梁文鋒，開始算賬了

「核心提示」
DeepSeekV4 Flash上線后API計劃大幅漲價，除了“給友商活路”的猜測也有算力緊張的現實，從Kimi到DeepSeek，大模型技術理想主義是否開始讓位于商業化？

作者 |張經緯

編輯|邢昀

號稱“大模型價格地板”的DeepSeek要漲價了。

2026年7月31日，DeepSeekV4 Flash正式上線，當天就傳出要漲價的消息。8月6日，DeepSeek在API文檔中添加了一條簡短的價格調整預告，稱“漲幅較大”。

消息發布的時間點也很微妙。同樣在7月31日，和DeepSeek同屬梁文鋒創辦的幻方量化剛剛公布了7月業績：旗下9只主流量化產品全線回撤，單月跌幅全部超過20%。

作為DeepSeek的實控人，梁文鋒一直以來的態度都是“不差錢”。在不久前的業績交流會中，梁文鋒曾稱：DeepSeek的最終目標是實現AGI（通用人工智能），在適當時候進?商業化……只賺取合理利潤。DeepSeek自發布至今也的確以高性能和低價格著稱。

按照此前Information的報道，V4旗艦API毛利率在70%-80%。雖然毛利不等同于凈利，但這次“漲幅較大”的調價也是DeepSeek發出的一個信號，這背后究竟是通往AGI路上的一次微調，還是技術理想主義向商業法則的妥協？

1、換擋了？

對于這次漲價的影響，多數受訪者表示樂觀。“可能會有影響，但影響不大。即使漲價，DeepSeek仍然是有性價比的。”AI從業者Eric這樣說。

從2025年初發布R1至今，DeepSeek始終以接近國際TOP的性能和美國大模型幾十分之一的價格提供服務，長期扮演著“行業鯰魚”的角色。

以最新的V4 Flash為例，在智能與TOP模型差距不大的情況下，每任務成本是GPT-5.6sol的1/40，是Claude Fable 5 的1/100。

數據來源：Artificial Analysis

這種性價比意味著，即使提價，DeepSeek仍然是劃算的。

浙商證券研報中表示，漲價主要改變DeepSeek自身毛利結構，即使激進漲價150%也不改變其國際定價中的低價定位，同時提升國內前沿開源模型整體定價權。

不僅是DeepSeek，國內的主流大模型的每任務成本均低于水平相近的美國大模型。可以說模型智能看Claude、GPT，但性價比和技術平權看中國。

因此，國內很多企業也會根據需求的復雜程度，把不同的大模型組合起來使用，比如，海量簡單任務用DeepSeek，少數復雜任務調用Claude、Kimi等的模式。

很多人認為DeepSeek的普惠性源自于梁文鋒的個人風格。根據天眼查的數據，首輪融資完成后，梁文鋒直接和間接持有DeepSeek的股份約85%。對公司的絕對控制讓他能夠將意志貫徹于公司的發展戰略。

模型價格便宜、開源，本人商業格局大，因此在互聯網上，梁文鋒始終是“大模型行業顛覆者”的形象，很多網友戲稱其為“梁圣”，并稱“恩情還不完”。

因此DeepSeek提價也很容易被認為是來自梁文峰本人的意志。

“我覺得他這么做是在給友商一條活路。”Eric這樣理解這次漲價。也就是說，提價是因為DeepSeek在主動控制與友商的性價比差距，不去堵死其他大模型公司的生存空間。

這種看法也正好符合梁文鋒曾在業績會上說過的，“AI這個事情足夠大……不可能獨占這個事情，你一定得跟別人分享。”

梁文鋒的想法似乎也可以從一些“文化基因”中找到解釋。他的家鄉廣東湛江市吳川縣，多年來以商人和商會聞名。商會的邏輯也正是同行抱團，是“讓自己活也讓別人活。”

不過，比起這種難以量化的解釋，行業里更多猜測，漲價背后是來自于賬本的壓力。

2、算力、算力還是算力

除了“格局大”的猜測，實實在在的現金流動也影響著DeepSeek的API價目表。

梁文鋒曾強調，DeepSeek以“十個月能夠收回成本/六倍利潤”為API的標準定價。在如此目標下DeepSeek的API價格依然低廉，幻方量化可能扮演著重要角色。

DeepSeek獨立前的2019年和2021年，幻方量化先后布置了AI算力中心螢火一號和螢火二號，以滿足量化投資的算力需求，2023年獨立出來的DeepSeek實際上是量化投資之余的“無心插柳”。

兩個超算中心合計GPU超萬張。通過幻方的算力資源，DeepSeek可以低成本運營：DeepSeek自2023年成立以來零外部融資，研發、人才大概率也來自幻方的支持。

另一方面，幻方產生的投資收益，又能讓DeepSeek不急于成為“現金奶牛”。2025年，幻方旗下產品平均收益率高達56.6%，幫客戶賺了近396億元，管理規模一度突破700億元；2026年一季度，幻方管理規模進一步攀升至800億元以上。

