过去一个月里，一场长达四小时的投资者会议片段在中国AI圈和投资人圈内持续发酵。这场会议发生在DeepSeek完成首轮外部融资之后——募资总额超500亿元人民币（约合74亿美元），投前估值约3675亿元（约543亿美元）。投资方阵容堪称豪华：梁文锋个人出资200亿元，腾讯出资100亿元，宁德时代出资50亿元，网易、京东和IDG资本分别出资30亿元。这是DeepSeek成立以来首次对外融资，也标志着梁文锋此前“不融资、不上市、不商业化”原则的一次重大调整。
然而在这场闭门沟通中，梁文锋说得最多的却是一个“不”字——不搞天才神话、不追求利润最大化、不搞闭源、不盲目争夺用户、不做视频生成和3D、不做世界模型，也不做下一个超级应用。他说：“克制是一种战略。放弃一些东西，是为了提高实现AGI的概率。”
DeepSeek只有一条主线：AGI
梁文锋的AGI路线图异常清晰。如果把实现路径比作爬楼梯，去年的台阶是思维链（CoT），今年的台阶是Agent，之后是持续学习，再之后是AI自我迭代——模型开始帮助人类研发更先进的AI系统，最后才是具身智能。他将这个过程称为“渐进的奇点”。
基于这条主线，DeepSeek主动放弃了大量热门方向。“很多东西不在我们的主线上，包括3D和视频生成。”他甚至直言“世界模型跟智能的上限没有太大关系”。多模态对产品和C端用户很重要，但“它只是一个组件，不是主线，也不是智能本身”。
在梁文锋看来，当前AI最大的缺失不是能力，而是持续学习能力。人类可以不断积累经验，但AI每次开始新任务都需要重新提供完整上下文，“这几乎是不可能的”，也是AI无法真正替代员工的原因。“下一代模型必须具备持续学习能力，否则就不能叫下一代模型。”
在定价策略上，梁文锋的态度同样克制。DeepSeek一款模型最初担心需求过多而定价较高，后来降到四分之一，“公司群里很多人都在欢呼”。他说得很直白：“我们只赚一个合理的利润，不是利润最大化的定价。”
低成本并非单纯的商业策略，而是架构优化带来的结果。更深层的原因在于：单位计算成本越低，DeepSeek就越能在有限算力下训练更大的模型。“大公司可以通过增加资源解决问题，我们优先考虑成本效率。”
梁文锋甚至不觉得API生意有多大吸引力，“DeepSeek只需要一个很小的团队维护服务，几乎没有客服，也不需要销售，用户自己就会来。”他坦言，DeepSeek“一直在商业化，只是不以商业化为目标”，彻底转向商业化的时间点仍然非常遥远。
开源是战略甜蜜点
开源被梁文锋定义为DeepSeek的“战略甜蜜点”。对于员工，开源带来成就感和组织凝聚力；对于社会，它帮助研究者、企业和普通用户。“开源是一种让利。”
他不担心竞争对手部署DeepSeek模型进行竞争——小型创业公司缺乏资源做前沿研究，大型公司虽拥有资源却面临组织困难。“这是属于我们这个规模公司的sweet point。”梁文锋认为，AI最终会成为一个规模极其庞大的产业，“如果AI最终占到人类社会GDP的10%，任何想要独占这部分利益的人，都会被历史抛弃。”
而在谈及中美AI竞争，梁文锋的判断同样清晰：差距主要在资源，而非人才。中国并不真正缺乏人才，DeepSeek希望用几分之一的算力，把差距缩短到6个月、甚至3个月。他依然相信Scaling Law——“规模越大，效果肯定越好”。DeepSeek训练当前规模的模型并非因为已经足够，而是“现有算力只允许它做到这个规模”。
梁文锋判断，前沿模型的竞争最终由三个因素决定：成本、时间、用户体验，“成本排在第一位。”如果两家公司提供相同质量的模型，胜负取决于谁能以更低成本提供服务。
在这场四个小时的对话中，梁文锋反复传递的信息只有一个：DeepSeek不追逐任何短期热闹，所有的克制与舍弃，都只为提高做成AGI的概率。