DeepSeek创始人透露：不卷应用，死磕AGI

据会议实录透露，2026年5月下旬，DeepSeek创始人梁文锋在一场线上投资人闭门会议中，详细阐述了公司的底层战略与技术规划。在业内热衷于快速变现和扩张赛道的当下，该企业选择了截然不同的发展路径，将提升通用人工智能（AGI）研发成功率作为首要目标，而非盲目追求短期利润或打造应用生态巨头。

在战略定位与商业化方面，梁文锋强调长期主义与克制。据透露，公司初创团队并未将上市或财富增值作为核心诉求，而是看重AGI的长期价值。为避免分散研发精力，DeepSeek主动放弃了超级App的开发以及同质化的流量竞争。在商业化节奏上，企业仅通过C端、B端及API服务获取维持科研的稳定现金流，并不追求利润最大化。例如，在行业需求缺乏弹性时，公司反而将模型调用价格降至原价的四分之一，仅以十个月收回设备成本为盈利标准。此外，为免受资本市场短期业绩压力的干扰，公司目前暂无上市计划。

关于技术演进与开源策略，据会议实录显示，DeepSeek规划了五个阶段的渐进式发展路线。目前已基本完成思维链能力构建，当前正集中攻坚通用智能体（Agent），并优先发展代码生成（Coding）方向，而视频生成、3D建模等非核心主线业务被暂缓。针对模型幻觉问题，公司认为这属于产品体验范畴，可通过后续训练优化，不会占用核心研发资源。在开源方面，梁文锋澄清这并非营销手段，而是长期战略。公司承诺顶尖模型将持续开源，且对外输出的版本与内部自用版本完全一致。他认为，多数企业缺乏底层架构创新能力，单纯依赖开源模型难以建立核心壁垒，而闭源长期来看会限制生态发展。

在算力生态与团队建设上，梁文锋指出算力短缺是制约国内大模型迭代的主要瓶颈，目前国内研发进度较美国滞后约12至18个月。不过，他对国产芯片替代前景保持乐观，认为英伟达CUDA的生态壁垒正逐渐减弱。目前国产芯片在硬件性能和生态适配上已能满足需求，主要短板在于产能。DeepSeek已深度参与国产算力生态建设，其最新V3模型已实现脱离英伟达生态运行。人才管理方面，公司认为团队稳定性是核心壁垒，不推崇高薪挖角，而是通过统一的愿景和宽松的研发环境留住人才。公司不实行全员KPI考核，允许研究员保留一半时间进行自由探索。

针对行业竞争格局，据透露，DeepSeek认为单纯比拼参数和场景数量属于无效内卷，因此选择避开正面同质化竞争，专注于底层技术赋能。梁文锋预判，全球AI产业不会形成寡头垄断，而中国企业凭借成本优化和规模化落地能力，有望在全球市场建立优势。未来AI行业的竞争将主要集中在成本控制、迭代效率和用户体验上，市场空间足以容纳多家头部企业共同成长。