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title: "梁文锋公开发声语料深度研究报告：从2019年量化投资演讲到2026年DeepSeek技术论文的双峰结构公开文本与思想线索分析"
created: 2026-05-25
updated: 2026-05-25
type: summary
tags: [analysis, deepseek, notes, research, telegram]
external: http://go/ui/posts/2657/
status: inbox
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# 梁文锋公开发声语料深度研究报告

## 执行摘要

截至 2026 年 5 月 25 日，能够**稳定核验并明确归属于梁文锋本人**的公开材料，呈现出非常鲜明的“双峰结构”：一端是**极少数人物型公开发声**，主要集中在 2019 年金牛演讲、2021 年《征服市场的人：西蒙斯传》序言、2023 年与 2024 年两轮深度访谈，以及 2025 年 1 月新华社通稿确认的一次国务院座谈会发言；另一端则是**自 2024 年起快速增多的合著技术论文/技术报告**，这些论文构成了梁文锋在 DeepSeek 阶段最稳定、最可追溯的公开文本输出。DeepSeek 官网本身更像研究与产品分发入口，而不是创始人专门发言档案库。citeturn34search1turn32view0turn42search0turn37view0turn35view0turn35view2turn35view6turn22search5turn21search7turn20search7

就**思想线索**看，梁文锋公开表达的底层母题高度一致：从 2019 年的量化投资演讲，到 2021 年写给西蒙斯传的序言，再到 2023—2024 年关于 DeepSeek 的两轮访谈，始终围绕“建模”“长期主义”“市场/系统效率”“好奇心驱动的创新”“能力优先于经验”“原创优先于模仿”展开；到了 2024—2026 年，这套价值观更多转写为技术报告中的架构、系统与训练范式。citeturn40view2turn41view0turn37view0turn38view1turn38view2turn39view3

英文侧公开材料目前几乎都不是梁文锋直接接受英文媒体采访的“原创英文源”，而是**对其 2023、2024 两轮中文访谈的翻译或编译**。可核验、较有代表性的英文版本包括 Recode China AI 对 2023 访谈的英译，以及 ChinaTalk、The China Academy、MR Online、LinkedIn 对 2024 访谈的翻译/转述。citeturn19search7turn19search0turn19search5turn19search1turn19search2

另一个关键结论是：**社交平台上大量以“梁文锋”名义传播的内容并不可靠**。DeepSeek 方面曾因仿冒账号与不实信息泛滥发布说明，强调除官方账号外，其他任何以 DeepSeek 或相关负责人名义对外发布的信息均不代表官方观点。因此，B 站、YouTube、短视频平台上的“梁文锋采访音频/视频”，在本报告中仅作为**档案副本或传播载体**看待，不能自动视作原始首发证据。citeturn17search2turn14search0turn14search4turn14search2

## 研究方法与核验口径

本报告按“**先主源、后副源；先原文、后转译；先可归因、后可传播**”的顺序整理材料。优先级依次为：DeepSeek 官网与官方研究入口、新华社/新华网等正式通稿、会议官网、arXiv 与官方代码仓库、36 氪/暗涌 Waves/华尔街见闻等原始采访载体、以及可靠转载/镜像。citeturn32view0turn35view6turn42search0turn22search5turn35view2

为了避免“**重复计数**”，本报告把以下内容视为**同一原始发声的派生版本**，只在备注中附带说明，而不重复算作新条目：  
同一访谈的英文翻译稿、重排版转载稿、B 站或 YouTube 的搬运音视频、以及只复述原采访观点的第三方播客/评论节目。检索到的 Apple Podcasts 条目与大量视频平台条目，大多属于这类二次传播，而非梁文锋本人新增发言。citeturn18search2turn14search0turn14search4turn14search2

本报告中的**“关键短引语”**为版权合规起见，统一采用极短摘句或关键词级引语；若某项材料本身没有公开个人逐字稿，则明确标注“**无公开个人引语**”。

核验状态采用三档口径：

| 标识 | 含义 |
|---|---|
| 一级 | 原始页面、原始 PDF/HTML、或官方会议通稿可直接访问 |
| 二级 | 原活动/原出版可核验，但全文依赖可靠转载、镜像或档案副本 |
| 三级 | 仅有可靠二手转译/节选，原始全文不可稳定访问 |

