梁文峰
梁文峰
梁文峰，中国当代企业家、算法工程师、通用人工智能领域深耕者，量化投资与本土大模型产业核心推动者之一。
其职业生涯横跨金融量化与通用人工智能两大前沿领域，早期依托自主研发的算法体系深耕量化投资赛道，打造国内头部量化资产管理机构，完成技术积累与产业资本沉淀；后期全面转型通用人工智能研发，创立深度求索品牌，专注高性能开源大模型、通用人工智能基础技术体系搭建，是国内少数从金融科技赛道跨界切入原生AGI研发、实现产业闭环的技术型创业者。
梁文峰的创业与科研生涯具备鲜明的时代特征与个人特质，始终以底层算法、算力体系、基础模型技术研发为核心，摒弃流量营销与短期资本套利，长期深耕硬核技术领域。其人生发展与中国金融科技规范化、人工智能国产化替代、基础大模型开源生态建设的产业进程高度重合。在量化投资领域，其团队搭建的算法交易体系、风险控制模型、算力调度系统，推动国内量化行业从传统策略交易向人工智能驱动的智能化交易转型；在人工智能领域，其主导研发的系列开源大模型，降低了国内中小企业、科研机构的AI技术使用门槛，完善了国产通用大模型技术生态。
相较于行业多数从业者，梁文峰具备极强的长期主义思维与技术执念，坚持以自有产业资本持续投入基础科研，不依赖短期融资扩张，在AI行业普遍追求商业化落地、快速变现的行业环境中，长期聚焦基础模型迭代、算力基建搭建、底层算法优化。
其发展路径兼具商业企业的市场化运营逻辑与科研机构的基础研究属性，产业贡献与行业争议并存，是21世纪20年代中国本土人工智能产业崛起过程中具备代表性的技术型创业者。
一、基础信息
梁文峰，广东湛江吴川人，出生于普通教师家庭，国内知名量化投资创始人、通用人工智能企业深度求索创始人、首席科学家。本科毕业于浙江大学电子信息工程专业，后取得浙江大学信息与通信工程硕士学位，长期深耕数学算法、机器学习、信号处理、人工智能基础理论与工程落地领域。
职业身份涵盖金融科技算法专家、通用人工智能研发带头人、企业创始人与核心技术负责人，长期专注底层技术研发与体系搭建，极少参与公开商业应酬与行业流量活动，公开曝光度较低，技术深耕属性突出。其核心职业优势为跨学科融合能力，将数学建模、机器学习、算力调度、风险控制等技术体系，先后应用于金融量化交易与通用人工智能研发，形成独特的技术落地方法论。
个人行事风格具备极强的务实性与自律性，重视基础研究、厌恶行业噱头、拒绝短期流量炒作，坚持技术优先、长期投入、稳步迭代的发展理念。企业运营层面，坚持自有资金投入硬核科研，平衡技术研发与市场化运营，区别于多数依赖风险融资、快速扩张的互联网与AI创业团队。
二、人物生平与完整创业经历
2.1 早年成长与求学阶段（幼年至2013年）
梁文峰出生于广东省湛江市吴川市的教师家庭，父母长期从事基础教育工作，家庭学习氛围浓厚，重视逻辑思维与自主探究能力培养。幼年时期的梁文峰便展现出突出的数理天赋，对逻辑推理、拆解问题、规律总结具备天然敏感度，性格沉静内敛，偏好独立思考与深度钻研，较少参与社交娱乐活动，长期保持高强度自主学习习惯。
中小学阶段，梁文峰的数理能力远超同龄学生，具备极强的自主学习能力，初中阶段便自主完成高中数学体系学习，主动涉猎大学基础数学与逻辑学科知识，擅长通过拆解复杂问题、建立模型、验证规律的方式解决难题。家庭宽松的教育环境，允许其自主探索兴趣领域，默许其开展各类动手实验与逻辑推演训练，培养了其追根溯源、专注攻坚的核心特质，为后续深耕算法研发、攻克复杂技术难题奠定了思维基础。
