梁文鋒最新發(fā)聲：不卷視頻生成、不卷世界模型，死磕AGI

2025年年初，DeepSeek引爆了全球AI圈。沒有海量融資、頂級算力和硅谷團隊，一群「普通人」做出了讓硅谷巨頭都關注的大模型。

但爆紅之后的DeepSeek，技術和產(chǎn)品路線讓很多人都看不懂。當AI行業(yè)追逐視頻生成、多模態(tài)、世界模型等熱門方向時，梁文鋒沒有跟隨。當競爭對手在C端瘋搶用戶、在B端沖營收的時候，DeepSeek也表現(xiàn)得克制。DeepSeek已經(jīng)是一家估值幾百億美元的公司，創(chuàng)始人卻在內(nèi)部說：我們只賺一個合理的利潤，十個月收回硬件成本就夠了。

最近，梁文鋒一份長達3小時44分鐘的交流會內(nèi)容泄露，把DeepSeek的底層邏輯完整地講了一遍。由于某些原因，我們無法分享原文，但雷科技（ID：leitech）從中梳理出幾個核心問題，嘗試挖掘出更深層次的信息。

梁文鋒「不」做的東西很多，到底要做什么？

2024年初Sora發(fā)布后，國內(nèi)很多AI公司都宣布要做視頻生成，大公司做，小公司也做。但到了2025年下半年，小公司基本都砍掉了。梁文鋒在交流會上說得很直接：

「視頻生成一開始出來的時候就很火，好像這是必須要做的，如果你不做，你就不是一個AI公司一樣。所以我就很奇怪，這個其實你只要仔細去想一下，它跟智能的路線圖是沒有什么關系的?！?br/>

他的判斷是：視頻生成在商業(yè)上是個好生意，但跟AI的上限沒有關系。類似的判斷還指向了3D生成和世界模型。梁文鋒明確表示，這些方向都不是DeepSeek的主線，多模態(tài)也會做，但它的定位跟類似于工具，不是技術進化本身。他說：

「對智能來講，它是個組件，我們不把它當作智能本身，它的主線跟搜索一樣。搜索也是一個組件，多模態(tài)也是?！?br/>

那么問題來了，如果這些熱門方向都不做，DeepSeek到底要做什么？

梁文鋒給出的路線圖中，語言模型是底層，往上是思維鏈，再往上是Agent，接下來要解決持續(xù)學習，然后是「自我迭代的奇點」，最后才是具身智能。每一步都基于前面的基礎，「沒有一步是白走的」。

（圖源：AI生成）

他的取舍標準很簡單：一件事在不在這條路線上？不在就不做，哪怕它在商業(yè)上是個好生意。

這個邏輯聽起來沒啥毛病，但仔細推敲，它有一個不太容易回答的問題：如何確定路線圖是對的？梁文鋒自己也承認「每個公司它的判斷是不一樣的」。如果另一個團隊選了不同的路線并且先到達了AGI，那今天的不做就變成了誤判。

他自己對OpenAI和Anthropic的評價其實也在暗示這種不確定性，他說這三家會交替上升，還認為Anthropic雖然目前領先但在Code Agent上的先發(fā)優(yōu)勢很快就沒了。換言之，沒有人真正知道哪條路最快。DeepSeek的路線圖更像是看起來能自圓其說的戰(zhàn)略，但未必是唯一的真理。

不過，梁文鋒相對難得的一點是他愿意把真實想法說出來，把DeepSeek不做的東西都說清楚，而大多數(shù)AI公司更傾向于強調(diào)「我們什么都做」。在我們看來，DeepSeek選擇更加聚焦的技術路線，很大程度上是為了集中利用手里的資源。

可以發(fā)現(xiàn)，選擇走「什么都做」這條路線的頭部AI企業(yè)，基本都有極為龐大的可以調(diào)用的資源，包括資金、算力、生態(tài)等等。對它們來說，什么都押寶是最優(yōu)解。而對于DeepSeek來說，認準一條路線堅定執(zhí)行、不被外界干擾就是最合理的選擇。

全世界面臨AI難題，DeepSeek打算如何破？

梁文鋒對當前AI能力邊界有一個很精準的描述：在給定的上下文里，AI已經(jīng)能超過人類，但前提是你必須把完整的上下文給它，現(xiàn)實中做不到這一點。他舉的例子是：你招一個員工，他花兩個月熟悉公司環(huán)境之后就什么都能做了，但AI沒有這兩個月的學習過程，所以你跟它說「叫小王來」，它完全不知道小王是誰。

