马上评｜中国AI，何以在逆风局里破土而出

近日，《梁文锋4小时投资人会议发言实录》一文引发关注。在这场会议上，梁文锋语现机锋：“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”……这些话一出，不只是资本市场，在大众舆论层面也引发了相当大的关注。

有必要解释一下这些话的语境。前不久，DeepSeek刚完成首轮外部融资，募资总额超500亿元，创下中国AI行业单轮融资规模之最。而在融资完成之前，DeepSeek创始人梁文锋面向投资人开了一场4小时会议，解答各种疑问。

看完这份实录，笔者最直接的感受是：这还是那个DeepSeek，还是梁文锋。专注、清晰、务实，不被眼前的流量和利润牵着走，它依旧朴素，却又蕴含爆发力。

想必很多人还记得，2025年初刚刚推出R1的“DeepSeek时刻”。相比于国外顶尖大模型，DeepSeek把API调用成本直接降低了90%以上，百万Token输入价格从15美元压缩到0.55美元，一度赢得“价格屠夫”之名，这一策略也被DeepSeek沿用至今。

这不仅是一种商业策略，而是一种改变行业格局的技术路线，恰恰呼应了梁文锋此次投资人会议上的表态——保持克制，瞄准长远的技术突破，开拓出时间和技术纵深，而不是短期利润的最大化。

事实上，国产AI几乎都面临同类议题。目前，行业的技术标尺似乎仍在美国，这点梁文锋也很清醒，他的目标是“把差距缩得更短，缩到6个月、3个月”。

但国产AI也自有其禀赋：庞大的应用场景和用户规模、成熟完整的工程化落地能力、在算力受限条件下磨炼出的极致效率意识，以及技术成果开源的共享生态。这让国产AI找到了自己的生态位：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，比堆到极致的性能更实用。

7月16日，月之暗面宣布推出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连续十周领跑，高达23.45万亿Token，同期美国调用量则为4.28万亿Token。调用量未必完全等同技术，却足以说明：当成本足够低、门槛足够低，AI就更容易真正进入千行百业。

AI竞争不只有“谁的模型最强”这一条赛道，谁能让先进技术以更低成本普及，同样可以重塑行业。

梁文锋的话之所以引发关注，或许也是国产AI“集体意志”的投射，体现了中国从业者穿越喧嚣周期后沉淀下来的一种共识：承认差距也追赶前沿，重视商业也有所不为。中国AI在逆风局里破土而出，却也积累出了自己的比较优势，准备好了一场漫长的竞赛。

对于整个社会来说，也需要建立与这种“长期主义”相匹配的支持机制：一级市场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去倒逼企业追求利润最大化；政策制定者在算力供给、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”现象；公共舆论也应少一些对估值、融资规模的过度渲染，多一些对技术本身、长期价值创造的耐心与包容。

反过来讲，培育出愿意分清“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，这个行业终究需要点目光远大的梦想。相信中国AI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。