50亿利润支撑AGI雄心：揭秘DeepSeek无需融资的硬核底气

在DeepSeek R1震撼发布一周年后，这家处于风暴中心的AI实验室依然没有传出任何新的融资消息。

当大模型赛道的其他玩家正忙于排队上市、四处路演争取融资时，DeepSeek依然保持着一种近乎“高冷”的姿态，在商业化变现方面几乎按兵不动。

但这并不意味着他们在通往通用人工智能（AGI）的道路上放慢了脚步——

团队不仅持续产出顶级学术论文，核心作者名单更是表现出极高的稳定性，在最新的R1论文中，甚至还出现了一位核心成员的“惊喜回流”。

外界其实大可不必为DeepSeek的“粮草”担忧，因为最新的业绩数据显示……

其背后的母公司幻方量化，在过去一年里狂赚了50亿人民币。

业绩狂飙的幻方量化

创始人梁文锋的基石业务——量化投资，正在展现出惊人的“钞能力”。

根据私募排排网的数据，2025年幻方量化旗下的基金产品表现抢眼，几乎每支基金的收益率都突破了55%大关。

去年是中国量化基金的“大年”，全行业平均收益率为30.5%，已然是全球同行的两倍。但在这样的背景下，幻方量化的表现依然是一骑绝尘。

凭借56.6%的平均收益率，幻方在全国百亿级量化私募中稳居榜眼，仅略逊于收益率达70%的灵均投资。

考虑到幻方量化的资产管理规模（AUM）超过700亿，如此之高的收益率意味着极度丰厚的管理费和业绩分成。

彭博社援引业内人士分析称，仅去年一年，幻方量化这棵“摇钱树”就为梁文锋贡献了超过7亿美元（约合50亿人民币）的净利润。

为了让大家对这个数字有更直观的认知：最近备受关注的AI新星MiniMax，其IPO预估募资额也不过才6亿多美元。

而幻方量化仅仅靠一年的利润，就覆盖了这笔数额，其财力支撑可见一斑。

既然DeepSeek的研发投入直接来自幻方量化的预算，这笔巨款无疑为DeepSeek提供了最坚实的弹药储备。

更重要的是这种资金供给的可持续性。

DeepSeek官方数据显示，V3模型的训练成本仅为557.6万美元，而R1更是低至29.4万美元。

以此折算，幻方量化去年的利润足以支持再研发——

125个V3级别的模型，或者2380个R1级别的模型。

随着DeepSeek不断优化训练算法和算力效率，这7亿美元的现金储备，真的可以用“花不完”来形容。

坚守纯粹的AGI探索者

步入2025年，全球大模型厂商都在为了商业闭环而殚精竭虑。

以行业领头羊OpenAI为例：

山姆·奥特曼早前一改对广告的抵触态度，开始在播客中暗示变现的可能性。随后，一系列“搞钱”组合拳接踵而至。

最典型的便是通过“资本内循环”，利用庞大的算力订单作为筹码，换取英伟达、甲骨文等硬件和云巨头的投资。通过这种方式，OpenAI已经吸纳了超过1万亿美元的资源承诺。

同时，OpenAI还在疯狂扩张产品线，从Sora视频生成到ChatGPT Health健康咨询，变现焦虑可见一斑。

相比之下，DeepSeek的路径则显得异常纯粹。他们似乎完全没有变现的压力，一门心思只扑在底层技术的突破上。

即便研发出了R1这种级别的模型，DeepSeek也选择直接开源，而非通过封闭API牟取暴利。甚至连C端应用都不怎么刻意运营，主要提供API服务，将用户流量推向其他合作伙伴。

这种理念在资源配置上也体现得淋漓尽致：

在有限的算力资源下，DeepSeek并没有为了应付高并发的商业应用而分心，而是选择全仓押注在底层训练的优化上。

这一年里，DeepSeek团队保持着惊人的低调。除了不断通过学术论文轰炸行业外，核心团队极少出现在公众视野中。

从OCR识别到V3.2版本，再到年底将60多页的干货硬塞进R1补充文档，DeepSeek的研发强度从未下降。最近，他们又大方开源了最新的记忆模块。

在焦虑情绪弥漫的AI圈，DeepSeek能保持定力，背后的幻方量化功不可没。

实际上，DeepSeek是全球范围内极少数既不接受外部融资、又不依附于科技巨头的独立AI实验室。

母公司幻方量化的主营业务是金融交易，这与AI研发不仅没有冲突，反而互为补充。

对外部而言，由于资金完全自给自足，幻方量化多年前就停止招募外部资金，这意味着DeepSeek完全不受外部股东或季度财报的压力，不需要向任何人交代ROI（投资回报率）。

对内部而言，AI技术最初就是为了优化量化交易模型而存在的，这种天然的场景契合度，使得AI研发在公司内部被视为核心竞争力，而非一个昂贵的“成本中心”。

这种通过成熟业务交叉补贴新兴研发的能力，往往是市场最容易低估的护城河。就像谷歌可以靠搜索广告的利润源源不断输血Gemini一样，DeepSeek也拥有这种“作弊级”的现金流支持。

顶尖人才的理想国度

这种深厚的财务底气，最终沉淀为对顶级人才的吸引力。

无需为生存发愁，使得研发团队可以在DeepSeek内部维持一个近乎学术乌托邦的科研环境。

在最新的R1论文作者名单中，我们可以看到这种稳定性的具象化：

论文发布一年后，18位核心贡献者依然全部在岗，没有一人流失。

而在总计100多位参与作者中，只有5位离职，离职率远低于硅谷同行。

更有趣的是，去年的作者名单里标注了6个代表已离职的星号，而今年减少了一个。

消失的星号属于Ruiqi Ge，这位大佬已经选择重新回到了DeepSeek团队的怀抱。

在人才竞争白热化的当下，DeepSeek不仅能留住人，还能吸引大牛“二进宫”。有了幻方量化的巨额利润作为后盾，研发人员不仅能获得顶级的算力资源，还能拿到极具竞争力的薪资报酬——在这里，死磕AGI并不需要以牺牲物质生活为代价。

一句话总结：有钱，任性，且安心。

我们现在需要做的，就是静待DeepSeek把R2或V4端上桌的那一刻。

毕竟对于手握7亿美元净利的DeepSeek来说——

三军未动，粮草已足。

One More Thing

在幻方量化赚得盆满钵满的同时，不少投资者也因为紧盯DeepSeek的技术动向而获利颇丰。

许多资深股民现在不看研报，改看DeepSeek的技术论文了。

比如在V3的技术报告中，DeepSeek曾专门列出了“硬件设计建议”，详细描述了模型在不同芯片架构下的适配标准。

自此之后，DeepSeek的一举一动都成了国产芯片板块的“风向标”。每当DeepSeek发布动态，国产芯片公司都会迅速跟进适配。

比如去年九月底，DeepSeek V3.2发布仅4分钟，国产算力龙头寒武纪就宣布完成了深度适配。

市场反馈立竿见影，次日开盘寒武纪股价便大幅跳空高开，随后迎来一波疯涨。

那些把DeepSeek论文当投资宝典看的网友，也借此机会实现了财富增值。

所以，DeepSeek输出的不仅仅是顶尖算法，某种程度上，它已经成了AI时代的财富指南。