## 全量目录表

| 日期 | 标题 | 类型 | 场合/平台 | 链接与全文情况 | 摘要 | 关键短引语 | 主题 | 核验 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2019-08-30 | 《A股量化投资新趋势》；后常以《一名程序员眼里中国量化投资的未来》转载 | 演讲 | 2019 金牛私募高峰论坛暨第十届私募金牛奖·金牛分享会二“量化投资与金融科技”，上海外滩 W 酒店 | 官方日程可核；全文转录见新浪财经转载；B 站有非官方档案视频。citeturn42search0turn35view4turn14search1 | 从美国对冲基金量化化趋势推演中国市场，提出量化的本质是“决策方式”而不是程序化下单，并预测多策略融合与基本面量化会成为下一阶段的主攻方向。citeturn40view2turn41view0 | “基金经理就是一堆服务器”／“市场的有效性”／“多策略结合”／“提高中国二级市场的有效性” | 量化投资、市场效率、基本面量化、组织能力 | 二级 |
| 2021-02 | 《征服市场的人：西蒙斯传》序言/推荐序 | 序言/文章 | 天津科学技术出版社中文版图书；2025-02-01 有 Sohu 全文转载 | 原书出版信息可核；原版需购书；全文可由 Sohu 转载校核。citeturn45search5turn37view0 | 这篇文字把西蒙斯放在“计算机革命+市场透明化”背景下理解，强调技术进步怎样让建模成为可能，也暴露了梁文锋长期的“技术—市场—建模”世界观。citeturn37view0turn37view1 | “不可能”／“公平和透明”／“时代的列车”／“一定有办法对价格建模” | 西蒙斯、量化史、建模、技术驱动 | 二级 |
| 2023-05-24 | 《疯狂的幻方：一家隐形AI巨头的大模型之路》 | 深访/人物报道 | 量化投资与机器学习；后由华尔街见闻镜像呈现 | 原文页面可访问；英文侧有 Recode China AI 译本。citeturn35view0turn19search7 | 这是 DeepSeek 刚下场时最重要的首轮深访，明确提出“不做垂类和应用，而是做研究、做探索”，并把 AGI、好奇心、轻管理和“能力优先于经验”放到中心位置。citeturn38view1turn38view2turn38view3 | “做研究，做探索”／“语言的过程”／“看能力，不看经验”／“创新往往都是自己产生的”／“热爱” | AGI、组织、招人、长期主义 | 一级 |
| 2024-01-05 | *DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism* | 论文/技术报告 | arXiv；DeepSeek 研究入口对应官方仓库 | arXiv PDF/HTML 全文可得；官网研究区列有 DeepSeek LLM。citeturn22search5turn32view0 | DeepSeek 第一代旗舰开源语言模型项目，强调以 scaling law 和 longtermism 推进基础模型建设，并给出 Base/Chat 体系与大规模训练数据。citeturn25search8turn22search9 | “Longtermism”／“2 trillion tokens”／“DeepSeek Chat” | 开源大模型、长期主义、预训练 | 一级 |
| 2024-01-11 | *DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models* | 论文 | arXiv | arXiv PDF/HTML 全文可得。citeturn44search0 | 提出 DeepSeekMoE 架构，核心目标是让 MoE 的专家更专门化，并以共享专家与更细粒度激活降低算力开销。citeturn44search0turn44search3 | “ultimate expert specialization”／“shared ones”／“comparable performance” | MoE、专家路由、参数效率 | 一级 |
| 2024-01-25 | *DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming – The Rise of Code Intelligence* | 论文 | arXiv；DeepSeek-AI GitHub | arXiv PDF/HTML 全文可得。citeturn44search1turn44search4 | 发布面向代码智能的开源模型家族，声称从零训练、覆盖 1.3B–33B 尺度，并允许研究与商业使用。citeturn44search1 | “Code Intelligence”／“trained from scratch”／“research and unrestricted commercial use” | 代码模型、开源许可、软件工程 | 一级 |
