文章作者、来源:0x9999in1,ME News

先把数字摆出来。
500 亿元人民币,74 亿美元,约 590 亿美元的投后估值。
这三个数,放在 2026 年 6 月的语境里,意味着什么?
意味着 DeepSeek 一跃成为中国估值最高的纯 AI 公司之一,紧追智谱、月之暗面、MiniMax 之上的那一档。意味着在 OpenAI 据传已逼近 5000 亿美元、Anthropic 估值站上 1700 亿美元的当下,中国终于有了一家估值能被国际同行严肃比较的 AI 实验室。
但这笔钱真正反常的地方,不在金额,在结构。
外部投资者不直接持有 DeepSeek 的股份。他们把钱投进一个叫"有限合伙"的容器,这个容器的 GP,是梁文锋本人。
换句话说,腾讯的 100 亿、宁德时代的 50 亿、京东网易 IDG 各自的 30 亿,从工商登记上看,进的不是 DeepSeek,是梁文锋管理的 LP 份额。
这不是融资。这更像是一次"信托式入股"。
你掏钱,我管钱,公司归我,五年内你别动,话也别多说。
谁会接受这种条款?答案是:所有人都接受了。
正常的风险投资逻辑,是用钱换股、换席位、换信息、换退出路径。
DeepSeek 这轮,把后三样几乎全部砍掉了。
这在硅谷是不可想象的。a16z、红杉、Founders Fund 哪一家会接受 5 年锁定、0 投票权?
但中国这批 LP 接受了。为什么?
因为他们买的不是股权,是入场券。
在 2026 年的中国 AI 牌桌上,能下注 DeepSeek 的窗口本身就是稀缺品。R1 在 2025 年初一夜震动硅谷之后,DeepSeek 此后陆续放出的 V3.x、R1 升级版以及 2026 年中亮相的 V4 Pro / V4 Flash,把"开源高性能"这条路从一个口号坐实成了一种产业格局。V4 Pro 已经把开源模型的参数规模推到 1.6T、上下文窗口扩展到 1M,并率先在华为昇腾、寒武纪芯片上完成全面适配。Hugging Face 上 DeepSeek 系列的累计下载量长期居于开源大模型前列,国内众多云厂商、SaaS 厂商把 DeepSeek 作为默认底座之一。
这种情况下,腾讯不投,阿里就投;宁德不投,比亚迪关联方就投。
入场券本身有定价,定价就是"放弃常规股东权利"。
梁文锋很清楚这一点,所以他敢开这个价。
而真正聪明的地方在于:他把自己那 200 亿放在了最前面。
注意一个细节。
整个 500 亿的盘子里,第一大出资方不是腾讯,不是国家队,是梁文锋自己——200 亿元,占四成。
这是什么概念?
幻方量化作为国内头部量化私募,过去几年的年化业绩与管理规模业内有目共睹。2021 年前后行业巅峰期,幻方一度管理规模逼近千亿人民币量级。即便经历 2022 年之后中国量化行业的整体回撤与监管收紧,梁文锋个人通过幻方多年累积下来的可动用现金,依然支持他在这一轮里掏出 200 亿真金白银。
这 200 亿不是估值游戏里的纸面财富,是 GP 自掏腰包。
它带来的信号有三层。
第一层,给外部投资者吃定心丸:我比你们任何一个人都 all-in,你怕什么。
第二层,把控制权的法理基础夯死:我是最大单一出资方,又是 GP,控制结构无懈可击。
第三层,也是最关键的一层——它重新定义了"创始人"在中国 AI 这局棋里的角色。
创始人不再是那个等着 VC 来救命的人,而是和资本平起平坐、甚至压资本一头的资源整合者。
这是过去十年中国互联网创业故事里很少见的姿态。从滴滴到美团到字节,创始人对控制权的捍卫,靠的是 AB 股、是同股不同权、是开曼架构。
DeepSeek 这次不一样。它不靠法律结构的精妙,它靠"我钱比你多、我业务比你不可替代"这种最朴素的力量。
朴素,但有效。
500 亿盘子里,国家人工智能产业投资基金只放了 10 亿。
占比 2%。
但它是唯一一笔——直投、有投票权、不锁定的钱。
这 10 亿,比腾讯那 100 亿"贵"得多。
怎么理解这件事?
