DeepSeek，為何出自量化基金公司？

春節假期，潑天流量降到了DeepSeek的頭上。

大概一周多之前，DeepSeek還算不上太有名氣，在大模型圈之外，外界對它可能多是一頭霧水。然而短短幾天，其就一躍成為業界頂流，並闖進了公眾視野。

因接連推出的兩款大模型產品，DeepSeek在華爾街掀起風暴，美股科技股一度重挫。周二，英偉達單日蒸發近6000億美元市值，博通和科技等芯片產業鏈股票也紛紛大跌。雖然周三英偉達反彈漲近9%，但DeepSeek帶來的心理衝擊並沒消散。

“DeepSeek大模型在性能上比肩ChatGpt，可能意味著國產大模型實現突破，這對美股科技股造成了衝擊。”前海開源基金首席經濟學家楊德龍告訴時代周報記者。在他看來，科技股是美股牛市的主要推動力，但投資者擔心其估值產生巨大泡沫。若一些新技術突破或新模型不需要消耗那麽多的GPU，可能會引發像英偉達等公司的大幅下跌，從而導致美股科技股泡沫破裂。

作為一家成立不到兩年的大模型公司，無論在融資、技術進展還是輿論層麵，DeepSeek一向都動靜不大。而它背後的公司幻方量化（一家頭部量化私募），在此之前也僅是在私募圈出名。出人意料的是，一家私募和一家大模型初創公司，這樣的少見組合誕生了“DeepSeek神話”——無疑令人倍感好奇。

這一切是怎麽做到的？

潛行多年

如果從成立時間上看，DeepSeek並無特別之處。自2022年底ChatGPT發布之後，全球科技圈震動，隨之一係列國產大模型創業項目麵世。DeepSeek搭乘的也是這股潮流，2023年4月，幻方量化高調宣布進軍大模型，三個月之後，DeepSeek作為獨立公司成立。

但脫胎於幻方量化的DeepSeek，其實技術積累要更早。

幻方量化成立於2015年，創始人是梁文鋒。在該公司官網上，赫然寫著的是：使用AI投資的對衝基金。按照幻方量化的披露，在公司成立之前七八年時間，創始團隊就在探索將技術應用於投資交易。當時量化投資在國內尚未流行，團隊成員在這方麵的經驗同樣寥寥，出於朦朧的市場感知和技術，梁文鋒團隊仍決定走上這條路。

在這一時期，幻方量化創始團隊從零開始嚐試全自動交易，采用機器學習等技術。2010年是一個轉折點，當年股指期貨和融資融券相繼推出，A股投資更活躍和多樣化。一時間，量化投資在國內私募基金業逐漸增加，報道稱梁文鋒團隊也借此收益頗豐。

2015年，幻方量化正式成立，借助AI和數學進行量化投資。2016年，幻方量化第一個由深度學習算法模型生成的股票倉位上線實盤交易，使用GPU進行計算。而在此之前，算法主要依靠線性模型和傳統機器學習算法，模型計算主要依賴於CPU。

自此之後，幻方的量化策略全麵AI化。到2017年底，幾乎所有量化策略均已采用AI模型計算。隨後不久，該公司明確宣布AI為主要發展方向。

所謂量化投資，指的是借助統計學和數學方法，利用計算機程序對大量數據進行分析，尋求獲得超額收益的投資策略。在持倉風格上，量化投資傾向高度分散和多樣化配置，以降低單一資產波動的風險。在決策上，不同於傳統的依靠基金經理主觀判斷，量化公司是基於數據和模型進行交易。

全麵AI化也帶來某些問題，比如複雜的模型計算需求使得單機訓練遭遇算力瓶頸，訓練需求和有限的計算資源產生矛盾，幻方量化需要解決大規模算力的受限難題。在這個背景下，幻方量化在2019年成立了一家AI基礎研究公司，並推出自研的“螢火一號”AI集群，搭載500塊顯卡。同一年，幻方量化規模擴張，躋身百億私募。2021年，幻方又斥資10億元加碼建設“螢火二號”，為AI研究提供算力支持。

從事後來看，幻方量化在構建AI算力過程中的“囤卡”動作，為它贏得了市場機會。作為國內早期的英偉達芯片大買家之一，在ChatGPT爆發前夜，幻方量化手中的英偉達顯卡數量就越攢越多。據幻方量化稱，在2022年時，其用於科研支持的閑時算力高達1533萬GPU時，這意味著每天用於科研而非交易的算力便達4.2萬GPU時。這個水平，大大超越了後來的很多大模型公司。

DeepSeek，就是在這樣的加持下問世。

也交過學費

幻方量化上演了一個“一朝成名天下知”的精彩故事，在它的敘事版本裏，無論做金融交易還是進軍大模型，都是比較純粹的技術向追求。

一位接近幻方量化的投資人士告訴時代周報記者，他一直很關注這家公司，並且和團隊成員有過交流。雖然沒有直接接觸過創始人本人，但能感覺出來，相對於商業盈利，這個團隊的技術理想色彩是更為濃厚的。

幻方量化希望通過AI量化交易，對金融資產進行定價和投資。金融交易足夠複雜，又是從起家就介入的領域，對於旨在實現通用人工智能（AGI）的幻方量化而言，這是一個非常合適的切入場景。

早在2020年，點拾投資創始人朱昂曾訪談過幻方量化CEO陸政哲。彼時陸政哲稱，幻方量化將自己定義為一家完全依靠AI來做投資的對衝基金。其模型數據來源有三個，分別是行情數據、覆蓋全市場的基本麵數據以及經過結構化處理的另類數據。用這三類數據來訓練機器模型，據此構建投資組合，再用精細化的程序化交易完成交易。

