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梁文锋的“左右互搏”:宕机的DeepSeek与闷声发财的幻方

4个月前 (12-15)Deepseek最新资讯115

  深夜23点,北京国贸写字楼的灯光只剩零星几点。程序员小林盯着屏幕上刺眼的“服务器繁忙”提示,第三次尝试调用DeepSeek API失败。

  就在他为瘫痪的程序焦头烂额时,千里之外的杭州,幻方量化的交易系统正自动完成一笔高频交易,其旗下基金今年收益率已悄然逼近55%。

  这两个看似无关的场景,却由同一个名字连接——“极客”梁文锋。他左手打造的DeepSeek从AI顶流沦为争议焦点,右手培育的幻方量化却成为量化领域的隐形冠军。

  这场冰与火的强烈反差,不仅是一家公司的战略分野,更撕开了AI行业的遮羞布——当概念炒作的潮水退去,技术的真正价值到底藏在哪里?

  每天2400万人挤爆官网,单日APP下载量突破540万次,社交媒体上充斥着“AI改变世界”的狂热讨论。上线次月,其月活用户就飙升至1.8亿,力压豆包、腾讯元宝登顶行业第一,估值被外媒疯炒至1500亿美元,创始人梁文锋的身家也一度跃居亚洲科技大亨前列。

  6月AI产品榜发布,DeepSeek排名从榜首滑落至第五,月活用户骤降至9410万,首次出现-6.06%的负增长。网页端表现更糟,月访问量连续四个月下跌,平均每月降幅达9.63%,6月访问量仅3.8亿,较年初峰值缩水近三成。

  12月11日晚,“DeepSeek崩了”冲上热搜,API接口、网页端、移动应用全线瘫痪,用户屏幕持续弹出“服务器繁忙”提示,正在进行的对话被迫中断。而这并非个例,4月、8月多次大规模崩服事件,让DeepSeek的“不稳定”标签深入人心。

  网友分享的奇葩经历层出不穷——推荐美食经营类小说,DeepSeek给出的3本全是虚构作品;索要数字PCR与NGS联用的文献,它竟生成根本不存在的高影响因子论文;甚至在简单的标书生成、数据整理等场景中,也常出现答非所问、自由发挥的情况。

  易标AI技术总监杨惠超直言:“现在问10条问题,至少有1条输出不稳定”。这种“爱撒谎”的毛病,本质是模型精准度不足与数据污染的后遗症,却被平台长期忽视。

  当OpenAI推出“吉卜力风格生图”功能、谷歌Gemini 2.5 Pro抢占31%推理市场时,DeepSeek仍固守通用对话场景,缺乏能够深度融入用户生活、工作的具体应用。

  与此同时,竞争对手已形成合围之势——百度文心宣布全面免费,腾讯元宝则以“免费+稳定服务”的组合拳发起猛攻。DeepSeek曾经引以为傲的“高性价比”优势,正被快速瓦解。

  2025年以来,其旗下11只展示业绩的基金平均收益率高达52.55%,其中多只中证500、1000指增产品收益突破54%deepseek,远超同期指数22%左右的涨幅。

  更令人惊叹的是,在700-800亿元的管理规模下,11只开放基金的收益率集中在50%-55%之间,走势几乎完全一致。这意味着其核心策略已实现规模化复制,而非依赖单一标的押注——在A股3800只个股下跌的震荡行情中,幻方硬是把股市变成了“提款机”。

  早在2019年,当AI大模型尚未爆发时,幻方就投资2亿元建成“萤火一号”AI算力集群,搭载1100块高性能GPU。2021年再投10亿元打造“萤火二号”,配备1万张英伟达A100显卡,算力相当于76万台个人电脑的总和。

  当其他量化机构还在依赖传统因子模型时,幻方已将最前沿的AI技术深度融入交易全流程。通过神经网络处理海量的行情数据、新闻舆情、交易行为,捕捉散户群体的情绪波动规律,在毫秒级别完成高抛低吸的决策与执行,甚至能预测未来几分钟的股价走势。

  这种技术降维打击,让市场变成了“零和博弈”的屠宰场——当普通散户还在看K线、追热点时,幻方的AI系统已经分析完上亿种非线性的交易可能性组合;当普通投资者刚刚做出决策、手指移动鼠标时,量化系统早已完成建仓或平仓的全部操作。

  中央财经大学教授贺强曾公开表示:“量化交易大量从散户身上收割利益,这是极大的市场不公平”。而这种收割能力,在AI技术的加持下还在不断强化——其策略因子处于高频迭代状态,对市场的敏感度远超任何人类投资者。

  答案藏在梁文锋的双重战略布局里——一边是“不做应用,只做基础设施”的理想主义,一边是“用AI解决实际问题”的现实主义。

  作为开源大模型,它选择“为他人做嫁衣”,将技术开放给腾讯元宝等合作伙伴,自身却缺乏场景落地能力。产品形态单一、应用场景模糊,当用户的尝鲜热情退去,自然会流向哪些能解决实际痛点的产品。

  国产竞品疯狂迭代功能,海外巨头持续技术突破,而DeepSeek既未彻底解决模型精准度问题,也未及时拓展多模态能力,最终在同质化竞争中掉队。

  量化交易的核心需求是“稳定赚钱”,而AI在数据处理、规律捕捉、快速决策上的优势恰好精准匹配。梁文锋曾表示,幻方面临的问题“从来不是钱,而是高端芯片(短缺)”,这种对算力的极致追求,让AI技术得以在交易场景中深度落地。

  当无数公司扎堆涌入智能问答、文生图等热门赛道,陷入同质化竞争时,幻方量化用业绩证明——AI的真正价值,不在于制造多少话题,而在于解决多少实际问题。

  对于普通用户而言,这场博弈的影响真实可感。选择DeepSeek的用户,要面对频繁宕机、答案失真的困扰;而身处股市的散户,要直面AI量化的降维打击。

  2025年A股市场出现显著分化,超过3800只个股下跌,而量化基金却赚得盆满钵满,这种反差背后,是技术鸿沟带来的财富再分配。当幻方的AI能毫秒级捕捉市场波动,散户的手动交易如同拿着冷兵器对抗热武器,赚钱难度陡增。

  当前大模型行业面临两大核心问题——一是技术突破乏力,长期停留在二维感知领域,未能实现实质性跨越;二是商业化落地困难,很多产品看似热闹,却缺乏持续盈利的能力。这些问题的根源,在于行业过度追求估值和流量,忽视了技术的本质是服务人类、创造价值。

  谷歌Gemini、OpenAI的成功,不仅在于技术领先,更在于持续拓展应用场景,让AI真正融入生活工作。幻方的崛起,也源于对交易场景的深度挖掘。

  12月发布的V3.2版本,推理能力达到GPT-5水平,引入DSA稀疏注意力机制后,长文本推理成本降低60%,流量份额已从3.7%回升至4.2%。如果能补齐服务稳定性短板,聚焦垂直场景深耕,或许能重现生机。但这需要放下“估值包袱”,回归技术本质。

  DeepSeek的宕机与幻方的盈利,共同指向同一个答案——AI的价值不在估值榜单上,而在用户的体验里,在真实的应用场景中。或许正如梁文锋所说,“在颠覆性的技术面前,闭源形成的护城河是短暂的”,但比技术开源更重要的,是价值落地的能力。原文出处:梁文锋的“左右互搏”:宕机的DeepSeek与闷声发财的幻方,感谢原作者,侵权必删!

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