他把這個差距歸結為一個核心問題：持續(xù)學習。而這個問題目前的狀態(tài)是「全世界都還沒有找到非常work的方法，大家都在摸索」，DeepSeek也不例外，梁文鋒坦言自己還沒有做通。

梁文鋒把持續(xù)學習描述為Agent之后的下一個關鍵節(jié)點，而且是通往AGI最關鍵的一步。但現(xiàn)在還沒有其他企業(yè)找到方法，DeepSeek憑什么認為自己能先找到？他給的回答是組織優(yōu)勢：DeepSeek的研究文化允許員工用一半的時間自由探索，「誰都可以去摸」持續(xù)學習這個問題，不需要分配資源。

從這點可以發(fā)現(xiàn)，作為一家AI企業(yè)，DeepSeek給了員工很大的自由度，讓他們自己去探索、研究和嘗試解決問題。只是，這種機制更接近于梁文鋒自己說的「摸獎」，摸到了當然皆大歡喜，但更大概率可能是摸不到。

當然，AI的持續(xù)學習問題是當下這類AI誕生起就存在的，整個AI行業(yè)和相關研究領域都沒有突破性的成果和解決辦法，沒有理由去要求DeepSeek。

算力是另一個繞不開的硬性條件。梁文鋒給出了幾個非常具體的數(shù)字：DeepSeek目前約兩萬張H等效算力，美國最大模型激活參數(shù)800B，國內(nèi)「還在幾十B的規(guī)模，差一個數(shù)量級」。訓練同樣規(guī)模的模型需要五萬張GB300或二十萬張國產(chǎn)算力卡，而他目前拿到的國產(chǎn)配額是一萬六千張，比互聯(lián)網(wǎng)大廠少一個數(shù)量級。

（圖源：英偉達）

他的應對策略可以概括為兩個層面，第一是承認差距但追求效率，目前落后美國12到18個月，但只用了二十分之一的算力，未來目標是用幾分之一的算力把時間差縮到3到6個月。第二是押注國產(chǎn)替代，通過自研的TileLang編譯器繞過英偉達的CUDA生態(tài)，他判斷一年之內(nèi)國產(chǎn)芯片生態(tài)問題可以基本解決。

但這兩個策略各自也有要解決的問題。第一個策略的前提是「算力效率還能繼續(xù)提升」，但Scaling（規(guī)模定律）本身是有邊際遞減效應的。第二個策略則面臨國產(chǎn)算力卡產(chǎn)能嚴重不足的現(xiàn)實，而且?guī)讖垏a(chǎn)卡頂一張英偉達卡、落后兩年的代差不是短期能解決的。

更重要的是，梁文鋒自己也承認，目前「根本不會考慮到那么大的規(guī)模上去跟美國競爭」，只能「在幾十B激活的規(guī)模上先把它做好」。這意味著DeepSeek的騰挪的空間被限制在一個特定的參數(shù)區(qū)間里。

在這個區(qū)間內(nèi)，DeepSeek當然有競爭力，但一旦競爭升級到更大規(guī)模后，它還能保持這樣的競爭力嗎？這個問題，可能需要DeepSeek和梁文鋒未來自己再來回答。

OpenAI沒實現(xiàn)商業(yè)化「克制」，DeepSeek能？

梁文鋒在交流會上反復講一個邏輯：你越克制，就越可能做成。他的理由是，AI的體量太大，如果試圖獨占，一定會被愿意拿得更少的人打敗。他的原話非常直白：

「OpenAI從一開始覺得他真的能夠壟斷這個世界，但是實際上他會遇到很多很多挑戰(zhàn)者。他會被另外一個愿意只占百分之一的人打敗。這時候如果又出來另外一個人，說我只要百分之零點一就可以了，那么又會把前面的人給打敗?！?br/>

這個邏輯本身是對的，只是，在我們看來，它忽略了一個關鍵問題：OpenAI并不是一開始就想壟斷的。

OpenAI在2015年成立時，定位是非營利組織；2019年，因為訓練成本太高，非營利模式撐不住了，OpenAI成立了有限利潤的營利子公司，設定了投資回報上限；但到了2023年，當ChatGPT爆發(fā)、商業(yè)利益急劇膨脹的時候，OpenAI內(nèi)部爆發(fā)了劇烈的沖突。

