梁文锋，开始算账了

本文来自微信公众号： 豹变 ，作者：张经纬，编辑：邢昀

DeepSeek V4 Flash上线后API计划大幅涨价，除了“给友商活路”的猜测也有算力紧张的现实，从Kimi到DeepSeek，大模型技术理想主义是否开始让位于商业化？

号称“大模型价格地板”的DeepSeek要涨价了。

2026年7月31日，DeepSeekV4 Flash正式上线，当天就传出要涨价的消息。8月6日，DeepSeek在API文档中添加了一条简短的价格调整预告，称“涨幅较大”。

消息发布的时间点也很微妙。同样在7月31日，和DeepSeek同属梁文锋创办的幻方量化刚刚公布了7月业绩：旗下9只主流量化产品全线回撤，单月跌幅全部超过20%。

作为DeepSeek的实控人，梁文锋一直以来的态度都是“不差钱”。在不久前的业绩交流会中，梁文锋曾称：DeepSeek的最终目标是实现AGI（通用人工智能），在适当时候进⾏商业化……只赚取合理利润。DeepSeek自发布至今也的确以高性能和低价格著称。

按照此前Information的报道，V4旗舰API毛利率在70%-80%。虽然毛利不等同于净利，但这次“涨幅较大”的调价也是DeepSeek发出的一个信号，这背后究竟是通往AGI路上的一次微调，还是技术理想主义向商业法则的妥协？

换挡了？

对于这次涨价的影响，多数受访者表示乐观。“可能会有影响，但影响不大。即使涨价，DeepSeek仍然是有性价比的。”AI从业者Eric这样说。

从2025年初发布R1至今，DeepSeek始终以接近国际TOP的性能和美国大模型几十分之一的价格提供服务，长期扮演着“行业鲶鱼”的角色。

以最新的V4 Flash为例，在智能与TOP模型差距不大的情况下，每任务成本是GPT-5.6sol的1/40，是Claude Fable 5的1/100。

数据来源：ArtificialAnalysis

这种性价比意味着，即使提价，DeepSeek仍然是划算的。

浙商证券研报中表示，涨价主要改变DeepSeek自身毛利结构，即使激进涨价150%也不改变其国际定价中的低价定位，同时提升国内前沿开源模型整体定价权。

不仅是DeepSeek，国内的主流大模型的每任务成本均低于水平相近的美国大模型。可以说模型智能看Claude、GPT，但性价比和技术平权看中国。

因此，国内很多企业也会根据需求的复杂程度，把不同的大模型组合起来使用，比如，海量简单任务用DeepSeek，少数复杂任务调用Claude、Kimi等的模式。

很多人认为DeepSeek的普惠性源自于梁文锋的个人风格。根据天眼查的数据，首轮融资完成后，梁文锋直接和间接持有DeepSeek的股份约85%。对公司的绝对控制让他能够将意志贯彻于公司的发展战略。

模型价格便宜、开源，本人商业格局大，因此在互联网上，梁文锋始终是“大模型行业颠覆者”的形象，很多网友戏称其为“梁圣”，并称“恩情还不完”。

因此DeepSeek提价也很容易被认为是来自梁文峰本人的意志。

“我觉得他这么做是在给友商一条活路。”Eric这样理解这次涨价。也就是说，提价是因为DeepSeek在主动控制与友商的性价比差距，不去堵死其他大模型公司的生存空间。

这种看法也正好符合梁文锋曾在业绩会上说过的，“AI这个事情足够大……不可能独占这个事情，你一定得跟别人分享。”

梁文锋的想法似乎也可以从一些“文化基因”中找到解释。他的家乡广东湛江市吴川县，多年来以商人和商会闻名。商会的逻辑也正是同行抱团，是“让自己活也让别人活。”

不过，比起这种难以量化的解释，行业里更多猜测，涨价背后是来自于账本的压力。

算力、算力还是算力

除了“格局大”的猜测，实实在在的现金流动也影响着DeepSeek的API价目表。

梁文锋曾强调，DeepSeek以“十个月能够收回成本/六倍利润”为API的标准定价。在如此目标下DeepSeek的API价格依然低廉，幻方量化可能扮演着重要角色。

DeepSeek独立前的2019年和2021年，幻方量化先后布置了AI算力中心萤火一号和萤火二号，以满足量化投资的算力需求，2023年独立出来的DeepSeek实际上是量化投资之余的“无心插柳”。

两个超算中心合计GPU超万张。通过幻方的算力资源，DeepSeek可以低成本运营：DeepSeek自2023年成立以来零外部融资，研发、人才大概率也来自幻方的支持。

另一方面，幻方产生的投资收益，又能让DeepSeek不急于成为“现金奶牛”。2025年，幻方旗下产品平均收益率高达56.6%，帮客户赚了近396亿元，管理规模一度突破700亿元；2026年一季度，幻方管理规模进一步攀升至800亿元以上。

