

> 资本狂欢背后是全球大模型赛道格局的剧变。梁文锋的财富暴涨不仅印证了开源生态的市场号召力，更标志着底层算力与算法优化在中美科技博弈中已成为核心护城河。

## 资本入局的底层逻辑——不只是算力堆叠更是生态围猎

高达七十四亿美元的天价融资，不仅刷新了本年度 AI 领域的单笔融资纪录，更在硅谷与中关村的资本圈投下了一枚深水炸弹。表面上看，这笔巨资将为 DeepSeek 购买更多的高端 GPU 以支撑下一代超级模型的训练，但若穿透这场资本狂欢的表象，其核心意图在于加速完成全球开源开发者生态的“圈地运动”。

在 OpenAI 与微软结盟筑起高高的闭源高墙后，大模型市场的第二增长曲线已经从“技术展示”转向了“落地渗透”。资方看中的不仅是 DeepSeek 极高的训练效率，更是其背后庞大的开源社区号召力。通过提供极具性价比的 API 调用成本和开源可控的模型权重，DeepSeek 实际上正在成为无数初创企业和传统企业进行智能化转型的首选底座。商业意图　这七十四亿美元是一笔用来补贴生态、抢占入口的战略储备金。只要能让全球一半以上的开发者习惯基于其开源架构进行微调与开发，DeepSeek 就能在未来的算力计费与应用分发中掌握绝对的话语权。

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## 挑战闭源巨头——开源路线的商业护城河究竟有多深

梁文锋身家跃升至三百六十亿美元，是市场对其“极致工程化与算法效率”路线的最高奖赏。长期以来，西方主流叙事一直将大模型之战简化为“谁能烧更多钱买显卡”的算力消耗战。而 DeepSeek 的崛起，恰恰用极其巧妙的混合专家架构与底层显存优化技术，证明了算法层面的精耕细作同样可以构筑起坚不可摧的商业护城河。

与谷歌、微软那种依赖庞大现金流进行暴力美学训练的路线不同，DeepSeek 展现出的是一种极度克制且高效的东方智慧。这让它在面对全球范围内的算力禁令和供应链封锁时，拥有了更为强韧的生命力。当 OpenAI 的旗舰模型调用成本依然让许多中小企业望而却步时，DeepSeek 以其极高的性价比，犹如一柄尖刀，狠狠地撕开了闭源巨头的价格垄断网。核心优势　它的商业护城河不是算力壁垒，而是用极致效率打造的成本壁垒。在B端市场，没有任何一家企业能拒绝性能相近但成本只有十分之一的替代方案。

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## 财富神话背后的隐忧——谁在为高昂的算力账单买单

然而，在狂热的估值神话与暴涨的个人财富背后，这盘大棋依然暗藏凶险。开源路线虽然能在短时间内聚拢海量开发者，但其商业变现的路径依然狭窄。当前，几乎所有的底层大模型公司都深陷“亏本赚吆喝”的泥潭，七十四亿美元看似庞大，在动辄以十万级集群起步的算力军备竞赛中，不过是几张通往下一张赌桌的入场券。

随着模型参数规模的进一步飙升，推理成本的边际递减效应正在减弱。资方的耐心不是无限的，他们需要看到除了技术榜单跑分之外的真实商业正循环。未来变局　DeepSeek 能否在烧光这笔钱之前，建立起类似苹果 App Store 或是底层操作系统的抽成机制，将直接决定这三百六十亿美元的身家是坚实的数字，还是泡沫破裂前最后的绚烂。在全球科技博弈的巨轮下，这场由中国企业主导的开源逆袭战，才刚刚进入真正的深水区。

DeepSeek 斩获七十四亿美元融资——中国开源力量重塑全球算力版图



> 巨额融资不仅为大模型算力消耗提供了充足弹药，更彰显了以开源生态抗衡封闭巨头的战略定力。这不仅是一场资本盛宴，更是全球大模型格局重新洗牌的关键转折点。

## 资本破局 七百亿融资背后的底气与野心

在大模型赛道进入惨烈的淘汰赛阶段，七百亿元人民币的融资规模，无异于向市场投下了一枚深水炸弹。这笔资金不仅刷新了近年来国内AI领域的单笔融资纪录，更直接向国际顶尖梯队宣告了中国大模型企业的资金雄厚程度。在当前一级市场对AI投资逐渐趋于理性和保守的寒冬下，能够逆势撬动如此庞大的资本，绝不仅仅是依靠情怀或简单的技术指标刷榜。

