DeepSeek凭借零外部融资、无商业化压力的独特模式，在资本狂潮中保持纯粹AGI研究方向，形成难以复制的组织与战略优势。
DeepSeek 真正的护城河不是模型能力、开源程度或价格，而是彻底没有商业模式与外部资本约束，从而实现极致内部一致性，把全部资源押注在长期 AGI 研究本身。
一年前，2025年1月27日，中国AI圈迎来“DeepSeek时刻”——深度求索（DeepSeek）以MIT许可证开源其V3和R1模型权重，成为全球首个真正意义上“无限制可商用”的大模型发布者。
这一举动不仅震惊了中美AI界，更点燃了此后中国大模型开源浪潮的导火索。
如今，随着2026年农历新年的临近，市场再度期待DeepSeek推出更强新模型，但作者Kevin S. Xu冷静指出：这一次，它可能不会再引发“地震”。
原因很简单——整个行业已经习惯了中国实验室每隔一两个月就放出一个性能扎实、完全开源的模型。开源已成常态，震撼不再稀缺。然而，真正值得长期关注的，并非DeepSeek的技术有多领先，而是它那反常识的核心优势：没有商业模式。
DeepSeek 最独特、最难被复制、也最容易被忽视的优势，不是模型，也不是开源，而是它压根没有商业模式、没有融资压力、没有退出预期，于是整个组织只围绕 AGI 研究本身做决策，这在当下被资本淹没的 AI 行业里，反而成了极端稀缺的能力。
开源不再是独家标签，DeepSeek的“先发红利”正在消退
曾几何时，DeepSeek凭借MIT许可证的开放策略独树一帜。
但很快，阿里通义千问（Qwen）系列跟进，采用Apache 2.0许可证；就连OpenAI也迫于压力推出了gpt-oss项目。
如今，按Artificial Analysis的评估，全球最开放的三大开源模型已变成英伟达的Nemotron 3、艾伦人工智能研究所的Olmo 3，以及阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学的K2-V2。
相比之下，DeepSeek既未公开训练数据集，也未释出核心训练代码，开放程度甚至已被后来者超越。
在性能上，它不再是开源模型中的顶尖选手；
在价格上，其API服务虽不断降价，却也难言绝对优势。
如果只从模型性能、推理成本、授权宽松度来评估，DeepSeek 已经不再是榜首选手。那为什么这个实验室依然被持续、高强度地讨论？答案并不在技术指标里，而在一个看起来反常、却极其关键的事实之中：DeepSeek 没有商业模式，而且它是刻意维持这种状态的。
答案藏在其创始人梁文峰的决策逻辑里——他拒绝一切外部融资，坚持用自己量化基金“高飞资本”（High Flyer Capital）的利润支撑研发。
这种“零VC、零商业化压力”的状态，在全球AI狂飙突进、资本疯狂涌入的2025年，显得格格不入却又异常珍贵。
梁文峰的“AGI理想主义”：用7亿美元利润赌一个没有回报的未来
梁文峰并非从未尝试融资。2023年ChatGPT爆火后，他曾向中国风投推介DeepSeek，但因其“只谈AGI、不谈变现”的蓝图被普遍视为不切实际，最终融资失败。
讽刺的是，这次失败反而成了DeepSeek最大的幸运。
2024年，高飞资本录得53%的惊人回报，净利润超7亿美元。这笔钱几乎全部被投入GPU采购（尽管受美国出口管制限制）和顶尖人才招募，推动DeepSeek持续迭代。
与此同时，全球其他“前沿实验室”纷纷向资本低头：
马斯克的xAI刚完成包含股权与债权的E轮融资；由Mira Murati领衔的Thinking Machines Lab、Yann LeCun坐镇的AMI Labs等“AI新贵实验室”也都背负着巨额融资带来的商业化预期。
唯独梁文峰，手握百亿估值入场券却选择关上门，继续在杭州某处低调推进他的AGI梦想。
正如DeepSeek在HuggingFace主页所写：“致力于实现通用人工智能……以好奇心解开AGI之谜，以长期主义回答根本问题。”——这句宣言，在资本驱动的AI世界里，近乎乌托邦。
DeepSeek 创始人梁文锋没有接受任何外部融资。实验室的经费主要来自其量化基金 High Flyer Capital 的利润输血。虽然 DeepSeek 也提供 API 服务并产生收入，但定价趋势是持续下调，而不是以营收增长为核心目标。更关键的是，这种状态并非因为无法融资，而是一次失败融资后形成的结构性选择。
即便通过治理结构创新，比如给予创始人超额投票权，也无法真正消除资本对商业化回报的长期要求。一旦接受风投，组织的隐性目标就会被重写，研究节奏、算力分配、产品优先级，都会逐步向“能解释给投资人听”的方向收敛。DeepSeek 完全避开了这一层博弈。
算力不是万能药：顶级研究未必需要最大GPU集群
外界常误以为，要做出突破性AI成果，就必须堆砌海量算力。
但DeepSeek的实践，加上顶级研究者如伊利亚 苏茨克维尔Ilya Sutskever的观点，共同挑战了这一迷思。