然而形势在7月发生变化：当月9只展示产品全线暴跌，单月跌幅全部超过20%。截至7月31日，除九章幻方中证500量化多策略2号尚存0.04%的年内正收益外，其余8只产品年内收益均已告负，管理规模也主动优化至约500亿元。

幻方在市场上遭遇回撤，DeepSeek也在想办法给自己“回血”。

当然，更重要的因素还是在自身：需求量大增这种“幸福的烦恼”直接影响了中国大模型的算力供应。

OpenRouter数据显示，8月3日至8月9日，全球AI大模型总调用量达到69万亿Token，较前一周增长21.48%。其中，中国AI大模型Token调用量达到34.25万亿，环比增长21.76%，连续15周超过美国，稳居全球第一。DeepSeek‑V4‑Flash正式版以8.83万亿Token周调用量登顶，环比大增570%。

调用量增长加剧算力短缺，这是中国主流大模型都在面临的长期问题。

Kimi K3发布后，使用量大增也曾关闭新付费用户使用来保护老用户的使用体验。而DeepSeek和智谱共同选择了涨价。智谱上半年经历了用户和API价格同步上涨的状态；在这次涨价之前的半个月，DeepSeek已经开始实施峰谷定价（即需求高的白天收高价，需求低的夜间收低价），实质上已经提高了API调用的价格。

一边是调用量大增，另一边是算力紧缺，这背后是算力供应结构和地缘政治的结果。

从国际上看，英伟达H100芯片小时租赁价格从2025年10月的1.7美元涨至2026年3月的2.35美元，涨幅近40%；更先进的B200租赁费用翻倍，逼近6美元/小时。在国内，2026年一季度AI算力需求同比暴涨417%，而供给增速仅128%，供需缺口持续扩大。

自2022年美国对华实施芯片出口管制以来，英伟达高端GPU（A100、H100）对华禁售，后续特供版H800、H20也陆续受到限制。中国AI公司获取海外先进算力的渠道日益收窄，被迫转向国产算力或灰色采购渠道，推高了整体算力成本。

在业绩交流会中，梁文锋称：要以合理的价格尽可能多地买显卡……中美之间的AI差距主要是算力资源的差距。这也侧面反映，DeepSeek显卡供应的紧缺程度，而这事关模型的性能和运行成本。

也就是说，“十个月回本”这个天秤未必发生变化，但在成本端变化时要想维持平衡，则无疑需要收益端的加码。

另外值得关注的是，探讨性价比，性能接近是第一位的。DeepSeek能够开源、能够低价，前提是低成本高效率下的技术领先。如今，大模型厂商正在将资源从低价的推理服务转向训练端技术攻坚与模型能力升级。对DeepSeek来说，算力不足除了影响成本，对维持技术领先无疑也是肘腋之患。

创业做大模型，殊途同归

DeepSeek的问题不止于DeepSeek，Kimi、智谱、DeepSeek起点不同，但又随着AI技术和公司的演进，开始面对类似的问题。

首先是随着开发成本的不断提高，几家创业类大模型公司纷纷开始或加速融资。

2026年6月，一向不依靠外部资金的DeepSeek启动首轮融资，募资500亿人民币；不久后，又启动第二轮融资，本轮计划募资500亿元，投前估值约5000亿元，并计划在8月下旬完成签约。

2025年称资金充裕不急于上市的Kimi则分别在今年的2月、5月、6月、7月一口气进行了四轮融资，第五轮pre-IPO正在进行中。按照Kimi的计划，他们将在半年内登陆港股。

引入外部资本意味着公司不再是创始人一个人的“理想国”，它将面临来自投资者的变现压力，需要证明自己是一门“好生意”。

压力带来的结果是业务触角下探。Kimi6月推出了Kimi Work，向办公协作和生产力场景延伸；近几天，DeepSeek推出了DeepSeek Harness企业级AI应用平台，并在宇树上市前夕获得了战略配售，成为具身智能公司的股东。从做模型到做应用平台和产业投资，中国大模型公司正在经历从单一技术提供商向综合AI生态构建者的身份转换。

最后则是算力的国产化，各家都在逐渐增加国产算力在大模型中的作用，新模型均支持国内主要的算力芯片进行运行、推理，但预训练依然高度依赖英伟达。

以华为昇腾910C为例，其FP16单卡算力约800 TFLOPS，约为英伟达H100的40%–80%（不同精度场景下），但在多卡互联带宽（HCCS vs NVLink）、内存带宽以及CUDA生态成熟度上仍有明显差距。而2026年初量产的昇腾950PR虽在FP8精度下算力已达1 PFLOPS，但软件栈和集群调度效率仍在追赶英伟达Blackwell架构的B200。

DeepSeek的涨价是中国大模型行业集体告别“烧钱换份额”时代的缩影。Kimi、智谱、DeepSeek等几家大模型公司起点不同、路径各异，却在2026年的夏天殊途同归：它们都必须学会在算力紧缺、资本趋利、竞争加剧的现实中，为自己找到可持续的商业模式。