日前，在DeepSeek一場備受關注的投資人會議中，創始人梁文峯系統闡述了公司的定價策略、技術路線與商業化考量。梁文峯明確表示，DeepSeek始終堅持賺取合理利潤而非追求利潤最大化，其核心邏輯在於通過極致的成本效率撬動更強大的模型能力，進而推動技術的普遍應用。

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在產品定價實踐方面，DeepSeek旗下某款模型曾因擔心需求過大而設定較高初始價格，隨後直接降價至原來的四分之一。梁文峯指出，在算力資源有限的前提下，計算效率是訓練更大規模模型的決定性因素。相比傳統大公司依靠持續疊加算力資源的解決路徑，DeepSeek選擇優先提升成本效率。

面對API市場的競爭，梁文峯認爲大幅降價雖然給競爭對手帶來了明顯壓力，但DeepSeek的運行機制極度輕量化，僅需極少人員維護，無須設立專門的銷售與客服團隊，便能依靠產品吸引用戶自主接入。談及商業化道路，他坦言 DeepSeek 雖然一直在推進商業落地，但絕不以商業化爲終極目標，距離徹底轉向商業化的時間點依然十分遙遠。

作爲大模型領域的硬核玩家，DeepSeek以高成本效率和輕量運維重構了傳統商業閉環。這種“技術效率優先於商業收割”的發展範式，不僅大幅降低了人工智能的應用門檻，也正倒逼生成式AI行業從盲目堆疊算力的粗放增長，轉向深挖算法與架構效率的全新競爭階段。