梁文鋒是誰？DeepSeek 創辦人故事：以低成本震撼全球 AI 業界（2026）

梁文鋒這個名字，在 2025 年 1 月 27 日那一夜震撼了全球 AI 圈。當 DeepSeek-R1 登上全球 App Store 第一名，矽谷科技圈深夜醒來發現：一個低調的中國量化基金創辦人，用不到 600 萬美元訓練成本，做出了媲美 OpenAI o1 的推理模型——而且完全開源。這篇文章整理給你看，梁文鋒 DeepSeek 創辦人如何從對沖基金走到 AI 研究最前線，以及這場「深夜震撼」對全球 AI 產業的意義。

2025 年 1 月 27 日深夜：一個中國 AI 震撼了矽谷

那天晚上，美國西岸時間深夜，科技圈被一個消息震醒：DeepSeek 推出的推理模型 DeepSeek-R1，在多項基準測試上達到甚至超越 OpenAI 的 o1 模型，但訓練成本只有約 557 萬美元（DeepSeek-V3 的公開數據）——相比之下，業界估計 OpenAI 的 o3 訓練成本可能超過數億美元。

更震撼的是：

• 完全開源：模型權重、訓練方法、論文細節全部公開，任何人都可以下載使用
• 推理成本極低：API 定價僅 OpenAI o3 的 3-5%
• 性能媲美頂尖：在數學推理、程式碼生成、複雜邏輯等任務上與 o1 不相上下

這打破了西方 AI 圈長期以來的假設：「算力即一切」（More compute = better AI）。矽谷科技圈開始瘋狂討論：「中國怎麼做到的？」「這個 DeepSeek 是誰？」「創辦人是什麼背景？」

答案指向一個極度低調的名字：梁文鋒（Liang Wenfeng）。

梁文鋒是誰？量化基金天才的轉型之路

梁文鋒，1985 年生，廣東省湛江市人，2002 年進入浙江大學電子工程系就讀。根據公開資料，他在大學時期就展現出對演算法與數學建模的興趣，畢業後選擇了一條與多數工程師不同的道路：量化交易（Quantitative Trading）。

幻方科技時代：從對沖基金到 AI 超算

2008 年，梁文鋒與幾位朋友共同創辦了 幻方科技（High-Flyer Quant），這是一家專注於量化對沖策略的私募基金。量化基金的核心邏輯是：用演算法與數學模型取代人為判斷，透過大量歷史數據與統計分析來預測市場走勢。

幻方科技在梁文鋒的帶領下迅速成長，成為中國頂尖的量化私募基金之一，管理規模達到數百億人民幣。但梁文鋒沒有停留在金融領域——他看到了一個更大的趨勢：人工智慧對量化研究的革命性影響。

2021 年，幻方科技決定建立自己的 AI 超算中心，最初目的是用於量化模型的訓練與回測。但隨著 GPT-3、ChatGPT 的崛起，梁文鋒意識到：通用 AI 的潛力遠超金融量化。

為什麼轉向 AI？梁文鋒的思考

根據後來梁文鋒接受的少數訪談，他提到：

「我們在做量化的過程中發現，演算法的效率比資料量更重要。很多人以為量化就是堆資料、堆算力，但真正的核心是找到更好的模型架構。這個邏輯同樣適用於 AI。」

這段話預示了 DeepSeek 後來的核心哲學：不靠算力靠頭腦。

從幻方科技到 DeepSeek：為什麼做 AI？

2023 年，梁文鋒在幻方科技旗下成立了一個新的研究部門：深度求索（DeepSeek）。這不是一家獨立公司，而是完全由幻方科技自有資金支持的 AI 研究實驗室。

為什麼不接受外部投資？

這是一個關鍵決策。幾乎所有的 AI 新創公司（OpenAI、Anthropic、Cohere 等）都需要大量外部資金來支撐昂貴的算力開銷。但梁文鋒選擇完全自力更生，原因有幾個：

• 避免商業壓力：不需要對投資人交代短期營收，可以專注長期研究
• 保持技術自主：不用因為資方要求而改變研究方向
• 幻方的現金流充足：量化基金的穩定獲利足以支撐 AI 研究的燒錢

這讓 DeepSeek 能夠走一條與矽谷完全不同的路：研究導向而非產品導向。

DeepSeek 的核心理念：效率優先

梁文鋒在公開場合曾多次強調：

「我們不需要最多的算力，我們需要最好的想法。」
「創新本身是有意義的，我們沒有在追隨任何人，我們在自己的路上走。」

這個理念直接反映在 DeepSeek 的技術路線上：

• MoE 架構（Mixture of Experts，混合專家模型）：只激活部分神經元，大幅降低推理成本
• GRPO 強化學習（Group Relative Policy Optimization）：比傳統 PPO 更高效的訓練方法
• Multi-Token Prediction：一次預測多個 token，加速訓練
• 完全開源：所有論文、訓練細節、模型權重全部公開