高考阶段，梁文峰凭借优异成绩考入浙江大学电子信息工程专业。浙江大学扎实的工科培养体系，进一步夯实了其电子信息、信号处理、计算机基础、数理建模的专业功底。大学期间，其不再局限于课本知识，主动关注前沿技术趋势，深度研究机器学习、算法模型、数据处理等新兴技术领域。2008年全球金融危机爆发期间，梁文峰通过观察金融市场波动规律，敏锐察觉到机器学习与智能算法在金融交易、风险控制领域的应用潜力，开始系统性研究量化交易的底层逻辑，为后续创业赛道选择埋下关键伏笔。
本科毕业后，梁文峰继续深造，就读浙江大学信息与通信工程专业，取得硕士学位。硕士阶段的科研训练，让其熟练掌握大型算法模型搭建、海量数据处理、系统迭代优化的工程方法，形成了严谨的科研思维与项目落地能力，完成了从理论学习到工程实践的完整过渡。整个求学阶段，其始终聚焦硬核技术领域，积累的数理基础、算法能力、工程思维，成为其后续两次创业的核心竞争力。
2.2 量化创业起步，深耕金融科技赛道（2013年至2022年）
2013年，梁文峰从浙江大学硕士毕业，正式开启创业生涯。依托多年算法研究与金融市场研究积累，其与浙江大学同窗联合创立杭州雅克比投资管理有限公司，正式入局量化投资赛道。创业初期，国内量化行业尚处于起步阶段，多数机构依赖传统交易策略与人工操盘，智能化算法交易、大数据风控、机器学习建模的应用普及率极低，行业整体技术体系较为粗放。
梁文峰团队初期聚焦中小体量量化交易业务，坚持以算法模型为核心、数据驱动为基础，摒弃传统主观交易模式，自主研发全自动交易算法、市场波动捕捉模型、风险对冲体系，凭借精准的模型迭代与严格的风控机制，在波动频繁的金融市场中实现稳定收益，逐步积累行业口碑与原始资本。团队始终坚持技术自主研发，不照搬海外成熟策略模型，结合国内资本市场运行规律优化算法适配性，形成本土化量化交易技术体系。
2015年，梁文峰升级创业布局，创立杭州幻方科技有限公司，后续主体更名改制为浙江九章资产管理有限公司，聚焦中高端量化资产管理业务，全面升级算力基建、算法体系、风控系统。不同于行业多数机构追逐短期市场热点、频繁调整交易策略，梁文峰坚持长期技术迭代，持续投入算力设备搭建、数据体系完善、算法模型优化，以技术稳定性对抗市场不确定性。
2016年之后，国内量化行业快速发展，市场竞争日趋激烈，部分机构依靠高频交易、杠杆操作、跟风策略博取短期收益，行业乱象逐步显现。梁文峰团队始终坚持稳健运营原则，严控杠杆比例、优化风险模型、完善合规体系，在多次市场大幅波动、行业洗牌周期中保持稳定运营，规模持续稳步增长。其率先将深度学习、人工智能算法大规模落地应用于量化交易，实现策略自主迭代、风险智能预警、收益动态优化，推动国内量化行业从传统数理统计策略向人工智能驱动策略升级。
2021年，幻方量化资产管理规模突破千亿级别，跻身国内量化私募头部梯队，与业内多家知名机构并称国内量化私募四大头部机构，成为国内智能化量化投资的标杆企业。同年，梁文峰在行业公开论坛中提出，量化投资的核心价值是通过技术手段提升资本市场运行效率、优化市场资源配置，而非单纯博取短期利差，明确了技术赋能金融的行业理念。经过近十年深耕，梁文峰通过量化创业完成了完整的技术积累、资本积累、团队积累与工程能力积累，为后续布局通用人工智能奠定了坚实基础。
2.3 全面转型AGI，创立DeepSeek深耕国产大模型（2023年至今）
2023年，全球通用人工智能技术迎来爆发式发展，海外头部企业接连推出高性能通用大模型，国内AI产业进入基础技术国产化攻坚的关键阶段。彼时梁文峰执掌的量化资产管理业务已进入稳定盈利、成熟运营的稳态阶段，千亿级资产规模带来持续稳定的现金流，属于行业内可长期安稳运营的成熟赛道。在行业多数从业者选择深耕金融赛道、维持稳定收益的背景下，梁文峰做出跨界转型的重大决策，宣布全面布局通用人工智能AGI赛道，创立独立人工智能品牌深度求索DeepSeek，彻底将核心精力与产业资本投入国产基础大模型研发。
