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梁文锋“下山”，DeepSeek在找什么？
DeepSeek半年内完成两轮共约1055亿元融资，从拒绝外部资本转向腾讯、宁德系、长鑫、中芯等产业资本组合，并首次出手投资具身智能公司Winverse与理格万物，同时计划以昇腾950训练下一代V5。文章给出的核心判断是：这并非简单扩张，而是用融资、国产算力和具身布局为‘模型能力不掉队’买时间。原文 ↗
核心观点
- ▍DeepSeek从‘钱足够、不融资’转向半年两轮千亿融资，本质是前沿模型竞争要求持续投入，只靠内部资金和低价策略无法同时支撑下一代模型探索与已上线服务的推理供给。
- ▍押注具身智能不是追逐风口，而是按梁文锋的AGI六阶段路线图（语言模型→思维链→Agent→持续学习→自我迭代→具身智能）提前布点，同时为现有模型寻找应用出口。
- 01两轮融资合计约1055亿元：6月首轮约510亿元，梁文锋个人出资约200亿元、腾讯约100亿元、宁德系约50亿元；第二轮上调至1000亿元以上，新增长鑫存储、中芯国际、vivo、美团、吉利、美的等产业方。
- 02收费结构开始覆盖更多环节：8月V4-Pro正式版API引入峰谷定价并整体上调价格，11月1日Search和Fetch API按成功请求收费。
- 03算力选择上，DeepSeek计划让下一代模型V5基于昇腾950进行预训练，此前昇腾只承担推理任务；V4阶段双方已完成大量底层算子适配。
- 04具身投资落子两个早期项目：领投Winverse AI种子轮数千万美元、投后估值约4亿美元，美团龙珠跟投；理格万物首轮由红杉中国、砺思资本和DeepSeek参与。两家分别对应具身大脑/世界模型与运动控制。
- 05DeepSeek同期推进Agent能力：8月13日开源智能体运行框架Harness，10月31日Harness团队公开Super-agent设计原型，让Agent从等待指令转为持续执行、必要时才求助的协作者。
- 06OpenAI在6月成立OpenAI Robotics，由Sora核心开发者Aditya Ramesh挂帅，官网挂出27个机器人岗位，预计2027年拿出演示样机，说明大模型公司体系化切入具身并非DeepSeek孤例。
反方 / 局限
- — 具身投资能否反哺模型仍是最大不确定项：被投公司技术选择开放，宇树正在尝试部署OpenAI模型，王兴兴称GPT-6在宇树机器人上测试效果良好，说明股权关系不等于模型绑定。
- — GPT-6 Astra在42项机器人仿真操作任务、2100次测试中平均成功率达22.48%，超过评测中40个公开机器人策略，头部大模型直接充当动作策略的能力，恰恰是DeepSeek焦虑的来源。
- — 大模型和具身两条路都存在前期投资规模过大、商业化未成熟的问题；若投入扩大快于技术验证，可能一面等具身收益、一面承受模型主业资金与研发压力，反而拖慢已有能力迭代。
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