7月23日，DeepSeek完成首次外部融资的消息传出，迅速引发行业关注。在融资洽谈期间，创始人梁文锋与投资方进行了长达近四小时的深度交流。他对外界关心的多个核心问题一一回应，细节丰富，信息量不小。

开源策略：坚持开源，与商业并行不悖

梁文锋态度明确：即便未来研发出能力最强的模型，大概率仍会坚持开源路径。他认为，开源与商业付费之间不存在根本性冲突，两者完全可以并行不悖。这也是很多行业技术公司愿意走的路——靠开源建立生态，靠商业服务获取回报。

API定价：10个月收回设备成本视为合理利润

在API定价方面，梁文锋透露了公司内部的成本回收标准。他举例：采购一批服务器，只要大约10个月能够收回设备成本，便可视为合理利润。这一标准构成了DeepSeek当前定价的基本逻辑，也意味着他们在定价上追求的是可持续性，而非短期暴利。

技术演进：持续学习能力是下一个关键瓶颈

谈到技术演进方向，梁文锋指出，继Agent之后，大模型下一个真正需要突破的瓶颈是持续学习能力。他将其视为行业必须跨越的关键障碍，并认为一旦突破，模型将具备自我迭代的能力，最终通向具身智能。换句话说，未来的大模型不只是“会回答问题”，而是要能像人类一样不断学习新知识。

最大挑战：算力瓶颈，计划自建大型计算集群

对于当前AI发展面临的最大挑战，梁文锋直言不讳：仍是算力瓶颈。他坦言：“我们与美国的唯一差距就是资源。”为应对这一局面，DeepSeek计划自建大型计算集群。至于是否自研芯片，他则表示将取决于投入收益：“如果能够以合理价格采购到芯片，我们就没有必要亲自造芯。”这一表态务实且理性——在资源有限的情况下，把有限的资金和人力集中在最核心的模型研发上，才是更明智的选择。

国产芯片替代：一年内用事实证明生态可用

在国产AI芯片替代问题上，梁文锋持乐观态度。他认为，英伟达CUDA生态的护城河正被AI技术演进和新工具链快速瓦解，这为国产芯片提供了历史性机遇。他进一步表示：“未来一年之内，我们会用事实证明——国产芯片的生态完全可用。此前外界普遍认为不好用、用不起来，但我们有信心在一年内扭转这一认知。”这是一个相当大胆的承诺，但考虑到DeepSeek在技术落地上的务实风格，其可行性值得观察。

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