来源 创业邦
就在昨晚，关于梁文锋那场四小时的投资人会议内容，又刷屏了朋友圈。
外界最想搞清楚一件事：一家没有商业计划书、没有KPI、甚至没有组织的AI公司，凭什么在两年多时间里，从一群平凡的人长成全球AI牌桌上最不可忽视的玩家之一。
我们梳理了那场会议的完整内容，从愿景、商业利润、技术路线，到算力、组织、国产芯片等十个维度，试图还原梁文锋在那240分钟里真正想传递的东西——不是融资叙事，而是一套关于如何做成AGI的完整逻辑。
以下是十个框架下的核心梳理与部分金句摘录，全文附于文末（点击阅读原文可下载）
愿景驱动
梁文锋在整场会议里，花了最多时间讲的，不是技术路线，不是商业模型，甚至不是竞争格局——而是愿景。他说得很实在，二十年前最崇拜杰克·韦尔奇，后来发现那些具体的管理方法论大多过时了，但韦尔奇说对了一件事：公司最重要的是愿景。愿景不是挂在墙上的标语，是你怎么做。
DeepSeek没有KPI、没有严格的规章制度、甚至没有成文的组织架构，靠的是一个共识——怀着对世界的善意，做一件金钱以外的事情。他反复强调，最开始那几十个人如果冲着赚钱来，根本不会加入。
梁文锋说，AI这个市场足够大，大到可能占掉人类社会GDP的百分之十以上，谁想独占，谁就会被历史抛弃。克制不是道德选择，是生存策略。越克制，越容易做成。
金句摘录：
1． 我们是怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情，我们觉得这是对人类有用的，这是一个金钱以外的事情。
2． 一个公司最重要的是它的愿景。管理一个大公司，靠的不是你的规章制度，靠的是愿景。愿景是什么呢？愿景不是挂在墙上的标语，愿景是你怎么做，不是怎么说。
3． 我们就是用一群非常平凡的人，做成了一件不平凡的事情。这个跟我们的克制、跟我们的愿景是一脉相承的。
合理的商业利润
梁文锋在定价这件事上，说得非常具体。他的标准是十个月收回设备成本，V3和Flash版本都按这个来。当初团队担心需求太大，把价格定得偏高，后来他主动降到四分之一，公司群里一片欢呼。大家高兴不是因为能多卖，而是模型做得那么好、价格又那么便宜，终于让所有人都用得起——这是他们的成就感来源。
这听起来跟商业逻辑反着来，但梁文锋算了另一笔账。他说在这个价格区间，用户需求是没有弹性的，再翻一倍价格，token消耗量不会有明显变化。但他不涨。
短期看是让利，长期看是战略。克制能让公司更从容，让团队更有凝聚力，让社会更乐意接纳你——这些东西加起来，比多赚那点钱更值。
金句摘录：
1． 我价格再低，对这个社会的幸福感也没有增加很多。……降价首先公司不会有更多的收入，对社会来讲也没有更多的价值。
2． 开源的目的是让这个东西对人是有用的，而不是我们赚最多的钱。
3． 有克制，也是会让你比较长利。
通往AGI的技术路线图
梁文锋把AI的发展比作阶梯，每一步都踩在之前的台阶上。去年的阶梯是CoT，让AI通过思考来提升智能上限。今年的阶梯是Agent，让AI能做更多的事。但Agent走完之后，AI依然不能替代一个普通员工——因为它缺一个东西，叫持续学习。你招一个新人，花两个月熟悉公司环境、认识同事、听懂暗语，就能上手干活。AI不行，你得把所有上下文事无巨细地告诉它。
所以他说，下一个必须跨过去的障碍，就是持续学习。跨过去之后，AI就能自己研究、自己迭代下一版模型，那时候会来到一个所谓的“奇点“。
但梁文锋强调，那不是突变，是渐进的过程。先解决持续学习，再做自我迭代，最后才是具身智能。这个顺序选对了，就不用加班，因为后面的活可以让前面的技术来干。
金句摘录：
1． 我们离下一步还差一个持续学习。AI的发展，我们可以理解成它是一个阶梯。去年的阶梯是CoT（思维链），今年的阶梯就是Agent。
2． 在Agent之后，我们觉得应该要解决的问题是持续学习，就是怎么让模型可以持续地学习，而不是说你要给它一个很强的训练。
3． 持续学习之后，可能我们就会来到一个奇点。……当这个模型能够持续学习之后，它已经能够做人类能做的所有事情了。
4． 我们先解决持续学习，再解决那个自我迭代的奇点，再解决具身智能，这个路上就很轻松。因为到后面之后，你可以用前面的技术来帮助开发后面的技术。
战略与商业化
外界总在问DeepSeek的商业化路径是什么，梁文锋的答案有点反直觉——他说商业化是副产品。公司真正关心的是AGI路线图上的技术突破，C端用户和B端收入都是顺带长出来的。
