一句话看懂：DeepSeek 创始人梁文锋在近期投资人交流中公开解释公司坚持开源的原因：如果只追求 6 倍利润，开源对商业模式没有影响；只有目标利润达到 100 倍时，开源才会削弱定价权。他明确表示“最强的模型也会开源”，并将 6 倍利润定义为公司的“纪律性”策略。
事件核心：发生了什么
据 AIbase 报道，DeepSeek 投资人交流会的内部对话内容遭泄露，梁文锋首次从财务角度完整阐述了开源策略的底层逻辑。他给出的核心数据是：在投资回收期十个月、对应约 6 倍利润的回报水平下，开源对商业模型没有影响。因为第三方虽然可以自主部署开源模型并以二十分之一的成本获得相同效果，但这只会挤压追求 100 倍利润的定价空间，而不会影响到被定义为“纪律性”的低倍数回报路线。梁文锋认为，这种策略能让公司走得更久，在技术演进中获得更多机会，从而提高实现 AGI 的概率。
为什么重要
当前大模型行业正处在开源与闭源路径的激烈博弈中。Meta 的 Llama 系列、Mistral 等均采取开源策略，而 OpenAI 和 Anthropic 则坚守闭源。梁文锋的发言给出了一个清晰的财务判断框架：不是开源本身不好，而是商业模式目标决定了开源是否可行。他提出的“中等规模是甜点区间”观点，意味着 DeepSeek 认为在算力成本、模型效果和商业可复制性之间存在一个平衡点，而这个平衡点并非大厂或初创公司都能轻易复制。这对理解开源模型在商业可持续性上的真实边界提供了直接参考。
对用户/开发者/创作者的影响
对于开发者而言，DeepSeek 持续开源最强模型意味着可以用更低成本获取先进推理能力，无需依赖昂贵的闭源 API，但这同时意味着开源模型之间的竞争可能进一步压低技术服务价格。对于内容创作者和 AI 应用开发者，梁文锋的表述暗示 DeepSeek 不会因商业需求而突然转向闭源，未来在模型选型上可以将其视为稳定的开源选项。对于企业采购部门而言，需要评估的是：开源模型虽然部署成本低，但后续的兼容性、优化支持和生态建设是否足够成熟，这直接关系到长期使用的总拥有成本。
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值得关注的后续
第一，梁文锋提到的“十个月内投资回收”背后依赖的算力成本和训练效率，是否能在模型规模扩大后继续维持，这将直接影响开源策略的可持续性。第二，其他开源模型厂商（如 Meta、Mistral）是否会跟进类似的“以中等利润换取更长生命周期”的商业逻辑，还是坚持通过开源获取生态垄断地位。第三，DeepSeek 未来发布的最强模型是否会同步开放权重，以及开源后的第三方部署能否真正达到“二十分之一成本”的实际效果，尚需产品落地验证。
来源：AIbase
