揭秘DeepSeek創始人梁文鋒的背景與經歷！從幻方量化到千億私募，他如何帶領DeepSeek在AI領域崛起？
在當前量化投資與人工智能領域，「梁文鋒」無疑是一個備受矚目的名字。他既是幻方量化的創始人，也在 2023 年成立了深度求索（DeepSeek），吸引眾多業界人士關注。本文將帶你回顧梁文鋒的成長歷程，並探討他如何憑藉「AI+量化」的獨特思維，在短短數年之間締造出讓人嘆為觀止的成就。
從數學愛好者到量化先行者
梁文鋒1985 年出生於廣東湛江，父親是一位小學老師。自幼，他就對數學模型和演算法產生極大興趣。2002 年，年僅 17 歲的梁文鋒考入浙江大學電子信息工程專業，並在之後攻讀了信號與通信工程相關的研究生學位。在學術期間，他專注研究機器視覺，發表了關於 PTZ 攝影機目標追蹤演算法的論文。
2008 年全球金融危機引發市場震盪，但梁文鋒卻敏銳地看到了量化投資的機遇，開始蒐集市場行情、宏觀經濟以及金融數據，並嘗試將機器學習應用於自動化交易策略。儘管當時也曾傳出大疆創始人汪滔曾邀請他共同創業，但梁文鋒堅定地選擇了「AI 改變世界」的道路。
創業初期：從小規模到破局騰飛
杭州雅克比的起點
2013 年，28 歲的梁文鋒與浙大同學徐進共同創辦「杭州雅克比投資管理有限公司」，這個小小的投資管理公司為日後的金融版圖奠定了基礎。
幻方量化：正式啟航
2015 年，中證 500 股指期貨上市，量化私募正式進入 2.0 時代。當年 6 月，正值中國股市「股災」肆虐，卻也成為梁文鋒和徐進的重大機遇。他們在杭州成立了「杭州幻方科技有限公司」，後更名為「浙江九章資產管理有限公司」，正式開啟以數學與人工智能驅動的量化投資。雖然那一年市場動盪，他們依舊仰賴高頻交易策略站穩腳跟，並在 10 月與 12 月陸續成立多只基金產品，展示了出色的募資能力。
2016 年初，梁文鋒與徐進又於寧波成立「幻方量化投資管理合夥企業」，並於同年成功加入中國證券投資基金業協會。10 月，幻方量化推出首個 AI 模型並首次使用 GPU 進行深度學習運算，此時公司資產管理規模已達 10 億元人民幣。
AI 加持：幻方的飛躍與挑戰
全面導入 AI 策略
2017 年，梁文鋒加大在 AI 演算法與軟硬體研發的投資。至當年年底，幾乎所有量化策略都已切換為深度學習模型，資金管理規模也順利擴張至 30 億元。2018 年，幻方量化首次榮獲「金牛獎」，也確立了以 AI 為核心的長期發展路線。然而，AI 訓練所需的龐大算力逐漸成為發展瓶頸。
「螢火一號」與百億私募
為解決算力不足問題，2019 年，梁文鋒投入 2 億元自建深度學習訓練平臺「螢火一號」，搭載 1100 張 GPU。也在這一年，幻方量化管理資金突破百億元。同時，幻方資本於香港成立，取得資產管理的「九號牌」，全球佈局正式展開。
2019 年底，梁文鋒在金牛獎頒獎禮上的演講引發關注。他直言，量化投資與非量化之間的差異，關鍵在於「伺服器取代了傳統基金經理人的角色」，並強調高昂的管理費用與投資人高期望之間的壓力，也使量化私募必須不斷精進策略。
跨入千億與業績波動
翻越千億大關
2021 年初，「螢火二號」正式上馬，投入 10 億元升級算力。同年 2 月，梁文鋒為《征服市場的人：西蒙斯傳》寫序，表示其在工作中遇到困難時，始終被量化傳奇詹姆斯·西蒙斯「一定有辦法對價格建模」的箴言所鼓舞。到了 2021 年 8 月，幻方量化管理規模突破千億，與九坤投資、明汯投資、靈均投資並稱「量化私募四大天王」。
回撤與縮規
然而，同年 11 月起，幻方量化業績震盪，迫使其暫停募集，並在年底時發佈致投資者公開信，表示回撤達到歷史最大值。據稱，AI 模型在買賣時機的拿捏上出現失誤，造成短期績效不如預期。之後公司主動縮減上百億元的管理規模，從接近千億降至八百多億。投資人情緒波動也相當劇烈，甚至有股東在網路上表達對高管的不滿。儘管如此，梁文鋒仍堅持不斷優化演算法與風控機制，期待走出短期低潮。
2022 年，幻方量化內部有匿名人士以「一隻平凡的小豬」名義慈善捐款高達 1.38 億元人民幣，涵蓋白血病救助、鄉村工匠、兒童大病救助與聽障兒童支持等多個公益項目。外界普遍猜測捐款人就是梁文鋒，但本人並未公開證實。