中国国家集成电路产业投资基金,也就是俗称的"大基金",是中国半导体产业过去十年最重要的政策性资本。一期、二期、三期累计规模超过万亿人民币,从中芯国际到长江存储到长鑫,几乎覆盖了整条产业链关键节点。
国家人工智能产业投资基金,是 AI 领域类似定位的政策性资本。它出现在一家公司股东名单上,意义远远超过 10 亿这个数字。
它意味着两件事。
一,DeepSeek 被正式纳入国家级 AI 产业地图的核心节点。这种"被认证"的资产,对后续在算力采购、出海许可、行业准入上的隐性收益,远超过资金本身。
二,国家队不接受 5 年锁定,不接受 0 投票权。这是底线。任何政策性资本都不可能放弃对一家战略级 AI 实验室的最低限度治理权。
梁文锋显然也清楚这条边界在哪里。
他把所有市场化资本压成"安静的钱",但留给国家队一个独特的、不可复制的位置。这是非常老练的处理方式。
不是每个创始人都拎得清这个分寸。
往前倒推三年,2023 年 5 月,DeepSeek 还是幻方量化体内的一个 AI 研究团队。
那时候它对外说的话是:"我们做 AI,不是为了赚钱,是为了搞清楚智能这件事。"
听起来像是文人腔,但在当时确实是真的。幻方有量化业务的稳定现金流,DeepSeek 不用考虑营收、不用考虑商业化、不用考虑融资节奏,团队规模长期保持在百人级别——这个规模放在中国 AI 大厂动辄上千人的研发体系里,几乎是反常的。
正是这种"小而专"的状态,让 DeepSeek 干出了几件事。
2024 年初的 DeepSeek-V2,把 MoE 架构在中文场景下做出了一版能与当时国内一线模型对标的开源版本。2024 年底的 V3,参数规模 6710 亿,训练成本据其技术报告披露约 557 万美元,远低于同代美国头部模型的训练成本。2025 年 1 月发布的 R1 系列,推理能力对标 OpenAI o1,但开源、低价、可商用——这一组合直接在 1 月底引发了美股科技板块的剧烈反应,英伟达单日市值蒸发约 6000 亿美元,被称为 AI 行业的"DeepSeek 时刻"。
到了 2026 年,V4 系列的发布把这条曲线又往前推了一截。1.6T 参数、1M 上下文窗口、MIT 许可、华为昇腾与寒武纪芯片全面适配——这几个关键词放在一起,等于宣告"中国可以在不依赖英伟达 H 系列高端卡的前提下,跑通一个前沿开源大模型"。
R1 之后,DeepSeek 的角色变了。
它不再是幻方的副业,它变成了一张中国 AI 的名片。
而名片是不能只靠自有资金养的。
为什么 2026 年这个时点必须融资?
三个原因,按重要性排列。
第一,算力军备。V4 之后的下一代基础模型训练,单次训练成本预估已经进入数十亿元人民币量级。即便 DeepSeek 一贯以"工程效率换算力"著称,全球前沿模型的算力门槛仍在以每年 4–5 倍的速度抬升。幻方量化的现金流再厚,也撑不住一家 AGI 路线公司无限烧下去。
第二,人才战争。2025 年下半年开始,国内大厂对核心 AI 研究员的薪酬普遍开到税前数百万至千万元人民币区间,海外巨头给中国顶尖研究员开出的 package 更高。DeepSeek 团队长期低调、薪酬体系也以"研究氛围"为卖点,但在持续两年的人才虹吸下,必须有更具说服力的激励工具——而期权、长期激励,本质上需要一个清晰的资本结构来承载。
第三,商业化窗口。开源路线带来了影响力,但没有直接现金流。2025 年下半年开始,DeepSeek 陆续上线了 API 付费层级、企业级私有化部署方案,并与多家云厂商达成深度合作。V4 系列上线后,API 价格继续下探,企业侧的接入意愿被进一步打开。商业化一旦启动,资本市场对"估值锚"的需要就出现了。一轮正式融资,是给未来的资本运作铺路。
三件事压在一起,2025 年底到 2026 年初的融资窗口必须打开。
但梁文锋的选择是:开窗,不开门。
让钱进来,不让人进来。
这就是为什么从 4 月开始,DeepSeek 对每一家潜在投资方背后的 LP 进行严格穿透——他不是在挑钱,他是在挑"安静的钱"。
国资背景、产业战略意图清晰的钱,进。
来历不明、可能在二级市场倒手的钱,挡。
可能在未来对公司治理指手画脚的钱,谈条件之前先讲清楚 5 年锁定和 0 投票权——能接受的留下,不能接受的请回。
这种姿态,在中国创投市场是少见的。多数创始人在 C 轮、D 轮的时候,是没有这种议价能力的。
DeepSeek 有,因为它的资产是稀缺的、不可复制的、且时间窗口对所有人都在关闭。
很多人看到这个结构,第一反应是:"这是不是不利于投资人?"
短期看,是。
长期看,未必。
把 5 年锁定期和后续融资的优先认购权放在一起看,会得出一个不同的结论。
如果 DeepSeek 在未来 3–5 年内估值翻倍——这在 AI 行业的当下并不算激进假设——那么本轮投资者锁定期内的"账面浮盈"会变得非常可观。优先认购权又允许他们在下一轮按一定折扣继续加仓。
这种结构本质上是用"治理权"换"长期复利"。
适合谁?
