【量子位 2026年1月16日讯】在大模型行业纷纷追逐融资、推进商业化的浪潮中，DeepSeek走出了一条“反内卷”的道路。1月13日，据私募排排网及彭博社消息，DeepSeek母公司幻方量化2025年凭借旗下基金56.6%的平均收益率（远超行业30.5%的平均水平），狂揽超50亿元人民币营收。这笔资金足以支撑DeepSeek研发2380个R1模型（单个R1研发成本仅29.4万美元），或125个V3模型，为其“无融资、无商业化，全力冲刺AGI”的战略提供了坚实底气。更值得关注的是，DeepSeek核心研发团队一年来零流失且有成员回流，这种“财务自由式科研”正成为AGI领域的独特样本。
一、幻方量化：50亿营收的“量化摇钱树”，撑起DeepSeek研发底气
作为国内百亿级量化基金的头部玩家，幻方量化2025年的业绩表现堪称“现象级”，其营收规模不仅碾压多数AI初创公司的融资额，更成为DeepSeek无需依赖外部资本的核心支撑。
1. 业绩碾压行业：56.6%平均收益，管理规模超700亿
根据私募排排网公开数据，幻方量化2025年旗下8支核心基金均实现超54%的收益率，平均收益达56.6%，在全国百亿级量化基金中排名第二（仅次于灵均投资的70%），显著跑赢“中国量化基金平均30.5%、全球平均15%”的行业水平：
-
头部产品亮眼：“九章幻方中证500量化进取1号”全年收益55.45%，成立以来累计收益达462.98%；“幻方量化信淮500指数专享19号”收益更是高达58.69%，净值突破3.996；
-
规模与收益双高：截至2025年底，幻方量化管理资产规模超700亿元，按行业平均20%的费率测算，仅管理费收入就超14亿元，叠加超额收益分成，全年营收突破50亿元（约7亿美元），这一数字超过MiniMax IPO预募资规模（超6亿美元），相当于20家中小型AI公司的首轮融资总和。
2. 资金闭环：研发成本“杯水车薪”，AGI投入无压力
对DeepSeek而言，幻方量化的营收意味着“无上限的研发弹药”。据DeepSeek披露，其核心模型的研发成本极具性价比：
-
低成本高效率：V3模型研发仅花费557.6万美元，R1模型更是低至29.4万美元。按幻方2025年50亿营收计算，可支撑125个V3或2380个R1的研发；
-
效率持续优化：随着训练框架迭代，DeepSeek的模型研发成本还在进一步降低。例如R1的后续优化版本，通过算力调度优化，训练成本较初始版本再降15%；
-
无外部约束：与OpenAI依赖芯片厂商投资、谷歌受搜索业务拖累不同，DeepSeek的资金完全来自母公司内部输血，且幻方量化早在数年前就停止接受外部资金，这意味着DeepSeek无需应对投资人的回报要求，可长期专注于AGI底层研究，无需在短期商业化上分心。
二、DeepSeek的“纯粹AGI路”：无商业化、无融资，学术产出不停歇
在行业普遍“为钱焦虑”的2025年，DeepSeek却选择“屏蔽噪音”——既不推进C端产品，也不开放融资，将所有资源集中于AGI底层技术突破，这种“纯粹性”在当前AI行业实属罕见。
1. 拒绝商业化：R1开源、API为主，不与同行抢C端市场
与OpenAI推出Sora、ChatGPT Health，百度、阿里布局AI应用不同，DeepSeek的商业化动作几乎为零：
-
核心模型全开源：2025年推出的R1模型（在多项推理基准测试中超越GPT-4 Turbo）直接开源，未设置任何付费壁垒，甚至未推出官方客户端，大部分C端流量自然流向其他模型厂商；
-
仅保留API业务：目前仅通过API向企业提供模型服务，且未进行大规模推广，收入占比不足幻方营收的0.1%，更多是为了收集真实场景反馈以优化模型；
-
不抢应用赛道：明确表示“不涉足教育、医疗、办公等C端应用”，将资源全部投入底层训练，例如2025年下半年先后发布OCR技术、V3.2模型，年底还为R1补充60多页技术细节（足以单独作为一篇顶会论文），近期又开源了全新记忆模块Engram，持续夯实技术护城河。
2. 学术圈“高产选手”：一年数十篇论文，核心团队零流失
尽管在公众视野中低调，但DeepSeek在学术圈的产出堪称“劳模级别”，且团队稳定性远超行业平均水平：
-
