梁文锋与高飞资本：AI资源重构的千亿价值实验

文章将从资本布局、技术迁移、生态闭环三个维度，解析梁文锋如何通过高飞资本的资源，构建从金融到AI的超级资源网络。

2024年底，DeepSeek-V3大模型以557万美元的训练成本实现了媲美OpenAI GPT-4的性能，震撼全球AI行业。这背后的核心人物梁文锋，不仅是幻方量化的创始人，也是深度求索（DeepSeek）的领导者。梁文锋用了十年时间，通过高飞资本的资金、算力和数据积累，打造了这场资本与技术的“交叉循环”。

高飞资本的资源基石：从量化印钞机到AI军火库

幻方量化凭借AI驱动的量化策略，在2017-2022年间实现年化收益率超过120%，管理规模突破千亿元。幻方每年将20%-30%的利润投入到AI研发，仅2023年就向DeepSeek注资超过5亿元。这种独特的融资逻辑确保了DeepSeek能够专注于长期创新，而非短期利益。

2019年，幻方自建了“萤火一号”算力集群，拥有1100块GPU，并在2021年升级为万卡规模的“萤火二号”，总投资超过12亿元。这些算力资源直接应用于DeepSeek，使其无需依赖外部云服务商，大幅降低了训练成本。此外，幻方积累的万亿级金融交易数据也为DeepSeek提供了独特的训练素材，特别是在数学推理和逻辑分析方面表现出色。

资源重构方法论：从“技术复用”到“组织革命”

幻方量化在金融领域的AI技术积累被成功迁移至DeepSeek。例如，MLA（多头潜在注意力机制）技术最初用于预测股票价格波动，后来在大语言模型中显著提升了训练效率。DeepSeek还自主研发了分布式训练框架，将GPU利用率提升至95%，远超行业平均水平。

DeepSeek团队中80%的成员是应届生或5年以下经验的年轻人，多数拥有数学竞赛金牌背景。这种人才选拔逻辑旨在寻找未被行业规则驯化的头脑。团队采用扁平化管理，梁文锋以“首席研究员”身份参与日常编码，团队取消职级体系，采用“论文+代码”双轨考核制，使DeepSeek的人均产出效率达到了OpenAI的3倍。

资本与技术的闭环：一场“东方文艺复兴”的诞生

DeepSeek建立了三层变现体系：基础层通过向企业售卖算力服务；中间层通过开源社区获取数据反馈，优化模型迭代；应用层与运营商、能源巨头合作定制行业解决方案。截至2025年2月，DeepSeek开源模型已被全球超过10万开发者调用，日均产生PB级交互数据，进一步强化了其技术优势。

浙江东方和华金资本的战略投资为DeepSeek带来了政务资源与算力产业链支持。梁文锋通过多层有限合伙架构持有DeepSeek 84%股权，既避免了资本稀释，又为未来的IPO预留了空间。这种“绝对控制+生态开放”的模式被誉为“中国版OpenAI架构”。

DeepSeek的技术路径被纳入国家新质生产力体系，标志着其技术路径在全球AI权力版图中的重要地位。Scale AI创始人惊叹“DeepSeek可能改变中美AI竞争格局”，《华尔街日报》则将其崛起比作“中国版斯普特尼克时刻”。这场资源重构的极限实验不仅打破了“中国只能做应用创新”的刻板印象，也证明了中国科技企业可以在全球创新中占据一席之地。