一切为了AGI，不去赚最多的钱，不做与AGI无关的事。
AIX财经（AIXcaijing）原创
整理 |王汉星
DeepSeek近日完成成立以来的首轮外部融资。本轮募资总额超500亿元人民币，投后估值约520亿美元，腾讯、宁德时代、国家人工智能产业基金等参与了该轮融资。随后，DeepSeek全面启动科创板IPO筹备，计划在2027年完成上市。
而在这个时间节点上，一份“DeepSeek创始人梁文锋在投资者交流会上的内部讲话实录”流出。在这份谈话记录中，梁文锋谈到了DeepSeek“不做什么”“要做什么”，以及他对AI发展、行业竞争的理解。
他坚持不做视频生成，因为它不在智能的主线上；不赚最多的钱，API定价只求十个月收回成本；不做超级App、坚持开源。他的“要做”清单则指向一张清晰的AGI路线图：从CoT到Agent，下一个台阶是持续学习，随后是自我迭代的“奇点”，终点是具身智能。他还判断英伟达CUDA的护城河正在被快速瓦解，国产芯片生态一年内将被验证。
我们整理了这份四个小时的谈话实录，并总结出了以下10个要点。
01.DeepSeek不做什么？
1、不做视频生成
进入2026年，AI视频生成赛道剧变，OpenAI关停Sora，字节旗下Seedance的ARR达到20亿美元，快手旗下可灵ARR达到5亿美元，并以150亿美元的投前估值进行分拆。DeepSeek则自始至终没有挤入这一赛道。
“AI领域很广泛，有很多东西我们觉得它不在这个主线上面，比如说3D、视频生成，我觉得可能跟智能的主线没有太大的关系，我们不会去做。还有比如世界模型，我们也不会去做。”
“视频生成一开始出来的时候就很火，好像这是必须要做的，如果你不做，你就不是一个AI公司一样，其实只要仔细去想一下，它跟智能的路线图是没有什么关系的。但在商业上，它是个好生意，我们不会因为它是好商业而去做它，我们只会因为它是智能路线图上的东西，才会去做。”
梁文锋的判断标准只有一条：是否在智能的主线上。商业机会本身不构成做的理由，这与绝大多数AI公司的产品逻辑恰好相反。
图源 / Deepseek官网
2、不拿最多的钱
今年4月24日，DeepSeek宣布V4预览版本正式上线并同步开源，此后有过几次调价，5月22日，DeepSeek宣布，将原本DeepSeek-V4模型的限时2.5折优惠调整为永久降价。6月29日，DeepSeek发送给用户的升级提醒邮件显示，为更合理地配置资源、提升服务稳定性，正式版发布后将同步调整API定价策略，引入峰谷定价机制，高峰时段调用价格直接翻倍。
“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。”
“如果要利润最大化，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，价格再贵一倍，Token消耗量区别也不大，但我的总收入会翻接近一倍。”
“对我们来讲，并不是要拿最多的钱，或者说做收益最大化的定价，而是只赚一个合理的收益。”
“如果说我的目标是要占全人类GDP的百分之五，会被另外一个愿意只占百分之一的人打败。因为另外一个人说，我做得这么好，但是我只要拿全球GDP的百分之一就可以了。这时候如果又出来另外一个人，说我只要百分之零点一就可以了，那么又会把前面的人给打败。拿得多的人会被拿得少的人打败。”
DeepSeek的定价原则并非利益最大化，而是追求合理，这让DeepSeek避免成为“拿得多、被打败”的那个目标。
3、不闭源，坚持开源
开源是国内大模型的主流选择，而国外AI巨头通常选择闭源路线。
“我觉得我们是会开源的，然后我们最强的模型可能也是会开源的。因为我看不到闭源什么好处。我们给的开源模型，跟我们自己部署的模型是不是一样？是一样的。我们不会说开源一个差点的模型，然后我们自己部署的时候用一个更好的模型，是不会的。”
“哪怕是模型开源，你把所有东西都告诉别人，这个门槛也非常高。别人要用起来，这个门槛也非常高。开源对收入是不会有什么影响的。”
“我也不担心别人部署我们的模型，然后跟我们来竞争，一点都不担心。我们还希望他们能够部署起来。”
目前全球市场对大模型的讨论，已从过去的开源闭源之争，逐渐变为二者共存。英伟达CEO黄仁勋近日在GTC大会上明确，开源与闭源是“and”，不是“or”。
4、不做超级App
超级APP是互联网大厂最“钟情”的概念，字节的豆包、阿里的千问等都想把自己的业务全部整合进一款APP中，成为AI时代的“万物入口”，但DeepSeek的想法不同。
“去年春节我们用户突然很多，但我们并没有去追求要留这些用户，或者说拿这些用户来变现。我们并不会有这样的想法，说我要做成下一个超级App，然后我要去跟谁竞争，我要做成下一个字节、做成下一个腾讯，完全没有这样的想法。”
主动放弃到手的流量，在互联网行业几乎找不到先例。梁文锋的逻辑是“芝麻与西瓜”，眼前的用户是芝麻，后面的AGI才是西瓜。
02.DeepSeek要做什么？
5、做AGI
两周前，智谱创始人唐杰发布内部信，阐述智谱对AGI竞争的理解，表示要继续聚焦于AGI研究，而不是短期商业变现。几乎在同一时间谷歌DeepMind CEO德米斯·哈萨比斯在社媒发文，断言AGI可能距离我们只有短短几年。
AGI越来越频繁地被提及，但AGI具体要怎么实现，目前还没有一条明确的路径。
“在对外⾯打交道的时候，我们的态度是，我们只做AGI的主线。公司的长期Vision，我觉得我们目标应该是AGI。每个人对AI定义不一定一样，但是不妨碍我们把AGI当做我们的目标。”