| 2024-05-07 | *DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model* | 论文/技术报告 | arXiv；DeepSeek 研究入口 | arXiv PDF/HTML 全文可得；官网研究区列有 V2。citeturn22search3turn32view0 | V2 是 DeepSeek 形成行业影响的关键技术报告，主打“强、经济、效率”三位一体的 MoE 路线。citeturn22search3turn20search13 | “strong”／“economical”／“efficient” | MoE、成本性能、规模化训练 | 一级 |
| 2024-06-17 | *DeepSeek-Coder-V2: Breaking the Barrier of Closed-Source Models in Code Intelligence* | 论文/技术报告 | arXiv；DeepSeek-AI GitHub | arXiv PDF/HTML 全文可得。citeturn22search6turn23search6 | 以 V2 中间检查点为基础继续预训练，追加 6 万亿 token，扩展到 338 种编程语言与 128K 上下文，是 DeepSeek 代码路线的重要升级。citeturn22search6turn30search7 | “Breaking the Barrier”／“6 trillion tokens”／“338 languages”／“128K” | 代码智能、长上下文、继续预训练 | 一级 |
| 2024-07-18 | 《对话幻方梁文锋：AI界的拼多多——揭秘DeepSeek！》 | 深度访谈/Q&A | 暗涌 Waves；华尔街见闻可访问镜像 | 中文原访谈可访问；英文转译/编译见 ChinaTalk、The China Academy、MR Online、LinkedIn。citeturn35view2turn19search0turn19search5turn19search1turn19search2 | 这是梁文锋公开表达中最重要的一篇：系统阐述原创与模仿之差、为何坚持开源、为何短期不融资、为什么问题不是钱而是高端芯片、以及如何自己打造本土顶尖人才。citeturn39view3 | “原创和模仿之差”／“我们不会闭源”／“问题从来不是钱”／“实现AGI”／“我们能自己打造” | 原创创新、开源生态、AGI、融资与芯片、本土人才 | 一级 |
| 2024-07-21 | 《揭秘DeepSeek：一个更极致的中国技术理想主义故事》 | 独家长文/人物报道 | 36 氪·暗涌 | 36 氪条目可核；与 7 月 18 日 Q&A 属同轮采访/报道周期。citeturn11search0turn35view2 | 将 DeepSeek 描绘为“做贡献者，而非搭便车者”的技术理想主义者，用低价开源和利润自持切入中国大模型竞争。citeturn11search0turn35view2 | “做贡献者”／“不是搭便车者”／“技术理想主义”／“有利润” | 价格战、开源、技术理想主义、行业位置 | 一级 |
| 2024-08-26 | *Fire-Flyer AI-HPC: A Cost-Effective Software-Hardware Co-Design for Deep Learning* | 论文/系统报告 | arXiv | arXiv PDF/HTML 全文可得。citeturn23search1turn23search4 | 这是一篇基础设施层公开文本，披露 Fire-Flyer 2 集群拥有 10,000 张 PCIe A100，目标是在显著降成本与降能耗的同时逼近 DGX-A100 水平。citeturn23search1turn28search12 | “10,000 PCIe A100 GPUs”／“costs by half”／“energy consumption by 40%” | 算力基础设施、系统共设计、降本增效 | 一级 |
| 2024-12-27 | *DeepSeek-V3 Technical Report* | 技术报告 | arXiv；DeepSeek 研究入口 | arXiv PDF/HTML 全文可得；官网研究区列有 V3。citeturn21search7turn32view0 | V3 技术报告给出 671B 总参数、每 token 激活 37B 的 MoE 架构，并将 MLA、DeepSeekMoE、FP8 训练与成本稳定性整合为系统性叙事。citeturn24search12turn22search1 | “671B total parameters”／“37B activated”／“cost-effective training”／“no rollbacks” | MLA、MoE、训练稳定性、系统工程 | 一级 |
| 2025-01-20 | 国务院总理李强座谈会发言 | 官方会议发言 | 新华社/新华网通稿 | 官方通稿确认梁文锋“先后发言”；**无公开个人全文/逐字稿**。citeturn35view6 | 这是 2025 年最重要的官方政治场合公开记录之一，能确认梁文锋在国家级座谈会上发言，但无法提取其个人完整观点，只能确认“就政府工作报告提出意见建议”。citeturn35view6 | 无公开个人引语 | 政策建言、国家级会议、官方记录 | 一级 |
