一边是资本与商业化跑出亮眼数据一边公开支撑智能体训练的沙盒基础设施 DSec——梁文锋 “聚焦 AGI 主线” 的战略布局目录01 营收翻倍主要来自涨价02 “克制”与“持续学习”03 DSec把Agent训练从“能不能做”变成“能不能扛住”04 更大的布局国产芯片与科创板9 月 23 日至 24 日关于 DeepSeek 的两条消息在国内财经媒体上铺开一是年化营收运行率达到约 10 亿美元几个月前这个数字还不到 5 亿二是第二轮融资临近落地目标募资约 500 亿元人民币约合 75 亿美元投前估值约 5000 亿元。这距离上一轮融资落地仅过去三个月。01营收翻倍主要来自涨价这一轮营收增长有一部分来自 8 月的调价部分模型的 API 价格上调到原来的 2.3 倍至 4.5 倍。梁文锋在投资者会上表示涨价没有造成客户流失需求依旧强劲。他同时披露了两个数字DeepSeek 把 70% 以上算力分配给新模型训练留给已有模型推理的不到 30%。有意思的是同一个模型在四个月前刚经历过一次反方向的调整。据相关报道V4 发布后4 月 25 日旗舰版本的输出价格从每百万 tokens 24 元砍到 6 元创下当时全球大模型的价格新低。四个月后再往上抬 2.3 到 4.5 倍大致回到降价前的价位区间。02“克制”与“持续学习”在今年5月那场长达3小时44分钟的闭门会上梁文锋反复说的是“不”不做 3D 生成、不做视频生成、不做世界模型、不追求用户规模也不打算成为下一个字节或腾讯。“不争这个东西是因为后面还有西瓜前面的可能都是芝麻。”他明确表示DeepSeek只有一条主线——通往AGI的模型能力本身。“克制是一种战略”“你越克制就越有可能做成这件事”。“我毫不怀疑AGI会有非常大的商业价值。在这个基础上我优先考虑的不是多拿份额而是增加做成的概率。”在技术路线上梁文峰给出了一条清晰的阶梯去年的阶梯是CoT今年的阶梯是Agent而在Agent之后要解决的核心问题是 “持续学习” 。他判断AI当前不缺品味和直觉缺的是持续学习的能力“下一代模型必须要有持续学习的能力才能叫下一代模型”。在用户数据上DeepSeek C端月活约1.30亿近几个月出现两位数下滑。但梁文峰对此似乎并不焦虑——他的判断是C端和B端都是“前面的芝麻”更大的机会在后面。03 DSec把Agent训练从“能不能做”变成“能不能扛住”如果说闭门会展现的是梁文峰的战略判断那么就在融资消息公布的几天前DeepSeek发布的论文《DeepSeek Elastic Compute (DSec): A Sandbox Infrastructure for Effective Agentic Training at Scale》则展示了支撑这一战略判断的工程底座。这篇31页的系统论文由梁文峰署名作者阵容超过百人。相关阅读梁文锋署名DeepSeek最新公开Agent训练的真正底座一天撑300万沙箱为什么需要这样一套基础设施因为Agent训练和传统大模型训练有本质区别。传统训练的核心工作是生成Token而Agent要在沙盒里写代码、跑编译、开浏览器每一步都改变环境状态每轮训练都需要一个全新的、干净的沙盒。从DeepSeek V3.2到V4.1用于RL训练和评测的sandbox workload都运行在DSec上。这意味着DSec不是一个实验项目而是DeepSeek核心训练管线的生产级基础设施。这也解释了DeepSeek近期招聘方向的突变——9月8日启动的招聘计划全部集中在服务端开发和Agent弹性计算研发没有AI研究类岗位。当模型能力逐渐成熟之后DeepSeek面对的问题正在从“模型能不能做出来”转向“如何让越来越多的模型、Agent和训练任务稳定高效地运行起来”。04 更大的布局国产芯片与科创板在资本层面DeepSeek的上市进程也在加速。9月9日市场消息称DeepSeek已聘请中信证券筹备科创板IPO中信证券已进入尽职调查阶段。同时高瓴创投合伙人严文韬已正式加入DeepSeek出任CFO填补了这一长期空缺的关键岗位。在技术自主性上据报道梁文峰在9月20日闭门会上透露公司将优先采用华为等国产芯片训练模型华为最快今年第四季度或明年第一季度交付新一批AI训练芯片。他强调这件事“必须成功”。从10亿美元年化营收到750亿美元估值从DSec基础设施到国产芯片押注DeepSeek正在完成一次关键的身份切换——从一个以模型能力震惊世界的AI公司转变为一个在训练基础设施、算力供应链和资本市场三条线上同时推进的系统级玩家。正如梁文峰所说的“更大的西瓜”或许正是这个正在成形的完整体系。相关资讯/图片来源网络