DeepSeek于2026年7月完成首轮外部融资，总额超500亿元人民币（约74亿美元），投前估值约3675亿元。投资方包括创始人梁文锋个人出资200亿元、腾讯100亿元、宁德时代50亿元、网易与京东各30亿元等。这笔融资被梁文锋视为解除团队稳定性最大风险的关键。
在随后的一场近4小时投资人交流会上，梁文锋系统阐述了DeepSeek的愿景、技术路线、开源逻辑与行业判断。以下为主要内容。
AGI路线图：从CoT到Agent，再到持续学习与具身智能
梁文锋将AGI发展比作阶梯：去年是思维链，今年是Agent，下一步是持续学习。他认为，当前模型差距在于缺乏持续学习能力——人类可边做边学，AI却需完整上下文。一旦实现持续学习，模型将能自我迭代，最终走向具身智能。他强调，公司只做AGI主线，不做3D、视频生成、世界模型等“与智能上限无关”的产品，尽管它们可能是好生意。
开源与克制：增加做成AGI的概率
梁文锋多次提到“克制是一种战略”。DeepSeek选择开源且不设闭源版本，定价只取合理利润，不追求用户量或成为下一个超级App。他认为，AI将占人类社会GDP的10%，独占利益注定失败；开源和让利反而能凝聚团队、获得社会支持，最终提高做成AGI的概率。他表示，开源对商业模式没有影响，前提是“只赚一定利润”。
团队与人才：稳定性是唯一核心利益
“只要保持团队稳定性，我一定能做成AGI。”梁文锋认为，钱和资源都不是问题，团队稳定才是最大核心利益。融资让老员工获得较多期权，进一步降低了风险。他透露公司实行“自上而下与自下而上”结合的管理，员工一半时间可自由探索，不强制加班，以保持松弛的研究环境。
中美差距：资源而非人才
梁文锋指出，中美AI差距主要在算力资源，人才几乎没有差距——就是同一批人。国内人才短缺是阶段性的，培训很快。他认为国内基模公司太多，最终会收敛到两三家。DeepSeek的目标是用几分之一的算力将差距缩小到3至6个月。
商业化态度：离彻底转向还很遥远
梁文锋承认DeepSeek一直在商业化，但不以商业化为目标。他称公司“只赚合理利润”，降价是为了让更多人用得起，且客服、销售团队极简。他无意与巨头竞争，愿意协助同行。他判断，大模型公司无法拿走AI行业大部分利润，最终竞争体现在成本、时间和用户体验上，成本排第一。
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