再創新局：深度求索（DeepSeek）崛起
進軍通用人工智能
2023 年，38 歲的梁文鋒決定跨足通用人工智能（AGI），於 7 月在杭州成立「深度求索人工智能基礎技術研究有限公司」（DeepSeek）。這個聚焦大模型與基礎研究的新創團隊，聚集了來自清華、北大、北郵、北航等國內頂尖學校的博士與應屆生，顯示梁文鋒對於「年輕化、純本土化」的堅定選擇。團隊不聘用高年資專家，而是深信創造力與熱情才是推動技術突破的關鍵。
DeepSeek - V2 與超低 API 價格
2024 年 5 月，DeepSeek 推出語言模型 DeepSeek - V2，並以「每百萬 token 輸入 1 元、輸出 2 元」的親民定價震驚業界，被譽為「AI 界的拼多多」，也迫使其他大廠如字節跳動、阿里巴巴、百度、騰訊等相繼下調自家模型的收費。深度求索藉由此舉極大化了產品觸達率，並展現出「梁文鋒」獨到的策略眼光。
DeepSeek - V3：高性價比的巔峰之作
2024 年 12 月 26 日，DeepSeek - V3 正式發佈，並公開 53 頁技術論文。據官方數據，DeepSeek - V3 在多項測試中領先國內外眾多大模型。如在 MMLU（EM）測試中取得 88.5 分，超過 ChatGPT-4o 的 87.2 分；在 DROP 測試中更高達 91.6 分。更令人驚訝的是，其訓練成本僅約 557.6 萬美元，不到 ChatGPT-4o 所花費成本的十分之一，成為大模型領域罕見的「高性能、高性價比」代表。
隨著 DeepSeek - V3 的推出，OpenAI 創始成員安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）也對這個僅 139 人的本土研發團隊表達讚賞。值得注意的是，DeepSeek 走的並非國際化菁英路線，而是選擇本土大學的新鮮人或畢業不久的年輕研究者，以扁平化管理與「自由創新」理念來激發活力。
DeepSeek API 定價與其他主流 LLM API 對比表
以下為 DeepSeek API 與其他主要 LLM API 的價格比較（單位：每百萬 tokens 成本），包含輸入與輸出費用：
| 供應商 | 模型 | 輸入價格（每百萬tokens） | 輸出價格（每百萬tokens） | 備註 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | DeepSeek R1 | $0.14 | $0.28 | 具競爭力定價，支援快取功能以降低長期成本 |
| DeepSeek Chat 8B | $0.20 | $0.60 | 專為對話任務設計 | |
| DeepSeek Chat 67B | $1.00 | $3.00 | 高效能模型，成本仍低於 GPT-4-turbo | |
| OpenAI | GPT-4 | $30.00 | $60.00 | 高階模型，適合需頂尖性能的應用場景 |
| GPT-3.5 Turbo | $0.50 | $1.50 | 中小型應用的經濟選擇 | |
| GPT-4 Turbo | $10.00 | $30.00 | GPT-4 的輕量版，效能略減但成本降低 | |
| Anthropic | Claude 3.5 Sonnet | $3.00 | $15.00 | 平衡成本與性能，適合大規模處理需求 |
| Claude 3 Haiku | $0.80 | $4.00 | 輕量級任務的實惠選項 | |
| Meta (LLaMA) | LLaMA 2 Chat (13B) | $0.75 | $1.00 | 需自行架設或依賴第三方API服務商，增加部署複雜度 |
| LLaMA 2 Chat (70B) | $1.95 | $2.56 | 更高參數量帶來成本提升 | |
| Cohere | Command R | $0.50 | $1.50 | 通用型模型，定價具競爭力 |