这背后的底气，源自于DeepSeek在底层架构创新上的卓越表现。通过极高效率的MoE架构与算力调度优化，他们在保证了逼近闭源大厂模型能力的同时，将训练和推理成本压缩到了令人咋舌的程度。资本的嗅觉是最敏锐的，这七百亿元不再是早期的风险投资，而是旨在打造下一代数字世界基础设施的战略占位。梁文锋及其团队显然明白，大模型的下半场是算力储备与数据飞轮的持久战，没有充足的弹药，哪怕技术再惊艳，也只能沦为巨头兼并的猎物。

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## 开源作为护城河 狙击封闭商业生态的利刃

承诺坚持开发开源AI模型，是梁文锋在这场发布中最具战略意义的宣言。在很多人看来，开源意味着放弃直接的模型授权收入，是一种赔本赚吆喝的公益行为。然而在残酷的商业博弈中，开源恰恰是最具攻击性的防御武器，也是对封闭生态最致命的降维打击。

以OpenAI为代表的闭源阵营，试图通过技术黑盒建立极高的API调用壁垒，形成类似于苹果iOS的封闭帝国。而DeepSeek坚守的开源路线，则是在走安卓的道路。通过将高性能的基座模型免费开放给全球开发者，他们能够迅速聚拢海量的中小企业、学术机构和极客群体。这个庞大的生态不仅能免费为其寻找模型的边界缺陷，更能不断反哺高质量的微调数据。更为致命的是，高质量开源模型的存在，直接击穿了闭源大厂的定价体系，迫使竞争对手不得不跟随降价，从而拖垮那些算力成本控制不佳的竞争者。

## 全球棋局下的中美大模型博弈

这笔巨额融资与开源承诺的叠加，必须放在全球科技博弈的宏观视野下来审视。过去两年，硅谷的巨头们在参数量级与商业化落地上一直保持着压倒性的优势。然而，以DeepSeek为代表的中国力量，正在通过差异化的路线撕开裂口。

这不仅是企业间的较量，更是两种不同技术发展价值观的碰撞。封闭带来短期的垄断暴利，而开源则谋求长期的生态霸权。当七百亿的资本注入开源生态后，我们预见到的是算力成本的进一步暴跌，以及下游垂直行业大模型爆发的临界点。对于那些依赖包装海外API来做套壳应用的伪AI公司而言，这是毁灭性的打击　但对于真正具备工程落地能力的企业来说，这无疑是最好的时代。这场阳谋的核心，就是用极致的性价比与开放的生态，强行拉平全球大模型的技术代差。

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深度求索推进七百亿元融资 梁文锋坚守开源大模型背后的战略阳谋



> 国产大模型企业DeepSeek以超高估值完成天量融资，创始人重金跟投彰显极致极客信仰。这笔资金将直接转化为下一代开源模型的算力护城河。

## 核心事件　大模型赛道迎来史诗级单轮融资纪录

中国人工智能领域迎来了一个极具历史性意义的资本高光时刻。大模型初创企业DeepSeek被曝正在进行成立以来的首轮大规模外部融资，融资总额高达令人咋舌的七十亿美元，推动公司整体投后估值一举突破五百亿美元大关，成功跻身全球人工智能独角兽第一梯队。与常规的科技圈融资故事不同，在这场资本盛宴中，DeepSeek的掌舵人梁文锋展现出了破釜沉舟般的极致极客信仰，其个人出资规模占到了本轮融资总额的近四成。与此同时，官方透露将于今年中期发布其全新迭代的超级模型版本，标志着公司在短暂的蛰伏后，正式向大模型技术的最深水区发起全面总攻。

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## 商业逻辑解析　以巨额资本构筑底层算力与研发壁垒

DeepSeek一反过去拒绝外部资金的低调常态，选择在此时大规模吸收资本，其核心诉求极其明确——在通用人工智能算力军备竞赛进入白热化阶段时，抢占最为稀缺的顶尖算力资源。当前顶级AI芯片的租赁与采购价格正经历指数级暴涨，且新一代Blackwell架构集群的交付周期被严重拉长。这笔天量融资将直接赋能DeepSeek构建规模空前的专属算力堡垒，确保其正在研发的下一代超大规模模型不仅拥有充足的训练弹药，更能支撑起开源生态下全球数以百万计开发者同时调用的庞大推理消耗。创始人自掏腰包重金领投，不仅极大稳固了团队的研发控制权，更向资本市场传递了对技术变现路径与技术理想坚不可摧的信心。

