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**DeepSeek：中国AI新锐背后的“量化基因”与开源野心**

当全球科技圈还在为OpenAI和Anthropic的闭源商业模式争论不休时，一家名为DeepSeek的中国初创公司却以“全模型开源”的激进策略闯入战场。这个诞生于2023年夏天的AI玩家，背后站着中国量化投资巨头幻方量化，以及一位横跨金融与AI的跨界创始人——梁文锋。

**从杭州走出的“数据炼金术士”**
在企查查的工商信息里，DeepSeek的注册名称“杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司”透露出它的技术底色。这家公司像它的名字一样，专注于大语言模型（LLM）的底层技术攻坚，而非追逐短期的商业变现。有趣的是，其母公司幻方量化以高频交易中的数据处理能力闻名，这种“基因移植”让DeepSeek在数据蒸馏技术上独具优势——就像把金融领域的“数据淘金术”复刻到了AI训练中。

2025年初，当DeepSeek助手正式上线时，行业才意识到其技术储备的厚度。不同于许多AI公司从垂直场景切入，DeepSeek选择直接对标国际顶尖通用模型，其开源策略更是引发连锁反应：GitHub上相关仓库的星标数在三个月内突破2万，连一向苛刻的硅谷工程师社区也开始讨论“中国版Llama”的潜力。

**“幻方之子”的技术野望**
梁文锋的双重身份是理解DeepSeek战略的关键。作为幻方量化创始人，他深谙数据价值的指数级爆发规律；而浙大人工智能专业的背景，又让他对AGI（通用人工智能）有着近乎理想主义的追求。这种组合催生了一种独特的研发模式——用金融级的数据处理效率喂养AI模型，同时保持学术界的开源精神。

在内部，DeepSeek团队常自嘲是“用对冲基金的算力打AI战争”。幻方提供的不仅是资金支持，更重要的是超算集群资源和跨领域人才。例如其核心的数据蒸馏技术，就能将原始训练数据压缩至1/5体量而不损失信息密度，这种能力显然脱胎于量化交易中对海量市场数据的实时清洗经验。

**开源生态的“中国方案”**
当Meta的Llama系列因合规问题在海外市场收缩时，DeepSeek抓住了开源生态的真空期。其技术白皮书中“完全可商用”的授权条款，直接瞄准了中小企业开发者的痛点。有业内人士比喻，这就像“在AI军备竞赛中突然空投了一批免费武器”。

不过，这家公司的野心不止于技术输出。通过建立开发者激励计划，DeepSeek正在构建自己的技术护城河——那些基于其模型开发的医疗、法律垂直应用，最终都会反哺基础模型的进化。这种“用生态养模型”的策略，或许比单纯追求参数规模更有穿透力。

眼下，DeepSeek的估值故事才刚刚开始。虽然没有IPO时间表，但资本市场已经嗅到了新风向：当全球AI产业陷入“闭源垄断”与“开源乌托邦”的拉锯战时，这个带着中国量化基因的挑战者，正在改写游戏规则。