去年春节突然火起来的时候，根本不在他们的剧本里，团队就是想把技术做好，结果那些拼命抢用户的公司没抢到，一个没去抢的人反而被流量撞上了。
他觉得这就是降维打击。心里想的是AGI，手上做的是AGI，中间产出的API服务、开源模型、用户量，都是顺带的事。今年B端收入增长不错，但他强调没有花大力气去做，连客服和销售都没有，用户自己找上门。其他公司为了做产品而做模型，他们是为了做AGI而做模型——这两者的组织效率和人才吸引力，不在一个维度上。
金句摘录：
1． 我们的API定价是一个合理的利润，大概是我们到市场上买一批设备回来，十个月收回成本，我觉得这是一个合理的利润。
2．如果利润最大化，应该把价格设得更高。因为在这个价格区间，用户的需求是没有弹性的，就是我价格再翻一半，或者说我价格再抬高一倍，token的消耗量区别不大的。
3．我们的一个模型，一开始我们担心需求太多，所以一开始把价格定得比较高，团队里大家不是很高兴。后来我把价格又降下来了，降到四分之一，大家就很开心。
团队与组织
整场会议里，梁文锋只有一次用了“就这么简单“这种不留余地的语气——在谈团队稳定性的时候。他说，最大的核心利益只有一条：保持团队的稳定性。只要大家不走，一定能做成AGI，其他都是时间问题。钱不是问题，资源不是问题，唯一可能让事情黄掉的，就是人散了。
这也是他为什么把融资和期权看得很重。最近一轮融资之后，老员工拿到的期权足够多，核心团队的稳定性有了保障。但他也清楚，不是所有人都冲着钱来，大家留下来是因为相信能在一个做AGI的环境里做点事。从历史上看，DeepSeek的人才流失率比同行低很多，这是他最骄傲的事情之一。
金句摘录：
1．我们最大的核心利益是要保持团队的稳定性。这是我们最大的核心利益，甚至可以认为是唯一的核心利益。
2．我们前面的经历给我的启示是，AGI这个愿景是很强大的。这个人才优势不是说我的人比他更聪明，而是这些人才我怎么组织起来，怎么激励他，然后怎么合作。
3．你把聪明的人聚在一起，并不是说他自然而然就能够合作，自然而然就能够非常有激情地去奔一个目标、去完成的，所以你需要一个愿景。
4．我们最大的核心利益是要保持团队的稳定性。这是我们最大的核心利益，甚至可以认为是唯一的核心利益。只要我能够保持团队的稳定性，我一定能做成，一定能做成AGI，就这么简单。
算力与资源
谈到中美AI的差距，梁文锋非常直白：只有一点，就是资源。DeepSeek现在大约两万张H系列等效算力，大部分是最近一两个月才到。而美国那边已经在训八百B激活的模型，需要五万张最新卡。国内目前还在几十B激活的规模上打转，差了一个数量级。他算了一笔账，即便把融资的几百亿全花完，也训不起那种规模的模型。
但他说这不是绝望的事。算力少就做算力少的事，在几十B的规模上把实验做透、把效率做到极致，等资源积累到下一个台阶再往上走。他认为人才的差距本质也是算力差距导致的——没有足够的卡，做实验的机会就少，人才成长就慢。这个问题短期内无解，华为的产能有限，英伟达的卡买不到，只能一步一步来。
金句摘录：
1．我们跟美国之间最大的差距是在资源上面。算力资源一方面是国内本身卡就买不到，另外一方面是我们的资本投入比美国要少。我们在资本投入层面上少了很多，基于人才的工资在这里面占的比重是很低的。你看他们开的薪水一个亿美金这种，但算起来，人才的薪水还是占比很少，大头还是算力。
2．我们看到的所有区别，包括人才的区别、模型能力的区别、应用的区别，可以认为都是因为算力资源上的区别。
3．我们跟美国的差距可能是落后美国12个月，落后美国可能12到18个月，或者说6到12个月。反正简单说，就是落后美国两年，然后只用美国二十分之一的算力把这个事情做出来。
聚焦与决策
梁文锋说，过去三年里，任何一个时间点跑来说商业化路径、产品线布局，都是浪费时间。因为变化太快，你根本预见不了三个月以后的事情。
DeepSeek选择的是只做AGI主线，其他东西再热也不碰。比如视频生成，Sora出来之后所有人都冲进去，他觉得很奇怪，这东西跟智能上限有什么关系？商业上可能是个好生意，但跟他们要做的事情没关系。
这个克制体现在组织上就是“不做“。因为做的事情少，每个人分到的任务就少，所以不用加班。因为不用加班，团队有松弛感，做研究的人才有空间去想真正重要的问题。外面看着像是在做一个很难的模式——做研究、搞开源、不追热点——但梁文锋说其实很轻松，因为舍弃得够多，反而走得更快。
金句摘录：
1． 在过去三年，任何一个时候你来跟我说商业化路径、产品线，都是浪费时间。
