DeepSeek绝对应该融资！
原创 一蓑烟雨 | 2025-02-25 13:11
【数据猿导读】 在笔者看来，无论是从DeepSeek自身发展的角度，还是从推动中国产业智能化升级的角度，DeepSeek都应该融资。
你是不是也经常有这种感受：每一次打开DeepSeek，都仿佛在与一位疲惫的同行对话。当我迫不及待地输入问题、期待得到深度分析时，十次有九次，我都只能面对一个冷冰冰的“服务器繁忙”提示。
这已经不再是偶尔的状况，而成了我使用DeepSeek时几乎固定的“体验”。曾几何时，我们对AI工具的期待是即时响应、无缝互动，但DeepSeek的服务器经常陷入瓶颈，似乎总在关键时刻掉链子。
对比之下，OpenAI的ChatGPT则显得相当稳健。即使面对全球数亿用户的访问压力，ChatGPT依然能保持较为流畅的服务体验。可以说，这两者之间的差距，不仅仅是技术的差异，更是背后资金支持的天壤之别。
为什么一个在同一赛道上奋力奔跑的中国AI企业，竟然会陷入这么频繁的技术崩溃？是技术的极限，还是资金的瓶颈，抑或两者兼有？这些问题促使我开始思考，DeepSeek是否已经陷入了一个资本困境，它的下一步会如何走？
近期，媒体上不断爆出DeepSeek融资的传闻。当这些新闻浮出水面，DeepSeek方面迅速辟谣，声明“不融资”。然而，关于DeepSeek融资的声音却始终没有消停。看似坚定的“不融资”姿态，背后究竟是深思熟虑的战略决策，还是为了掩盖某些隐忧？
事实上，DeepSeek的这种“不融资”态度，无论是在业内，还是在资本市场，都引发了广泛的讨论。如今，全球AI产业早已进入了资本竞赛的关键阶段，OpenAI、Anthropic等顶尖AI公司频繁进行融资，资金在产业布局中的角色愈加重要。它们不惜重金招揽顶级技术人才、购买超级计算资源，甚至在人工智能芯片上投入数百亿美元，以确保在这场没有终点的赛跑中占据有利位置。
在笔者看来，无论是从DeepSeek自身发展的角度，还是从推动中国产业智能化升级的角度，DeepSeek都应该融资。
含着金钥匙出生，就不差钱？
DeepSeek，这个中国AI界崛起的年轻力量，其背后所依赖的资本来源，注定使它走上了一条与许多AI公司截然不同的道路。它并不是一个典型的创业公司，起初也未得到传统风险投资的青睐，而是由幻方量化这个私募基金孵化出来的。
对于大多数AI公司来说，资本的支持几乎是他们成功的命脉，而DeepSeek的特殊之处在于，它从一开始就拥有了充裕的资本，但这份资本却带来了与技术发展的深刻矛盾。
量化基金，其核心投资理念是“高风险、高回报”。AI，尤其是大模型领域，几乎是一个“永远在烧钱”的产业，技术更新换代速度极快，投入的资金需要长期、持续不断地增长。相比之下，量化基金的运作模式更倾向于短期内获取快速的回报，而非为未来数年的技术创新进行巨额投入。
AI的投资回报周期，远远超出了量化基金所能承受的时间范围。这样的矛盾，直接导致了DeepSeek的两难境地：在资金的运作上，幻方量化希望看到较快的回报，却无法承受AI研发所需的“烧钱”模式。
量化基金注重的是短期内的盈利性回报，目标明确、收益可预测。然而，AI领域却充满了不确定性与长期投资的需求。
从DeepSeek所依赖的幻方量化的投资策略来看，它更多关注的是如何在短期内利用资金创造最大化的收益，但却无法提供足够的资金支持DeepSeek进行持续、长期的技术积累与创新。如果DeepSeek继续依赖这种资本模式，未来的技术突破将始终受限于短期回报的压力，根本无法像OpenAI那样，依托于强大的资金流，进行大刀阔斧的技术创新。
更强模型的训练、人才团队建设，每一项都需要钱
曾几何时，DeepSeek以其独特的“低算力、低成本”优势脱颖而出，这种技术上的“轻装上阵”曾让它在与OpenAI这样的行业巨头的竞争中占得一席之地。通过创新的架构设计，DeepSeek以更低的算力成本实现了与大模型的正面较量，这一举措也曾一度让业内为之一震。然而，随着技术的飞速进步和市场需求的指数级激增，更多的算力需求也不可避免。
早期的低成本模型能够带来一时的竞争力，但当技术突破积累到了需要更强大算力支撑的阶段，DeepSeek便可能开始感受到来自资金的逼迫。每一次的服务崩溃，每一次的无法响应，背后都是算力短缺和深刻的资金问题。
你是否注意到，DeepSeek自豪于“低算力”的背后，正是一种无法逃避的焦虑——在算力需求急剧上升时，它依然无法突破资金的局限。而与此相对的是OpenAI，那些拥有数百亿资金支持的巨头，它们的计算资源像洪流一样源源不断地支撑着技术的快速迭代。这种差距，早已不单是技术的差距，而是资金上的鸿沟。DeepSeek技术再强，也无法躲避这条“烧钱”的路。
