梁文锋4小时投资人会议实录流出，他用8个“不”和1个“要”概括了DeepSeek的战略：不渲染天才、不追求利润最大化、不搞闭源、不做视频生成等，只聚焦AGI。本文从“克制”与“偏执”角度，拆解这位低调创始人如何用减法思维，在AI浪潮中走出独特路径。

段永平曾说过：很多人都希望知道把公司做好的秘诀是什么，其实秘诀不是做了什么，而是不做什么。好公司一定有长长的 Stop Doing List（“不为”清单）。

梁文锋听了这话，兴许会颔首以示认同。

这两天，梁文锋4小时投资人会议实录在网上热传开来。

鉴于梁文锋向来低调藏行，露面不多，发声更少，各方想探其心路，只能将2年前那篇专访嚼烂，所以这次传出去的梁文锋发言内容，想不受到关注都难。

我看完全篇的最大观后感是：实。

梁文锋没扯什么MLA多头潜在注意力、MoE混合专家稀疏架构、MTP多Token预测之类的术语，也没凹“AI大佬”的Pose，约等于采用了白居易写诗的要求——“老妪能解”。

眼下，网上已经出现了一堆“一图读懂梁文锋4小时交流会干货”和“梁文锋4小时分享中的20个关键词”之类的提炼总结，主打一个AI在手，总结我有。

在我看来，梁文锋没说什么跟说了什么都很重要。

他说的要点，我想用8个“不”和1个“要”来概括。

8个“不”，是指不渲染天才神话，不追求利润最大化，不搞闭源，不做视频生成、不做3D建模、不做世界模型，不抢用户，不做下一个超级应用。

1个“要”，简单来说，要的是AGI。

至于他没说的，也挺值得细品。

01

乔布斯老人家有句名言：创新不是对一切说“是”，而是对一千个好点子说“不”。

但多数人秉持的信条都是“小孩子才做选择题，成年人全都要”，既要又要还要且要再要。

毫无疑问，梁文锋不是多数人，多数人也成不了梁文锋。

如果我们想从梁文锋2万字发言中弄懂“DeepSeek要成为什么”，大概率会觉得“听他一席话，不如让AI来概括”，但若我们想从里面弄清“DeepSeek选择不成为什么”，那他给出的答案倒是挺清晰。

依照大众想象，DeepSeek-R1能带来全球AI领域的“DeepSeek时刻”，少不了一堆天才加持。OpenAI前政策主管、Anthropic联合创始人Jack Clark早前就说，DeepSeek吸引了一批“难以捉摸的天才”。

但按梁文锋的说法，DeepSeek团队不是天才集合，“我们就是一群非常平凡的人”。

考虑到DeepSeek不像硅谷AI公司动辄有“全球前50的AI科学家”加盟，梁文锋说DeepSeek团队平凡不算离谱，可说“我们并没有非常多的其他优势，我们没有什么本事”，“也没有说我们人员比其他公司更好”，依旧给我孙悟空说自己金箍棒挥得不利索的既视感。

毕竟他上次透露了，DeepSeek团队很多人是来自顶尖高校的应届生、博士生，毕竟DeepSeek-R1一出来，逼得Meta都成立好几个“战情局”了。

按照以往剧本，DeepSeek迟早要走向商业化，特别是开启融资后。

可依梁文锋的说法，DeepSeek确实要持续商业化，但不以商业化为目标；要追求合理利润，但拒绝利润最大化。该说不说，DeepSeek的API价格确实“感人”。

“如果你想要拿走AI市场百分之五的利润，一定会被只想拿百分之一的人打败。所以最好的策略就是只赚合理利润，用克制造就竞争力。”在我看来，客户们很有必要将梁文锋这句话，抄送给就差说“用不起就别用”的Anthropic负责人。

不搞闭源，对接过了马斯克“开源狂魔”衣钵的梁文锋来说，不算稀奇。稀奇的是，他主动Cue到了字节跳动——“字节它的模型是闭源的，它有什么好处？我看不到有什么好处。”

