一个管着上千亿资金的量化大佬，梁文锋，突然在内部会上，对着帮他赚钱的整个团队，扔

一个管着上千亿资金的量化大佬，梁文锋，突然在内部会上，对着帮他赚钱的整个团队，扔下一句话。 谁也没想到，在一片歌舞升平的行业庆功氛围里，梁文锋会是那个亲手掀桌子的人。 那时候，市面上的行业分析报告写得极漂亮，斯坦福大学2025年的数据更是给这种乐观情绪添了一把柴——报告显示中美顶级AI模型的性能分差已经极其微弱，缩小到了仅仅0.3%。就连很多路人都能感受到，国产的大模型在写中文文案、做表格这些应用场景里，顺手程度甚至超过了国外的产品。但就在内部团队最亢奋的时候，这位掌管着千亿资金的幻方量化掌门人，在会议室里扔下了一句透心凉的话。 休要与我提及所谓仅差一两年之事，这般说辞不过是流于表面的粉饰，难掩内里实质，莫要用这等浮浅之语来搪塞。” 这盆冷水，泼得着实不轻松。梁文锋并非只空谈，他为自己的行为付出了真金白银的代价，切身体验到了现实的沉重与残酷。为了这一句话，他硬生生把幻方对外管理的千亿资金规模砍到了300亿以下。这不仅仅是数字的游戏，而是主动切断了每年海量的管理费和原本稳拿的业绩提成。他就像是一个坐在金山上的人，突然站起来，把自己赖以发家的饭碗砸了个稀碎。 为什么一个靠量化交易这种“印钞机”起家的精明商人，会做出这种看似违背商业逻辑的选择？因为只有站在金字塔尖的人才最清楚，地基不在自己脚下的高楼有多晃。 让我们剥开那层0.3%差距的糖衣，看看里面的现实有多骨感。虽然我们的模型在应用层面上看起来百花齐放，甚至有71%的企业都在火热地应用生成式AI，比美国的比例还要高。 但只要把视线往下移三寸，就会发现支撑这些繁荣景象的每一根柱子——不管是Transformer还是Diffusion这些底层架构技术，最初的图纸都画在美国实验室里。这恰似我们于他人的地基之上，将房屋装点得富丽堂皇，可本质上，也不过是个高级租客罢了，终究未拥有根基的归属。 更为残酷的差距，隐匿于无形的代码与沉默的电路板之中。它们看似平常，却在无声中拉开巨大鸿沟，让人难察其真貌。当大洋彼岸的OpenAI用着2.5万块顶级的H100芯片在疯狂炼丹时，我们的工程师不得不戴着脚镣跳舞，DeepSeek训练核心模型时，手里仅仅握着2048块性能受限的H800。资金储备的巨大差距令人咋舌。 2024年，美国私营领域在AI领域投入高达1091亿美元。相较之下，我国同期投入尚不足该数额的十二分之一，两者落差显著，引人深思。至于那些引以为傲的专利数量，虽然申请量是人家的4倍，但到了国际市场上，能获得他国认可的硬通货专利比例只有4%，而被我们视为对手的美国，这个数字是32%。 在这“只论第一，无关第二”的竞技场上，数据从不欺人。于全球引用率居首的10项AI基础研究里，美国稳稳占据4席，而我国仅有1项跻身榜单。这就是梁文锋眼里的危机：如果你永远在做“从1到N”的优化，却做不出“从0到1”的原创，那你所谓的追赶，其实是被锁死在领跑者设定的轨道里。 所以，梁文锋才要赌。他把那个原本用来在股市里收割利润、耗资十几亿打造的“萤火”算力集群，全部调转枪头，从量化交易的“舒适区”推进了通用人工智能的“无人区”。他特意划拨30亿作为研发专项资金，组建了DeepSeek团队。这一举措展现出其在相关领域深耕钻研、积极探索的决心与魄力。这一次，他下了一道死命令：不准走捷径。 如果你去扒DeepSeek的技术底裤，会发现这个团队真的挺“轴”。当同行们为了快速出成果，纷纷基于开源的LLaMA架构进行微调时，他们却选择了一条最难走的路——放弃主流架构，坚持自研MLA架构，甚至硬生生搞出了原生稀疏注意力机制的相关论文。这种做法在短期看来简直是费力不讨好，就像别人都在搭积木，你非要去自己烧砖头。 但历史总是会奖赏那些敢于啃硬骨头的人。 这一场豪赌的结果，现在我们已经看到了。DeepSeek R1并未因循模仿的旧途，于数学推理与代码生成领域异军突起，其能力径直攀升至可与OpenAI o1分庭抗礼的高度。它甚至在美国的主场打了一场漂亮的突袭战，不仅一度冲上了美国AppStore下载榜首，下载量还反超了ChatGPT。这一刻，证明了梁文锋当初砸掉“金饭碗”去换这个技术“铁饭碗”的决定，不仅有着浙大状元的逻辑严密，更有着企业家的狠劲。 科技竞争绝非“弯道超车”这般侥幸之事。真正的差距，并非源于弯道的惊险转折，而是在看似平淡无奇、枯燥乏味的直道上，被悄然且坚定地拉开。梁文锋把幻方的利润变成了DeepSeek的燃料，其实就是想告诉行业一个道理：模仿别人的字帖永远成不了书法大家。在这场马拉松里，只有那些手里攥着原创地基图纸的人，才有资格定义终点在哪里。