伊利亚曾指出：“AlexNet仅用两块GPU训练；Transformer原始论文实验最多用了64块2017年的GPU——相当于今天的两块。研究的关键从来不是算力规模，而是研究品味。”
DeepSeek深谙此道。
由于没有外部投资人要求“快速产品化”或“扩大推理服务”，其内部不存在资源争夺战：GPU不会被拿去支撑某个即将上线的聊天机器人，也不会因商业需求而削减某个高风险探索项目的配额。
所有计算资源都服务于纯粹的研究目标。这种“小而精、无干扰”的组织形态，反而让创新想法更容易落地。反观那些融资数十亿美元的实验室，即便拥有万卡集群，也可能因内部派系斗争、KPI压力或短期变现任务，错失真正颠覆性的技术路径。
没有资本，反而减少内部内耗
零融资带来零内耗：扁平结构是DeepSeek真正的组织护城河
除了资源分配自由，DeepSeek另一大隐性优势在于其极度扁平的组织文化。
没有风投介入，就没有期权池、没有虚高的估值、没有“纸面财富”催生的攀比心理。
员工不会因为隔壁团队拿到更多GPU配额而心生嫉妒，也不会因股票期权差异而暗中较劲。这种氛围在当今AI人才争夺白热化的环境下尤为难得。
对比之下，即便是由伊利亚这样具备顶级研究直觉的人创立的SSI实验室（已融资30亿美元），也难逃人才被Meta等巨头挖角的命运——连联合创始CEO都被扎克伯格撬走。
DeepSeek同样面临人才流失风险（如一位明星研究员已加入雷军的小米AI团队），但其“非商业化共同体”的凝聚力，仍远高于那些被资本裹挟的同行。
正如文中调侃：Thinking Machines实验室甚至定制了印有品牌Logo的健身哑铃，而DeepSeek大概率连健身房都没有，更别说搞这种“品牌周边”了。这种朴素到极致的作风，恰恰是其专注力的体现。
总之，外部融资往往会引入估值、期权、头衔和隐性等级体系，这些东西在早期阶段极易侵蚀研究文化。DeepSeek 由于没有这些变量，内部不存在因资源分配、待遇差异引发的系统性嫉妒或竞争，组织关系可以长期维持在“只看想法本身”的状态。
资本是毒药也是蜜糖：一旦接受投资，DeepSeek就不再是DeepSeek
文章最后抛出一个尖锐悖论：作为投资者，谁都想入股DeepSeek；但一旦它真的开放融资，其核心优势将瞬间瓦解。
因为风投的本质是追求超额回报，而AGI研究恰恰是最不确定、周期最长、商业化路径最模糊的领域。任何外部资本的注入，都会迫使团队考虑退出机制、产品路线图、客户增长曲线——这些与“纯粹探索智能本质”的初心天然冲突。
最近OpenAI和马斯克的官司说明了这个问题：马斯克一直将他投资的OpenAI看成是公益组织，但是忽视了其他股东和董事想独立做大的决心，试图将OpernAI作为特拉斯一部分，更将原来OpenAI的卡帕西借调到了特斯拉搞自动驾驶；而OpenAI其他董事格雷以及山姆奥特曼则认为AGI超越一切，是一切的第一性原理，而马斯克只是掉入了自动驾驶 征服火星的物理冲动中而已。
从“非营利使命保护人类”到复杂的混合结构，本质就是一次又一次试图在资本效率与长期目标之间打补丁。而马斯克的诉讼行为，无论动机如何，都说明一个事实：当资金规模足够大，任何“初心叙事”都会被重新争夺所有权。
梁文峰的选择看似非理性，实则清醒：用自有资金换取绝对控制权，用财务自由换取思想自由。在全球AI竞赛越来越像“军备竞赛”的今天，DeepSeek提供了一种另类可能性——不靠烧钱，不靠炒作，不靠PPT融资，只靠对智能本质的执着追问，也能在世界舞台上占据一席之地。
这种模式或许无法复制，但足以启发整个行业反思：我们是否把太多精力花在了“如何赚钱”上，而忘了最初为何出发？
作者背景：Kevin S. Xu——专注中美科技与资本交叉领域的独立观察者
Kevin S. Xu（徐凯文）是知名科技评论人与投资人，长期聚焦中美人工智能、半导体及前沿科技产业动态。他创办的ChinaTalk播客及Newsletter在专业圈层具有广泛影响力，擅长从资本流向、组织行为与地缘政治多维度解构技术演进逻辑。其分析以数据扎实、视角独特著称，尤其关注中国科技企业的全球化战略与创新模式。本文延续其一贯风格，将DeepSeek置于全球AI资本化浪潮中进行对比，揭示“反商业模式”背后的深层战略价值。
极客一语道破
本文具备极高的内容独特性与思想深度。它跳出了常规技术参数对比或模型排行榜的窠臼，转而从“商业模式缺失”这一反直觉角度切入，揭示DeepSeek在喧嚣AI市场中的真实护城河，文中引用大量一手信息（如梁文峰融资失败经历、高飞资本收益数据、全球实验室开放度排名等），并穿插ChatGPT之父伊利亚等权威观点佐证，增强了论述可信度。
本文涉及“DeepSeek 商业模式”“开源大模型 融资”“AGI 研究 资本”“梁文峰 高飞资本”“中国AI实验室 对比”等内容。话题本身具有争议性（“不赚钱反而更强？”）！
在科学和资本之间没有其他道路可以选择，不选择资本就选择科学道路，用自己的钱搞研究也是选择了科研之路，没有资本的逐利性，有效性就打折扣，资本逐利性是科学加速主义的助推剂。