他将原因解释为：传统软件市场空间有限，开源容易侵蚀收益；AI赛道体量巨大（远期有望占全球GDP约 10%），市场足够容纳多方参与者，独占路线不可持续。

庄子云：北冥有鱼，其名为鲲，鲲之大，仍不如梁总格局大。

不做视频生成、不做3D建模、不做世界模型，理由也只有一个：这不是“游戏主线任务”。

做AI漫剧的都知道，AI正重塑影视行业；搞元宇宙的都晓得，数字孪生现在可是工业互联网里的高频词；AI大神杨立昆早就嚷着，LLM此路不通，得绕道世界模型才行……

可梁文锋信奉的，也许是尼采的那句：你有你的路，我有我的路，至于适当的路、正确的路和唯一的路，这样的路并不存在。

不做C端流量生意，不打造超级App，不做AI时代的BAT，则反映了梁文锋的战略排序：C端流量、应用场景都是眼前的“芝麻”，AGI通用智能才是该死磕的“西瓜”。

从以往经验看，应用是互联网价值链金字塔中的“重头”，从应用层到基础设施层往往呈现出倒三角型利益分配，所以抢滩应用是当下AI竞争的重要角逐场。

奈何梁文锋“曾经LLM难为M（Model），除却AGI不是AI”。

02

梁文锋的8个“不”，让我想起了段永平说过的：人们关注我们，往往是因为我们做了的那些事情，其实我们之所以成为我们，很大程度上还因为我们不做的那些事情。

段永平说的核心，可归为一句话：要有所为，更要有所不为。再浓缩为两个字，就是“克制”。

而克制，正是梁文锋此次发言中的高频词——他总共5次提到了“克制”。

在谈基本理念时，他说“如果说我们想在我们手上把 AI 这个事情做成，首先第一个，我觉得是需要克制的。”

在谈商业化时，他说“在定价这件事情上，我们肯定不是以公司收入最高或者利润最高为出发点的。这是我们克制的一部分。”

在谈组织战略时，他说“我们非常聚焦，就意味着我们要做的事情很少。那我就没那么多事情要做，我就不需要加班。这个跟前面的克制是一脉相承的。”

在谈为什么要克制时，他说“对我来讲，克制是一种战略，就在于有时候你可以舍弃一些，来换更多其他的东西。”“你越克制，可能就越容易做成，或者说至少到目前为止是印证的。”

这年头，把“克制”当做品质的不少，但把“克制”当成战略的，还不多。

梁文锋这么说，营销号很容易拿来将其跟张小龙产品哲学打包，做“舍得舍得，有舍才有得”类的鸡汤式文章。

可在我看来，这是梁文锋以自身为产品验证过的行为逻辑——没有他在该克制的地方克制，就没有DeepSeek的今天。

最好的佐证就是：

2008年，在浙大读研二的梁文锋用母亲给的8万元做量化交易，第一年翻四倍，第二年再翻四倍。2015年创办幻方量化，五年从10亿做到1000亿。

按理说，这时候，他该将资金作为杠杆，用钱生钱。可他却是砸了10个亿，买下10000张英伟达A100。在当时，业内很多人觉得这不可思议。

结果就是，等到2023年ChatGPT引爆全球时，中国拥有万张以上GPU的大厂也只有寥寥几家：BAT、字节、华为，以及，幻方。

克制的要义，不是“做不到”，而是“能做到却不去做”。

我猜，这也许是量化交易教给他的概率论本能——在巨大的不确定性面前，提高胜率的最优解不是在每个方向上都加注，而是把筹码集中到那个最有可能兑现的点上。

03

彼得·德鲁克在《管理的实践》里曾提出“经典三问”——What is our business?（已然）What will our business be?（未然）What should our business be?（应然）。

这三个问题，在梁文锋那里似乎来得很清晰：他的答案前后如一，都是围绕AGI展开。

8个“不”，清空短期诱惑、热门风口、世俗追求，踢出各类干扰项，就为了那1个“要”——要倾尽全力全线押注AGI通用人工智能。

“谷歌AI之脑”哈萨比斯在2010年DeepMind初创时，就说DeepMind的核心纲领是：Step one: Solve intelligence. Step two: Use it to solve everything else.（第一步：攻克智能；第二步，用智能解决一切问题。）

我不确定，梁文锋是否受到了哈萨比斯的启发，但他说的“我们主线只有一条：攻坚AGI”，认为产品只是奔赴AGI途中自然诞生的伴生物，与之相通。

这凸显了梁文锋“极致的技术理想主义者”那一面。而极致的代名词是偏执。

梁文锋就将偏执体现在了多个方面：

比如，路线图上的偏执。

DeepSeek的技术路线图很清晰：CoT思维链-Agent-持续学习-自我迭代-落地具身智能。

杨立昆跟李飞飞都在旁边安利“世界模型大法好”，可梁文锋却不以为然。

在他的技术认知里，当前AI的核心短板不是“看不懂物理世界”，而是不会自主学习、不会持续进化、无法积累经验迭代自我。相比于补齐物理感知能力，持续学习能力突破，才是解锁AGI的核心钥匙。