這套打法確實效果顯著，在2017年-2020年間，整個量化行業高速增長，幻方量化的管理規模也水漲船高。不過，量化交易並非完美，幻方量化在這上麵也吃過苦頭。

2021年12月，由於業績回撤達曆史最大值，幻方量化就業績不及格發文致歉。幻方量化稱，其人工反複檢視了AI的投資決策，認為AI選出來的股票從長期價值來說基本上沒問題，但在買賣時點上確實做的不夠好。尤其市場風格劇烈切換時，AI傾向於冒險博取更多收益，這進一步加大了回撤。

量化資管行業擴張太快，被認為是另一個原因。幻方量化認為，行業規模猛增，導致策略同質化嚴重，加大了整體操作的難度。因此，當時幻方量化著手控製總的規模，同時表態要加大對策略研究的投入，以重新獲得市場優勢。而在監管層麵，2024年7月份融券業務相關政策發生重大調整，轉融券業務暫停，並且融券保證金比例上調。此外，程序化交易被進一步強化監管。量化行業似乎告別一段野蠻發展期。

目前，梁文鋒旗下有兩家百億私募，除了寧波幻方量化（股票策略），另外一家是浙江九章資產（多資產策略）。就業績而言，據私募排排網數據，過去兩年量化公司的風頭仍然強勢，如2023年百億私募排行榜中，前十名中量化公司占據六席，在104家上榜私募中，九章資產和幻方量化的業績分列32和33位。到2024年，量化私募的整體收益仍高於主觀私募，除東方港灣（主觀投資）牢牢把持行業首位之外，前三十名中量化或主觀+量化的機構占據多數。不過，幻方量化的業績同樣算不上突出，僅排在第19位。

在私募排排網有業績展示的12隻產品中，幻方量化旗下產品2024年的收益均值為12.18%，收益中位數為13.02%。

“還需冷靜看待”

某種程度上，DeepSeek應該是幻方量化的深度轉型之作。成立之初，該公司就表示將專注在大模型上，從語言大模型到視覺大模型，再到多模態大模型，堪稱步步為營。

過去一年多，從默默無聞到火爆出圈，DeepSeek經曆了一條清晰的產品迭代之路。

在2024年5月之前，DeepSeek相繼推出了DeepSeek Coder（免費且開源的首個模型）、DeepSeek LLM（第一個大語言模型），其中DeepSeek LLM包含670億參數，在一個包含2萬億token（語言模型中用來表示單詞或短語的符號）的數據集上進行訓練。在中文表現上，該模型據稱超越了當時的GPT-3.5。

這兩款模型都沒有引起波瀾，直到隨後發布的DeepSeek-V2，才讓DeepSeek在圈中出名。DeepSeek-V2是混合專家（MoE）語言模型，包含總參數達到2360億，每個token激活210億個參數。在一些行業測試中，DeepSeek-V2有著不錯的表現。

有意思的是，當時國內業界對這款模型似乎欠缺技術層麵的關注。DeepSeek-V2之所以被注意到，是由於它在大模型行業掀起一場價格大戰——DeepSeek在5月出宣布，DeepSeek-V2降價至每百萬Tokens輸入價格為1元、輸出價格為2元，開發者還能獲得500萬Tokens的免費額度。

這個價格水平，大約相當於GPT-4 Turbo的七十分之一。

隨即互聯網大廠紛紛跟進，甚至不乏有廠家將價格降得比DeepSeek-V2還低。就在國內玩家為價格戰打的火熱時，有矽穀從業者發現，DeepSeek-V2采用的多頭潛在注意力機製，有效提升了大模型的性能。

這或許是矽穀較早地正視這家中國初創公司。

據一位行業相關人士解釋，多頭潛在注意力機製是DeepSeek-V2提出的一種注意力架構，該架構可以顯著降低推理過程中的KV緩存。所謂KV緩存，指的是在大模型的推理過程中，用於存儲先前計算結果的一種技術。

到2024年底，DeepSeek繼續迭代，推出了DeepSeek-V3模型。DeepSeek終於迎來它的GPT-3時刻。

今年1月20日，DeepSeek-R1發布，在數學、代碼、自然語言推理等任務上，宣稱性能對標OpenAI o1正式版。而它的蒸餾（將大模型的知識遷移到小模型中）小模型，也超越了OpenAI o1-mini。此外，在開源和閉源路線仍有爭議的眼下，DeepSeek宣布R1開源，允許用戶進行“模型蒸餾”，以促進技術共享。

DeepSeek-R1是一枚重磅炸彈，在性能上為全球業界矚目之外，更重要的是——它的成本相比競品大大降低。一周之後，DeepSeek趁熱打鐵，又推出開源多模態模型，被認為在文生圖方麵超越OpenAI的DALL-E3。至此，外界對DeepSeek的討論關注，達到高潮。

與先進大模型保持相近的性能，並在訓練成本、運行成本和服務定價上全麵大幅下降，這是DeepSeek震撼科技圈的原因。在這樣的現象級產品出現之前，過去兩年多時間，由於AI業界對高性能顯卡的追逐，英偉達被一路推上王座。無論在資本市場還是產業鏈，這個邏輯似乎已經確立，沒料到DeepSeek橫空出世，硬生生攪了局。

不過，這場衝擊波能持續多久，還是個未知數。DeepSeek的勢頭固然很猛，但是否彌合了國產大模型與國際先進水平之前的技術代差，正在引發熱議。另外，DeepSeek通過算法優化提升效率，是否就意味著對算力需求的明顯減弱，下結論也太早。

喧鬧之外，降溫觀察逐漸成為一種聲音。“針對最近幾天事情的發展，個人覺得還是冷靜看待，肯定其取得的成就，但也要避免情緒化。”上述投資人士如此說道。