深夜23點，北京國貿寫字樓的燈光只剩零星幾點。程序員小林盯著屏幕上刺眼的“服務器繁忙”提示，第三次嘗試調用DeepSeek API失敗。
就在他為癱瘓的程序焦頭爛額時，千里之外的杭州，幻方量化的交易系統正自動完成一筆高頻交易，其旗下基金今年收益率已悄然逼近55%。
這兩個看似無關的場景，卻由同一個名字連接——“極客”梁文鋒。他左手打造的DeepSeek從AI頂流淪為爭議焦點，右手培育的幻方量化卻成為量化領域的隱形冠軍。
這場冰與火的強烈反差，不僅是一家公司的戰略分野，更撕開了AI行業的遮羞布——當概念炒作的潮水退去，技術的真正價值到底藏在哪里？
01 DeepSeek的180天墜落
2025年初的DeepSeek，曾是現象級的存在。
每天2400萬人擠爆官網，單日APP下載量突破540萬次，社交媒體上充斥著“AI改變世界”的狂熱討論。上線次月，其月活用戶就飆升至1.8億，力壓豆包、騰訊元寶登頂行業第一，估值被外媒瘋炒至1500億美元，創始人梁文鋒的身家也一度躍居亞洲科技大亨前列。
然而，這場狂歡的褪去速度，比任何人預想的都要快。
6月AI產品榜發布，DeepSeek排名從榜首滑落至第五，月活用戶驟降至9410萬，首次出現-6.06%的負增長。網頁端表現更糟，月訪問量連續四個月下跌，平均每月降幅達9.63%，6月訪問量僅3.8億，較年初峰值縮水近三成。
服務崩潰已成家常便飯。
12月11日晚，“DeepSeek崩了”沖上熱搜，API接口、網頁端、移動應用全線癱瘓，用戶屏幕持續彈出“服務器繁忙”提示，正在進行的對話被迫中斷。而這并非個例，4月、8月多次大規模崩服事件，讓DeepSeek的“不穩定”標簽深入人心。
用戶流失的背后，是產品體驗的持續拉胯。
網友分享的奇葩經歷層出不窮——推薦美食經營類小說，DeepSeek給出的3本全是虛構作品；索要數字PCR與NGS聯用的文獻，它竟生成根本不存在的高影響因子論文；甚至在簡單的標書生成、數據整理等場景中，也常出現答非所問、自由發揮的情況。
易標AI技術總監楊惠超直言：“現在問10條問題，至少有1條輸出不穩定”。這種“愛撒謊”的毛病，本質是模型精準度不足與數據污染的后遺癥，卻被平臺長期忽視。
更致命的是戰略層面的遲鈍。
當OpenAI推出“吉卜力風格生圖”功能、谷歌Gemini 2.5 Pro搶占31%推理市場時，DeepSeek仍固守通用對話場景，缺乏能夠深度融入用戶生活、工作的具體應用。
與此同時，競爭對手已形成合圍之勢——百度文心宣布全面免費，騰訊元寶則以“免費＋穩定服務”的組合拳發起猛攻。DeepSeek曾經引以為傲的“高性價比”優勢，正被快速瓦解。
02 幻方AI“印鈔機”如何煉成
與DeepSeek的狼狽形成鮮明對比的，是幻方量化的“躺贏”姿態。
2025年以來，其旗下11只展示業績的基金平均收益率高達52.55%，其中多只中證500、1000指增產品收益突破54%，遠超同期指數22%左右的漲幅。
更令人驚嘆的是，在700-800億元的管理規模下，11只開放基金的收益率集中在50%-55%之間，走勢幾乎完全一致。這意味著其核心策略已實現規模化復制，而非依賴單一標的押注——在A股3800只個股下跌的震蕩行情中，幻方硬是把股市變成了“提款機”。
這份亮眼業績的背后，是梁文鋒多年前埋下的AI伏筆。
早在2019年，當AI大模型尚未爆發時，幻方就投資2億元建成“螢火一號”AI算力集群，搭載1100塊高性能GPU。2021年再投10億元打造“螢火二號”，配備1萬張英偉達A100顯卡，算力相當于76萬臺個人電腦的總和。