最終結果是奧特曼一度被董事會罷免，又在員工和投資者的壓力下回歸，而那些堅持非營利路線的人，包括首席科學家蘇茨克維，最終離開了公司。此后OpenAI全面轉(zhuǎn)向了商業(yè)化，估值從290億美元一路飆升至數(shù)千億美元。

OpenAI的例子說明知易行難，一家商業(yè)公司想要在發(fā)展過程中維持初心是很難的，谷歌、蘋果這些科技巨頭身上都有類似的故事。OpenAI從非營利到有限利潤再到全面商業(yè)化的轉(zhuǎn)變，每一步在當時都有充分的理由，成本太高、競爭太激烈、投資人需要回報等等。

梁文鋒現(xiàn)在說的「只賺合理利潤」「十個月回本」，跟OpenAI 2019年說的「有限利潤」很相似。真正的問題不在于他今天的言論是否是真心話，而在于未來條件變化后，原來的模式還能不能行得通。

梁文鋒自己其實也意識到了這個問題，他在交流會上說了一些關于團隊的言論：

「我們最大的核心利益是要保持團隊的穩(wěn)定性。這是我們最大的核心利益，甚至可以認為是唯一的核心利益。只要大家都不走，我們能夠繼續(xù)做，我就一定能做成AGI。這依然是我們最大的挑戰(zhàn)，是唯一的挑戰(zhàn)，可以這么講。」

說得更直接一點，DeepSeek的整個發(fā)展路徑都建立在人才穩(wěn)定的前提上。如果核心團隊散了，技術路線圖、克制戰(zhàn)略、開源生態(tài)，全都無從談起。

而如何留住團隊？梁文鋒的答案是近期融資讓核心員工拿到了可觀的期權，「金額還是比較大的」。說白了，梁文鋒所說的克制商業(yè)化，根基仍然是商業(yè)化帶來的經(jīng)濟利益，期權本身的價值就高度依賴于公司未來的估值增長、上市等。

這里其實存在邏輯上的矛盾，公司越克制，短期估值就越難快速增長，期權吸引力下降，人才就留不住，AGI就做不出來。

（圖源：DeepSeek）

還有一點值得注意的是開源，梁文鋒說完開源不會影響商業(yè)利益之后，實際上給自己加了一個條件：「前提是我們只賺六倍利潤」。他現(xiàn)在認為六倍利潤就夠了，大概率是發(fā)自肺腑的。但未來如果資本市場要求更高的回報，拿了融資的DeepSeek還能堅持這點嗎？

OpenAI的有限利潤上限最初設定的回報倍數(shù)是100倍，后來在商業(yè)化壓力下也被突破了。梁文鋒的十個月回本跟OpenAI的有限利潤是同一種承諾，只是OpenAI的經(jīng)歷告訴我們，這種承諾不是永遠不變的。

不過，梁文鋒也給出了一份非常務實的保底方案：哪怕技術不進步了，靠賣API也能支撐一家上市公司。目前來看確實如此，DeepSeek的API定價極具競爭力，已經(jīng)成為很多開發(fā)者、企業(yè)和用戶的首選。

說到底，純粹的大模型競爭已經(jīng)不是AI領域的焦點，大家更關注Agent落地能解決哪些實際問題。這種時候，很多人并不需要最頂級的大模型，更需要高性價比的大模型，DeepSeek的Token定價更有吸引力，大家自然就更愿意選擇它。

而且，無論怎么說，DeepSeek的出現(xiàn)，對于國內(nèi)AI行業(yè)來說都是一個驚喜，梁文鋒探索出了一條相對獨特的道路。整場交流會內(nèi)容看下來，梁文鋒給我們的感覺是：在戰(zhàn)略上有明確的技術方向、在商業(yè)上則有謹慎克制的態(tài)度。

坦白說，梁文鋒的克制商業(yè)化在當下AI行業(yè)里是很有稀缺性的。在一個大部分企業(yè)都急于變現(xiàn)的AI行業(yè)里，還能保持比較純粹的技術理想主義，確實很難得。很大程度上，這也是當初DeepSeek能創(chuàng)造奇跡、一鳴驚人的關鍵因素。

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