DeepSeek梁文锋的“第一桶金” 量化交易积累资本
DeepSeek梁文锋的“第一桶金”，主要源自于他在量化交易领域的敏锐洞察和精准操作。在金融市场的波涛汹涌中，梁文锋凭借扎实的数学功底、对数据的敏感度以及对市场规律的深刻理解，成功开发出一套高效的量化交易策略。这套策略不仅能够有效捕捉市场中的微小波动，还能在复杂多变的市场环境中保持稳定收益。通过持续优化算法、严格控制风险，梁文锋逐步积累了初始资本，为后续创业奠定了坚实的经济基础。这一过程不仅是技术与智慧的结晶，更是耐心与毅力的体现，最终帮助他实现了财务自由，也为后来者树立了榜样。
DeepSeek梁文锋的第一桶金。春节期间，国产AI独角兽DeepSeek意外走红，其创始人梁文锋的家乡广东湛江吴川覃巴镇米历岭村吸引了众多游客前来“打卡”。甚至有建筑风水师拿着罗盘研究起村庄和梁文锋家宅的布局，科技与玄学在此巧妙结合。
在国内大厂和国际巨头纷纷押注AI大模型的背景下，由量化私募公司幻方孵化的DeepSeek凭借“能用、好用、用得起”的口碑悄然渗透市场。尽管团队核心成员仅百余人且没有大规模发布会，但其崛起不仅引发美国科技股大幅下跌，还迫使行业掀起价格战。梁文锋本人因豪捐上亿善款及拒绝资本裹挟的姿态，成为中国AI领域的一股清流。
DeepSeek的春节走红充满草根性。一方面，技术下沉让县城中学可以用老旧机房开展AI教学，县城程序员也能调试代码。开源的数学推理模型被中小科技公司接入业务系统。另一方面，极致性价比使得API调用价格低至0.14元/万token，仅为行业均价的1/20。河南某农产品电商借此将智能客服成本压缩92%。
支撑这种性价比的是幻方从量化交易中提炼出的技术哲学——自研“动态计算图”技术使同一批GPU可并行训练3个模型，硬件利用率达89%，远高于行业平均水平。训练数据清洗引入量化风控模型，将无效数据标记率提升至93%，百亿参数模型训练成本控制在800万元内。不同于大厂追求万亿参数竞赛，DeepSeek专注提升单位算力产出效率。其13B参数模型在法律文书审核场景击败多家千亿级大模型，这得益于幻方团队多年处理金融法律文本的经验迁移。