當其他量化機構還在依賴傳統因子模型時，幻方已將最前沿的AI技術深度融入交易全流程。通過神經網絡處理海量的行情數據、新聞輿情、交易行為，捕捉散戶群體的情緒波動規律，在毫秒級別完成高拋低吸的決策與執行，甚至能預測未來幾分鐘的股價走勢。
這種技術降維打擊，讓市場變成了“零和博弈”的屠宰場——當普通散戶還在看K線、追熱點時，幻方的AI系統已經分析完上億種非線性的交易可能性組合；當普通投資者剛剛做出決策、手指移動鼠標時，量化系統早已完成建倉或平倉的全部操作。
中央財經大學教授賀強曾公開表示：“量化交易大量從散戶身上收割利益，這是極大的市場不公平”。而這種收割能力，在AI技術的加持下還在不斷強化——其策略因子處于高頻迭代狀態，對市場的敏感度遠超任何人類投資者。
03 AI的理想與現實之爭
同樣是AI技術，為何在DeepSeek和幻方量化身上呈現出天壤之別？
答案藏在梁文鋒的雙重戰略布局里——一邊是“不做應用，只做基礎設施”的理想主義，一邊是“用AI解決實際問題”的現實主義。
DeepSeek的困境，本質是AI行業通病的集中爆發。
作為開源大模型，它選擇“為他人做嫁衣”，將技術開放給騰訊元寶等合作伙伴，自身卻缺乏場景落地能力。產品形態單一、應用場景模糊，當用戶的嘗鮮熱情退去，自然會流向哪些能解決實際痛點的產品。
更深層的問題在于迭代速度的“慢半拍”。
國產競品瘋狂迭代功能，海外巨頭持續技術突破，而DeepSeek既未徹底解決模型精準度問題，也未及時拓展多模態能力，最終在同質化競爭中掉隊。
反觀幻方量化，從一開始就找到了AI技術最佳的“用武之地”。
量化交易的核心需求是“穩定賺錢”，而AI在數據處理、規律捕捉、快速決策上的優勢恰好精準匹配。梁文鋒曾表示，幻方面臨的問題“從來不是錢，而是高端芯片（短缺）”，這種對算力的極致追求，讓AI技術得以在交易場景中深度落地。
04 AI的價值不在概念在落地
DeepSeek與幻方的反差，給狂熱的AI行業潑了一盆冷水。
當無數公司扎堆涌入智能問答、文生圖等熱門賽道，陷入同質化競爭時，幻方量化用業績證明——AI的真正價值，不在于制造多少話題，而在于解決多少實際問題。
對于普通用戶而言，這場博弈的影響真實可感。選擇DeepSeek的用戶，要面對頻繁宕機、答案失真的困擾；而身處股市的散戶，要直面AI量化的降維打擊。
2025年A股市場出現顯著分化，超過3800只個股下跌，而量化基金卻賺得盆滿缽滿，這種反差背后，是技術鴻溝帶來的財富再分配。當幻方的AI能毫秒級捕捉市場波動，散戶的手動交易如同拿著冷兵器對抗熱武器，賺錢難度陡增。
而對于AI行業來說，DeepSeek的困境不是個例。
當前大模型行業面臨兩大核心問題——一是技術突破乏力，長期停留在二維感知領域，未能實現實質性跨越；二是商業化落地困難，很多產品看似熱鬧，卻缺乏持續盈利的能力。這些問題的根源，在于行業過度追求估值和流量，忽視了技術的本質是服務人類、創造價值。
谷歌Gemini、OpenAI的成功，不僅在于技術領先，更在于持續拓展應用場景，讓AI真正融入生活工作。幻方的崛起，也源于對交易場景的深度挖掘。
值得注意的是，DeepSeek并非毫無轉機。
12月發布的V3.2版本，推理能力達到GPT-5水平，引入DSA稀疏注意力機制后，長文本推理成本降低60%，流量份額已從3.7%回升至4.2%。如果能補齊服務穩定性短板，聚焦垂直場景深耕，或許能重現生機。但這需要放下“估值包袱”，回歸技術本質。
當行業褪去概念的光環，留下的終將是能解決實際問題的產品。
DeepSeek的宕機與幻方的盈利，共同指向同一個答案——AI的價值不在估值榜單上，而在用戶的體驗里，在真實的應用場景中。或許正如梁文鋒所說，“在顛覆性的技術面前，閉源形成的護城河是短暫的”，但比技術開源更重要的，是價值落地的能力。
