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**DeepSeek创始人梁文锋回应爆火：中国AI的“破壁者”来了**

2025年初，中国AI赛道杀出一匹黑马——DeepSeek的开源大模型V2以接近GPT-4的性能和“白菜价”的API费用横扫市场，甚至引发美国科技媒体的集体围观。其85后创始人梁文锋那句“中国AI不可能永远跟随”的宣言，更是一夜之间登上热搜。这位从湛江小城走出的创业者，为何敢叫板OpenAI？他的底气从何而来？

**“闭源高墙挡不住技术民主化”**

面对DeepSeek的突然爆红，梁文锋在采访中显得很平静：“OpenAI选择闭源，就像筑起一座高墙，但技术的本质是流动的。”他毫不避讳地提到，DeepSeek-V2的开源策略并非单纯“对标”，而是试图重构AI行业的游戏规则——通过完全公开模型架构和训练细节，让中小企业和研究者能以极低成本调用顶级能力，甚至二次开发。

这种“技术平权”的野心很快得到市场验证：某电商平台接入DeepSeek-V2后，客服响应效率提升40%，成本却仅为GPT-4 API的十分之一；更有多所高校基于开源代码搭建垂直领域模型，解决了以往“买不起算力”的痛点。一位投资人感叹：“这就像安卓系统当年对iOS的冲击，只不过战场换成了大模型。”

**从量化交易到AGI的“极限跳跃”**

梁文锋的跨界经历本身就像一部“反套路”剧本。浙大计算机系毕业后，他先是在量化基金领域崭露头角，却因“发现AI比金融市场更有颠覆性”转身创业。这种经历让他对技术落地有着近乎偏执的务实：“我们不做炫技的‘玩具模型’，所有技术路线必须回答三个问题——是否可规模化？是否够便宜？能否解决真问题？”

这种思维直接体现在产品设计上。DeepSeek-V2采用了一种名为“动态稀疏训练”的技术，能在保持性能的同时将训练成本压缩到行业平均水平的60%。当同行还在堆参数时，梁文锋团队早已把目光投向更远处：“参数规模只是手段，AGI（通用人工智能）才是终点站。”

**“差距不在技术，而在想象力”**

对于中美AI差距的讨论，梁文锋的回应出人意料：“硬件和数据的差距或许需要时间追赶，但最危险的差距是思维惯性——如果永远想着‘别人做了什么我们跟进’，就永远只能吃残羹冷炙。”他举了个例子：DeepSeek-V2的代码生成能力最初被质疑“不如GPT-4流畅”，但团队很快发现其在金融、法律等专业场景的准确性反而更高，“因为我们的训练数据更贴近中文语境的实际需求”。

这种“非对称竞争”的思路正在发酵。有消息称，某硅谷巨头已紧急组建小组研究DeepSeek的开源代码，而国内多家云厂商则火线调整了AI产品定价策略。网友的评论或许最能概括这场风波的意味：“当有人开始拆掉天花板，光自然会照进来。”

（此刻，梁文锋正带着团队闭关研发下一代模型。据内部透露，新版本将重点突破多模态推理——又一个被OpenAI视为“护城河”的领域。）