| Command R+ | $3.00 | $15.00 | 強化版模型，適用複雜任務 |
核心差異分析
- DeepSeek 成本優勢
- 相較 OpenAI 的 GPT-4 系列，DeepSeek 價格低 10 倍以上，尤其適合高用量需求。
- 高階模型 DeepSeek Chat 67B 的輸出成本僅為 GPT-4 Turbo 的 10%。
- OpenAI 高階定位
- GPT-4 系列維持最高定價（$60/百萬輸出tokens），反映其技術領先地位。
- Anthropic 的平衡策略
- Claude Haiku 在輕量級模型中具價格競爭力，Sonnet 則針對企業級需求。
- 開源模型的隱形成本
- Meta 的 LLaMA 雖標價較低，但需額外投入基礎設施與維護成本。
- 應用場景建議
- 預算敏感型專案: 優先考慮 DeepSeek R1 或 Claude Haiku
- 高複雜度任務: 評估 DeepSeek Chat 67B 與 GPT-4 的性價比差異
- 可擴充架構: 需計算開源模型（如 LLaMA）的總持有成本（TCO）
Ewan Mak
後續發展：金融與 AI 的交匯
幻方量化的調整與未來
2024 年 10 月，幻方量化宣布將逐漸降低對沖產品的投資倉位至零，顯示「量化私募四大天王」之一的幻方正在重新規劃其策略。2025 年，幻方量化的資產管理規模已降至 300 億元以下，退出行業前六名。不過，即使面臨種種壓力，梁文鋒依舊透過幻方持續支持災區救助與慈善事業，也為自己在 AI 領域的研發提供相對穩定的資金來源。
技術驅動的堅持
對 梁文鋒 而言，金融從來不是終點，而是資本與技術的結合點。他在量化投資的成功，為自己積累了可持續投入 AI 基礎研究的實力。每一次創業，他都選擇在市場寒冬期著手佈局，從 2008 年金融危機、2015 年股市震盪，再到 2023 年後的 AI 大模型競爭，皆能逆勢而上，足見「梁文鋒」對技術趨勢與時局脈動的精准把握。
結語：以好奇心推進未來
在尚未滿 40 歲的年紀，梁文鋒已經締造出震撼業界的成就。無論是在量化私募領域踏入千億級別的幻方量化，還是以 DeepSeek 開創大模型低價高效的新模式，都展現了他對技術與創新的熱情。正如他所言，DeepSeek 更像是一場「好奇心驅動的學術探索」，而非純粹的商業逐利。面對未來，梁文鋒與 DeepSeek 極有可能持續突破 AI 領域的極限，為世界帶來更多令人驚豔的可能性。
FAQ
1. 梁文鋒是誰？
梁文鋒，1985 年出生於廣東湛江，是「DeepSeek」以及「幻方量化」的創始人。他憑藉人工智能與量化投資結合，創建了千億規模的私募基金，並在 AI 領域崛起。
2. DeepSeek 為什麼被稱為「AI 界的拼多多」？
DeepSeek 的 API 定價策略非常親民，例如 DeepSeek - V2 定價每百萬 tokens 輸入僅 1 元、輸出 2 元，相較於 OpenAI 的 GPT-4 系列低出 10 倍以上，極大降低了大模型的使用門檻。
3. DeepSeek - V3 有哪些突破？
DeepSeek - V3 在多項測試中展現卓越性能，例如在 MMLU 測試中取得 88.5 分，多項指標超越 ChatGPT-4o，且訓練成本僅 557.6 萬美元，是一個兼具高性能與高性價比的大模型。
4. 梁文鋒在 AI 領域的策略是什麼？
梁文鋒重視年輕化、本土化的創新團隊，不聘用高年資專家，將重心放在大模型與基礎研究。同時採用自由創新與扁平化管理，避免過多層級干擾創造力。
5. DeepSeek API 在市場上的競爭優勢是什麼？
DeepSeek API 在成本上有巨大優勢，例如高階模型 DeepSeek Chat 67B 的輸入與輸出成本遠低於 GPT-4 Turbo，適合高用量需求的應用場景。另外，DeepSeek 還具備高效能與快取功能，進一步降低長期成本。
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