| 2025-01-22 | *DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning* | 技术报告 | arXiv；DeepSeek 研究入口 | arXiv PDF/HTML 全文可得；官网研究区列有 R1。citeturn20search7turn32view0 | R1 是 DeepSeek 在推理模型阶段的标志性公开文本，论文报告通过纯强化学习激励大模型产生自反、验证与策略调整等推理模式。citeturn24search9turn21search1 | “pure reinforcement learning”／“self-reflection”／“verification”／“dynamic strategy adaptation” | 推理模型、强化学习、后训练 | 一级 |
| 2025-02-16 | *Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention* | 论文 | arXiv | arXiv PDF/HTML 全文可得。citeturn44search2turn44search5 | 提出 NSA 稀疏注意力机制，把算法设计与硬件友好型实现结合起来，目标是降低长上下文建模成本并保持性能。citeturn44search2 | “Native Sparse Attention”／“dynamic hierarchical sparse strategy”／“64k-length sequences” | 长上下文、稀疏注意力、硬件对齐 | 一级 |
| 2025-05-14 | *Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures* | 论文/会议作者版 | arXiv；后收入 ISCA 2025 Industry Track | arXiv 全文可得；检索结果显示其后作为 ISCA 2025 Industry Track 正式版本出现。citeturn24search15turn46search1turn46search3 | 这篇论文把 V3/R1 的模型结构与 AI 基础设施整合到一篇系统级反思中，重点讨论 MLA、MoE、FP8、网络拓扑等扩展性问题。citeturn24search15turn28search6 | “scaling challenges”／“hardware reflections”／“FP8”／“network topology” | 架构扩展、硬件协同、系统经验 | 一级 |
| 2025-12-02 | *DeepSeek-V3.2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models* | 技术报告 | arXiv | arXiv PDF/HTML 全文可得。citeturn48view0turn48view2 | 摘要自述称，V3.2 试图把高算效与更强推理/Agent 能力结合起来，提出 DSA 注意力、可扩展强化学习框架与大规模 agent 任务合成流水线。论文还自述其高算力版本可与 GPT-5 比肩甚至在部分指标超越。citeturn48view0turn48view2 | “high computational efficiency”／“DSA”／“Scalable Reinforcement Learning”／“Agentic Task Synthesis” | 开源前沿模型、强化学习、Agent、长上下文 | 一级 |
| 2025-12-31 | *mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections* | 论文 | arXiv | arXiv PDF/HTML 全文可得。citeturn47view1 | 针对 Hyper-Connections 带来的训练不稳定与内存访问开销问题，mHC 通过把残差连接空间投影到特定流形上来恢复 identity mapping，并追求更好的可扩展性。citeturn47view1 | “identity mapping”／“training instability”／“superior scalability” | 网络拓扑、训练稳定性、基础架构设计 | 一级 |
| 2026-01-12 | *Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models* | 论文 | arXiv | arXiv PDF/HTML 全文可得。citeturn47view2 | 提出“条件记忆”作为 MoE 之外的另一条稀疏性轴线，以 Engram 模块实现 O(1) 查找；论文报告称其在知识检索、推理和长上下文检索上都能带来增益。citeturn47view2 | “conditional memory”／“O(1) lookup”／“U-shaped scaling law”／“Engram” | 条件记忆、稀疏建模、检索与推理 | 一级 |