此次转型在行业内引发广泛讨论，核心原因在于量化金融属于低风险、高稳定、高回报的成熟产业，而通用人工智能属于高投入、长周期、高不确定性、需要持续烧钱攻坚的硬核基础科研领域，短期无稳定商业化回报，且国内基础大模型研发面临算力短板、技术壁垒、生态不足、人才稀缺等多重难题。梁文峰公开表示，量化业务实现了个人与企业的财富自由，但通用人工智能是决定未来科技竞争格局的核心领域，国产基础大模型的自主可控，是国内科技产业长期发展的核心刚需，具备不可替代的产业价值与战略价值。
转型初期，梁文峰依托量化创业积累的算力技术、算法团队、工程落地经验，快速搭建AI研发核心团队，将金融领域积累的海量数据处理、大规模算力调度、模型迭代优化、风险控制体系，全面迁移至大模型研发领域。相较于国内多数依托外部融资、互联网流量、场景应用切入AI赛道的企业，深度求索形成了独特的发展模式，以自有产业资本持续投入基础科研，不急于商业化变现，优先攻坚底层算法、基座模型、算力优化等核心卡脖子技术。
2023年至2026年期间，梁文峰带领团队持续高强度攻坚，多次完成核心技术突破，接连推出多版本开源通用大模型、垂直领域专业模型，兼顾基础性能、推理速度、适配性与国产化适配能力。团队坚持开源开放策略，向全社会、科研机构、中小企业开放模型权重与技术接口，大幅降低国内AI技术的使用门槛，助力国产AI生态普及。在技术攻坚过程中，梁文峰长期驻场实验室，带领团队连续高强度迭代研发，多次完成紧急技术攻坚任务，保持技术快速更新迭代。
在行业竞争层面，深度求索避开多数企业聚焦的消费端应用赛道，专注基础大模型底座研发，聚焦模型算力优化、推理效率提升、多模态能力完善、国产硬件适配、安全对齐技术迭代，补齐国内基础大模型领域的技术短板。同时，梁文峰坚持技术自主可控原则，核心算法、模型架构、算力调度体系均为团队自主研发，减少对海外模型与技术框架的依赖，推动国产通用人工智能基础体系的独立建设。
截至2026年，深度求索已成为国内主流开源大模型厂商之一，其系列模型在全球权威AI评测榜单中持续保持前列性能，开源生态持续完善，广泛应用于科研研究、产业赋能、中小企业数字化转型、垂直行业智能化升级等领域，成为国内通用人工智能国产化、开源化、普惠化的重要力量。
三、核心主要成就与产业贡献
3.1 量化金融领域：推动国内量化行业智能化、规范化升级
第一，率先实现人工智能技术在国内量化交易领域的规模化落地。在国内量化行业普遍依赖传统统计套利、趋势跟踪、均值回归等基础策略的阶段，梁文峰团队率先将深度学习、机器学习、海量数据建模应用于交易策略生成、市场风险预判、收益动态优化，打破传统量化策略的局限性，大幅提升量化交易的适配性、稳定性与抗风险能力，推动国内量化行业从传统数理量化向智能量化迭代升级。
第二，搭建成熟稳定的智能化量化风控体系。针对国内资本市场波动大、政策迭代快、市场环境复杂的特点，团队自主研发多层级智能风控系统，实现杠杆动态调控、风险实时预警、极端行情自动对冲，有效规避多次市场系统性风险，为国内量化机构风控体系建设提供了可参考的技术范式，推动行业规范化运营。
第三，打造国内头部本土化量化技术体系。区别于多数机构直接引进海外成熟量化策略的模式，梁文峰团队坚持本土化研发，结合国内A股、期货、基金等市场交易规则、资金结构、波动规律，定制化优化算法模型，构建适配本土资本市场的量化交易体系，提升了量化策略在国内市场的落地效率与稳定性。
