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网传梁文锋投资者交流转写稿:DeepSeek谈开源、算力与Agent路线

7月23日,一份42页的《梁文锋投资者交流会·录音文字稿》在公开渠道流传。文件自称整理自5月20日约3小时44分钟的录音,并注明由语音识别自动转写、经AI整理,未区分说话人。材料围绕开源与API定价、融资与算力、持续学习和Coding Agent展开;由于原始音频及DeepSeek官方确认尚未公开,芯片数量、财务预测和模型路线图等内容仍需按未独立核验的会议材料处理。

转写稿在7月23日流传,原始音频尚未公开

7月23日,一份题为《梁文锋投资者交流会·录音文字稿》的42页PDF在公开渠道流传。文件首页标注录音日期为5月20日、整理日期为2026年7月16日,第二页称音频文件名为“deepseek 0520.m4a”,总时长约3小时44分钟。文件同时注明,全文由语音识别自动转写并经AI整理,没有区分说话人,专有名词和数字可能存在识别误差。这份材料可以证明的是一份转写稿正在流传,不能单独证明每一行都出自梁文锋本人。

《每日经济新闻》报道称,经参与投资DeepSeek的机构核实,闭门会在2026年5月举行,内容真实可信;彭博在5月22日的报道也曾援引匿名知情人士称,DeepSeek向潜在投资者强调研究优先、开源和AGI目标。这些信息支持会议确曾举行及其大致主线,但公开网络仍未出现原始音频,DeepSeek和梁文锋也未逐项确认转写内容。因此,下文中的公司数据和路线判断均指向“转写稿所述”,不作为官方公告处理。

开源和低价被归入“克制”策略

转写稿中的主讲人将DeepSeek的愿景概括为对利润最大化保持克制,并把开源、低价和不争夺所有用户入口放在同一套逻辑里。材料称,公司早期团队并非为了上市或个人财富加入,开源也不是竞争压力下的被动选择。按照转写稿的表述,DeepSeek希望通过开源和低价提高实现AGI的概率,而不是先把现有用户入口变成最大收入。

这套取舍在材料里对应到具体定价方法:API价格以一批设备大约十个月收回成本作为“合理利润”的尺度,某款名称疑似转写错误的模型曾把价格降至原来的四分之一。稿件也保留了另一面——DeepSeek仍是一家公司,需要收入、融资和可持续经营。十个月回本、降价幅度和需求弹性都来自未审计的口头材料,不能据此反推公司的真实毛利率或未来价格。

融资后的算力扩张仍受供应约束

转写稿称,DeepSeek在交流会当时拥有约两万张“H系列等效算力”,其中相当一部分刚刚到货,并计划在融资后继续采购。材料把模型规模受限归因于可获得的算力,而不是团队认为Scaling已经到达上限;能训练多大的模型,要先按现有资源倒推。该说法与DeepSeek在4月24日发布V4的公开时间线相符,但具体卡量和采购节奏没有官方文件佐证。

材料还把中美模型差距描述为算力约束下的时间差:当前叙事是使用美国同行约二十分之一的算力、模型落后一至两年,后续目标则是以更高算力比例把差距缩短至三至六个月,并争取在少数方向局部超越。“二十分之一”和“三至六个月”都是转写稿中的内部比较和目标,不是经过统一基准验证的性能结论。 文件末尾由提问者提到的150B至250B激活参数没有清晰对应回答,因此不足以确认DeepSeek已经制定这一规模的下代模型计划。

国产芯片合作与TileLang路线需要分开核验

按转写稿说法,华为拟向DeepSeek提供1.6万张“950”芯片,材料将其折算为约4000张英伟达B系列芯片,并称这批算力足以支持当代模型、但不足以训练下一代模型。稿件还给出英伟达卡约五年、华为卡最多三年的折旧判断,理由涉及功耗和产品代际。这些采购、等效算力和折旧数字都没有公开合同或技术报告支持,只能保留为会议材料中的说法。

TileLang部分有更多公开证据:DeepSeek的公开GitHub组织已发布用TileLang编写的TileKernels,说明公司确实在使用这类高层GPU内核语言。转写稿进一步称,TileLang可以缩短算子开发时间,接受约1%至2%的底层执行效率损失,并配合AI重写算子生态;同一段也明确说这条路线尚未完成。公开仓库能够确认技术采用,不能替转写稿证明效率损失比例,也不能直接证明CUDA生态已经被“瓦解”。

持续学习和Coding Agent排在产品扩张之前

转写稿把持续学习列为下一代模型最关键的能力,同时承认全球尚未找到成熟方案。材料中的回答认为,当前Agent的主要限制之一是无法有效持续学习;如果模型能在使用中积累能力,它可以先帮助DeepSeek研发下一代模型,再加快通向通用智能的研究。在这份材料给出的技术优先级里,持续学习高于扩展产品线,Coding Agent高于金融、医疗等垂直Agent。

这种排序并不等于DeepSeek已经给出持续学习的交付时间。转写稿多次把相关方法描述为仍在探索,称内部存在一些有前景的思路,但尚未做通。对应用方向的判断也保留了条件:现阶段优先通用Agent和Coding Agent,垂直行业的商业模式还没有想清楚;具身智能被视为更远期、面向物理劳动需求的方向。

扁平组织正在加入必要的层级

材料将DeepSeek的研发管理分成两条线:发布模型等全公司任务采用自上而下的“正式”组织,研究人员其余时间可以自下而上探索。转写稿给出的内部尺度是,正式任务最好不要占员工时间的一半以上。这套组织方式并非永久保持纯扁平:材料明确提到,人员增加后,一些部门需要建立更严谨的层级,另一些部门继续保持松散结构。

商业化部分同样使用了条件句。材料称,团队稳定是公司的核心利益,融资和期权有助于降低人员流失风险;如果B端、C端和API需求继续增长,公司可能接近盈利,最保守的路径是把API服务做好。这里描述的是管理层在特定假设下的判断,并非收入指引或上市计划。把这些条件删掉,会把一场投资者交流中的情景讨论误写成财务承诺。

这份材料提供线索,不替代正式披露

公开报道、4月24日发布的DeepSeek-V4,以及DeepSeek公开的TileKernels仓库,为会议的时间背景和部分技术方向提供了交叉证据;它们没有验证转写稿中的每个数字、模型代号和因果判断。原文件已经提示自动转写风险,其中“DDCP”“MILES”等词也存在明显的识别疑点。

在原始音频或正式纪要出现之前,这份文件更适合作为理解DeepSeek战略取舍的线索,而不应替代公司公告、财务数据或技术报告。 开源、研究优先和AGI目标与DeepSeek既有公开表述相互呼应;芯片采购、等效算力、回本周期、收入预测和下代模型规模仍需等待可追溯的一手材料确认。

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