文 | 影子备忘录
2026年第一季度的中国AI行业，最热的话题不是GPT-5.5，不是某家大厂的新模型，而是一个从不愿上牌桌的人，第一次主动坐了上去。
2026年4月，DeepSeek首次被曝启动外部融资。不到两周，估值数字从100亿美元飙到超过400亿美元，中间只隔了和腾讯两家的名字。但到5月8日，有媒体报道称阿里和DeepSeek谈崩了。随后，腾讯提出收购最多20%股份的提议也遭婉拒。
一笔足以创下中国AI融资纪录的交易，在风声最紧的时候戛然而止。
当阿里和同时盯上中国最性感的AI标的，到底是什么让这笔本该双赢的买卖最终走向了破裂？
一笔谈崩的交易，两种水下的博弈
事情要从4月22日说起。彼时路透社援引知情人士报道，腾讯和阿里巴巴正洽谈投资DeepSeek，目标估值超过200亿美元。消息甫出便引发市场震动——DeepSeek从成立起就咬死一个姿态：不接受外部融资、不稀释股权、不被商业化时间表绑架。
但这一次，梁文峰确实把门打开了。甚至传出他要以个人名义在本轮融资中出资200亿元，占总融资额的40%。
这个姿态本身释放的信号非常微妙：第一，他不是差钱；第二，他需要其他人进来，但他要做这个局的话事人。
于是谈判桌两端，三方的底牌逐渐亮出来。
阿里端的焦点是两件事——生态绑定和战略协同。据报道，阿里希望透过投资强化自身AI生态闭环，但DeepSeek作为独立模型公司，坚持最小化条款束缚，不愿意接受过多生态绑定。更具体一点说，阿里的自有生态与DeepSeek的技术路径适配性并不高，强行绑定不仅是商业问题，更会干扰DeepSeek既有的技术路线。
阿里的逻辑放在整个行业背景中并不难理解。过去两年，阿里在AI上的投资策略可以用“全栈覆盖”四个字概括：从算力基础设施到模型研发再到行业应用，尽可能把所有链路打通。
它投了月之暗面、智谱AI、MiniMax等头部大模型公司，持股月之暗面36%，形成“自研+投资”的双线技术布局。在这套打法下，任何一笔投资都不只是为了财务回报，更是为了捆绑进自己的云服务、电商和数据生态。
阿里AI投资的逻辑已经完成了一次历史性转型——从互联网时代“以电商为核心的商业生态构建”，转变为“通过投资与头部AI公司绑定，确保自己的云基础设施不落后于技术浪潮”。换句话说，阿里投的不是某个公司，而是整个生态中的一个关键功能模块。
但梁文峰显然不想成为任何人的功能模块。
再看腾讯。腾讯开出的条件更直接——认购最多20%的股份。有知情人士透露，腾讯真正想要拿下的，是足以影响公司战略方向的大比例持股。
20%是一个微妙的数字。在不到30%的持股水平下，重要事项的股东会表决中，20%就是一票否决权的临界线。
它既可以用来推动或阻止业务方向的重大调整，也可以让投资方在未来的股权分配和董事会构成上获得结构性优势。对腾讯这种向来注重平台控制和生态构建的公司而言，这既是投资的筹码，也是防御的城池。
毕竟腾讯自己的AI账本算得很清楚：马化腾在2026年3月业绩会提出“养虾”战略构想，强调腾讯不担心入局晚、只怕创新不够快。2025年腾讯对AI新产品的投入已高达180亿元，Q4单季度就砸了70亿元，刘炽平明确表示2026年资本开支至少翻倍。对腾讯而言，DeepSeek代表的不只是技术信仰的标杆，更是它加速补齐大模型短板的核心插件之一。
但梁文峰也拒绝了。
于是这笔交易的结局逐渐成型：阿里退出，腾讯被婉拒，而国家集成电路产业投资基金——那个投资条件相对宽松、不追求商业捆绑的战略投资人——很可能最终领投DeepSeek的首轮融资。
一个拒绝“巨头蛋糕”的人，他的底牌是什么
要理解这次“谈崩”，就不能只盯着谈判桌。
梁文峰这个名字，在过去几年的大众认知里一直属于那种“看不清全貌但隐隐觉得不简单”的存在。他出生于广东湛江的一个教师家庭，浙大硕士，2015年创立幻方量化，在极端市场波动中以高频量化策略快速崛起。2021年，幻方资产管理规模突破千亿，跻身国内量化私募“四大天王”之列。赚到足够的钱后，他把注意力投向了AGI——通用人工智能。
2023年7月，DeepSeek在杭州成立。梁文峰的选择从一开始就反潮流：不拿VC的钱，不设商业化KPI，不推消费者应用的快车道。