第四，推动量化行业技术标准升级。千亿规模资产管理的稳定运营，验证了人工智能驱动量化模式的可行性，带动国内量化行业加大技术研发投入，弱化人工主观交易依赖，强化算法与数据驱动，间接推动整个行业的技术升级与乱象整治。
3.2 通用人工智能领域：攻坚国产基础大模型，完善开源生态
第一，自主研发高性能通用基座大模型，补齐国产基础AI技术短板。梁文峰带领深度求索团队聚焦大模型底层架构、预训练算法、算力优化、上下文窗口拓展等核心技术，推出的系列通用大模型，在推理精度、逻辑能力、代码能力、长文本处理、多模态适配等核心指标上，达到国内第一梯队、国际主流水平，打破海外基础大模型的技术垄断，丰富了国产基座大模型矩阵。
第二，坚持全面开源策略，赋能全行业技术普惠。不同于多数头部AI企业闭源运营、依靠技术壁垒赚取高额利润的模式，深度求索核心模型持续开源开放，免费向高校科研、中小企业、开发者社区开放使用权，极大降低了国内人工智能技术的研发门槛与落地成本，助力大量中小科技企业、科研团队依托开源模型开展二次研发与产业落地，推动国产AI生态快速扩张。
第三，优化大模型算力效率，降低国产AI落地成本。依托团队多年算力调度、算法优化的技术积累，深度求索模型在同等硬件条件下，实现更高推理速度、更低算力损耗、更高适配性，适配国产芯片、国产服务器等本土硬件体系，解决了海外模型适配性差、算力成本高、国产化替代难的行业痛点，为国产AI产业规模化落地提供低成本解决方案。
第四，聚焦基础科研攻坚，布局长期AGI技术体系。梁文峰团队不局限于短期商业化应用，持续投入通用人工智能基础理论、安全对齐、多模态融合、超长上下文、智能体自主迭代等前沿领域研究，坚持长期技术沉淀，为国产AGI技术的长期发展搭建基础体系，补齐国内AI产业重应用、轻基础的行业短板。
3.3 产业生态与行业价值贡献
一是构建技术闭环创业模式，树立硬核科技创业标杆。梁文峰开创了金融科技赋能基础科研的独特路径，通过成熟盈利产业持续输血前沿硬核科技，摆脱国内AI创业过度依赖融资、资本周期影响技术研发的弊端，形成稳定可持续的基础科研投入模式，为国内硬核科技创业提供全新参考范式。
二是培育本土硬核技术研发团队。历经十余年创业积累，梁文峰搭建了一支兼具工程落地能力与基础科研能力的复合型技术团队，覆盖算法、算力、数据、模型、风控、工程落地等全链条领域，为国内人工智能、金融科技领域储备了大量高端技术人才。
三是推动国产AI自主可控进程。坚持核心技术自主研发，规避海外技术卡脖子风险，持续优化国产软硬件适配体系，助力国内人工智能产业摆脱对海外模型、框架、算力体系的依赖，提升国内基础AI技术的自主化水平与国际竞争力。
四、趣闻轶事与公开可考证细节
1. 幼年极具探索钻研特质。梁文峰自幼性格沉静，不喜娱乐社交，专注自主学习与问题探究。童年时期常拆解家中电子设备、推演数理难题，擅长通过自主摸索、反复试错的方式掌握底层原理，养成了追根溯源、不浅尝辄止的学习习惯，这一特质贯穿其求学与创业全过程。
2. 中小学自学能力远超同龄人。初中阶段便自主完成高中数学全部内容学习，主动自学大学基础数理知识，面对复杂数理问题具备极强的拆解与建模能力，在校期间长期保持优异成绩，是典型的技术型学霸，不依赖应试刷题，侧重底层逻辑掌握。
3. 大学提前布局前沿交叉领域。在人工智能尚未成为行业风口的2008年前后，梁文峰便主动结合机器学习与金融市场研究，提前预判智能算法在金融领域的应用前景，提前数年布局赛道，体现出极强的行业洞察力与前瞻性。
