DeepSeek不追求商业化，如何维持公司运营？

梁文锋在投资人会议上明确表示“DeepSeek一直在商业化，只是不以商业化为目标”，公司通过“赚取合理利润”的API收入、大额融资、极致成本控制和开源生态，在放弃追逐短期暴利的情况下维持运营并支撑AGI研发。

一、API商业化：赚取“合理利润”的现金流底座

DeepSeek不追求利润最大化，但通过API服务获得了稳定且可观的收入。

梁文锋在会议上透露，DeepSeek的定价逻辑是“十个月收回设备成本”，这被视为一个合理的利润水平，大约对应六倍的设备投入回报。

他曾将价格主动降至原来的四分之一，团队反而为此欢呼，因为低价并非补贴策略，而是模型架构优化的自然结果。

梁文锋强调：“最坏情况技术冻结了，光卖API也够撑起一家上市公司。” 若API或AI方向的ARR（年化经常性收入）达到十亿美金，公司现金流即可回正。

即使是开源模型，梁文锋指出，别人要用起来并做到同样的部署成本门槛极高，“不是每一家公司都有这个意愿和能力”。

二、融资输血：用资本换取时间和算力

2025年，DeepSeek完成了首轮超500亿元的外部融资，这笔巨额资金成为公司推进AGI研发的关键燃料。

梁文锋明确表示，融资的核心目的不是商业化扩张，而是“把所有的钱都换成算力卡”，以此解决制约研发的最大瓶颈——算力不足。

他的采购策略非常激进：“在合理的价格里面，能买到多少卡就买多少卡。” 他甚至认为，如果半年内能把融资花完“就太幸福了”。

通过融资，DeepSeek大幅降低了团队成员流失的风险，梁文锋将团队稳定视为“唯一的核心利益”。

三、成本控制：用架构优化代替资源堆砌

DeepSeek不靠大规模烧钱，而是靠技术效率来维持运营。

低成本是模型架构优化的直接产物，而非单纯的商业策略。梁文锋表示：“成本越低，在有限算力下就能训更大的模型。”

他提出“中国AI的终局优势是系统性便宜”，认为中国AI最终将像制造业一样，凭借结构性的成本优势在竞争中胜出。

公司自研了高级编译器TileLang，几乎不依赖英伟达的CUDA生态，这为未来使用国产芯片、进一步降低硬件成本铺平了道路。

四、组织效率：极简管理和愿景驱动

DeepSeek的组织模式极其精简，最大程度降低了运营开销。

公司没有KPI、没有考核，依靠“愿景驱动”，员工一半时间用于公司正式项目，另一半自由探索自己感兴趣的方向。

公司一般不鼓励加班，梁文锋认为“做研究需要松弛环境，逼太紧没法做研究”。

这种模式让DeepSeek不需要庞大的销售、客服和产品运营团队。梁文锋直言：“我只要搞几个人维护API就行，甚至客服都没有，用户自己就会来。”

五、开源生态：以让利换取长期生存空间

开源看似放弃短期收入，实则是DeepSeek重要的长期战略。

梁文锋认为，“AI最终可能占人类社会GDP的10%，任何人都无法独占。一定得跟别人分享，否则肯定活不下来。”

开源增强了员工成就感与组织凝聚力，同时吸引了大量开发者与企业参与生态建设，间接推动了模型的应用和迭代。

他提到：“历史上一个软件公司，市场一年可能就几十亿美金，开源了就没有了。但AI这个事情足够大，开源反而能增加做成的概率。”

六、克制战略：放弃热点，聚焦AGI主线

DeepSeek通过主动“做减法”来节约资源，确保每一分钱都用在刀刃上。

公司明确不做视频生成、3D、世界模型、超级App等热门方向，因为这些“跟智能的上限没有关系”。

梁文锋认为：“站在技术高位做低一级产品是降维打击。产品不是主线，是通向AGI路上的副产物。”

“你越克制，越有可能做成这件事。AI利益足够大，随便分一点就非常大。” 这种不急于收割的耐心，让DeepSeek避免了与巨头在流量和应用端的正面消耗战。