梁文锋4小时投资人闭门交流会完整实录！
7月23日，一份42页的PDF在投资圈疯传。
文件名叫《梁文锋投资者交流会·录音文字稿》，录音时间是5月20日，整理时间是7月16日。3小时44分钟，118个问题，3.4万字。
在这场面向少数机构的闭门会上，梁文峰罕见地系统阐述了DeepSeek的全部战略：为什么克制、为什么开源、为什么不追风口、以及AGI到底还有多远。
首轮外部融资510亿元
梁文峰个人出资200亿元（最大单一出资方）
投后估值约520亿美元（3500亿元）
二轮投前估值传闻约710亿美元（4800亿元）
但最有意思的是条款：所有外部资本无董事会席位、无经营投票权，且强制5年锁定期。
这几乎是在说——我需要你们的钱，但不需要你们管我。
而这场闭门会，就是梁文峰向这些”出钱不掌权”的投资人交的底。
“我们离彻底转向商业化的时间点，应该是很遥远的。在过去3年，任何一个时候你来跟我说商业化路径、产品线，都是浪费时间。”
“我们没有在C端上花很多力气，甚至一度我们都不想维护那些用户了，但是用户赶都赶不走。”
但梁文峰的态度很明确：不追用户量，不追C端流量，不追To B短期收入。全部资源集中在一条线上——通往AGI的模型能力本身。
不做 3D、视频生成
不做 世界模型
不做 多模态（”只是一个组件”）
不做 下一个字节、腾讯
不做 超级App
第二阶 · 2026年 — Agent（智能体）：模型学会”使用工具完成任务”
第三阶 · 下一步 — 持续学习（当前核心难点）：模型学会”在工作中不断学习成长”
第四阶 · 之后 — 自我迭代（奇点）：模型能自己开发下一代模型
第五阶 · 最终 — 具身智能进入现实：AI进入物理世界
潜台词：如果持续学习做出来了，自我迭代是加速过程。模型一旦能持续学习，就能帮自己写下一代模型。这是正反馈循环。
“现在Agent的能力受限，是因为它不能持续学习。”
“如果我要训练跟AI同样大的模型，应该需要5万张GB300，或者华为950，20万卡。这只是训练，还没有考虑做研究。”
“假如我们能够只用美国几分之一/二十分之一的算力把这个事情做出来，那么未来我们也能改写这个叙事。”
更激进的是，DeepSeek的自研AI推理芯片项目已启动约一年，目标是实现”万卡集群+大模型训练”的闭环。
“我按10个月回本来评估，就能够让独立部署的第三方无利可图，因为第三方他做不到这个成本。”
“AI市场足够大，如果DeepSeek想独占利益，一定是要被历史抛弃的。”
V4-Flash全球调用量18.4T Tokens/月（全球第一）
开源许可证MIT（允许商业使用）
Hugging Face模型数68个
DeepSeek月活用户1.3亿
V4-Flash输入$0.14 / 输出$0.28
V4-Pro输入$0.435 / 输出$0.87
V4 Pro平时输出价格为 Fable 5 的 1/57，GPT-5.6 Sol 的 1/34
总参数Pro: 1.6万亿 / Flash: 2840亿
激活参数Pro: 490亿 / Flash: 130亿
上下文窗口100万 token（全系标配）
预训练数据Pro: 33万亿 / Flash: 32万亿
架构MoE 混合专家
SWE-bench Verified80.6%（逼近 Opus 4.8）
LiveCodeBench93.5%（超越 Gemini 3.1 Pro）
Codeforces Elo3,206（超越 GPT-5.4 xHigh）
技术报告中主动承认：V4-Pro仍落后GPT-5.4和Gemini 3.1 Pro约3-6个月。
“假如说我今年能够有几个亿美元的B端收入，再加上我们C端有用户，那么这本身就已经有一定的商业基础。”
“最坏情况卖API，可能都能够支撑一个上市公司。”
而在融资端，DeepSeek已经启动了IPO筹备，计划选择A股科创板，2026年底前递交申报材料，2027年完成挂牌。上市募资预期300-600亿元。
制度层面的利好也来了：2026年6月17日，上交所宣布扩大科创板第五套上市标准适用范围至人工智能领域，不要求盈利。
这种管理方式在追求效率的科技公司中极为罕见，但梁文峰的逻辑是：AGI的研究需要的不是KPI驱动的执行，而是愿景驱动的探索。
他还判断了行业格局的终局：
最终会收敛到三四家。
中美差距何时缩小？”在重点领域有可能超越”
何时商业化？”应该是很遥远的”
在一个所有人都急着给你答案的行业里，承认不知道，反而是一种力量。
梁文峰没有演示炫酷的功能，没有画宏大的饼。他做了一件更罕见的事——把一家3500亿估值公司的底牌，一张张摊在桌面上。
克制、开源、低价、AGI主线、国产算力、持续学习。
这些不是策略选择，是一种信念。
梁文峰在闭门会上说的最后一句话，也许是最好的总结：
哪怕最坏的情况，也够好。这就是DeepSeek的底气。
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