“AI的发展，我们可以理解成它是一个阶梯。去年走的阶梯是CoT，就是思维链，今年的阶梯就是Agent，在Agent之后，我们觉得应该要解决的问题是持续学习，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。”
“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。”
从CoT到Agent，再到持续学习，梁文锋给出了一张清晰的AGI技术阶梯图。这张路线图的关键在于“每一步都建立在前一步之上”，且越走越省力。
6、要做Coding Agent
Anthropic凭借Claude Code一款Agent实现了对OpenAI的收入和估值反超，Coding Agent已经成为兵家必争之地，阿里、字节、腾讯、Kimi等都开始重注这一赛道。
“我们现在以目前的情况来看的话，我觉得最合理的做法应该是全力做通用的Agent，其他的Agent优先级应该更低，包括金融、医生这些Agent。要先做Coding，因为Coding Agent能够做到很多，现阶段我们觉得最重要的，应该还是Coding Agent。”
AI to C迟迟没有形成成熟的商业模式，而Coding Agent已经是当下最确定的B端商业化场景，DeepSeek也必须做。
图源 / Deepseek官网
7、要做具身智能
具身智能是当下国内最火热的赛道之一，仅2025年，全年具身智能相关融资就达到325起，总金额接近400亿元。放眼整个AI赛道，具身智能拿到的融资数量占比高达20.9%，几乎吸走了行业五分之一的资金。
“这是我们的推测，先解决持续学习，然后再到那个智能的奇点，能自我迭代的奇点，然后才是具身智能。到具身智能之后，它就走进现实世界，可以给你做家务，可以给你养老。”
“我觉得具身肯定还是要进入。因为对一个正常人来讲，他的需求并不是电脑，他需要的是具身智能来解决具体人力的需求。如果说目标是解决人力需求的话，具身我觉得就是绕不过去的。”
在梁文锋的路线图里，具身智能被排在最后一环，它的难度甚至要高于AI的自我迭代、持续学习。
03.人才、国产替代与中美竞争
8、人才很重要
过去一两年，Meta等美国公司以千万美元乃至上亿美元年薪全球挖角，AI人才战白热化。DeepSeek刚刚完成新一轮融资，钱怎么花、人怎么留，是投资人关心的问题。
“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。这是我们面临的一个非常大的挑战，或者说，我觉得是最大的风险。当然，这个风险随着我们近期的这一次融资，得到了比较大的解除。因为大家拿到的期权都还是比较多的，金额还是比较大的。”
“从团队稳定性来讲，只要最重要的一些员工、最老的员工能够稳定，那么其他人是不太会走的。其他人哪怕期权少一点、收入少一点，他也不会走。因为他不是全奔着钱来的，大家都希望在一个能够做成AGI的环境里面去做这个事情。”
“我们跟美国的差距，在人上面几乎没有差距，因为就是同一批人，国内人才是不缺的，而且我们的基数大，人才不是瓶颈。”
在梁文锋的定义里，团队稳定性是唯一没法退让的核心利益，此次融资的首要目的也不是买卡，而是留人。
9、国产芯片替代英伟达
今年4月上线的DeepSeek-V4系列模型支持华为昇腾950芯片，且预计将在国产AI芯片上大幅降低单位Token价格。
“英伟达CUDA的护城河在快速地被瓦解，一方面是因为有了AI，AI可以写代码，我可以用AI来构建这个生态；第二个，有一些新的技术，可以很快地把英伟达的整套生态全部都写一遍。”
“国产AI芯片替代现在是个历史性机会。我们认为，未来一年之内，我们能够看到有一个事情被验证：国产芯片的生态完全没有问题。”
“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。”
“唯一有问题的是产能不够，我不太相信未来五年之后，我们还卡在产能的问题上。”
梁文锋认为国产芯片一旦解决了产能问题，将会快速替代英伟达，英伟达的CUDA生态护城河也并非外界认为的那样牢不可破。
图源 / pexels
10、中美模型竞争
7月17日凌晨，月之暗面正式发布新一代大模型Kimi K3。该模型参数规模达2.8万亿，拥有100万token上下文窗口，原生支持视觉理解。月之暗面称其为“迄今能力最强的模型”。马斯克在相关评测报道下留言“令人印象深刻”表达赞赏。中美模型能力的差距正在被迅速磨平。
“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，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。那么未来我们要把这个叙事改写，就是我们用它几分之一的算力，但是把这个时间缩得更短，缩到6个月、3个月，我觉得这是一个目标。”
“我觉得在AI这个事情上，应该国内一两年是能够做到跟国外差不多的，或者可能今年就能做到平替国外的模型。”
"在全球AI分工的时候，中国公司很有可能扮演的一个角色还是产量最大，中国产的AI可能价格会更便宜。这个便宜可能是系统性的低，就跟其他行业中国提供的服务更便宜可能是一样的。”
“OpenAI从一开始觉得他真的能够垄断这个世界，但是实际上他会遇到很多很多挑战者，他在未来可能还会遇到中国的挑战，因为中国人愿意拿得更少，就可以给你提供这个服务。”
大模型的竞争并非仅仅停留在性能上，它是成本、稳定性、性能等多种因素的全方位竞争，综合能力上，中美模型的差距已经很小。
*题图由AI生成。