DeepSeek 以颠覆性的低价切入市场，引发了对其商业模式的广泛讨论。面对高昂的算力成本，其资金来源成为焦点。通过剖析顶尖 AI 公司的四大资金模式，揭示了 DeepSeek 依靠母公司量化交易利润反哺的独特路径，并最终指向了整个 AI 产业链背后英伟达、台积电等硬件巨头的终极获利模式。
智能速览
DeepSeek 以行业底价提供 AI 服务，引发对其盈利模式的质疑。
顶尖 AI 公司的资金来源可归为四类：云厂商投资、自给自足、风险投资和特殊案例。
DeepSeek 的资金主要来自其母公司幻方量化的交易利润，而非外部风投。
幻方量化在芯片禁令前已囤积大量 GPU，降低了硬件成本压力。
无论资金来源如何，AI 行业的最终收益方是英伟达、台积电等硬件巨头。
精华内容
要理解 DeepSeek 的低价策略，不能只看表面。需要深入剖析其独特的资金来源，并将其置于整个 AI 产业的资金流转链条中，才能看清全局。
四大资金模式
顶尖大模型公司的资金来源主要分为四类。第一类是云厂商投资，如微软向 OpenAI 提供巨额算力点数，亚马逊和谷歌投资 Anthropic，本质是以算力换股权。第二类是科技巨头内部输血，如谷歌用广告收入养 DeepMind，Meta 用广告利润养 Llama 团队。第三类是风险投资，如 xAI 获得马斯克抵押股份的贷款和中东主权基金的投资。第四类则是特殊情况，以 DeepSeek 为代表。
量化输血模式
DeepSeek 的资金来源极为特殊，主要依靠其创始人梁文峰的母公司——幻方量化。幻方量化是一家国内顶尖的量化交易公司，通过复杂的算法模型对历史数据进行分析，在秒级时间内完成高频自动交易，从而获得丰厚利润。这些稳定的交易利润，成为了支撑 DeepSeek 进行大模型研发和运营的现金流，形成了一条从金融市场反哺 AI 技术的独特路径。
硬件成本优势
除了资金来源，DeepSeek 的另一大优势在于硬件成本。在英伟达高端芯片被禁运前，梁文峰便前瞻性地囤积了约 1 万张 A100 显卡。这一举措让 DeepSeek 在后续的模型训练和推理中，避免了高价抢购稀缺 GPU 的困境，极大地降低了硬件成本。这既是其能提供行业低价服务的关键基础，也体现了其团队对供应链风险的预判能力。
硬件税闭环
无论 AI 公司的资金来自云厂商、风投还是自身盈利，最终都需将资金投入到硬件采购中，形成一个“硬件税”闭环。资金流向英伟达购买 GPU，再流向台积电进行芯片制造，同时支付给能源供应商。这意味着，在整个 AI 产业的激烈竞争中，英伟达、台积电和能源供应商始终处于食物链顶端，成为稳赚不赔的最终受益者。
DeepSeek 的低价策略揭示了 AI 行业生存方式的多样性。无论是云厂商的算力投资，还是量化基金的反哺，其资金最终都流向了硬件基础设施。未来，随着竞争加剧，这种底层硬件的“征税”能力是否会成为整个行业发展的天花板？
关键评论
有网友调侃，梁文峰用量化交易做AI，而作者在做量化视频。
有观点认为DeepSeek模式最稳健，通过股市赚钱反哺模型研发，形成良性循环。
