马上评｜中国AI，何以在逆风局里破土而出
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DeepSeek完成超500亿元融资，创始人梁文锋强调不追求利润最大化，专注长远技术突破。国产AI凭借庞大应用场景、工程化能力和极致效率意识，以低成本策略推动技术普及，在逆风局中积累比较优势，需长期主义支持。
近日，《梁文锋4小时投资人会议发言实录》在业内激起不小的水花。会上，梁文锋频频抛出钱句：“我们只赚一个合理的利润，不是利润最大化的定价”“不争这个东西，是因为后面还有西瓜，前面的可能都是芝麻”“如果你的愿景是拿得多，你就先输了”……这些话不仅震动了资本市场，也迅速在大众舆论中发酵。
这些言论的语境值得先交代一下。前不久，DeepSeek刚刚完成首轮外部融资，募资总额超过500亿元，创下中国AI行业单轮融资规模的纪录。而在融资正式落地之前，创始人梁文锋花了整整4个小时，面对投资人逐一解答各类疑问。
读完这份实录，最直观的感受是：DeepSeek还是那个DeepSeek，梁文锋也还是那个梁文锋。专注、清晰、务实，不被眼前的流量和利润牵着走，依然朴素，却又暗藏爆发力。
很多人应该还记得2025年初刚刚推出R1时的“DeepSeek时刻”。相比国外顶尖大模型，DeepSeek直接把API调用成本砍掉了90%以上，百万Token输入价格从15美元压缩到0.55美元，一举赢得“价格屠夫”的称号，而且这一策略一直延续至今。
这不仅仅是一种商业策略，更是一种足以改变行业格局的技术路线。恰恰呼应了梁文锋在投资人会上说的——保持克制，瞄准长远的技术突破，在时间和技术纵深上做文章，而不是追求短期利润最大化。
其实，国产AI几乎都面临着同样的课题。目前行业的技术标尺仍然在美国，这一点梁文锋看得很清楚，他的目标是“把差距缩得更短，缩到6个月、3个月”。
但国产AI也有自己的独特优势：庞大的应用场景和用户规模、成熟完备的工程化落地能力、在算力受限条件下淬炼出的极致效率意识，以及技术成果开源共享的生态。这些让国产AI找到了一条属于自己的路径——不是所有问题都需要超级智能来解决，很多时候，“恰到好处”的效率和成本，比一味堆砌性能更管用。
7月16日，月之暗面推出2.8万亿参数的Kimi K3，成为全球参数最大的开源模型。截至7月5日，中国大模型周调用量已连续十周领跑全球，高达23.45万亿Token，而同期美国调用量仅为4.28万亿Token。调用量不完全等同于技术实力，但足以说明一个趋势：当成本降到足够低、门槛足够低的时候，AI才能真正深入千行百业。
AI的竞争从来不止“谁的模型最强”这一条赛道，谁能让先进技术以更低的成本普及，同样可以重塑行业格局。
梁文锋的话之所以引发广泛关注，或许也是国产AI“集体意志”的一次投射，体现了中国从业者穿越喧嚣周期后沉淀下来的某种共识：承认差距，同时追赶前沿；重视商业，也懂得有所不为。中国AI在逆风局中破土而出，积累出了自己的比较优势，也做好了打一场持久战的准备。
对于整个社会而言，也需要建立起与这种“长期主义”相匹配的支持机制。一级市场应该愿意为技术纵深留出更长的退出周期，而不是用短期财务模型来倒逼企业追求利润最大化；政策制定者需要在算力供给、数据要素、基础研究投入上给出稳定预期，减少企业“抢跑”或“内卷”的现象；公共舆论也应该少一些对估值、融资规模的过度渲染，多一些对技术本身、对长期价值创造的耐心与包容。
反过来讲，培育出能分清“芝麻”和“西瓜”的企业家，本身也需要一片不急于求成的土壤。
除了商业故事，AI也应当有“向善”的一面，应该奔着为人类解决问题而去。这个行业终究需要一些目光远大的梦想。相信中国AI的这场远征，终将不止于追赶与超越，而会在某个时刻，用自己的方式回答一个根本性的命题：AI技术，究竟能在多大范围、以何种方式，让每一个人都能感知到文明前行的节奏。
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