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DeepSeek怎么赚钱?梁文峰的10万亿美元战略
DeepSeek怎么赚钱?梁文峰的10万亿美元战略DeepSeek怎么赚钱?梁文峰的10万亿美元战略
2026年的初夏，DeepSeek再度搅动整个AI行业的神经。
先是5月22日，彭博社报道DeepSeek的融资规模已达到700亿元（约 100 亿美元，同时创始人梁文锋明确向投资者表态：优先突破技术边界，而非短期商业化。
次日，DeepSeek官方宣布V4-Pro API永久降价至原价25%，V4 Pro 的输出价格最终每百万token 0.87美元，直接击穿全球大模型定价底线。
与此同时，这家公司的大动作不断：旗舰模型V4开源仅月余，却迟迟未推对标竞品的编程订阅套餐；
传言已久的代码智能体团队 “Harness” 刚组建，才挖来量化天才崔添翼加盟；
更关键的是，从V4全面适配华为昇腾芯片、脱离英伟达CUDA生态，到持续开源MoE架构、MLA注意力机制等核心技术，DeepSeek每一步都像是在 “反商业常识”。
一边是近乎 “赔本” 的定价、百亿级融资的烧钱争议，一边是技术无保留开源、拒绝短期变现的执拗，外界的质疑声从未停止：DeepSeek到底想干什么？梁文锋的棋局里，真的只有AGI理想，没有赚钱逻辑吗？
X博主@bookwormengr的万字长文或许可以给出一个答案。
DeepSeek是如何赚钱的，而且是赚很多钱的？
以下为原文全文：
你有没有想过，DeepSeek 到底打算怎么赚钱，而且是赚大钱？
他们没有像智谱（GLM）、月之暗面（MoonShot）和 MiniMax 那样推出有竞争力的编程订阅计划。他们没有多模态、语音或视频模型。时至今日，他们甚至连一个 Harness 都没有（虽然最近听说他们开始招人做了）。而且，DeepSeek 还长期致力于开源，乐此不疲地分享自己的“独家秘方”。这难道是疯了吗？还是纯粹在烧钱？那些正准备给他们投资 100 亿美元的投资人们，难道是在把钱往水里扔吗？
不，在我看来，恰恰相反！！！
在这里，我想聊聊我对他们至今所作所为的观察，以及他们似乎正在践行的战略。DeepSeek 创始人梁文锋的眼光显然盯着一个大得多的终极奖杯——他们不仅自己能冲击 1 万亿美元的市值，还能顺便帮中国催生出一个高达 10 万亿美元的产业巨兽！
重新审视 DeepSeek 的“英雄之旅”
DeepSeek 总是逆风而行，他们不屑于去卷那种“比别人好一点点”的微调模型，也不急着去卖当下的应用（比如各种编程套餐）。我在 2025 年 1 月 27 日发过一条疯传的推文，谈到了我所看到的景象，而现在的剧情正变得越来越精彩。
当大家都在死磕稠密模型（Dense Models，所有参数都参与计算的传统大模型结构）时，DeepSeek 却迎难而上，选择了极难训练的混合专家模型（MoE, Mixture of Experts）。
[物价飞涨的时候 这样省钱购物很爽]
已经有 2 人参与评论了, 我也来说几句吧
先是5月22日，彭博社报道DeepSeek的融资规模已达到700亿元（约 100 亿美元，同时创始人梁文锋明确向投资者表态：优先突破技术边界，而非短期商业化。
次日，DeepSeek官方宣布V4-Pro API永久降价至原价25%，V4 Pro 的输出价格最终每百万token 0.87美元，直接击穿全球大模型定价底线。
与此同时，这家公司的大动作不断：旗舰模型V4开源仅月余，却迟迟未推对标竞品的编程订阅套餐；
传言已久的代码智能体团队 “Harness” 刚组建，才挖来量化天才崔添翼加盟；
更关键的是，从V4全面适配华为昇腾芯片、脱离英伟达CUDA生态，到持续开源MoE架构、MLA注意力机制等核心技术，DeepSeek每一步都像是在 “反商业常识”。
一边是近乎 “赔本” 的定价、百亿级融资的烧钱争议，一边是技术无保留开源、拒绝短期变现的执拗，外界的质疑声从未停止：DeepSeek到底想干什么？梁文锋的棋局里，真的只有AGI理想，没有赚钱逻辑吗？
X博主@bookwormengr的万字长文或许可以给出一个答案。
DeepSeek是如何赚钱的，而且是赚很多钱的？
以下为原文全文：
你有没有想过，DeepSeek 到底打算怎么赚钱，而且是赚大钱？
他们没有像智谱（GLM）、月之暗面（MoonShot）和 MiniMax 那样推出有竞争力的编程订阅计划。他们没有多模态、语音或视频模型。时至今日，他们甚至连一个 Harness 都没有（虽然最近听说他们开始招人做了）。而且，DeepSeek 还长期致力于开源，乐此不疲地分享自己的“独家秘方”。这难道是疯了吗？还是纯粹在烧钱？那些正准备给他们投资 100 亿美元的投资人们，难道是在把钱往水里扔吗？
不，在我看来，恰恰相反！！！
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重新审视 DeepSeek 的“英雄之旅”
DeepSeek 总是逆风而行，他们不屑于去卷那种“比别人好一点点”的微调模型，也不急着去卖当下的应用（比如各种编程套餐）。我在 2025 年 1 月 27 日发过一条疯传的推文，谈到了我所看到的景象，而现在的剧情正变得越来越精彩。
当大家都在死磕稠密模型（Dense Models，所有参数都参与计算的传统大模型结构）时，DeepSeek 却迎难而上，选择了极难训练的混合专家模型（MoE, Mixture of Experts）。
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