国产大模型公司深度求索（DeepSeek）创始人梁文锋参加了总理座谈会股票配资的佣金。

　　据新华社报道，中共中央政治局常委、国务院总理李强1月20日下午主持召开专家、企业家和教科文卫体等领域代表座谈会，听取对《政府工作报告（征求意见稿）》的意见建议。座谈会上，张辉、任少波、刘珺、梁文锋、魏洪兴、陈学东、陈红彦、杜斌、邹敬园等先后发言。

　　其中，梁文锋正是头部量化私募幻方量化创始人、DeepSeek的创始人。

　　低调的“量化天王”

　　梁文锋“发迹”于量化投资。

　　作为一名“80后”，梁文锋本科、研究生都就读于浙江大学，拥有信息与电子工程学系本科和硕士学位。

　　2008年起，梁文锋就开始带领团队使用机器学习等技术探索全自动量化交易。2015年，幻方量化正式成立，2019年，其资金管理规模就突破百亿元。

　　2019年，梁文锋在当年的金牛奖颁奖仪式上，发表主题演讲《一名程序员眼里中国量化投资的未来》，这是他罕有的公开发言。

　　在演讲中，梁文锋指出，量化与非量化的判定标准就是在投资决策的过程中，是用数量化方法进行决策的，还是用人进行决策的。量化公司是没有基金经理的，基金经理就一堆服务器。

　　“作为私募，投资人对我们的期望是很高的，如果一年跑赢指数低于25%，投资人是不满意的。”梁文锋指出，量化投资已经赚了技术面流派原来赚的钱，未来也要抢夺基本面流派原来赚的钱。

　　演讲最后，梁文锋说，幻方量化的使命就是提高中国二级市场的有效性。

　　2021年，幻方量化成为国内首家突破千亿规模的的量化私募大厂，被称为国内量化私募“四大天王”之一。不过，就在这一年，由于业绩波动，幻方量化关闭了全部募集通道，并在12月底发布致投资者公开信，致歉称“幻方业绩的回撤达到历史最大值，我们对此深感愧疚”，究其原因，主要是AI的投资决策在买卖时点上没有做好，市场风格剧烈切换的时候，AI会倾向于冒更大的风险来博取更多收益，进一步加大了回撤。

　　此后，幻方量化逐渐降低其资金管理规模。2024年10月，幻方量化还向投资者发布公告称，计划逐步对冲产品投资仓位降低至零。

　　“短期内没有融资计划”

　　梁文锋对于AI的兴趣早就有迹可循。

　　2016年10月21日，幻方量化推出第一个AI模型，第一份由深度学习生成的交易仓位上线执行，使用GPU进行计算。2017年，幻方量化宣称实现投资策略全面AI化。

　　幻方量化官网显示，其在2018年就确立以AI为公司的主要发展方向。

　　2020年开始，幻方累计投资超亿元、占地面积相当于一个篮球场的AI超级计算机“萤火一号”正式投入运作，号称可以匹敌4万台个人电脑的超级算力。2021年，幻方投入十亿建设“萤火二号”，以“任务级分时共享”为核心理念，调度系统秒级响应，平台配备强大的软件层支持：高性能算子库（hfai.nn）、分布式训练通讯框架（hfreduce）、专为AI开发而生的大容量高带宽文件系统（3FS），让AI模型能自如拓展到多节点之上，进行大规模并行训练，算力扩容翻倍，集群连续满载运行，平均占用率达到96%以上。

　　2021年，在梁文锋参与的论文中提到，他们正在部署的萤火二号系统，“配备了1万张A100GPU芯片”，在性能上接近DGX-A100（英伟达推出的人工智能专用超级计算机），但成本降低了一半，同时能耗减少了40%。

　　当时国内超过1万枚GPU的企业不超过5家，而且除了幻方量化之外，其他4家公司都是互联网大厂。

　　这背后需要极其雄厚的财力支持。

　　2023年初，幻方量化表示，过去的几年，幻方量化及员工每年拿出收入的一部分投入公益，回馈社会，累计捐赠超过5.8亿元。其中，2022年，员工“一只平凡的小猪”个人就向慈善机构捐赠1.38亿元，当时的消息指出，这个人就是梁文锋。这从一个侧面反映出了幻方量化和梁文锋本人的“不差钱”。

　　幻方量化曾表示，多年以来，该公司坚持把营收的大部分投入人工智能领域，建设领先的AI硬件基础设施，进行大规模的研究，探索人类未知的奥秘，“我们相信几乎所有的创新都是从大胆尝试和点滴积累中孕育而来。”

　　梁文锋在为数不多的对外发声中同样也提到“短期内没有融资计划”，并认为当下面临的问题“从来不是钱，而是高端芯片（短缺）”。

　　“AI界拼多多”

　　2023年7月，幻方量化宣布成立大模型公司DeepSeek，正式进军通用人工智能领域。据报道，DeepSeek包括创始人梁文锋在内，仅有139名工程师和研究人员。与之对比，OpenAI有1200名研究人员，Anthropic则有500多名研究人员。

　　仅仅不到一年的2024年5月，DeepSeek就发布了DeepSeekV2，因为创新的模型架构和史无前例的性价比，火爆出圈。DeepSeek-V2的API定价为每百万tokens输入1元、输出2元，价格仅为GPT-4 Turbo的百分之一。

　　对于为何能做到如此高的性价比，DeepSeek官方解释称，DeepSeek-V2采用了创新的架构，例如注意力机制方面的MLA（多头潜在注意力）和前馈网络方面的DeepSeekMoE架构等，以实现具有更高经济性的训练效果和更高效的推理。

　　因此， DeepSeek被称为“AI界的拼多多”，引发了字节、阿里、百度等大厂的大模型价格战，纷纷宣布大模型产品降价。彼时，梁文锋在接受媒体采访时称，DeepSeek无意成为行业鲇鱼，低价背后是希望算力普惠。

　　2024年12月27日，DeepSeek-V3更是横空出世，火爆全球。据DeepSeek官网显示，其评测成绩不仅超越了Qwen2.5-72B（阿里自研大模型）和Llama 3.1-405B（Meta自研大模型）等顶级开源模型，甚至能和GPT-4o、Claude 3.5-Sonnet（Anthropic自研大模型）等顶级闭源模型一较高下。

　　DeepSeek宣布上线并同步开源DeepSeek-V3模型之外，还公布了长达53页的训练和技术细节。得到大幅升级的V3模型是在一个“难以想象”的预算下训练完成的：整个训练仅花费了557.6万美元，在2048块英伟达H800 GPU（针对中国市场的低配版 GPU）集群上运行55天完成，仅是OpenAI GPT-4o模型训练成本的不到十分之一。

　　“中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。”梁文峰在接受媒体采访时说，“我们已经习惯摩尔定律从天而降，躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件，Scaling Law（规模定律）也在被如此对待。但其实，这是西方主导的技术社区一代代孜孜不倦创造出来的，只因为之前我们没有参与这个过程，以至于忽视了它的存在。很多国产芯片发展不起来，也是因为缺乏配套的技术社区，只有第二手消息，中国必然需要有人站到技术的前沿。”

　　梁文锋和他的DeepSeek还在继续求索。

　　就在1月20日， DeepSeek正式发布DeepSeek-R1模型。该模型在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI o1正式版。DeepSeek称，R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。DeepSeek不仅将R1训练技术全部公开，还蒸馏了6个小模型开源给社区，允许用户借此训练其他模型。

　　“投身于探索AGI的本质，不做中庸的事股票配资的佣金，带着好奇心，用最长期的眼光去回答最大的问题。”DeepSeek的公众号这样写道。

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