwp.html

Published on:11:54:31

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