DeepSeek 4小時閉門會議外洩!梁文鋒:想拿5%的將被只拿1%的打敗、輝達高定價在自掘墳墓
DeepSeek 4小時閉門會議外洩!梁文鋒:想拿5%的將被只拿1%的打敗、輝達高定價在自掘墳墓

今年5月,DeepSeek舉辦了一場投資者交流會,兩個月後這場閉門會的3.4萬字文字實錄流上網路,隨後按停了一輪投前估值人民幣4,800億元(約新台幣2.30兆元)的第二輪融資。實錄內容經參與投資DeepSeek的機構向陸媒核實為真,但DeepSeek與梁文鋒本人始終未公開證實,原始錄音也未流出。

在長達3小時44分鐘的會議中,DeepSeek創辦人梁文鋒解釋了他們為什麼不選擇利潤最大化,並認為輝達是在自掘墳墓。

在會議的開場,梁文鋒便立刻言明公司的初衷不是賺錢,他們研發AI的過程不考慮賺最大的利潤。他認為AI這件事影響的規模足夠龐大,最終可能占人類GDP的10%,沒有企業能獨自吃下這麼多利益,試圖獨占的玩家註定失敗。

不賺最大利潤的理念,可說貫徹了DeepSeek各個方面的決策。他們堅持開源,因為開源的利潤已經夠多;放棄影音生成、把垂直應用整塊讓出去,都是因為相信只做最擅長的領域,就足以養活公司,不必為商業化汲汲營營。他認為,願意放棄利益、專注技術的人,才會是最後的贏家。

只賺6倍利潤,投入10個月回本

「不賺最大利潤」說得動聽,那DeepSeek究竟打算賺多少?梁文鋒給出的數字是6倍利潤。DeepSeek的定價方式是看設備多久回本。買進一批GPU,把API價格訂在10個月能收回成本的水準,換算下來大約是6倍利潤。財務上這些設備要分3到5年攤提,但商業上10個月就回收,已經足以覆蓋研發投入與風險。

DeepSeek梁文鋒
梁文鋒認為,DeepSeek只要賺6倍利潤,這個空間讓他們能夠獲得充足獲利,且不至於被第三方價格壓制。
圖/ 擷取自微博

梁文鋒估算,第三方若拿DeepSeek開源出來的模型自行部署,成本大約是20倍。設定的6倍利潤算不上非常低,但足以讓任何想靠轉賣這套模型賺價差的人都無利可圖,不至於因為開源而失去競爭力。這也解釋了他們為何選擇開源。「只賺6倍利潤的情況下,開源不會有什麼影響,」他說,「如果你要賺100倍利潤,開源確實會影響你。」

他預期這個數字未來還會往下走到4倍、3倍,但不會再低。至於現在為什麼不乾脆降價?他認為現在需求對價格並不敏感,就算價格再提高一半、甚至加倍,token消耗量也差不了多少,降價既換不到收入,也創造不了額外價值。

維持有限利潤的「斷捨離」

因為只賺6倍利潤,他們沒有本錢同時養好幾條產品線,也不急於追求商業化,因此選擇什麼「不做」,成了DeepSeek最重要的動作。

他們不做超級App。 梁文鋒明白表示沒想過要當下一個字節跳動或下一個騰訊。2025年初的爆紅純屬意外,並不在規劃裡。照他的說法,團隊沒有大力搶占流量,既有使用者卻仍持續留下。

他們不做影音生成,也不做世界模型。 在技術路線上,DeepSeek現階段不把影片生成或世界模型列為優先方向。梁文鋒認為,這些領域雖有商業機會,但不是目前提高智能上限的關鍵;多模態則會持續投入,只是被定位為產品組件。模型幻覺也會改善,但目前較偏向產品與後訓練問題,而非核心研究主線。

他們不做垂直應用。 廣告、電商、在地生活、金融、法律、醫療,這些外界普遍認為是AI技術變現的場景,梁文鋒更希望由合作夥伴共同開發應用生態,DeepSeek聚焦自己最擅長的一環。他在會中表示:「我不希望把所有東西都吃了,我只要吃一塊就好。」

DeepSeek目前更傾向把組織資源集中在AGI研究,將商業化視為技術發展過程中的產出。

公司沒有KPI,一半研究員在標資料

而不賺最大利潤、專注提高智慧上限的核心理念,也讓他們做出對外界來說很反直覺的決定。「現在我們公司有一半的人在標數據。一半的核心研究員、最重要的人,在標數據。」梁文鋒表示。

按一般邏輯,資料標註是典型可以外包的低階工序,讓頂尖研究員去做,等於用最貴的人力做最基層的任務,但如果一家公司只做一件事,情況就反過來了。他提到,高品質資料最大的瓶頸是時間不是錢,並且美國和中國標資料的成本差不多,這種時候,最清楚模型缺什麼的人親自下場,反而是最短的路徑。

同樣的邏輯延伸到組織架構,DeepSeek公司內沒有KPI、沒有考核,希望正事不要占用員工所有時間的一半,剩下的時間員工自由探索,不需要申請或簡報。DeepSeek也不加班,理由是研究需要鬆弛的環境。梁文鋒也強調自己不是一個人說了算,他在公司裡的權威建立在共識上。

他認為,這些作法能夠保持團隊的穩定性,「只要我能夠保持團隊的穩定性,我一定能做成AGI。」

拿得少的人會成為最終贏家

梁文鋒決定不賺最大利潤,不是個性使然或有更高的道德與使命感,而是他認為願意割捨利益的人,會成為最後贏家。他舉例,假設OpenAI想拿走全球GDP的5%,它會被只想拿1%的人打敗;拿1%的,又會被只要0.1%的打敗。

