文 |有风

12月9日，《自然》杂志年度十大科学人物名单一公布，科技圈瞬间炸了锅。

40岁的中国AI企业家梁文锋赫然在列，头衔是“科技颠覆者”。

这人十年前还在金融圈玩量化交易，如今却成了全球AI领域的新大佬。

今天咱就来聊聊，这个金融跨界的“门外汉”，到底是怎么带着DeepSeek改写全球AI游戏规则的。

提到梁文锋，绕不开他的老本行。

1985年出生的他，17岁就考进了浙江大学。

2008年读研那会儿，别人还在啃课本，他已经鼓捣起机器学习炒股了。

早期搞量化的人里，像他这么敢把AI当核心工具的，真不多见。

2015年，30岁的梁文锋干脆自己创业，搞了个叫幻方量化的对冲基金，主打“用AI做投资”。

那几年量化圈都知道幻方猛，靠着AI算法，2021年管理规模就冲到了千亿级别，成了国内量化私募的“四大天王”之一。

本来以为他会在金融圈一直封神，没想到2023年，38岁的他突然宣布创立DeepSeek，一头扎进了通用人工智能领域。

当时不少人觉得他疯了，放着好好的千亿盘子不搞，跑去跟OpenAI、谷歌这些巨头硬碰硬。

但现在回头看，人家这步棋走得妙就妙在“跨界”。

金融圈摸爬滚打这么多年，梁文锋带到AI领域的，可不只是钱。

搞量化讲究啥？算法效率、风险控制、成本优化，这些在AI模型训练里简直是降维打击。

很多AI公司烧钱跟流水似的，算力堆得越高越觉得自己牛，但梁文锋不一样，他总想着“能不能用更少的钱，办更大的事”。

从华尔街思维到AI实验室，金融大佬的跨界秘籍

2024年1月，DeepSeek扔出了个王炸，DeepSeek-R1模型。

性能直接对标OpenAI的o1，训练成本却只有600万美元。

这是什么概念？当时业内搞个顶级大模型，动辄几亿甚至十几亿美元，人家用十分之一都不到的钱，就跑到了同一起跑线。

关键就在于梁文锋那套“金融工程思维”，DeepSeek搞了个混合专家架构，6710亿总参数，训练时只激活部分专家，算力消耗一下子降下来了。

还有个多头潜注意力机制，计算效率直接提了2到4倍。

本来想靠堆算力取胜的路子，被他用算法优化给截胡了。

更绝的是后训练阶段，他们大规模用了强化学习技术。

别人搞模型要海量标注数据，DeepSeek偏不，就用极少的数据，硬生生把推理能力给提上去了。

结果呢？数学、代码、自然语言推理这些硬骨头，DeepSeek-R1直接能跟GPT-4掰手腕。

搞不清的人还以为他们偷了啥黑科技，其实就是把量化交易里“小数据抓规律”的本事，用到了AI训练上。

技术突破已经够惊艳了，更让人没想到的是DeepSeek的开源操作。

2024年中，他们宣布把模型完全开源，代码、参数、训练方法全公开。

这步棋当时把不少人看懵了，AI模型这么金贵的东西，白送出去？

600万美元干翻10亿美金？开源让DeepSeek成了行业鲶鱼

但梁文锋算的是另一笔账，开源之后，全球的开发者、研究者、中小企业都能用起来了。

以前想玩AI只能看巨头脸色，现在随便下载个DeepSeek模型就能自己改。

这才是真的“AI民主化”，把技术门槛给彻底拉平了。

有人说开源亏了，商业价值没了。

但换个角度看，全球那么多开发者帮着找bug、提优化，模型迭代速度比自己闷头搞快多了。

而且中小企业用得越多，DeepSeek的生态就越稳，以后不管是搞定制服务还是硬件合作，路子都宽了。

这波操作，活脱脱就是金融圈“分散投资，共享收益”的玩法。

《自然》杂志为啥给梁文锋“科技颠覆者”的头衔？不是因为他做了个好模型，而是他真的改写了游戏规则。

以前大家觉得AI顶级技术只能靠美国巨头，现在DeepSeek证明了，中国企业照样能搞出原创性突破。

芯片受限、算力不够？没关系，用算法创新补，用金融思维控成本，照样能突围。

这事儿对美国科技圈的震动也不小，政策制定者都开始重新评估技术出口管制了，以前想着卡芯片就能卡住中国AI，结果人家另辟蹊径，用低成本、高效率的路子跑出来了。

毫无疑问，DeepSeek这波操作，给中国AI企业打了个样，自主创新不是喊口号，得有真本事。

现在DeepSeek的路子已经很清晰了，继续优化算法，扩大开源生态。

梁文锋自己也说，下一步要在小数据高效学习上再挖深一点。

对中国AI产业来说，这既是机遇也是挑战，跟着DeepSeek的思路走，说不定能走出更多低成本创新的路；但要是只想着抄作业，那还是会被甩开。

从量化巨头到AI颠覆者，梁文锋用跨界的故事告诉我们，有时候打破常规的不是技术本身，而是思维方式。

DeepSeek的600万美元奇迹和开源革命，不光是中国AI的一次突围，更可能是全球AI格局重塑的开始。

以后再聊AI，可别只盯着那些烧钱的巨头了，说不定下一个颠覆者，就藏在哪个跨界的角落里。