论文密集发布：2025年全年发表AGI相关论文超30篇，涵盖长文本理解、稀疏模型、多模态推理等核心领域，其中R1模型论文被NeurIPS 2025接收，补充的记忆模块研究更是引发行业对“下一代稀疏模型”的讨论；
-
团队高度稳定：R1论文18位核心贡献者全员留任，100多位参与作者中仅5人离职（2024年为6人），甚至有前成员Ruiqi Ge回流，这在“挖人成风”的AI行业极为罕见。据内部人士透露，DeepSeek为研究员提供“行业顶级薪酬+无KPI科研环境”，例如资深研究员年薪超百万，且无需参与项目汇报，可自主选择研究方向。
三、独特模式：量化与AI的“双向奔赴”，无冲突的生态闭环
DeepSeek的“纯粹”并非偶然，而是源于幻方量化与AI业务“无冲突、反哺式”的独特生态——量化业务为AI提供资金，AI技术反哺量化投资，形成良性循环。
1. 资金无压力：量化业务“不依赖AI”，输血无负担
幻方量化的核心业务是量化投资，AI最初仅是辅助工具，这种“主副业分离”的结构让其对AI的投入毫无压力：
-
量化业务独立造血：幻方的收益来自股票策略、指数增强等成熟量化模型，AI技术更多用于优化交易算法、提升数据处理效率，而非决定营收，即便AI业务短期无产出，也不会影响核心收益；
-
长期投入承诺：幻方创始人梁文锋曾公开表示“AGI是值得投入十年以上的长期事业”，2025年更是将营收的30%（约15亿元）划入DeepSeek研发预算，且明确“不设回收周期”。
2. 技术反哺：AI提升量化效率，形成生态协同
DeepSeek的AI技术并非“只烧钱不产出”，而是已开始反哺幻方的量化业务：
-
交易算法优化：利用大模型的复杂推理能力，优化股票组合配置策略，2025年幻方“中证1000量化多策略”产品收益提升5%，部分归因于AI对市场情绪的精准预判；
-
数据处理加速：DeepSeek研发的长文本处理技术，可快速分析海量财报、研报数据，将信息提取时间从2小时缩短至10分钟，为量化策略调整争取窗口期；
-
硬件协同创新：DeepSeek在论文中提出的“硬件设计建议”（如优化GPU通信效率），不仅被寒武纪等芯片厂商采纳，也应用于幻方的交易服务器，降低硬件成本12%。
四、行业启示：AGI需要“财务自由”，DeepSeek模式难复制
DeepSeek的发展路径为AGI行业提供了新的思考——在技术尚未成熟、商业化模糊的阶段，稳定的现金流支撑远比融资更重要，但这种模式也存在难以复制的壁垒。
1. 核心壁垒：成熟业务的“交叉补贴”能力
DeepSeek的最大优势在于“背靠一个经过市场验证的赚钱业务”，这种“交叉补贴”能力是多数AI公司不具备的：
-
对比OpenAI：无成熟业务支撑，需依赖外部投资，每一步都需考虑商业化回报，例如推出Sora后迅速探索广告合作，避免现金流断裂；
-
对比大厂AI：谷歌Gemini受搜索业务拖累，需平衡广告收入与AI投入；百度文心一言需适配百度生态，难以完全自主；
-
中小公司更难复制：多数初创AI公司无自有现金流，需靠融资生存，不得不提前推进商业化，分散研发精力。
2. 意外红利：论文成“投资指南”，网友跟着DeepSeek炒股
有趣的是，DeepSeek的技术输出还意外带动了资本市场的热度。其在论文中提及的“硬件设计建议”（如适配的芯片型号、通信标准），被网友当作“投资指南”：
-
芯片厂商快速响应：2025年9月V3.2模型发布后，寒武纪4分钟内宣布完成适配，次日股价跳涨5%；
-
网友跟风获利：不少投资者关注DeepSeek的硬件动态，提前布局相关芯片公司股票，例如某网友根据其“优化NVLink通信”的建议，投资英伟达产业链股票，2025年收益超40%。
这种“技术论文→产业适配→股价上涨”的链条，也从侧面反映出市场对DeepSeek技术实力的认可。
结语：AGI的“慢赛道”，需要“快钱”支撑
DeepSeek的故事证明，AGI作为一场长期战役，需要“财务自由”的底气才能抵御短期诱惑。幻方量化50亿营收的“输血”，让DeepSeek得以避开商业化焦虑，专注于底层技术突破，这种模式或许难以复制，但为行业提供了重要启示——在AGI的“慢赛道”上，稳定的现金流支撑远比融资规模更重要。
随着2026年DeepSeek将R2、V4模型提上日程，手握7亿美元资金的它，或将在AGI领域掀起新的技术风暴。正如其团队在论文中所言：“我们不需要为短期回报妥协，因为我们知道，真正的AGI突破，值得耐心等待。”
