梁文锋投资者内部交流会3.4万字实录刷屏，因某些原因全文已不可见，但越是难以获取，业界对梁文锋及deepseek的关注度反而持续攀升，连尚未正式发布的v4也备受期待。这与部分同行不遗余力炒作自家大模型的路径形成鲜明反差，恰印证了梁文锋那句耐人寻味的话：
「有一点很奇怪的是，最想得到的东西，反而你就得不到。那个并没有那么在意的事情，反而是还蛮容易能够得到。」
我尤为关注的是梁文锋在对话中点名的几家AI公司。这场长达4小时、数万字的深度对谈里，他共提及8家AI友商（不含芯片厂商，尽管英伟达是出现频次最高的企业），涵盖智谱、月之暗面、阿里、腾讯、字节，以及硅谷“御三家”——OpenAI、Anthropic与Google。
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1、智谱：开源非本愿，被动中前行
梁文锋多次谈到智谱，并将其列为DeepSeek愿意主动支持的竞对之一；而常与智谱并称“港股大模型双雄”的MiniMax，则全程未被提及——整篇几万字实录中一次都未出现。
「比如说，智谱也开源，但是智谱的开源跟我们的开源不一样。智谱的开源有一种被迫的感觉，他们觉得这不是本意，但是对我们来讲，这就是我们的本意。」
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「我们也希望这些 AI 技术能够用到各种生产环境里面去，能够提高社会的生产效率，能够帮助各行各业去提高生产效率。我们是非常有动力做这个事情的。」
有些公司的“开源”，本质是商业权衡下的策略转向，尤其是从原本闭源模式转向开源时，往往带有阶段性妥协色彩。业内也普遍存在“先开源旧版、自留新版”的做法。但DeepSeek坚持开源版本与自用版本完全一致：
「我们不会说开源一个差点的模型，然后我们自己部署的时候用一个更好的模型，（开源的和自己部署的）是一样的。」
他还进一步阐释：
「在开源这个事情上面，我们一开始就想得非常清楚。首先，第一个就是愿景；第二个，我们认为要把 AI 这个事情在商业上做成，开源是有好处的。」
「我们那时候降价的时候，公司群里面很多人是欢呼的，大家都觉得很开心。因为这是我们花了这么多精力，这么用心把这个模型做好的目的。目的就是能够非常便宜、效果非常好，能够让大家都能够充分地用。我们就觉得这很开心，这是我们的动力，这是我们的愿景，这是我们公司能够凝聚到一起去做这个事情的共识。」
字里行间，确能感受到梁文锋与DeepSeek团队发自内心的开源信念。
2、阿里：成本高出数倍，仍愿伸手相助
阿里是中国AI价值链，尤其是开源模型生态与算力基础设施领域的Tier1玩家。梁文锋在谈及成本结构、竞争关系与协作可能时，多次提到阿里。
「但是这个成本，十个月回本，我们自己能做到，其他家做不到。像可能阿里或者腾讯，他不是我们的优化，他的成本应该是要比这个高好几倍的。这里还是有很多优化的工作。」
「我们是很愿意协助、帮助任何人，甚至我们的竞争对手，包括阿里、智谱、月之暗面，去做得更好。」
大厂资金雄厚、资源充沛，尤其在算力储备方面优势显著。例如阿里正构建“AI工厂”，专注Token规模化生产与算力资源整合出租，智谱、DeepSeek、月之暗面等均属其下游客户。阿里亦通过投资或算力入股方式，布局多家头部大模型公司。
相比之下，DeepSeek资源更为紧张，又坚定走开源普惠路线，因而锤炼出极致的工程优化能力。而阿里等大厂当前尚可承受高出数倍的成本——C端靠补贴拉应用、B/D端靠补贴推模型与云服务。但参考谷歌、Meta、Oracle等财报，资本开支持续攀升已令自由现金流承压，甚至转为负值。当“地主家也没余粮”，再豪横的大厂也不得不精打细算。因此，DeepSeek与阿里们未来的协同空间依然广阔。
3、腾讯：不争超级App，无实质冲突
梁文锋在成本对比、战略定位与流量壁垒三个维度提及腾讯。除指出其成本同样高出数倍外，更明确划清边界：
「我们没有去抢用户，没有去赚钱，但我们很努力想办法把用户服务好。我们并不会有这样的想法，说我要做成下一个超级 App，然后我要去跟谁竞争，我要做成下一个字节、做成下一个腾讯，完全没有这样的想法。我们是可以这么做，但是我们没有这么做。我的理解是，这也是克制的一部分。你不要想什么都要赚了」
反观ChatGPT、豆包、千问等产品，正全力冲刺AI超级App：一边猛推DAU，一边快速接入打车、购票、外卖等服务，甚至打通电商、支付、理财模块，近乎将微信九宫格逻辑平移至AI原生界面。
AI厂商欲借超级App截流，倒逼Google、Meta、Amazon、阿里等巨头加速消费级AI应用投入，军备竞赛由此升级。而DeepSeek在此领域异常克制——专注打磨大语言模型本身，暂不涉足多模态，直到今年4月才上线图片识别能力；至于与生态伙伴合作打通服务链路、让AI真正“办事”“下单”“干活”的动作，更是极少。
关于与腾讯的合作，梁文锋也做了总结：
用于在用户想通过浏览器自动化与 Google Gemini 或 ChatGPT 交互时。触发短语包括“ask Gemini”“ask ChatGPT”“ask GPT”“让...”。