大模型训练的最大隐患在于，它背后对算力的需求几乎是指数级别的递增。DeepSeek虽然通过技术路线节省了一部分算力，但随着模型的不断壮大，它的计算需求还是会以惊人的速度上涨。没有资金的支持，DeepSeek在这场“算力战”中根本无法应对不断升级的竞争。
此外，资金短缺还可能引发人才问题。今天的DeepSeek，团队规模仅为百余人，虽然在AI领域已经算得上一个较为精悍的团队，但在人才争夺愈发激烈的市场环境中，这个规模显然是不够的。在没有足够的资金支撑下，它不仅无法扩张核心技术团队，连最基本的人才稳定都成了问题。试想一下，当其他公司开出几倍的薪资，会有多少人能经受住诱惑？届时，DeepSeek可能会面临严重的人才流失问题。
一旦人才开始流失，技术积累的优势便可能慢慢瓦解，最终陷入停滞。你可能觉得这只是“一个小小的缺口”，但历史上无数企业的失败告诉我们，这种看似不起眼的裂缝，往往会迅速蔓延，最终摧毁企业的竞争力。
算力短缺问题，已经刻不容缓了
作为一个重度依赖DeepSeek的用户，我已经麻木了对“服务器繁忙”的提示做出的反应——每次高峰期，几乎必然会遭遇无法访问的困境。试想一下，当全球数十亿用户能够同时流畅使用OpenAI的ChatGPT时，我却在每次尝试使用DeepSeek时，始终如一地碰壁。DeepSeek的算力无法满足激增的用户需求，这是它面临的最大危机。
用户的容忍度在不断消耗，技术的进步和服务的稳定性是现代AI平台赖以生存的生命线。OpenAI早已证明，巨额资金能够带来足够的算力和云服务支撑，而DeepSeek的“低算力”模式虽然一度让它独树一帜，却在面对成千上万的用户时暴露出了致命的缺陷。每一次的“无法响应”，都在撕裂它与用户之间的信任。
如今，DeepSeek不仅在技术上需要创新，更在用户体验上急需一场彻底的“资金注入”。如果不尽快解决这一问题，DeepSeek将不可避免地在市场上逐渐沦为“不可依赖的选择”。
有些人可能会说，可以通过一些非官方的“满血版”来绕过这个算力问题，获得更流畅的体验。问题是，这些“满血版”始终无法与DeepSeek官网版本相比。它们可能打着“完美复刻”的旗号，但在“智商”方面，还是无法提供与官方版本一致的体验。而且，这些“伪满血版”也会面临算力短缺问题。
对于一个用户来说，最需要的并不是去寻找各种“备选方案”，而是期待平台能够提供一个稳定且有保障的使用体验。而目前的DeepSeek，无论是服务的可用性，还是对用户需求的响应，已经让不少人产生了“信任危机”。这背后真正的问题，不是技术难题，而是算力的短缺和资金的缺位。
如果DeepSeek继续忽视这一问题，将会面临用户流失的加速，尤其是在其他竞争对手，如OpenAI、通义千问等。品牌的口碑一旦受损，很难再获得用户的信任。
中国产业的智能化，也需要一个更强大的DeepSeek
让笔者认为DeepSeek迫切需要融资的原因有好几个，但最关键的一个，是我们需要一个更加强大、完备的DeepSeek，来作为中国产业智能化的大模型底座。
当前，中国正在经历前所未有的产业智能化转型，传统行业的数字化升级已迫在眉睫。无论是制造业、金融业，还是零售、物流等领域，智能化技术的应用都已成为竞争的核心。然而，要完成这一宏大任务，背后需要的，不仅仅是技术的创新，更需要强大的技术支持、基础设施建设与人才储备。而在这场产业智能化的变革中，DeepSeek无疑站在了风口浪尖上。
作为中国最具潜力的AI技术公司之一，DeepSeek本应肩负起推动中国企业智能化升级的重任。它不仅能够提供先进的大模型技术，还具备优化算力与成本的优势。然而，现实是，DeepSeek当前在技术支持与资源整合上显得捉襟见肘。
最近发生的一件事情，进一步印证了我的担忧：苹果为何选择通义千问，而非DeepSeek？
在AI领域，每一次战略合作都是对技术与实力的检验，苹果的选择便是其中最具象征性的一个例子。苹果选择与通义千问合作，而非DeepSeek，这一决定看似偶然，实则暴露了DeepSeek在资源和能力上的巨大短板。苹果这样的科技巨头对于AI平台的需求极为苛刻，它不仅要求技术足够强大，还需要足够的技术支持、稳定的服务与基础设施来保障长远的合作。
然而，DeepSeek的资源和算力支持显然无法满足苹果的需求。虽然DeepSeek的模型已经足够强大，但缺乏支持大规模企业级用户的基础设施，使得它在面临国际巨头时，依旧显得力不从心。反观通义千问，拥有庞大的云计算资源和完善的技术支持能力，能够迅速响应大客户的需求。