有人形容，DeepSeek看起来更像一家“研究机构”，而非一家创业公司——别人融资，他拒绝；别人抢入口，他开源；别人卷参数，他卷效率；别人把AI当成生意，他却一直在谈AGI。
这不仅仅是管理风格的偏好。梁文峰对独立性的执念，是一种刻在语言和行动里的思想自觉。
2025年6月，DeepSeek爆火之后，他在一次采访中被问到“商业公司做无限投入的研究性探索是否疯狂”。他这样回答：“我们终其一生所渴望的，就是找到自己，然后成为自己。”这句带有存在主义意味的回答，几乎可以当作理解DeepSeek整家公司的一把钥匙。他确实不把DeepSeek看作一个商业产品，而是看作一个“自我”在技术世界的投射。
另一个佐证来自他的团队经营理念。DeepSeek招聘时不看重经验，而是从北大清华等顶尖学府找博士生。这些人“渴望证明自己”“可以完全不带功利地投入去做一件事”。
公司直到今天也没有严格的KPI文化和打卡制度，大多数成员在19点左右就离开公司。梁文峰自己解释过：“一个人每天能高质量工作的时间很难超过6到8小时。加班疲劳下的昏庸判断反而会浪费宝贵的算力资源，得不偿失。”
这番话的价值，倒不全在于他“会说话”。真正令人印象深刻的，是他把某种人本主义的价值观贯彻到了公司的实际运转当中。
同样是春节期间，腾讯混元团队和阿里千问团队在加班赶进度，DeepSeek几乎没有折腾过大规模意义上的冲刺。某种意义上看，梁文峰试图证明：不靠压榨时间，也能做出技术极致的产品。这是他身上“技术理想主义”的核心要义，也是他在机构博弈中最难被收买的那部分东西。
再回到拒绝融资这个立场。梁文峰曾定下三条铁律：不接受外部融资、不稀释股权、不被任何人的商业化时间表绑架。底气来自哪里？幻方量化。
这家量化私募在2025年700亿元管理规模基数上实现了56.55%的年化收益，按行业惯例测算，仅业绩报酬一项就可能带来超过7亿美元的年度现金流。而且梁文峰在几年前就停止为幻方引入外部资金，并持有公司多数股权，这确保了幻方的巨额利润可以不受外部股东分红稀释、全额转化为DeepSeek的研发预算。
靠着这套“造血—输血”的闭环，DeepSeek在过去三年成为整个中国AI赛道里极少数没有被投资协议绑住手脚的团队。即使到今天启动首轮融资——一个被市场普遍解读为“理想主义退潮”的标志性事件——梁文峰的底线依然没有真正松动。
4月27日，DeepSeek完成一轮让人玩味的股权调整：梁文峰直接持股比例从1%飙升至34%，加上关联公司持股，最终受益股份达到84.29%，表决权比例100%。
调整发生的时间，恰恰卡在融资谈判启动之后、条款博弈进入白热化之前的窗口期。换言之，梁文峰的选择是：在开门迎接资本的同时，先把权力的边界钉死在牌桌上。
此后的谈判进程差不多给出了逻辑闭环。在接洽投资者的整个过程中，最让梁文峰看重的始终是“附加条件最少”这一点。
有投资人透露，融资条款或许是他在接洽所有投资者时的首要判定因素。不管对方是谁、出价多高，只要条款附带了战略捆绑或控制权让渡的要求，他基本都会礼貌回绝。
这也就解释了为什么国家大基金最终成为最可能领投的那一方——不是因为钱多，而是因为“松”。国资背书、条款宽松、不过度干预经营，所有特征恰恰精确匹配了梁文峰心中“理想投资人”的标准。对他来说，钱只是工具，不能成为枷锁。
一场不得不进入的战争
可如果一切都没有变，为什么要开启融资？
这是对这笔融资最核心的拷问，也是理解梁文峰当前处境必须迈过去的一道坎。
答案仍然像他的说话风格一样直来直去——算力耗不起，人才留不住。
从技术层面看，DeepSeek-V4的算力消耗相比前代已经有了质的压降：Pro版本单token算力仅为V3.2的27%，KV缓存占用降至十分之一。问题是，算力压缩的速度仍然赶不上大模型军备竞赛规模的扩张速度。
2026年第一季度，无论北美还是中国，算力卡的价格和稀缺程度都在加剧。DeepSeek的模型再节能，也需要靠真金白银去购买或租赁更多的计算资源来支撑高强度的研发节奏。
人才端的问题更加棘手。过去半年，至少5名核心研发人员从DeepSeek离开，覆盖基座模型、推理、OCR和多模态四条核心技术主线。
