年入50亿的量化基金，如何养出估值200亿的DeepSeek？_基金证券

1. 各位被量化反复收割的投资者，给大家读一篇能看到未来希望的文章，正在发生。 DeepSeek用的是什么底层架构幻方量化的模型是deepseek吗未来有什么技术颠覆DeepSeek？一、DeepSeek 底层架构（一句话：Transformer + MoE + MLA 混合架构） - 基座：标准 Transformer 编码器-解码器（自回归） - 核心创新：MoE 3.0（混合专家）+ MLA（多头潜在注意力） - MoE 3.0：总参量极大（V3 671B），但仅激活约 37B（≈5.5%），推理成本极低 - MLA：把 KV 缓存压缩 50%+，注意力从 O(n²) 优化到 O(n)，长序列更快更省显存 - 推理优化：FlashMLA、DeepEP、FP8 混合精度、多词元预测（MTP） - 一句话总结：用 MoE 做大、用 MLA 做快、用稀疏化做省，是当前效率最高的 Transformer 变体之一二、幻方量化 vs DeepSeek（关系清晰，不是一回事） - 关系： - DeepSeek（深度求索）由幻方量化全资孵化、梁文锋同一创始人 - 幻方提供初期资金、萤火超算算力、AI 方法论（MoE/强化学习） - 但模型与交易系统物理隔离：DeepSeek 用公开语料，幻方用金融私有数据 - 结论： - ❌ 幻方量化不是直接用 DeepSeek 做交易 - ✅ 两者技术同源、架构共享、团队同源，但业务完全独立三、未来可能颠覆 DeepSeek 的 5 大技术（按颠覆力度排序） 1. SSM/Mamba 新架构（最可能颠覆） - 核心：O(N) 复杂度、无注意力、长序列（百万 token）、推理快 5–10 倍、显存省 30–50% - 代表：Mamba、RWKV、Yan AI - 颠覆点：彻底绕开 Transformer 的 O(n²) 瓶颈，MoE 的效率优势被抹平 2. 神经符号/世界模型（认知级颠覆） - 核心：神经网络 + 符号推理 + 因果/逻辑/数学公理，解决幻觉、数学、推理弱问题 - 代表：DeepMind AlphaGeometry、MIT LILAC - 颠覆点：从“统计拟合”到“理解+推理”，DeepSeek 这类纯大模型会被降维打击 3. 专用硬件+新架构（算力代际差） - 核心：为 SSM/Mamba 做专用 ASIC/光子/存算一体，能效比提升 10–100 倍 - 代表：MatX（Mamba 专用）、Olix（光子）、爱芯元智 - 颠覆点：算力成本降 90%+，新公司用新硬件+新架构弯道超车 4. 自进化/合成数据（数据飞轮颠覆） - 核心：AI 自我博弈、自我标注、自我对齐，无需人工数据 - 代表：Anthropic 宪法 AI、Minimax 自生成数据 - 颠覆点：DeepSeek 依赖的海量标注数据壁垒失效，新公司数据成本趋近于零 5. 量子/丛子计算（远期终极颠覆） - 核心：量子比特处理指数级复杂度，解决当前大模型无法处理的问题 - 颠覆点：彻底重构计算范式，但 5–10 年内商用可能性低四、一句话结论 - DeepSeek = Transformer + MoE + MLA，是当前效率最优的大模型之一 - 幻方与 DeepSeek 同源不同用，独立运营 - 未来颠覆者：Mamba/SSM 新架构 + 专用硬件 + 神经符号推理，新公司最有机会

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4. DeepSeek母公司去年赚了50亿。据私募排排网最新数据，DeepSeek母公司幻方量化2025年的收益均值达56.55%，在中国管理规模超百亿的量化私募业绩榜中位列第二，仅次于收益均值73.51%的灵均投资。目前，幻方量化管理规模已超700亿元。据业内人士估算，按照1%的管理费和20%的业绩提成，幻方量化去年的表现可能为其带来超过7亿美元的收入，约合人民币50亿元。一年7亿美元（50亿元）相当于什么？以国内几家主流大模型公司的融资情况来看，相当于一家AI独角兽拼尽全力、稀释股权换来的单轮融资额；不久前月之暗面便宣布完成了5亿美元的C轮融资。如果以训练成本估算，此前Deepseek在技术报告中披露，V3的总成本是557.6万美元，R1为29.4万美元。照此数据来算，幻方量化靠去年的收入就能再造125个V3，2380个R1。对没有选择外部融资的梁文锋而言，幻方量化的丰厚收益能反哺DeepSeek，为大模型研发提供充裕的资金支持。但以2380个R1和125个V3来衡量50亿元的规模，情况显然过于乐观。 DeepSeek披露的V3和R1的训练成本明显不包括公司的运营成本、人力成本，并且，在2025年年初爆火之后，DeepSeek在服务侧放大了云算力使用；而为了研发新一代更先进的模型，其势必追加更多的算力投入。若参考刚刚在港股上市的智谱AI和MiniMax的财务数据，会发现大模型的烧钱速度还是过于惊人。在2025年的前6个月，智谱就烧掉了21.4亿元，其中在研发上投入了约16亿；MiniMax在2025年前9个月在经营上支出了20.39亿，其中研发支出了约13亿。但MiniMax在营销上比智谱花了更多钱。如果按照智谱AI目前的烧钱速度来算，50亿的收入也仅仅是“刚好够花一年”。但可以肯定的是，DeepSeek大概不会也不必花这么多钱在营销推广上了。目前的消息是，DeepSeek计划在2月春节前后发布新一代模型DeepSeek V4，大家都很期待。 #deepseek #ai #科技 #数据 #大模型

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