在国产大模型的叙事里，DeepSeek一直像个异类。当行业陷入算力军备赛时，DeepSeek用不到600万美元的训练成本做出比肩GPT-4o的V3模型；当其他厂商争夺C端流量时，DeepSeek却说"没有兴趣"；当几乎所有大模型厂商都在融资上市时，创始人梁文锋却拒绝投资人，说"没有融资需求，不希望受到投资人的约束"。
但到2026年，这个异类开始调整方向：过去5个月，DeepSeek完成首轮外部融资超500亿元，投后估值约520亿美元；启动IPO筹备，最快2026年底提交申请。近日，梁文锋在一场长达四小时的投资人闭门会议上系统阐述了公司的战略取舍与技术路线图，谈话内容经多方渠道流出。
一、战略取舍：专注AGI主线，不做视频生成与世界模型
梁文锋在会上明确表示，DeepSeek不做视频生成、世界模型等与智能上限关系不大的方向。公司的全部资源集中于通往AGI的技术主线——从语言模型到CoT（思维链），再到Agent，下一阶段重点攻坚模型的"持续学习"能力，这是通向AGI奇点的下一关键阶梯。
技术演进路线清晰：语言模型→CoT（思维链）→Agent→持续学习→自我迭代奇点→具身智能。对于为什么不追求用户量、无意成为下一个超级App，梁文锋的回答是：商业化和用户增长是追求AGI路上的"副产品"，目前优先集中精力于技术突破。开源是战略选择，既是愿景体现，也是商业策略。通过开源和保持合理利润（如API定价按10个月回本计算），在巨大的AI市场中实现共赢。"克制是一种战略，只有'合理利润'的行业才能长久。"
二、核心利益：团队稳定性高于一切
在回答公司最大的风险是什么时，梁文锋的回答出人意料：唯一不能退让的核心利益是团队稳定性。通过共同的愿景和合理的期权激励，确保核心人员不流失，这是做成AGI的唯一关键风险。过去一年中，DeepSeek至少有5名核心研发成员确认离职：R1核心研究员郭达雅去了字节跳动Seed团队，DeepSeek-V2关键角色罗福莉被小米挖走，多模态负责人阮翀去了元戎启行当首席科学家。人才流失的压力，或许正是DeepSeek启动IPO、扩大招聘规模的重要原因。
梁文锋表示，公司运营追求高效聚焦与松弛研究的平衡，提倡不加班、松弛的研究环境。认为研究需要灵感，且公司业务足够聚焦，无需大量重复性工作。这种"没有组织"的扁平松散文化，依靠共同的愿景而非KPI和规章制度来凝聚团队。人才不缺，资源才是唯一瓶颈——中美AI的核心差距在于算力资源而非人才，美国领先中国约6-18个月，根本原因是算力投入的差距。
三、算力差距与国产替代机遇
梁文锋判断，中美AI差距为国产AI芯片（如华为）带来了历史性的替代机遇。英伟达CUDA生态的护城河正被快速瓦解，通过自研的高级语言编译器（如TileLang），有望在一年内解决国产芯片的生态问题，未来瓶颈仅在于产能。公司会竭尽所能购买英伟达卡，同时积极与华为合作，深度参与其生态建设。
关于商业化路径，梁文锋认为中国最终会收敛到3-4家基础模型公司，最终的竞争差距体现在成本、时间和用户体验三方面。B端收入足以支撑公司未来运营甚至上市，最大的梦想是AGI，但也有稳健的商业化路径作为"保底"。如今站在这个节点，再看DeepSeek的未来，实质在回答三个关键问题：效率与规模的平衡、人才流失的应对、国产芯片的采纳程度。环境逼迫它改变，而它选择在改变中，延续自己的逻辑——以终为始、以舍为得、极简聚焦，通过限制自身的边界，来最大化实现最终目标。