DeepSeek 的技術秘密：低成本如何做到高性能？

DeepSeek 最讓外界驚訝的不只是性能，而是如何用如此低的成本達到頂尖水準。以下整理幾個關鍵技術創新：

1. MoE 架構：只用你需要的神經元

Mixture of Experts（MoE） 是一種神經網路架構，概念是：把模型分成多個「專家」模組，每次推理時只激活其中一小部分專家，而非整個模型。

舉例說明：

• 傳統模型（如 GPT-4）：每次推理都要跑完整個 1.8 兆參數
• DeepSeek-V3（685B 參數，MoE）：每次只激活約 37B 參數（約 5.4%）

結果：推理速度快 10 倍以上，成本降低 90%。

2. GRPO 強化學習：比 PPO 更高效

OpenAI 的 o1 模型使用 PPO（Proximal Policy Optimization）做強化學習，但 PPO 需要大量的「試錯」過程，非常耗費算力。

DeepSeek 自己開發了 GRPO（Group Relative Policy Optimization），核心改進是：

• 不需要額外的「價值網路」（Value Network）
• 用群體相對比較取代絕對評分
• 訓練速度提升約 3-5 倍

這讓 DeepSeek-R1 能用更少的訓練時間達到 o1 等級的推理能力。

3. 完全開源：打破西方的技術壁壘

OpenAI、Anthropic、Google 等公司的模型不開源，只提供 API 服務。這讓外界無法了解真實的訓練方法。

DeepSeek 則選擇完全開源：

• 模型權重可下載（Hugging Face、ModelScope）
• 訓練論文詳細到可以復現
• API 定價極低（甚至比開源模型的推理成本還便宜）

這讓全球 AI 研究者可以站在 DeepSeek 的肩膀上繼續創新，而不是被大公司壟斷。

那一夜發生了什麼？DeepSeek-R1 震撼事件

2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 官方在 GitHub 和 Hugging Face 釋出 DeepSeek-R1 模型。幾天後，用戶發現：

• 數學推理：AIME 2024（美國數學邀請賽）得分 79.8%，與 o1 相當
• 程式碼生成：Codeforces 評分達到 1,450+（超越 90% 的人類程式設計師）
• 複雜邏輯：GPQA Diamond（博士級科學問答）準確率 71.5%

1 月 27 日，DeepSeek App 登上全球 App Store 總榜第一名（超越 ChatGPT），美國科技圈深夜被震醒。

為什麼這麼震撼？

主要有幾個原因：

1. 打破算力神話：OpenAI o3 傳聞訓練成本超過 10 億美元，DeepSeek-V3 只用 557 萬美元
2. 中國 AI 實力：在美國晶片禁運的背景下，中國團隊仍能做出世界級模型
3. 開源策略：完全公開技術細節，挑戰 OpenAI 的閉源壟斷

矽谷科技圈開始反思：「過去兩年我們燒了數百億美元，結果一個中國私募基金用不到千萬美元就達到同等水準，我們是不是走錯路了？」

梁文鋒的低調回應

面對全球關注，梁文鋒幾乎沒有公開露面。DeepSeek 官方只發了一篇簡短聲明：

「我們只是做了該做的研究，開源是為了讓更多人受益。我們不追求估值，不追求上市，只希望技術本身有價值。」

這種低調反而讓外界更加好奇：這個團隊到底是誰？背後有什麼支持？

梁文鋒的 AI 哲學：效率優先、開源開放

從梁文鋒過去的少數公開發言中，可以整理出幾個核心理念：

1. 演算法效率比算力堆疊更重要

梁文鋒多次強調：「不是誰的 GPU 多誰就贏。」他認為 AI 的未來不是比誰燒錢多，而是比誰能找到更聰明的架構設計。

實際證明：

• OpenAI GPT-4：傳聞使用數萬張 H100 GPU，訓練成本超過 1 億美元
• DeepSeek-V3：使用約 2,000 張 H800 GPU，訓練成本約 557 萬美元

性能相當，但成本差了20 倍以上。

2. 開源是最好的競爭策略

為什麼 DeepSeek 選擇完全開源？梁文鋒的邏輯是：

• 吸引全球人才：開源讓全球研究者可以貢獻改進
• 打破壟斷：OpenAI 閉源壟斷不利於 AI 生態健康發展
• 長期價值：技術本身的影響力比短期商業利益更重要

