近期一份 DeepSeek 創辦人梁文鋒與投資人閉門交流的會議紀要在網路上廣泛流傳，在科技圈引發熱烈討論。這場據稱於 2026 年 5 月 20 日進行、持續近四小時的深度談話，發生於 DeepSeek 首輪外部融資期間，完整說明了這家迅速崛起的 AI 團隊背後的底層思維、對開源生態的獨到堅持，以及通往通用人工智慧（AGI）的技術路線規劃。
需要特別說明的是，這份紀要至今未經 DeepSeek 官方或梁文鋒本人證實，彭博社亦指出網傳內容的真實性尚未獲得核實。然而後續事態發展某種程度上側面印證了其可信度，據彭博社 7 月 25 日引述知情人士報導，DeepSeek 已因紀要外洩暫停第二輪融資的簽約進程。
克制戰略與開源信仰，不追求利潤最大化的經營哲學
在商業資本高度捲入 AI 領域的當下，DeekSeek 舵手梁文鋒提出了截然不同的「克制戰略」。他明確指出，DeepSeek 創立的初衷並非為了追求商業利益最大化、爭奪上市或搶佔市場聲量，而是懷著對世界的善意去打造對人類有實質價值的技術。他判斷 AI 的潛在市場極為龐大，最終可能占到人類社會 GDP 約 10%，任何企業都無法獨占，越想多拿，反而越難做成。因此，學會克制並主動分享利益，反而是在這場歷史浪潮中提高成功率的核心手段。
這種克制理念直接體現在 DeepSeek 對模型開源的堅定態度上。梁文鋒強調，開源並非被迫的商業妥協，而是願景本身的要求。沒有這個願景，就無法把一群頂尖人才組織起來。
對於外界擔憂開源是否會損害商業模式，他給出了具體的財務邏輯，API 定價策略以十個月回收設備硬體成本為基準，這對團隊而言已是合理且充足的利潤空間。由於模型最佳化的技術門檻極高，第三方企業極難以相同的低成本獨立部署，因此開源最強模型並不會削弱 DeepSeek 的商業營運能力。他同時強調，開源版本與 DeepSeek 自行部署的模型完全一致，不會刻意開源一個較弱的版本。
值得注意的是，梁文鋒在會中說得最多的字是「不」，不做 3D 生成、不做影片生成與世界模型、不追求用戶量、無意成為下一個超級 App。多模態在他看來只是一個組件，而非主線與智慧本身，連業界公認的模型幻覺問題，也被內部歸類為產品問題，會解決，但不是重點。
通往 AGI 的階梯式藍圖，從思維鏈、Agent 到持續學習
對於技術演進的方向，梁文鋒展現出清晰的階梯式發展思維。他認為人工智慧的突破絕非單點突變，而是循序漸進的技術累積，2025 年的階梯是思維鏈（CoT），提升模型在數學與程式碼等領域的推理上限，2026 年的階梯是 Agent，擴展任務執行的涵蓋範圍，而 Agent 之後要攻克的關鍵，就是持續學習的能力。
現有模型即便在特定指令下表現優異，仍無法像新進員工般透過數個月的日常情境累積來獲取上下文理解。梁文鋒認為，一旦解決持續學習的難題，模型將能自我開發下一個版本、自行進行研究，也就是 AI 加速 AI 研究，進入一個漸進的奇點，他特別強調這不是突變，而是一個連續的加速過程。
在他的時間表中，Embodied AI (具身智能) 被放在自我迭代奇點之後，他認為「人工智慧的終點可能都是具身」，因為人類的真實需求最終存在於物理世界，但那是走完前面階梯之後的事。團隊將集中資源於真正的智慧演進主線，而非分散至當前的產業熱門方向。
中美運算資源差距與終局壁壘，成本才是真正的護城河
談及與全球頂尖 AI 團隊的競爭，梁文鋒坦言中美之間最大的差距並非人才，而是運算資源。中國不缺頂尖的演算法工程師與科學家，人才差距本質上也是算力差距的衍生結果，算力少，工程師能做的實驗機會就少。