而且不必走到最後一步,「願景如果是拿得多的話,你就會被願景是拿得少的人給打敗。」梁文鋒強調。

原因不難理解。 想吃下更多的一方,必然要在定價、封閉、綁定上做動作,而每一個動作都是可以被對手利用的破綻;只想拿一小塊的人,則可以把價格壓到前者跟不下去的位置 。他也不急著搶眼前的機會,在他看來前面這些頂多是芝麻,真正的西瓜還在後頭,就算這顆芝麻長得比較大,仍比不上後面的機會。

「輝達是在掘自己的墳墓」

也因為相信拿少終勝,他對輝達目前賺取高額利潤的作法相當不以為然,「輝達是在掘自己的墳墓!」他在會議中嚴詞評論。

Jensen Huang at COMPUTEX
梁文鋒在投資人會議上重批,輝達不斷堆高GPU價格的作法是自掘墳墓。
圖/ NVIDIA

理由不是因為美國制裁導致他們無法取得GPU,而是價格。在梁文鋒的觀察裡,輝達每一代產品都往上加價,這件事本身就在把客戶推向替代方案。當定價高到客戶忍無可忍,便會選擇重建整套生態。

而重建的成本正在下降。梁文鋒的底氣如下:

第一,AI現在已經會自己寫程式,複製一套生態的門檻大幅降低。

第二,是一種核心運算程式語言(kernel language),由北京大學團隊開發並開源。輝達真正的護城河其實不是晶片,而是CUDA這套累積了近20年的軟體環境。AI模型要跑得夠快,得靠工程師手寫一種直接指揮GPU的底層程式,核心運算程式(kernel),而這些kernel全都是綁在CUDA上寫的。

TileLang專門用來寫這類底層程式,而且又快又省:程式碼少、寫起來快,換來的效能損失只有1%到2%。DeepSeek在V3.2已經大量採用,證明離開CUDA的代價,比業界想像的低得多。

第三,運算卡的市場規模已經超過遊戲卡,而運算卡是專用晶片,本來就沒有非綁在CUDA上不可的理由。

梁文鋒前面才說過,賺6倍利潤的人不怕開源,賺100倍的人才怕,而輝達正是那個賺高倍數的角色。在他的理論中,胃口越大,願意替代你的人就出現得越快,這對輝達不是好消息。

延伸閱讀:OpenAI、Anthropic掌門人都曾是他手下!吳恩達警告:模型隨時能被關掉,各國正轉向中國開源AI

DeepSeek也是這樣挑投資人的

為了維持這套理念,DeepSeek連挑選投資人都遵循同一準則,找的是利益最一致、對DeepSeek最沒有敵意的對象,而不是出價最高的。並且在6月完成的首輪募資中,梁文鋒個人是最大的出資方,投入高達人民幣200億元(約新台幣954億元),投資人取得經濟權益但沒有投票權,面臨5年鎖定期,也不會拿到董事會席次。梁文鋒與關聯企業合計持股約89.5%。

另外,就算賺得再多,現在也花不掉。梁文鋒形容自己的採購原則是只要價格合理、能買多少就買多少,願意付一定溢價,「半年之內把錢花完是最理想的。」

但實際上買不到這麼多。DeepSeek目前的算力約當2萬張H系列運算卡,其中大部分是最近一兩個月才到位。這批卡約當4,000張輝達B系列,做不了下一代模型,但足以協助華為把生態跑通。

而按他自己的估算,要訓練一個啟用參數8,000億級的領先模型,需要大約5萬張GB300,或20萬張華為950。

彭博引述知情人士報導,暫停第二輪募資的部分原因,是梁文鋒對談話外流不滿。但從算力現況來看,這個決定的實際代價可能比外界想像的小,他現在缺的不是錢。

對此,《財經》雜誌8月5日引述多名交易人士報導,DeepSeek已低調重啟第二輪募資,計劃募資人民幣500億元(約新台幣2,395億元),投前估值約人民幣5,000億元(約新台幣2.40兆元),較首輪的3,500億元墊高約43%,預計8月下旬完成簽約。不過報導也提到,部分先前接觸過的投資機構尚未接到重啟通知,DeepSeek對此未回應查證。

至於營收,據《The Information》引述知情人士報導,DeepSeek近期營收年化運行率約為4億至5億美元(約新台幣129億至161億元)。對照梁文鋒在會上的預期,年化營收有望達到數億美元,並且來到10億美元(約新台幣322億元)來到10億美元時,足以覆蓋研發與所有費用。

不過他指出,模型公司本來也賺得有限,「我絕對不認為大模型公司可以拿走AI行業的大部分利潤。」

按照他的推演,錢最終會往兩端跑。一端是他刻意讓出的生態應用層,另一端則是他現在拿錢也買不到的算力供給端。至於模型公司自己,他預測中國最終會收斂到2家大公司加2家小公司,而且沒有任何一家會有暴利,頂多是賺多賺少的差別。

延伸閱讀:失業潮不是最可怕!OpenAI奧特曼警示AI極權暗批Anthropic:別把權力交給「機器神」

資料來源:LinkedInYouTube

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/陳建鈞

關鍵字: #DeepSeek
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#5 AI 時代的行動生產力:MSI 如何用「理解情境」的Prestige 14 Flip AI+重
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圖/ 數位時代

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圖/ 數位時代

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#3 AI 時代的行動生產力:MSI 如何用「理解情境」的Prestige 14 Flip AI+重
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圖/ 數位時代

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