需要特别说明的是，上表**没有把英文翻译稿重复算作新发言**。英文材料中，最重要的是 2023 与 2024 两轮中文采访的多种英译/编译版本。citeturn19search7turn19search0turn19search5turn19search1turn19search2

同时，也**没有把 B 站、YouTube、Apple Podcasts 上的搬运/解读节目重复算作新条目**。这些内容对“传播史”有价值，但不能替代原始首发页面。citeturn18search2turn14search0turn14search4turn14search2

## 时间线

下图把经核验的公开材料放回时间序列中，可以直观看到：**2019—2024 年中期以前，梁文锋的公开发声以少量长篇人物文本为主；2024 年下半年之后，则明显切换为技术报告和论文主导。**citeturn42search0turn37view0turn35view0turn35view2turn23search1turn21search7turn20search7turn20search14turn48view0turn47view1turn47view2

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    title 梁文锋公开可核验发声时间线
    2019-08-30 : 金牛论坛演讲《A股量化投资新趋势》
    2021-02 : 《征服市场的人：西蒙斯传》序言
    2023-05-24 : 《疯狂的幻方》首轮深访
    2024-01-05 : DeepSeek LLM
    2024-01-11 : DeepSeekMoE
    2024-01-25 : DeepSeek-Coder
    2024-05-07 : DeepSeek-V2
    2024-06-17 : DeepSeek-Coder-V2
    2024-07-18 : 暗涌深访《AI界的拼多多》
    2024-07-21 : 36氪长文《揭秘DeepSeek》
    2024-08-26 : Fire-Flyer AI-HPC
    2024-12-27 : DeepSeek-V3 Technical Report
    2025-01-20 : 李强座谈会发言
    2025-01-22 : DeepSeek-R1
    2025-02-16 : Native Sparse Attention
    2025-05-14 : Insights into DeepSeek-V3
    2025-12-02 : DeepSeek-V3.2
    2025-12-31 : mHC
    2026-01-12 : Conditional Memory via Scalable Lookup
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## 关键内容分析

### 早期母题是建模、效率与长期主义

2019 年的金牛演讲与 2021 年写给西蒙斯传的序言，已经把梁文锋后来在 DeepSeek 阶段反复出现的思想框架铺开了：市场可被更好的模型逼近，技术进步会不断抬高系统效率，短期超额收益最终会被“更有效”的系统消化，而真正重要的是能否在更长期、更复杂、更高门槛的问题上持续建模。换句话说，DeepSeek 时代的“基础模型—AGI—原创创新”并不是突兀转向，而像是把量化时代的“市场建模”升级成了“智能建模”。citeturn40view2turn41view0turn37view0

### DeepSeek 阶段的核心命题是原创而非模仿

如果只保留一条最能代表梁文锋公开思想的主线，那几乎就是 2024 年访谈里那句“**真实的 gap 是原创和模仿之差**”。从 2023 年“做研究、做探索”的表达，到 2024 年进一步把 DeepSeek 定位为“以创新贡献者身份加入游戏”的中国公司，可以看出他对 DeepSeek 的自我设定并不是一家以短期商业化为先的应用公司，而是试图把中国 AI 从“follow”拉向“contribute”的基础技术组织。citeturn38view1turn39view3

### 开源在他这里不是营销动作，而是生态与组织策略

梁文锋的公开说法非常一致：开源不是“吃亏”，而是把价值沉淀到团队成长、 know-how 积累与创新文化里；闭源护城河只会是短暂的，真正重要的是更强的技术生态与更能持续创新的组织。这种看法也解释了为什么 DeepSeek 的公开文本，从媒体访谈到 V2、V3、R1、V3.2 等技术报告，长期强调的是**架构、训练、系统与开源发布**，而不是单一产品故事。citeturn39view3turn22search3turn21search7turn20search7turn48view0

### 组织观高度稳定

在 2023、2024 两轮访谈中，梁文锋反复谈到几件事：  
一是**能力重于经验**；  
二是**热爱和好奇心**比履历更重要；  
三是**创新来自低干预、自下而上和自然分工**；  
四是中国本土人才并非一定弱，只是过去缺少“被识别”和“被放在最难问题上”的机会。  
这些说法与 2024 访谈中“V2 模型没有海外回来的人，都是本土的”“也许我们能自己打造这样的人”一起，构成了 DeepSeek 最鲜明的组织叙事。citeturn38view2turn38view3turn39view3