适合战略型 LP,不适合财务型 VC。
腾讯要的是大模型生态的接入和微信、QQ、文档场景里的协同空间。宁德时代要的是 AI 在新能源工业场景的产业落点。京东要的是供应链、客服、电商搜索的智能化底座。网易要的是游戏 AI 和教育 AI。IDG 是老牌美元/人民币双币基金,这一笔更像是"占位",赌的是未来上市或股权流转的窗口。
每一家进来的钱,背后都有"非财务诉求"。
所以"0 投票权"并不那么刺痛他们——他们本来要的就不是投票权。
这件事说明 DeepSeek 这一轮,已经悄悄从"VC 融资"切换成了"战略融资"。
这是一个非常关键的范式转移。
把镜头拉远。
DeepSeek 这一轮约 590 亿美元估值,发生在中国 AI 大模型行业经历了 2024–2025 年残酷洗牌之后。
智谱、月之暗面、零一万物、百川、MiniMax,"AI 六小虎"在过去 18 个月里走出了完全不同的轨迹。有的转向 B 端工具,有的押注 C 端 App,有的在海外市场艰难求生,有的则被卷入与大厂的复杂股权关系。
R1 时刻之后,行业格局其实在悄悄收敛:开源高性能基模这一档,DeepSeek 与阿里通义千问 Qwen 系列站住了第一梯队;闭源应用这一档,由字节豆包、腾讯混元、百度文心、Kimi 这些更"产品化"的玩家在拼。
DeepSeek 这次拿到约 590 亿美元估值,等于把"开源 + 顶级研究 + 中国底座"这条路线的资本价格标了出来。
接下来发生的事,几乎可以预判。
通义千问会被阿里以某种方式重新估值——可能体现在阿里财报对 AI 业务的拆分披露上。Qwen 在海外开源社区的影响力,加上阿里云的算力基础设施,从产业价值上完全有资格对标 DeepSeek。
智谱、MiniMax 的下一轮融资,会被迫接受"DeepSeek 锚"。要么对齐到这个估值区间,要么用更清晰的商业化数据说服市场。
而创始人控制权这件事,会被中国 AI 圈子里的所有创始人重新研究。
不是每个人都能复制梁文锋的剧本——你得先有 200 亿真金白银。
但你可以从这个剧本里学到一件事:在 AI 这个高度依赖创始人判断力的行业里,控制权不是"谈出来"的,是"打出来"的。
最后说点题外话。
梁文锋是个很难被归类的人。
他不是连续创业者,不是斯坦福海归,不是大厂 VP 出身。他是浙大毕业、做量化出身、低调到几乎不出席行业会议的那种人。
幻方量化在 2021 年中国量化行业巅峰期,曾经是国内最有技术含量的几家私募之一,他们自己的话叫"用做 AI 的方式做量化"。
后来这句话反过来成立了:他们用做量化的方式做了 AI。
什么叫做量化的方式?
不相信叙事,只相信数据;不追风口,只盯住一两个真问题;用工程效率压缩成本,把训练单位成本死磕到行业平均的几分之一;不追求规模,追求"每一美元算力的边际回报"。
这种方法论应用到大模型上,结果就是 V3、R1、V4 那种"以小搏大"的训练成本曲线。
而这种方法论应用到融资上,结果就是今天我们看到的这个结构:每一条条款都被算到极致,每一分钱的归属与代价都明明白白。
它不漂亮。
它甚至有点"反硅谷美学"。
硅谷的故事讲究的是"创始人感染力 + 红杉 a16z 加持 + 估值火箭曲线",DeepSeek 这一版讲的是"创始人掏 200 亿 + 战略资本排队 + 5 年锁定期 + 不许多嘴"。
哪一种更对?
不知道。
但在 2026 年这个节点上,在地缘竞争紧张、算力成本飞涨、人才流动剧烈的大背景下,梁文锋这种"把控制权钉死"的执拗,看起来确实比"用 VC 钱赌速度"要稳健一些。
至少 DeepSeek 还在做研究,还在发模型,还在开源。
而硅谷那边的故事,最近几年我们看到了太多变形——OpenAI 反复的治理危机,Anthropic 与 Amazon 越绑越深,Inflection 团队被微软"打包带走",Stability AI 一地鸡毛。
资本会扭曲方向,这件事不是新闻。
只是 DeepSeek 这次,提前把扭曲的可能性写进了合同。
聪明吗?聪明。
冷酷吗?也冷酷。
但搞 AGI 这种事,本来就不是请客吃饭。
要的就是这股劲。