## 全球生态影响　独立开源先锋对决闭源科技巨头

在全球大模型的版图上，DeepSeek扮演着一个极其独特的角色。当诸如xAI等早期标榜研究至上的机构最终选择并入商业巨头体系，当OpenAI与Anthropic等领跑者愈发收紧闭源生态的篱笆时，DeepSeek依然在最前沿的模型能力上坚持开源战略。此次超额融资成功，不仅提振了整个中国乃至全球开源社区的士气，更证明了纯粹的技术理想主义在高度内卷的商业世界依然能够获得顶尖资本的溢价认可。DeepSeek正以独立开源先锋的姿态，通过不断刷新性能极限的模型迭代，持续瓦解着闭源巨头们试图建立的技术霸权与高昂的API定价体系。

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## 未来发展前瞻　AGI长跑中的资本杠杆与技术信仰

在可预见的未来，七十亿美元的资本注入将犹如一剂强心针，推动DeepSeek在多模态理解、超长文本处理与复杂逻辑推理等核心技术深水区实现阶跃式突破。伴随着即将面世的新一代模型，我们有望见证更加繁荣的基于DeepSeek底座的全球原生AI应用大爆发。然而，通往通用人工智能的道路注定是尸骨累累的修罗场。极高的资金消耗率要求团队必须在保持研究纯粹性的同时，加速探索更加多元且可持续的商业变现路径。如何在巨头环伺的市场中，用极致的技术信仰驾驭庞大的资本杠杆，将是这家超级独角兽在下半场长跑中必须跨越的核心命题。

DeepSeek创纪录完成70亿美元融资加速全球开源大模型算力军备战



> 国产AI在底层架构与评测体系上正双向发力。主攻长期记忆的DeepSeek V4与聚焦多智能体生态的腾讯新混元将于4月发布，加速探索大模型在真实生产环境中的落地范式。

## 突破架构瓶颈的长期记忆探索

据《白鲸实验室》独家披露，备受行业瞩目的多模态大模型DeepSeek V4预计于2026年4月揭开面纱。由核心技术领军人物梁文锋主导的这一代模型，经历了漫长周期的底层打磨，其最大亮点在于代码生成能力与长期上下文记忆的突破性进展。这不仅契合了该团队近年来在视觉内容解析与AI原生搜索领域的深耕方向，也标志着国产模型在复杂逻辑处理上的又一次跨越。

梁文锋在核心架构层面的创新为V4的性能跃升奠定了基础。今年1月其发布的论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》深入探讨了条件记忆机制，而去年年底的《mHC Manifold-Constrained Hyper-Connections》则针对Transformer底层信息流进行了管线优化。这些基础研究精准切中了当前大模型在超长记忆维持与海量数据训练稳定性上的技术痛点。更值得关注的是，DeepSeek V4在设计之初就深度适配了本土硬件生态，力图打造首个实现从算力底座到算法框架完全依赖国产芯片闭环的核心大模型。

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## 重塑评测体系的真实场景适配

在DeepSeek冲击架构极限的同时，另一股不可忽视的力量也在悄然蓄势。自2025年末正式接掌腾讯总办首席AI科学家及AI Infra部门的姚顺雨，同样将其操刀的新一代混元模型定档于4月。有别于一味追求千亿乃至万亿级参数的传统路径，姚顺雨团队此次带来的新模型将参数量精简至约30亿，把核心资源全面倾斜于真实业务环境的可用性打磨。

今年2月姚顺雨团队推出的CL-bench评测基准引发了学界的广泛共鸣。该基准摒弃了以往脱离实际的静态题海测试，转而建立了一套专门针对上下文学习与AI智能体执行力的动态考核标准。这表明腾讯新混元在研发理念上已经完成了从“跑分竞赛”向“产业实用”的蜕变。两款标杆级产品的同期亮相，不仅将极大丰富国产大模型的技术图谱，更为行业解答“AI如何真正赋能复杂生产力”这一核心命题提供了两种极具价值的解题思路。

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