最引人注目的案例是DeepSeek-R1核心研究员郭达雅被曝以亿元年薪加盟字节跳动的Seed团队。字节方面的回应克制但意味深长：“若业务发展良好，不排除部分技术人员四年后收益会达到数亿元。”
这就是行业的基本底色。2025年，全球AI初创公司融资额达到1500亿美元，创下历史新高，但其中410亿美元被OpenAI一家独吞，64%的资金流向头部10%的企业。
OpenAI员工的平均年薪已来到约150万美元；Meta更是拿出了合计1亿美元的签约奖金去撬动顶级AI人才，CEO扎克伯格不仅亲自给猎头目标发WhatsApp，甚至在自己的豪华别墅里约见他们。在这样的人才市场上，一家不设估值锚点、不愿承诺上市时间表的公司，就像一个带着尖刀但在浓雾里看不清方向的武僧。
所以外界几乎一致认为，这笔融资的核心目的，其实是两个字：定价。不是给投资人定价，而是给员工手里的期权定价。一家没有上市计划、几乎没有大额分红的公司，员工持有的期权到底值钱还是不值钱，在没有市场估值作为参照的情况下，这个问题无法被真正回答。
虽然DeepSeek V4技术报告显示，其270人核心团队在开发期间离职率不到4%，远低于OpenAI接近25%的关键人才流失率，但一个清晰的估值锚点仍然是留住顶尖人才的必要长期保险。
当隔壁大厂可以用亿元年薪和确定性极高的股票回报挖走你的首席科学家时，再深厚的理想主义也有被刺穿的瞬间。
这其中藏着一个巨大的价值难题。DeepSeek的模型全部开源，采用MIT协议，允许免费商用。消费者聊天机器人免费提供服务，对开发者而言，V4-Flash版的调用成本每百万token只要0.2元，缓存命中后更是一块钱起跳。
这种定价策略是它的护城河，也恰恰是它商业上的“无底洞”：既没有可预期的经营性现金流，又在可见的未来很难形成规模化收入。在一个没有利润只有技术影响力的公司里，该用一个公式去计算它的“价值”？
有信息公司分析称，在开源免费的前提下，DeepSeek本质上是一个“AI实验室”而非商业盈利公司，缺乏可观的收入来源，这使得其估值本身就是一个“悖论”。
梁文峰对此似乎毫不在意。他在2023年就说过，DeepSeek的目标是做研究、做探索，“不做垂类和应用”。他的原话是，自我供血的优势“能保持研究初心的独立性”。
但现在他面对的事实是：这个优势在加速失灵。一个由算法天才和工程极客组成的精英小团队，面对的是打着组织化、资本化、可持续循环旗号的大厂军团。
他必须选择是继续依靠幻方一己之力输血，还是让DeepSeek成为一个真实的资本市场的参与者。
所以他坐到了牌桌上。但他上桌的条件始终是：这把牌必须由他来打。
两种AI创业哲学的残酷对照
如果把DeepSeek这场融资风波放在整个中国AI赛道的坐标系里审视，很多原本模糊的东西会忽然变得清晰。
就在DeepSeek和阿里谈判破裂的同一周，月之暗面（Kimi）宣布完成新一轮约20亿美元融资，投后估值突破200亿美元。而不到半年前，月之暗面的估值还只有43亿美元左右。
不到半年四轮融资，累计超39亿美元，一跃坐稳中国大模型创业公司“融资王”的位子。两家公司估值翻倍的背后，折射出两种截然不同、甚至相互对立的AI创业哲学。
月之暗面选择了一条最经典的路径——快速迭代、快速融资、快速验证。它不断推出新产品抢占市场窗口，用营收增速和用户规模支撑估值持续拉高，再以更充裕的资本火力反哺研发迭代。
如此循环往复，做大做快。这不是投机，这是标准的互联网创业方法论在AI赛道的复刻。某种程度上，它更像是资本流水线上被精密培育的一套产品体系，方向和速度由资本周期和市场预期共同校准。
DeepSeek走的是另一条路。它不追融资，不抢市场窗口，用极低成本把模型做到世界顶级，然后全部开源，烧钱养技术，烧技术造壁垒。换句话说，它不在乎商业周期，只在乎技术节奏。这不是一种对资本的敌视，而是一种更深的坚持：坚持相信技术本身——而非资本推高的品牌溢价——才是最终决定胜负的东西。
但两种路径都正在面对同一个终极问题：大模型赛道最终会从哪里找到它的价值兑现方式？
问题的答案到现在也没有出现，但大概的方向已经可以模糊辨认。一位接近DeepSeek的投资人用一句话把局势说透了：“这不是一个你出得起价就能进的标的。梁文锋的筛选标准里，钱是最不重要的那一项。”