這與 Meta 的 Llama 開源策略類似，但 DeepSeek 走得更徹底：連訓練細節都完全公開。

3. 不追求估值，只追求技術本身

部分媒體報導 DeepSeek 估值超過 1,000 億美元，但梁文鋒從未對此回應。根據業內人士透露，DeepSeek 沒有計畫接受外部投資或上市。

這讓 DeepSeek 能夠專注長期研究，不被短期商業壓力綁架——這在當今 AI 圈極為罕見。

行業觀察：DeepSeek vs OpenAI vs Google vs Meta

DeepSeek 的崛起，讓全球 AI 競爭格局出現新變數。以下整理幾家主要公司的反應與策略對比：

OpenAI：閉源壟斷受到挑戰

OpenAI 的策略是閉源+高價 API，藉此維持技術領先與商業壁壘。但 DeepSeek-R1 的出現打破了這個邏輯：

• 性能相當但成本只有 3-5%
• 完全開源讓任何人都能自行部署
• 挑戰了「只有 OpenAI 能做頂尖 AI」的神話

OpenAI CEO Sam Altman 在社群媒體上回應：「impressive work」（令人印象深刻的工作），但沒有進一步評論。

Google：內部反思算力策略

Google 擁有全球最強的 TPU 算力基礎建設，但 Gemini 系列模型的訓練成本同樣高昂。DeepSeek 的效率優先策略讓 Google 內部開始反思：

• 是否過度依賴算力堆疊？
• MoE 架構是否應該成為主流？
• 開源策略是否應該更激進？

Google DeepMind 負責人 Demis Hassabis 曾表示：「效率是下一個 AI 競爭的關鍵戰場。」

Meta：開源盟友但路線不同

Meta 的 Llama 系列也是開源策略，但與 DeepSeek 的差異在於：

• Meta：開源模型但訓練細節不完全公開
• DeepSeek：連訓練方法、強化學習細節都完全開源

Meta AI 負責人 Yann LeCun 在社群上點讚了 DeepSeek 的論文，表示「這是開源社群的重大貢獻」。

中國 AI 圈：集體興奮與壓力

DeepSeek 的成功讓中國 AI 圈集體興奮，但也帶來壓力：

• 興奮：證明在晶片禁運下仍能做出世界級模型
• 壓力：其他公司（百度、阿里、字節）如何跟上？
• 反思：是否應該從「追趕美國」轉向「走自己的路」？

常見問題（FAQ）

1. DeepSeek 是完全開源的嗎？

是的。DeepSeek 的模型權重可以在 Hugging Face 和 ModelScope 下載，訓練方法的技術論文也完全公開。任何人都可以自行部署 DeepSeek-R1，不需要付費給 DeepSeek。

但要注意：開源不等於無限制使用。DeepSeek 採用 MIT License，允許商業使用，但需要註明來源。

2. DeepSeek 怎麼賺錢？

DeepSeek 目前不以營利為主要目標。主要收入來源是：

• API 服務：提供 DeepSeek-R1 的 API 呼叫，但定價極低（僅 OpenAI 的 3-5%）
• 幻方科技支持：母公司的量化基金獲利足以支撐 AI 研究

根據業內人士透露，DeepSeek 短期內不會追求盈利，而是專注技術突破。

3. 中國 AI 的挑戰是什麼？

儘管 DeepSeek 取得巨大成功,中國 AI 仍面臨幾個挑戰：

• 晶片限制：美國禁運高階 GPU（H100/A100），只能用 H800 等閹割版
• 生態系統：開發者工具、雲端服務、應用生態仍以美國為主
• 商業化：如何將技術優勢轉化為商業成功？

但 DeepSeek 證明了：演算法創新可以部分抵消硬體劣勢。

4. 我可以用 DeepSeek 做什麼？

DeepSeek-R1 特別適合需要深度推理的任務：

• 數學證明與複雜計算
• 程式碼除錯與演算法設計
• 科學問題分析
• 多步驟邏輯推理

你可以透過 DeepSeek 官方網站 直接使用，或下載模型自行部署。

5. DeepSeek 會取代 ChatGPT 嗎？

短期內不會。ChatGPT 的優勢在於：①更好的使用者介面 ②更豐富的外掛生態 ③更強的品牌認知。但 DeepSeek 證明了高性能 AI 不一定需要天價成本，這會迫使 OpenAI 等公司降價或提升效率。長期來看，AI 市場會變得更競爭、更多元。

總結：梁文鋒的 AI 革命才剛開始

梁文鋒和他的 DeepSeek 團隊，用不到 600 萬美元的訓練成本，證明了一件事：AI 的未來不是比誰燒錢多，而是比誰能找到更聰明的方法。

這場「深夜震撼」不只是技術突破，更是對整個 AI 產業的思考方式提出挑戰：

• 算力是必要的，但演算法效率更重要
• 閉源壟斷不是唯一路線，開源也能做出世界級模型
• 商業成功不是唯一目標，技術本身的價值更長遠

梁文鋒依然極度低調，DeepSeek 的下一步也充滿未知。但可以確定的是：這場 AI 革命才剛開始。

你怎麼看？ DeepSeek 的開源策略會改變 AI 產業的遊戲規則嗎？還是只是曇花一現？歡迎在下方留言分享你的看法。

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資料來源：DeepSeek GitHub・DeepSeek-V3 論文（2024-12）・Reuters 報導（2025-01-27）・Bloomberg 分析（2025-01-27）