梁文锋：从幻方量化到 DeepSeek

幻方量化（High-Flyer）创始人，后创立 DeepSeek 震动全球 AI 界。A 股量化史上最富传奇色彩的人物——量化赚的钱，最终变成了通用人工智能的算力。

一句话定位#

把”AI 原生量化”路线走到极致、又把量化利润转化为 AGI 探索的人——中国版”西蒙斯 + 一点马斯克”。

1985 年生于广东湛江，浙江大学信息与电子工程本科、硕士，读书期间就开始用机器学习研究市场；
2008 年金融危机期间与同学组队试水程序化交易；2013 年起先后创立杭州雅克比投资、幻方系资管公司；
2015~2016 年，幻方量化成型，从第一天起就把深度学习作为核心方法论，而非传统线性因子的补充；
2019 年起自建 AI 训练平台”萤火”系列超算：萤火一号（约 1100 块 GPU）、萤火二号（约 1 万块 A100，投入超 10 亿元）——一家私募基金拥有了当时国内屈指可数的算力集群；
2021 年前后，幻方管理规模突破千亿元，跻身国内量化私募最头部；同年底因超额回撤公开致歉，随后主动控制规模；
2023 年 4 月官宣进军通用人工智能，成立 DeepSeek（深度求索），由幻方提供算力与资金支持；
2024~2025 年，DeepSeek-V2/V3/R1 相继发布，以极低的训练成本比肩全球顶级模型，2025 年初 R1 引发全球科技股震动——一家量化私募的”副产品”改写了 AI 产业叙事。

幻方的差异化从起点就定下：不做”线性因子 + 机器学习点缀”，而是端到端地用深度学习处理原始数据。这条路线的配套投入决定成败——数据管线、算力集群、训练框架全部自研，幻方更像一家 AI 公司而非资管公司。后来 DeepSeek 的工程能力（极致的训练效率优化），正是量化时代练出来的。

2019~2021 年，在大模型浪潮到来之前重金囤积 GPU，当时被同行看作烧钱炫技；2023 年后证明是十年级别的战略预判。这件事的启示超越量化：基础设施投资的回报常常出现在你当初没有预期的方向上。

2021 年底幻方因超额大幅回撤罕见地公开致歉，随后主动退还部分资金、控制规模——头部私募中少见的”反商业直觉”操作，背后是对策略容量的清醒认知（规模是收益的敌人）。

梁文锋在访谈中的自述大意：量化只是起点，真正的目标是用赚到的钱做”最重要的事”。DeepSeek 坚持开源、低价，与幻方时代”闷声发财”的量化传统形成有趣反差。

幻方证明了深度学习在 A 股可以规模化赚钱，但它的前提是数据、算力、工程的全栈投入——个人研究者先把线性方法做扎实（《因子投资》精读第 8 页的忠告依然成立）；
2021 年的公开致歉是绝佳教材：再强的团队也躲不过策略拥挤与容量约束，诚实面对回撤比掩饰更能赢得长期信任；
量化训练出的能力（数据、工程、概率思维）是通用资产——它的出口不一定是下一个策略。