苹果的选择，是一次对DeepSeek资源能力的直接否定，也是资本力量短缺的真实写照。可以预见，如果DeepSeek无法迅速注入资金进行扩展，它将永远无法撬动更多的大客户，尤其是那些需要长期技术支持与基础设施保障的全球性企业。
随着中国企业的数字化进程不断推进，越来越多的本土软件厂商开始接入DeepSeek，寻求借助其先进的AI技术实现智能化升级。例如，用友、金蝶等企业，作为中国传统软件产业的领军者，正在逐步搭载DeepSeek的技术，以期提升产品的智能化水平。
然而，随着接入厂商的数量激增，DeepSeek的技术支持和基础设施的负担也在不断加重。如果不进行大规模的融资，以目前DeepSeek的情况来看，要稳定支持这成千上万家企业的大模型需求，几乎是一个不可能完成的任务。
当越来越多的厂商依赖DeepSeek时，技术和算力的短缺必将直接影响它们的业务发展和市场竞争力。这种技术底座的缺失，终将带来产业智能化进程的停滞。
因此，要想继续支撑中国企业的智能化转型，DeepSeek必须通过融资进行自我“加油”，补足资金、资源和技术上的短板。资本的注入，不仅能帮助DeepSeek提升技术水平，更能够加速人才的吸引与算力的拓展，也能提供更多的技术支持资源，最终形成一个强大的产业智能化基础设施。而这一切，正是中国AI产业未来发展的关键所在。
如果DeepSeek不融资，就很难承载起这一重任。
眼前放着一个当中国首富的机会，梁文峰会视而不见？
最后，从梁文峰自身角度出发，DeepSeek也应该融资。
梁文峰，这位量化投资领域的风云人物，深谙资本市场的每一个风吹草动。他的眼光精准，总能在金融的“灰色”地带找到利润的空隙。但这一次，他站在了一个全新的十字路口——AI时代的财富大门前。
过去，金融市场的盈利多依赖于短期套利和高频交易，带有明显的“灰色”色彩。虽然这些财富回报丰厚，但它们始终处于资本市场“循环”的夹缝中，存在巨大的波动性与不可控风险。
然而，AI产业的机会却截然不同。它是更“阳光”的财富，更具可持续性与战略价值。AI技术，尤其是大模型技术，正变革着每个行业的生态，改变全球经济的结构。无论是产业升级、企业智能化，还是消费市场的个性化服务，AI都成为了基础设施。
对于梁文峰来说，投资DeepSeek不仅是一次金融投资，更是对未来的深远布局。DeepSeek若能够成功融资，不仅会解决其技术瓶颈，还能通过资本支持实现规模化扩张，进而抢占中国AI产业的制高点。此时的选择，已经超越了单纯的“金融套利”，而成为对未来产业的布局——这将是一笔更为阳光、持久的财富。
如果梁文峰决定为DeepSeek注入资本，这将不仅仅是一次单纯的融资。它将是DeepSeek向中国AI产业的全面冲击，是其跨越瓶颈、迎接未来的关键一步。假如DeepSeek获得数百亿的资金支持，它将在研发、人才、算力和市场扩展上得到前所未有的推动。
技术上，DeepSeek能够快速解决目前算力不足的核心问题，进一步提升其大模型的训练与推理能力，打破当前的瓶颈。人才方面，融资将帮助DeepSeek吸引全球顶级AI专家，建立更强大的技术团队，推动创新。与此同时，它还能够扩展其算力资源，建设更加完善的云基础设施，从而为成千上万的企业提供更稳定、强大的技术支持。
市场扩展方面，DeepSeek有可能在不久的将来迅速跻身中国AI产业的领军企业行列，并凭借其技术优势在国际市场上占据一席之地。其市值和行业影响力将迎来爆发，成为全球AI产业的一匹黑马。
对于梁文峰而言，这不仅是一次投资，更是一次战略性的布局。通过DeepSeek，他将不再仅仅局限于金融套利的短期博弈，而是转型为引领中国AI产业崛起的战略家。在AI产业的长远发展中，他将收获比金融市场更具深远影响力的财富，这种财富来源于对未来的精准把握，而不是眼前的短期利润。
可以说，DeepSeek的命运，已经悬挂在融资的天平上。选择融资，意味着迈向更大的舞台、承载更多的责任，甚至可能成为中国AI产业的脊梁。拒绝融资，意味着继续固守现状，追求短期的独立，但可能后劲乏力。
AI产业的竞争，早已不再是技术的一场简单较量，而是资本与技术的“二元对决”。DeepSeek若选择拒绝资本，也可能拒绝了壮大的机会。相反，若选择融资，它将可能借助资本的力量，在全球AI产业的大潮中迎头而上，成为中国的“OpenAI”，并最终为全球产业升级提供技术支撑。
在这场“AI时代的财富博弈”中，DeepSeek能否抓住这一机会，成为中国AI产业的主导力量？答案已经不再遥远，而未来会如何，也许会在梁文峰的决策中，找到最终的答案。
来源：数据猿
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