### 公开表达形态已经从人物访谈转向论文主导

从 2024 年初到 2026 年初，可稳定归因到梁文锋的新增公开文本，绝大多数都不是媒体观点稿，而是以作者身份出现在 arXiv/会议作者版上的技术论文与系统报告：从 DeepSeek LLM、DeepSeekMoE、DeepSeek-Coder，到 V2、V3、R1、NSA、V3.2、mHC、Conditional Memory。这说明，**梁文锋的“公开发声”在 DeepSeek 时代更接近“通过技术文档说话”**，而不是通过高频对外采访塑造形象。DeepSeek 官网研究区的设计也强化了这一点：它主要链接模型/仓库，而非人物专访存档。citeturn22search5turn44search0turn44search1turn22search3turn22search6turn21search7turn20search7turn44search2turn20search14turn48view0turn47view1turn47view2turn32view0

## 缺口、不确定性与后续核验建议

目前最大的缺口，不在“已知条目太少”，而在**原始首发链条并不总是完整可得**。2019 年演讲可由官方日程核验，但完整逐字稿主要依赖可靠转载与档案视频；2021 年序言的原始版本在纸书中，网上常见的是后来的二次转载；2025 年 1 月国务院座谈会虽由新华社确认梁文锋发言，但没有公开个人逐字稿；而 2024 年 7 月的 36 氪长文与暗涌对话稿内容高度相关，同一轮采访材料存在“问答版—长文版—转载版—英译版”的多轨传播，容易被误算成多次独立发声。citeturn42search0turn35view4turn37view0turn35view6turn35view2turn11search0turn19search0turn19search5

另一个不确定性来自**社交平台证据污染**。由于 DeepSeek 官方已经专门提醒过仿冒账号和不实信息问题，凡是没有办法对回原始页面、原始媒体、原始 PDF 或官方会议通稿的内容，都不宜直接进入“梁文锋本人公开发声语料”。这也是为什么本报告对视频平台、短视频平台和社交媒体的处理非常保守。citeturn17search2turn14search0turn14search4

下一步如需把这份清单从“高可信研究版”推进到“接近档案学完备版”，优先建议做以下几步：

- **购入或调取 2021 年中文版《征服市场的人》实体/电子版**，核对序言题名、页码、落款与实际出版时间，替代转载页作为最终引文母本。citeturn45search5turn37view0
- **向中国证券报/金牛奖页面继续追索 2019 论坛视频、PPT 或现场实录**，把演讲从“官方日程+二级转录”升级到“官方视频/实录”级别。citeturn42search0turn14search1
- **对 2023 与 2024 两轮访谈分别建立“原文—转载—英译”的对照表**，特别是对新浪/Founder Park 等重排版进行逐段比对，避免同句被不同版本改写后误判为新观点。citeturn35view3turn19search0turn19search5turn19search1
- **把论文层材料补齐到 DOI/会议版/GitHub release 三联校验**：尤其是 Fire-Flyer、Insights into DeepSeek-V3 等兼具 arXiv 与会议版本的条目。citeturn23search1turn46search1turn46search3
- **建立“只收原始页面/原始 PDF”的证据白名单**，把所有 B 站、YouTube、社媒搬运件统一降级为“传播副本”。citeturn14search0turn14search2turn14search4

综合来看，若把“可验证公共材料”与“流行叙事”严格分开，梁文锋并不是一个高频公开表达的企业家；相反，他更像一个**极低频、但在关键节点上留下高度一致文本信号的人**。这些信号在 2019—2024 年的少量非论文文本里已足够清晰，而 2024—2026 年的论文与技术报告，则把这套信号进一步工程化、制度化和公开化。citeturn40view2turn37view0turn38view2turn39view3turn21search7turn20search7turn48view0turn47view2