具體數字上，DeepSeek 目前擁有約兩萬張 H 等效算力卡並持續擴充，但美國最大模型的啟用參數已達約 800B 規模，而中國國內最大模型的啟用參數仍停留在幾十 B 的等級，相差一個數量級。梁文鋒直言，若要訓練同等規模的模型，估計需要五萬張 GB300 或二十萬張華為 950，「這只是訓練，還沒有考慮做研究」。他為團隊設定的追趕目標是，以美國約二十分之一的算力，將落後時間從 12 至 18 個月壓縮至 3 至 6 個月，並在部分重點且有所取捨的方向上實現局部超越。
對於大語言模型競爭的終局，梁文鋒認為企業之間的技術能力差距最終會趨於平緩，真正的核心壁壘將體現在成本控制、時間節奏與使用者體驗三大維度，其中成本優勢居於首位。誰能在相同服務品質下實現最低的推理與部署成本，誰就能在長期競爭中屹立不倒。這也解釋了 DeepSeek 為何始終將技術最佳化與成本降低作為研發重點，而非投入資源搶奪短期 C 端流量。
團隊穩定性是不可退讓的核心利益
在組織管理方面，DeepSeek 展現出獨樹一幟的運作模式。公司內部沒有僵化的 KPI 考核制度，也不鼓勵無謂的加班文化，而是靠著對 AGI 的共同願景凝聚團隊。梁文鋒在會中明確表示，保持團隊的穩定性是公司最大、甚至可以說是唯一不可退讓的核心利益，「只要我能夠保持團隊的穩定性，我一定能做成 AGI，就這麼簡單。」他並透露，先前完成的融資已讓員工期權得以兌現，在相當程度上化解了團隊流失的風險。
將 C 端與 B 端產品視為探索 AGI 過程中的副產物，使團隊得以免受短期商業指標干擾，專注於演算法底層的突破。重大決策也非個人獨斷，而是建立在團隊共識的基礎之上。
後續風波：紀要外洩導致第二輪融資緊急喊停
這份紀要的外洩本身，最終演變為一場實質的商業事件。據彭博社 7 月 25 日報導引述知情人士（鉅亨網報導），DeepSeek 已口頭通知第二輪融資的部分潛在投資者，暫停原定於數日內簽署的投資協議，部分原因正是梁文鋒對首輪融資期間的對話內容遭外洩感到不滿。知情人士指出，此次屬暫停而非終止，融資談判日後仍可能重啟，籌備中的境內 IPO 也未被叫停，最快 2026 年遞交上市申請、爭取 2027 年掛牌。
值得玩味的是，這場 5 月 20 日的會議在進入投資人問答前，主持人曾特別提醒與會者「千萬不要外傳一些數字或情況，包括卡量什麼的」，也不要錄屏分享。然而兩個月後的 7 月下旬，數萬字的錄音轉寫稿仍幾乎完整流出，在科技圈與投資圈快速傳播。對一家即將進行第二輪融資、並準備進入公開市場的公司而言，保密能力本身就是投資人盡職調查的一環，這也解釋了梁文鋒為何反應如此強烈。
背景資訊上，DeepSeek 已於 2026 年 6 月完成成立以來首次外部融資，多家媒體披露金額約 500 億元人民幣，投後估值約 3,500 億至 4,000 億元人民幣。據路透社披露，梁文鋒個人投入約 200 億元，為最大單一出資人，騰訊投入約 100 億元、寧德時代約 50 億元，網易、京東、IDG 及國家人工智慧產業投資基金等機構亦有參與。
多數商業投資者透過有限合夥平台進入，面臨五年鎖定期且不享有營運公司投票權，主要決策權仍握在梁文鋒手中。第二輪融資據路透社報導，原目標以約 5,000 億元人民幣估值集資，潛在規模最高可能達 500 億元。這場外洩風波恰恰印證了梁文鋒對資訊管控與可控性的重視，從資金結構設計、五年鎖定期到不設 KPI 的管理風格，一以貫之。
這場意外公開的深度談話，不僅讓外界看見了一家創新企業的技術自信與戰略定力，也為整個人工智慧產業提供了關於克制與專注的深刻思索。至於暫停的融資何時重啟、該公司的科創板上市計畫是否受影響，將是後續值得持續關注的觀察點。
延伸閱讀：
Bloomberg：DeepSeek Suspends Fundraising After Viral Posts on US-China AI Competition
鉅亨網：梁文鋒因對閉門會內容外泄不滿叫停 DeepSeek 第二輪融資
