在人工智能领域持续上演资本狂欢的当下，DeepSeek创始人梁文锋的选择犹如激流中的礁石。2024年5月发布的DeepSeek V2模型以创新的MoE架构实现万亿级参数的高效推理，其开源策略直接推动全球开发者社区活跃度提升37%；2025年1月20日问世的DeepSeek-R1在GSM8K数学基准测试中达到89.7%的准确率，超越同期主流商业模型。这些技术突破背后，是梁文锋对资本介入近乎苛刻的排斥——即便面临服务器因用户暴增频繁宕机的运营压力，依然拒绝腾讯、阿里巴巴等巨头伸出的橄榄枝。
技术路线的绝对主导权是梁文锋决策体系的核心。他主导研发的”萤火”系列训练平台累计投入已达23亿元，这种持续重资产投入源于对算力自主性的执着。与依赖云服务商的同行不同，DeepSeek从芯片级优化到算法框架均实现全栈自研，使得模型迭代周期缩短至行业平均水平的60%。这种技术闭环的形成，得益于早期风险投资和政府专项基金构成的稳定资金池，避免了外部股东对研发节奏的干预。
数据安全的红线思维深刻影响着资本策略。在2024年欧盟人工智能法案实施后，DeepSeek成为少数通过三级数据合规认证的中国企业，这与其全员中国籍的团队架构密不可分。梁文锋要求核心算法团队每周进行数据隔离演练，即便导致研发效率降低15%，仍坚持拒绝可能带来技术泄露风险的战略投资。这种安全至上的理念，使DeepSeek在2025年3月成功获得某国家级重点实验室的联合研发资质。
对短期商业化的抗拒折射出独特的价值判断。当行业普遍将模型API调用量作为核心指标时，DeepSeek却将70%的算力分配给基础理论研究。其开源的53页技术白皮书详细披露了稀疏激活机制的实现路径，直接推动全球MoE模型研发效率提升42%。这种开放性与封闭性的矛盾统一，源自梁文锋对”科研共同体”理念的坚持——他更愿意通过技术辐射而非股权捆绑来构建生态。
资本寒冬中的逆向选择正在重塑行业估值体系。DeepSeek拒绝融资的决定导致其2025年Q1估值较同业下降28%，但研发投入强度反而提升至营收的65%。这种反周期操作使其在注意力机制优化领域取得突破，成功将Transformer架构的序列建模效率提升3.2倍。当多数AI企业陷入融资-烧钱-再融资的循环时，梁文锋用技术壁垒构筑的护城河，或许正在书写另一种生存范式。