又如，算力效率上的偏执。

之前华为发布“韬定律”时，许多认脑中立马想起了DeepSeek——在打破路径依赖、用框架创新提升算力方面，DeepSeek是先行者。

梁文锋说，算力效率不仅是成本问题，更是战略问题。在算力受限制的条件下，谁的效率高，谁就能在同样的资源下跑得更远。

而自研了TileLang等编译器，大幅提升算力利用率，就是DeepSeek的解法。

再如，数据质量上的偏执。

此次交流中，梁文锋提到了这处细节，让我颇为讶异：“一半的核心研究员在做数据标注。”

我的第一反应是：这合理吗？但看到梁文锋说“数据几乎等于模型的一半”，我又觉得可以理解了。

在高质量数据稀缺的当下，他让最懂模型的人去标注最关键的数据，也是在下一盘棋。

《让子弹飞》里，张麻子到鹅厂，只为办三件事：公平，公平，还是特么的公平。

把“公平”改成“AGI”，就是梁文锋要在DeepSeek要干的事儿。

04

梁文锋说的，颇堪玩味。梁文锋没说的，也耐人寻味。

有意思的是，在这次交流会上，梁文锋有很多“留白”的部分。

我觉得，这里面有两处特别关键。

一是，DeepSeek“一般也不太加班”的情况，还能延续吗？

梁文锋说到，DeepSeek团队不靠严密科层、不设固定KPI、依靠统一愿景驱动，他们平时一般不怎么加班。

在他看来，“我们最大的核心利益是要保持团队的稳定性。这是我们最大的核心利益，甚至可以认为是唯一的核心利益。”“对我们来讲，只有一个核心利益，只有一个没法退让的：我们必须保持团队的稳定性。”（相当于重要的话说三遍）

问题来了：接下来，DeepSeek会融资、要上市，这套愿景驱动的松散组织模式，还行得通玩得转吗？

愿景驱动，在只有上百人时挺好，在几千人可能就是挑战，在IPO后没准是风险。当公司扩张至千人规模、大量中层、工程、产品人员涌入，DeepSeek如何避免目标稀释、协作低效的问题？

扁平化在规模化后的必然结果，是某种形式的层级化。届时DeepSeek还能否保持那套“不加班、无KPI、自由探索”的文化基因吗？

梁文锋没有给出清晰的答案。

二是，假如靠持续自主学习无法抵达AGI呢？

梁文锋做出的所有取舍，其实都依赖于几大核心预设：1，持续学习是通往AGI概率最高、距离最短的路径；2，放弃短期场景红利，远期技术突破后的降维收益，足以覆盖所有机会成本；3，在足够漫长的周期内，资本能够持续容忍 “AGI优先、商业化延后”……

梁文锋将“持续学习”定义为下一代模型的核心能力、通往奇点的最后一道门。只是他自己也坦率承认：“全世界都还没找到work的方法，都在摸索。”

可按照杨立昆们的设想，通用智能离不开因果认知、现实交互、环境反馈，长期放弃世界模型研发，会不会形成难以弥补的能力盲区？

假若全球AGI突破口率先诞生在世界模型路线上，DeepSeek的整套阶梯式演进路线能及时纠错调整吗？

这些未竟之问，都有待梁文锋作答。

但他没说到这些，也非瑕疵：他那句“只要我能够保持团队的稳定性，我一定能做成AGI，就这么简单”，已经迂回地给出了些许答案。

如果梁文锋不是这么自信，那外界对他的信心也该打折扣——自信本就是那些偏执狂型创业者通往自身愿景的扶梯。

要是乔布斯没有说“我对我们没做的产品，和已经做出的产品一样自豪”的蜜汁自信，苹果也没法成为王者级的存在。

约2000年前，古罗马学者塞涅卡说：如果你不知道航向，任何风都不是顺风。

结合当下语境看，在AI行业，太多AI公司都是想要“顺风而行”，却不知道“自己要去哪儿”，所以今天追Sora，明天抢超级App……

梁文锋自然不在此列——很显然，他清晰地知道自己的航向。