而在更广的行业视角下，业内人士进一步点出更深层的结构性判断：梁文锋之所以突然松口融资，绝不是因为DeepSeek缺钱，而是在这场逐渐演变为“以资本为依托的创新游戏”里，他必须拿出一套足以稳住人心的筹码。
这不只是中国AI行业内部的市场竞争，而是一场关系到全球AI格局的结构性博弈。在全球范围内，谷歌Gemini和Anthropic的Claude模型正在取得显著进展，OpenAI早已融资超过580亿美元，微软以约27%的股权深度绑定其商业化进程。
在中国，阿里正通过三年3800亿的AI基建投资计划构建自己的生态护城河，腾讯2025年AI相关投入达180亿元、2026年计划翻倍。在这样的大背景下，每一家独立模型公司在资本结构上的自主权，某种意义上会直接定义它在未来生态中的议价地位。
这意味着，DeepSeek与阿里腾讯的这次谈判破裂，本质上不是价格谈不拢，而是两类完全不同的资本意志之间的一次正面相撞。阿里要的是“生态闭环”，腾讯要的是“入口卡位+股权杠杆”，而梁文峰要的是任何时候都能独立决策的底气。
独立性的估值与代价
那么，问题就变成：独立性到底值多少钱？
这个问题整个行业都在试图回答，但几乎没有哪个答案令人满意。
从资本市场的价格信号来看，国家大基金完成领投后，DeepSeek的估值可能达到450亿美元（约3000亿元人民币）。如果按梁文峰持股84.29%算，他的个人纸面身家将超过2500亿元。
这个数字足以让这个世界上任何一个人不再需要为物质生存焦虑，但在这笔交易的语境下，它并不构成动力。因为对梁文峰而言，财富只是工具，不是目的。
他和很多其他AI创业者最本质的区别正在这里：他从来都不是在用“创业者”的思维管理公司，而是在用“科学家+理想主义者”的思维去构建一整套研究体系。他把幻方量化赚来的钱当作科研经费，把DeepSeek当作一个自由的研究基地，而不是一个需要被投资人呵护甚至指挥的盈利实体。
但资本市场很少为这种浪漫主义留出太长的窗口期。过去一年的全球AI行业，已经出现了大量关于独立性与融资代价的极端案例。2025年夏天，Meta以143亿美元投资数据标签公司Scale AI，最终直接挖走其28岁的创始人，导致这家独角兽公司陷入严重危机。
同样是2025年，曾风光一时的英国AI初创公司Robin AI因最新一轮融资失败，被挂上了破产网站。这些都不是孤立的偶发事件，它们共同指向一个残酷而精确的行业事实：在今天的AI赛道上，融资窗口期就是生死窗口期。
在AI行业里做一家公司，纯靠理想驱动是非常危险的。但同样是这个行业，完全被资本牵着走常常加速失去方向。全球无数初创公司已经被证明——一旦你开始为大股东的时间表打工，你的科研节奏就可能不再属于你自己。
所以梁文峰的拒绝其实是一个非常复杂的经济学决策：他在用放弃部分资本红利为代价，保留迄今为止整个中国AI行业里最罕见的一种组织形态——一个可以在不追风口、不抄近路、不被季度财报倒逼发版的节奏中持续做底层攻坚的团队。
正如他自己说过的那句话：“中国的AI不可能永远跟随，需要有人站到技术的前沿。”站在技术前沿的前提是，你的团队必须有权决定往哪个方向跑。
这笔交易是否谈成，短期内都不会改变DeepSeek在全球AI领域的技术地位。V4系列模型在基准评测上的表现——打破推理算力消耗纪录、在数学和代码等硬核赛道追平甚至反超GPT——已经在技术社区、投资圈和各国政府机构间引起了与之体量不相称的震荡。
但这种震荡能不能转化为可持续的制度红利，关键取决于DeepSeek能否在接下来的一两年时间里，把“极致的技术理想主义”和“有边界感的商业实践”整合成一架可以自行运转的机器。
说到底，融资失败并不代表失败。它只是用一次短痛，换来了一个更长期的战略自主权。
所有试图在AI浪潮中锻造变革性技术的团队，迟早都会遇到这道题：你愿意为独立付出多大代价？你知道拒绝一两个巨头意味着什么吗？
梁文峰显然很清楚。他把一张空白支票推了回去，但他保住了桌上唯一一把主座。
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