2． 我们公司整体上是建立在共识的基础上的，我并不是说我一个人决定所有事情，而是我要寻求共识。我在公司内的权威以及在公司内的影响力，是建立在共识的基础上的。
3．这个决策机制其实是一种寻求共识的机制，这并不是说我能够推动一个什么事情，它一定是共识，我才能够推得下去，然后我才会去推。
4．随着人员的增加，我们会做这个调整。应该是我们马上就得做这个调整，因为我已经在做这个调整。已经不做这个调整的话，很多事情是没法推进下去的。确实有很多部门，是应该有组织架构的。
国产算力与生态
梁文锋对国产芯片的看法比大多数人乐观。他认为CUDA的护城河正在快速瓦解，原因有三：AI可以写代码来构建生态、新的高级编程语言让重写算子变得容易、计算卡市场已经超过游戏卡，英伟达没有理由再把两者耦合在一起。这些变化叠加出口管制的现实，给国产芯片创造了一个历史性的窗口期。
他预计未来一年内，市场会扭转“国产芯片用不起来“的认知。DeepSeek已经在跟华为合作，拿到了一万六千张950卡，虽然只相当于四千张B系列，做不了下一代模型，但足够帮华为把生态跑通。他坦言华为的问题是产能而不是技术，四张华为卡顶一张英伟达卡，落后两年，但只要价格和生态能平替，这个差距可以接受。
金句摘录：
1． 国产AI芯片替代现在是有个历史性机会的。国产芯片的生态完全没有问题。之前认为是有问题的，认为是用不起来、不好用，但是未来我觉得一年之内，我们能够扭转这个认知，或者会用事实来扭转这些。
2．国产AI芯片的硬件和生态都没有问题，唯一有问题的是产能不够。国产卡适配这一点，没有障碍，英伟达挡不住。如果是在一个正常的商业环境里面，我能买到英伟达的卡，那么国产替代是比较难的；但是在英伟达的卡买不到的情况下，所有人都迫不得已，都要去做国产芯片。
3．我对国产算力是比较乐观的。我觉得在这一点上，英伟达是在掘自己的坟墓。华为的超节点，华为的950超节点，在性能和价格上可以完全平替英伟达的GB200、GB300。
模型效率与Scaling
很多公司没有动力把模型成本做低，因为低成本意味着少赚钱。但梁文锋说这是DeepSeek的愿景决定的——团队里大多是普通人，知道用户用这个服务要花钱，有同理心，希望别人负担得起。而且在中国算力紧缺的背景下，成本越低，同样资源下能训的模型就越大。大公司可以靠加资源解决问题，他们只能靠提高效率。
关于Scaling，他相信规模越大效果越好，目前远没有摸到上限。
硅谷说Scaling到头了，那是硅谷的事，中国人离那个还很远。DeepSeek训练模型的大小不是基于“多大就够了“，而是“手里有多少资源“。
他算过一个账，如果目标是拿走AI市场百分之五的利润，一定会被只想拿百分之一的人打败。所以最好的策略就是只赚合理利润，用克制造就竞争力。
金句摘录：
1． Scaling，我们是信Scaling，肯定是规模越大，效果越好，能够解锁更多的功能。阻止我们Scaling的其实就是算力，并不是我们不想Scaling，是我们没有那么多的算力去做这个Scaling。
2．我们训练这么大的模型，并不是因为我觉得这么大的模型就够了，而是我刚好有这么多资源。我是按照我的资源来算，我能够接受、能够训练的模型是多大，是这样算出来的，并不是这个模型就够了。
3．硅谷在说Scaling到头的时候，那是对硅谷来说；对中国人来讲，我们离那个还很远，我们根本就没有Scaling到那个程度。这个Scaling包括数据的Scaling、模型规模的Scaling，然后训练成本。
文化与组织
DeepSeek的组织方式在科技公司里算异类。梁文锋说他们“没有组织“，实际是两条线并行：一条自上而下，比如发V4版本时大家分工配合；一条自下而上，每个人有一半时间完全自由，想做什么做什么，没有KPI、没人管。
他要求正式安排的时间不超过员工所有时间的一半，剩下的留给个人探索。
加班在这个公司不太常见。一方面是做研究需要松弛感，逼太紧反而出不了东西；另一方面是因为足够聚焦、做得少，自然不需要加班。
他承认产品很多地方不完善，但也不急着补，这本身就是文化的一部分。这套打法能不能支撑到AGI那天，梁文锋没有给出确定的答案，但他觉得在目前这个规模上，它就是最优解。
金句摘录：
1． 我们非常聚焦，就意味着我们要做的事情很少。那么我要做的事情少了，每个人分到的工作就少了。
2． 从下而上，就是每个人自己想做什么，自己做，没有人管他，没有KPI。
3． 大家看到我们的产品很多都不完善的，我们也没有去补它。这也是我们的一种文化。