DeepSeek要凉了？高管6年卷走1.18亿，它还能不能继续引领国产AI?

抖音推荐 2025年08月15日 22:11 1 admin

公司高管卷走1.18亿，扯出金融腐败黑产链条？DeepSeek这次真要凉了？它还能不能继续引领国产AI潮流?

8 月 11 日，多家媒体披露，DeepSeek 母公司幻方量化的市场总监李橙，联合招商证券多名内部人员，在 2018 年到 2023 年，这六年里，暗中操作返佣，把本该属于公司的交易佣金私下分掉，总金额高达 1.18 亿元。

李橙分了 2000 多万，招商证券营业部总经理孟鹏飞留下了 8000 多万，刘欢拿了 1000 万。

更夸张的是，李橙被查后，孟鹏飞还试图用价值 300 万的黄金去找上级高翔帮忙，结果一个月后高翔也落马，整条利益链彻底曝光。

消息一出来，AI圈和金融圈，双双炸锅。

很多人一听懵了，DeepSeek 不是做 AI 的公司吗？怎么和量化交易扯上了关系？

罗马不是一天建成的，DeepSeek也不是从石头缝里蹦出来的。

DeepSeek 的创始人梁文锋，本来就是量化交易圈里的老手。

他的公司幻方量化，2015年就成立了，人家早就是国内量化私募界的头部玩家了。

要讲明白什么是量化私募，得先清楚量化交易的概念。

说白了，量化交易就是用电脑程序加数学模型去炒股，程序会自动分析行情、自动下单，不靠人盯着 K 线瞎猜，也不等小道消息。

最大特点就是快，电脑一秒能跑成千上万次回测，找到反复出现的赚钱机会，毫秒级下单，根本不给市场反应的机会。

而量化私募，就是用量化交易的方法帮别人管钱，并以私募基金的形式运作，私募基金就是一种不对外公开宣传，只向特定的人募集资金的投资基金。

简单来说，它不像公募基金那样打广告、公开宣传让大家都能买，而是通过私下的方式，比如朋友介绍、特定的投资者推介会等，找一些有钱且有投资经验的人或者机构来投钱，然后由专业的基金管理人拿着这些钱去投资股票、股权、债券、期货等各种资产，目的是为投资者赚钱。

普通人投资私募基金需要满足以下条件：投资金额、资产或收入要求、风险承受能力。

投资金额：投资于单只私募基金的金额不低于 100 万元。

资产或收入要求：金融资产不低于 300 万元或者最近三年个人年均收入不低于 50 万元。这里的金融资产包括银行存款、股票、债券、基金份额等。

风险承受能力：需要有较强的风险识别能力和风险承受能力。因为私募基金投资策略灵活，风险相对较高，可能会有较大的收益波动，甚至出现亏损，所以得能承受得住风险才行。

那么，梁文锋是怎么靠量化私募赚钱的呢？

靠的就是强大的AI计算机算力，就像有一个超级的炒股机器人，一天 24 小时在市场里找机会。

比如某只股票和平时走势绑定的 ETF 价格差不多，所谓ETF，就是一种像股票一样能在交易所买卖的基金，里面装的是一篮子股票。

但今天某某ETF 跌了 0.5%，股票还没跌，就像商场里两个摊位卖同样的苹果，一个突然便宜了，另一个还没改价。

机器人会立刻卖掉贵的，买入便宜的，等价格回归再平掉仓位。

这种机会一天可能出现几百上千次，每次赚的不多，但因为资金盘子大，小钱能堆成大钱。

更关键的是，梁文锋不仅靠差价赚钱，还向投资人收管理费和盈利分成。

就单单拿管理费来说。按量化私募常见的 2% 来算，如果管理规模是 1000 亿人民币，那一年就是 20 亿进账。

有业内人士称，从可以查到的资产规模和产品收益来推测，幻方近几年中管理费+业绩提成的最高年份可达十亿级，这还是不看行情涨跌的保底盘。

正是靠这一套，幻方量化的资金规模从几亿飙到了千亿。

正是有了量化交易的“印钞机”作后盾，梁文锋才能在 2023 年果断跨界投入 AI 赛道，全资孵化出 DeepSeek 这样一个技术爆款。而且，DeepSeek从未接受外部融资，就是依靠量化私募的利润支撑的。

