一个管着上千亿资金的量化大佬，梁文锋，突然在内部会上，对着帮他赚钱的整个团队，扔下一句话。 他说，别跟我提什么中国AI跟美国只差一两年，那都是表面功夫。 说出这话时，梁文锋的办公桌上还摊着DeepSeek-R1模型的最新测试报告——这个由他一手创办的AI模型，刚在全球加密货币交易实战中逆袭登顶，10天收益率123.04%，把GPT-5等美国顶尖模型远远甩在身后，后者最高亏损超70% 。 能做出碾压级的实战成绩，他却偏要泼冷水，不是故作谦虚，而是见过太多行业乱象后的清醒。这位40岁的广东籍大佬，从浙大电子信息专业硕士毕业时就带着算法执念，2008年揣着8万元闯进量化圈，如今一手打造的幻方量化管理规模超千亿，还孵化出能比肩GPT-4o的通用AI模型，他的话语权，全靠真金白银的实战和真刀真枪的技术堆出来的。 梁文锋最不能忍的，是把“应用层创新”当成“核心技术突破”。他在内部会上翻出团队的研发日志，指着其中一页怒怼：“我们用Transformer架构做因子融合，美国早把稀疏注意力机制玩透了；我们花10亿建‘萤火二号’超算，人家的算力生态已经支撑起整个产业的协同创新”。 这话戳中了行业痛点——2025年国内头部量化私募集体跨界AI，有的做医疗场景应用，有的搞垂直领域模型，但真正扎进底层算法研究的少之又少 。 梁文锋自己踩过坑，2018年幻方刚推深度学习交易模型时，过度依赖开源框架，结果在极端行情中差点翻车，后来砸2亿建自研训练平台“萤火一号”，才慢慢摆脱对外依赖。 他的焦虑，藏在对团队的严苛要求里。幻方招聘从不看金融背景，只挖数学家、物理学家和计算机科学家，就是想避开“路径依赖”的陷阱。 有一次，研究员用现成的开源算法做出高收益策略，被他当场否决，要求从底层重构。“别人的框架再好，也是别人的护城河，我们跟着跑永远只能吃剩饭”，他在会上拍了桌子，“DeepSeek能在实战中赢。 不是因为我们比美国团队聪明，而是量化基因让我们更懂风险控制，但论底层创新，我们还差着一个生态的距离” 。这话不是空穴来风，DeepSeek-R1训练成本仅为GPT-4o的1/10，可核心芯片仍依赖英伟达A100/H800，这是他心里绕不开的坎。 行业里总有人拿“后发优势”自我安慰，说中国量化机构没有传统模型负担，能快速应用最新技术。梁文锋却在私下交流中直言这种想法太天真：“后发优势是能少走弯路，但不能跳过基础研究” 。 他见过太多同行，把美国的技术路线换层皮就叫“创新”，把别人的算法微调下就喊“突破”，可一到极端市场环境，这些“表面功夫”就露了馅。 2025年全球AI模型交易实战中，美国模型之所以集体崩盘，不是技术不行，而是缺乏量化实战的风险控制逻辑；但反过来看，中国模型能赢，也只是在应用层面做得出色，底层架构的原创性依然不足 。 梁文锋的清醒，源于他对行业本质的看透。量化投资的核心是数据、模型与算法，AI只是工具，可很多机构却把工具当目的，盲目追求模型复杂度，忽视了底层逻辑的打磨 。 他创办DeepSeek时就定了规矩：每年拿出营收的30%投入基础研究，不搞短期商业化，哪怕暂时不赚钱也要啃硬骨头。2025年，DeepSeek成为首个以“开放权重”形式发布的推理大模型，允许全球研究者免费下载二次开发。 就是想打破闭源的壁垒，慢慢搭建中国自己的AI生态。他在朋友圈转发西蒙斯传记序言时写道：“旧世界分崩离析，新时代正在光速到来”，这话里藏着他的野心——不是做一个赚钱的量化机构，而是要成为中国AI底层创新的推动者。 现在的行业里，太多人沉迷于“表面差距缩小”的幻觉，却忘了核心技术的突破从来没有捷径。 梁文锋在内部会结尾时放了段视频，是DeepSeek团队攻克稀疏注意力机制时的加班片段，屏幕上滚动的代码和白板上密密麻麻的公式，都是看不见的硬功夫。 “我们能管好上千亿资金，靠的不是跟风，是把每个细节做到极致”，他看着团队成员说，“AI竞争也是一样，表面的差距能靠钱补上，底层的鸿沟只能靠时间和耐心填平”。 当大家都在为中国AI的“实战胜利”欢呼时，梁文锋的泼冷水更显珍贵。他不是否定行业的进步，而是怕浮躁的风气掩盖了真实的差距。中国AI真的能在短时间内追上美国吗？是继续在应用层内卷，还是沉下心做基础研究？ 各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。