「去年有 To B 这个生意的时候会问得比较多的是：我们开源，那么是不是（腾讯C端）跟我这个 C 端又会冲突了呢？因为我没有流量的优势，或者说腾讯自己流量很多，他部署我们的开源模型，他就把所有的 C 端用户都接过去了，就把我的 C 端用户都抢走了。但其实并不会，这个还是有很多原因的。」
用户在使用腾讯AI搜索等服务时，可自主选择DeepSeek或Hy3模型；同时仍有相当比例用户习惯通过DeepSeek自有渠道（网页/App）直接访问。
4、字节：不与“豆包”硬刚，C端暂退一步是对的？
梁文锋在竞争策略与闭源路径议题中多次提及字节跳动，除强调“不做下一个字节”外，也间接回应了外界对豆包崛起的疑问。
为何DeepSeek眼睁睁看着豆包后来居上，成为国民级AI应用？他的回答是：
「我不应该什么芝麻都抢了。当然，可能这个芝麻比较大，但我觉得相比后面的 AGI 可能前面都不算大。现在来看，去年我们没有在 C 端去发力，可能是对的。因为能看到后面真的是有更大的西瓜，前面真的只是一些小芝麻。如果去年我就有很多钱，然后把这个事情做得非常大的话，有什么好处？你并没有得到什么东西。这些是我的真实想法，因为我觉得后面的 AGI 机会应该是非常大的。」
当前，豆包、ChatGPT、千问等原生AI超级App面临的最大瓶颈是商业化闭环：用户规模与日活虽已起势，但盈利路径模糊。用户用得越多，Token消耗越大，平台负担越重；而大众用户付费意愿，远不及程序员为Coding类生产力工具买单的意愿强烈。Claude虽已跑通，活得轻松，但豆包推出专业版却遭用户广泛吐槽。AI结果页嵌入广告难度高、体验差，OpenAI虽在尝试，但短期内难成主力收入来源。当超级App持续亏损，又需保障体验不降智，只能继续“烧卡”，故眼下各家皆处艰难平衡之中。
梁文锋亦直言不讳批评字节们的闭源逻辑：
「开源那个可以多说一下，因为之前有很多问题问的都是开源。首先，我觉得我们是会开源的，然后我们最强的模型可能也是会开源的。因为我看不到闭源什么好处，看不到必然的好处。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。」
5、月之暗面（Kimi）：同为开源者，但开放逻辑不同
梁文锋将月之暗面列入DeepSeek愿主动支持的竞对名单。近期Kimi发布的K3模型引发全球AI社区热议，甚至有媒体称其冲击美股万亿美元市值，并将智谱与MiniMax股价暴跌归因于此。
Kimi与DeepSeek同属“权重开放型”玩家，并未严格遵循OSI定义下的“完全开源”（训练数据、训练代码、RLHF流程等未全部公开），但二者开放程度存在差异：Kimi开放权重，但将部分核心技术视为“护城河”加以保留；DeepSeek不仅开放权重，更同步发布大量论文与技术细节，力求行业可复现——这也正是DeepSeek每次发布新模型后，AI社区整体能力常随之跃升一波的重要原因。
本次交流中，梁文锋再次重申DeepSeek以“可复现”为开源核心目标的理念：
「希望你能够复现；你如果复现不了，你讲，我告诉你怎么复现。这本来就是开源的一部分，不会因为你是竞争对手就怎么样。当然，如果是合作伙伴，我会做更多的事情。」
6、OpenAI/Anthropic/Google：三强或将轮流领跑
梁文锋多次谈及硅谷AI“御三家”：OpenAI、Anthropic与Google。
对于三者竞争格局，他提出“交替上升”的判断：
「Anthropic 跟现在超过 OpenAI，这是不是长期的？我觉得这不是长期的，这肯定是极端性的。OpenAI 和 Google，未来大概率还是会交替上升，应该是会交替上升。现在Anthropic 在 Code Agent 上的优势没有那么大，并没有说它碾压 OpenAI。」
「Anthropic 它有先发优势，但这先发优势应该很快就没了，并不是一个它能够长期占得住的优势。这三家都很厉害，（Anthropic）是里面的效率最高的，它花的成本、它花掉的、它烧掉的钱应该是最少的。」
中国AI力量正在“你追我赶”中加速缩小与硅谷的差距，但客观瓶颈依然存在，比如高质量数据标注能力。「高质量数据标注的瓶颈，我觉得需要时间。因为对 OpenAI 来讲、对国外来讲、对 Anthropic 来讲，他们都更早，然后资本更多，卡也更多。」而在人才层面，梁文锋却展现出超预期的乐观：
「AI 人才的短缺是阶段性的，并且我们已经看到，大幅度被缓解了。因为 AI 人真的不缺，每个公司很快会把人培养出来，培养人是很快的。所以，AI 这个行业整体上，不管是生态、模型公司还是什么，人才都不缺。人才缺肯定是一个短期现象。历史上从来没有出现过长期缺某一类人的情况。我还记得十几年前说飞行员很缺，飞行员的培养周期很长，但也很快被解决了。所以大家不用担心缺人才的问题。」
基模玩家太多，终将回归理性收敛
在“百模大战”如火如荼之际，众多国产大模型公司并未进入梁文锋视野。但他却抛出一段发人深省的判断：
「国内现在做模型的公司有点太多了，还是太多了。美国可能就三家，中国做基模的公司太多了。最终一定是不需要那么多人去做基模的，一定会收敛。所以资源也比较分散，某种程度上也比较浪费。相当于每一家都要做同样的事情，每一家拿到的资源就更少。」
事实上，AI基础大模型的淘汰赛早已悄然开启。如今仍稳坐牌桌中央的核心玩家，基本已覆盖梁文锋所言的这几家公司，其余者，已渐行渐远。
本文来自微信公众号“罗超Pro”，作者：罗超本超，36氪经授权发布。