但你别以为量化交易全是爽赚的事，它的副作用也不小，上下其手的空间很大。

要不然咋能搞出腐败来呢？

具体来说，量化交易的副作用就是，交易特别频繁，普通基金一年可能只买卖几次，量化基金一年可能要换手几百倍。

比如国内头部量化私募如明汯的高频策略年化换手率约10000%到20000 %，持仓周期多为分钟至小时级，基本上1-2天持仓就要换一遍。

每一笔都要付佣金，这笔钱，积少成多，对券商就是一大笔利润。

只要有人动歪心思，就可能通过暗箱操作把一部分佣金返给自己人，形成灰色利益链。

这次的案子就是这么运作的，幻方的大笔交易集中在招商证券某营业部，客户经理孟鹏飞安排亲戚做专属经纪人，经纪人收取佣金后按约定比例分给参与人员。

六年时间悄悄运转，直到调查落地，1.18 亿的利益输送才被翻出来。

说了这么多，这次腐败案到底会不会牵涉到DeepSeek呢？

严格来说，DeepSeek和量化交易在业务上是平行的，一个在金融市场厮杀，一个在 AI 技术领域冲击全球。

DeepSeek基于量化交易开发，起初就是为专职交易准备的，之后由于成本优势才被人们慢慢熟知。

然后应用到编程领域，在大众还对其一无所知的时候，实际上很多大厂AI已经用它来跑数据了，后来DeepSeek爆火造成宕机，以至于这些大厂的业务都短暂熄火了。

虽说此次腐败案对公司有重大影响，但更多是公司治理层面，对 AI 技术本身冲击不大。

但这起案子提醒了大家，技术再牛，管理和制度如果有漏洞，也可能被拖后腿。

不过，DeepSeek是国运级别的，不容有失，所以，我相信这些漏洞，一定是能被补上的。

别忘了，年初的时候，DeepSeek是如何大杀四方的。

今年1月份，DeepSeek 推出的 R1 模型，性能接近 GPT-4，它的底座V3，训练成本却只有 557.6 万美元。相比 GPT-4 那种动辄上亿美元的投入，成本低了 97%。

算力上，这个模型只用了 2048 块 H800 GPU 训练 55 天完成，而 GPT-4 这类模型常常要上万块 GPU，耗时更长，成本也高出数倍。

价格差距更夸张，R1 的 API 输入 tokens 每百万只要 0.07到 0.55美元，而 GPT-4o 要 1.25 到 2.50 美元，便宜几十倍。

输出 tokens R1 收2.21美元，GPT-4o 要 10 美元，便宜快10倍。

这让 DeepSeek 在需要大规模调用 AI 接口的场景里，有了决定性优势。

有优势是有优势，但也不是说全然没有被挑战的可能。

最近几个月，相信重度使用DeepSeek的朋友，都会发现一个现象。

DeepSeek 虽然在推理能力和中文表现上依然很强，但整体体验和开放度，已经不如爆火那会儿。

一份来自国际知名半导体研究机构SemiAnalysis的数据显示，截至今年7月份，DeepSeek的用户使用率已从年初7.5%的峰值明显回落，官网流量同期下滑29％。

为什么会下降？

一方面是竞争更卷，抖音系的豆包、阿里的通义千问，腾讯的元宝、百度的文心一言都各自有各自的优势，分走了DeepSeek不少流量。

DeepSeek 的优势是推理速度快、成本低，尤其适合长文本推理、数学逻辑、中文任务。

豆包的优势是接入便捷，抖音系生态加持，用起来顺滑，联动内容场景多。

元宝可以接入微信公众平台的内容，资源更丰富。

阿里云的资源调度强。

文心一言在和百度搜索、地图、文库等内容结合上有先天优势。

所以，在多模态能力、接口便捷度、特定场景适配上，DeepSeek确实面临一定压力。

更重要的是，DeepSeek 不像年初那样放得开了，甚至还出现了编故事的现象，用术语讲叫做AI幻觉。

就是你问某个问题的时候，它总能编出一个，你在任何地方都找不到的平行世界版本，当然，这不能全怪DeepSeek，因为网络世界的内容太鱼龙混杂了，AI也难免出错。

另外，最典型的就是，你正问到一个劲爆的问题，它刚开口说了两句，突然就像想起什么似的，自己撤回了，让人一头雾水。

不过，好在最近这些问题都有所改善。

而且，虽然存在以上种种问题，这也并不代表 DeepSeek 已经失宠。

因为拿使用数据对比，DeepSeek目前仍然是国内市场推荐流量最高的AI工具，达到近90%。

话虽如此，DeepSeek还是要加强更新迭代，毕竟，全球主流AI ChatGPT已经出到5了。

回过头来，我们再看看DeepSeek成功的经验。

R1 发布初期的高性价比和开源策略，让无数中小开发者和创业公司能用上顶尖 AI，不被价格卡死，这是DeepSeek成功的一大秘诀。

R1 发布当天，DeepSeek 冲上美区 App Store 免费榜第一，还一度引发英伟达股价震荡，市值单日蒸发近 6000 亿美元。

归根到底，DeepSeek 的成功靠的是研发能力、资源利用效率和开放共享的理念，不是关系网和灰色操作。

所以，DeepSeek要想发展得更好，还是得不忘初心。

技术上不忘初心，公司治理上更得不忘初心。

这起母公司的腐败案提醒我们，制度和监管，和技术与效率一样，都是企业长远发展的关键。

希望未来的量化交易能在阳光下运行，DeepSeek 这样的团队，值得在健康透明的环境中继续前行，把中国智造推得更高、更远。

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