然而形勢在7月發生變化：當月9只展示產品全線暴跌，單月跌幅全部超過20%。截至7月31日，除九章幻方中證500量化多策略2號尚存0.04%的年內正收益外，其余8只產品年內收益均已告負，管理規模也主動優化至約500億元。

幻方在市場上遭遇回撤，DeepSeek也在想辦法給自己“回血”。

當然，更重要的因素還是在自身：需求量大增這種“幸福的煩惱”直接影響了中國大模型的算力供應。

OpenRouter數據顯示，8月3日至8月9日，全球AI大模型總調用量達到69萬億Token，較前一周增長21.48%。其中，中國AI大模型Token調用量達到34.25萬億，環比增長21.76%，連續15周超過美國，穩居全球第一。DeepSeek?V4?Flash正式版以8.83萬億Token周調用量登頂，環比大增570%。

調用量增長加劇算力短缺，這是中國主流大模型都在面臨的長期問題。

KimiK3發布后，使用量大增也曾關閉新付費用戶使用來保護老用戶的使用體驗。而DeepSeek和智譜共同選擇了漲價。智譜上半年經歷了用戶和API價格同步上漲的狀態；在這次漲價之前的半個月，DeepSeek已經開始實施峰谷定價（即需求高的白天收高價，需求低的夜間收低價），實質上已經提高了API調用的價格。

一邊是調用量大增，另一邊是算力緊缺，這背后是算力供應結構和地緣政治的結果。

從國際上看，英偉達H100芯片小時租賃價格從2025年10月的1.7美元漲至2026年3月的2.35美元，漲幅近40%；更先進的B200租賃費用翻倍，逼近6美元/小時。在國內，2026年一季度AI算力需求同比暴漲417%，而供給增速僅128%，供需缺口持續擴大。

自2022年美國對華實施芯片出口管制以來，英偉達高端GPU（A100、H100）對華禁售，后續特供版H800、H20也陸續受到限制。中國AI公司獲取海外先進算力的渠道日益收窄，被迫轉向國產算力或灰色采購渠道，推高了整體算力成本。

在業績交流會中，梁文鋒稱：要以合理的價格盡可能多地買顯卡……中美之間的AI差距主要是算力資源的差距。這也側面反映，DeepSeek顯卡供應的緊缺程度，而這事關模型的性能和運行成本。

也就是說，“十個月回本”這個天秤未必發生變化，但在成本端變化時要想維持平衡，則無疑需要收益端的加碼。

另外值得關注的是，探討性價比，性能接近是第一位的。DeepSeek能夠開源、能夠低價，前提是低成本高效率下的技術領先。如今，大模型廠商正在將資源從低價的推理服務轉向訓練端技術攻堅與模型能力升級。對DeepSeek來說，算力不足除了影響成本，對維持技術領先無疑也是肘腋之患。

3、創業做大模型，殊途同歸

DeepSeek的問題不止于DeepSeek，Kimi、智譜、DeepSeek起點不同，但又隨著AI技術和公司的演進，開始面對類似的問題。

首先是隨著開發成本的不斷提高，幾家創業類大模型公司紛紛開始或加速融資。

2026年6月，一向不依靠外部資金的DeepSeek啟動首輪融資，募資500億人民幣；不久后，又啟動第二輪融資，本輪計劃募資500億元，投前估值約5000億元，并計劃在8月下旬完成簽約。

2025年稱資金充裕不急于上市的Kimi則分別在今年的2月、5月、6月、7月一口氣進行了四輪融資，第五輪pre-IPO正在進行中。按照Kimi的計劃，他們將在半年內登陸港股。

引入外部資本意味著公司不再是創始人一個人的“理想國”，它將面臨來自投資者的變現壓力，需要證明自己是一門“好生意”。

壓力帶來的結果是業務觸角下探。Kimi6月推出了KimiWork，向辦公協作和生產力場景延伸；近幾天，DeepSeek推出了DeepSeekHarness企業級AI應用平臺，并在宇樹上市前夕獲得了戰略配售，成為具身智能公司的股東。從做模型到做應用平臺和產業投資，中國大模型公司正在經歷從單一技術提供商向綜合AI生態構建者的身份轉換。

最后則是算力的國產化，各家都在逐漸增加國產算力在大模型中的作用，新模型均支持國內主要的算力芯片進行運行、推理，但預訓練依然高度依賴英偉達。

以華為昇騰910C為例，其FP16單卡算力約800 TFLOPS，約為英偉達H100的40%–80%（不同精度場景下），但在多卡互聯帶寬（HCCS vs NVLink）、內存帶寬以及 CUDA 生態成熟度上仍有明顯差距。而 2026年初量產的昇騰950PR雖在FP8精度下算力已達1 PFLOPS，但軟件棧和集群調度效率仍在追趕英偉達Blackwell架構的B200。

DeepSeek的漲價是中國大模型行業集體告別“燒錢換份額”時代的縮影。Kimi、智譜、DeepSeek等幾家大模型公司起點不同、路徑各異，卻在2026年的夏天殊途同歸：它們都必須學會在算力緊缺、資本趨利、競爭加劇的現實中，為自己找到可持續的商業模式。