4. 放弃稳定千亿赛道All in硬核科研。在幻方量化稳居行业头部、现金流稳定、无需承担技术攻坚风险的阶段，主动放弃安稳的千亿资本格局，选择投入高风险、长周期、重投入的通用人工智能基础研发，是其长期主义技术信仰的典型体现，在行业内被视为极具魄力的跨界决策。
5. 高强度技术攻坚的工作习惯。转型AI研发后，梁文峰长期保持高强度工作节奏，常驻实验室一线，亲自参与模型架构设计、算法迭代、问题攻坚，多次带领团队开展通宵技术攻坚，完成核心版本迭代，始终保持技术负责人的核心定位，不脱离研发一线。
6. 极低曝光度的行事风格。作为千亿级企业创始人、头部AI技术带头人，梁文峰极少参与商业峰会、流量采访、行业社交活动，公开曝光度远低于同级别创业者，专注技术研发与企业运营，坚持低调务实、深耕主业的行事准则。
7. 坚持技术普惠的开源理念。在多数头部AI企业依靠闭源技术赚取高额商业收益的行业环境中，梁文峰坚持核心模型开源开放，不计短期商业利益，优先推动国产AI技术普及与生态建设，区别于行业主流商业化逻辑。
8. 自有资本持续输血科研。深度求索长期依托量化业务自有盈利支撑基础科研投入，不盲目依赖外部风险融资，不追逐资本市场热点，拒绝为短期资本收益妥协技术研发节奏，保持独立的科研与运营节奏。
五、多维中立社会评价
5.1 行业正面评价与核心依据
金融科技行业评价认为，梁文峰是国内智能量化投资的核心推动者之一。其团队率先将人工智能规模化落地量化交易，打破传统量化行业的技术瓶颈，推动行业从粗放式策略交易转向智能化、精细化、规范化发展，其搭建的风控体系、算法模型体系、算力调度体系，为国内量化行业的技术升级提供了重要参考，提升了本土量化机构的核心竞争力。
人工智能行业从业者与科研机构评价认为，梁文峰的核心价值在于坚守国产基础大模型的长期攻坚与开源普惠。国内AI行业长期存在重应用、轻基础，重流量、轻科研，重变现、轻迭代的行业通病，多数企业聚焦短期落地场景与商业收益，不愿投入高风险长周期的基础技术研发。梁文峰依托自有产业资本持续输血基础科研，坚持底层技术自主可控，同时通过开源模式赋能全行业，有效填补了国产基础大模型的生态短板，助力国内中小AI团队与科研机构快速发展，对国产AI产业生态完善具备重要推动作用。
创业与产业研究领域评价指出，梁文峰的创业模式具备独特的时代价值。其构建的成熟盈利产业支撑前沿基础科研的闭环模式，解决了硬核科技研发周期长、投入大、回报慢、融资难的行业痛点，为国内高端制造、基础软件、通用人工智能等硬核领域的创业发展，提供了可借鉴的全新范式，区别于短期套利、流量变现的互联网创业模式，彰显了长期主义的产业价值。
技术圈层普遍认可其务实的科研态度。相较于部分企业依靠营销炒作、概念包装获取行业热度，梁文峰团队始终聚焦技术迭代与性能优化，低调深耕、稳步突破，不追逐行业热点、不制造科技噱头，以实际技术成果落地为核心目标，在技术圈层收获广泛认可。
5.2 行业争议与客观负面评价
资本市场与商业领域存在相关争议。部分投资机构与行业分析师认为，跨界All in通用人工智能属于高风险决策，量化金融是稳定盈利的优质赛道，而基础大模型研发投入巨大、商业化周期漫长、行业竞争激烈，长期存在盈利不确定性，企业放弃成熟稳定赛道转型，存在较大的商业风险与不确定性，未来盈利模式仍需长期验证。
AI行业竞争层面存在争议。有行业观点认为，深度求索虽然在基础模型性能与开源生态上具备优势，但在商业化落地场景、行业解决方案、To B与To C终端布局、品牌影响力等方面，相较于国内头部互联网AI企业存在明显差距，技术优势尚未完全转化为商业优势，产业落地速度相对缓慢。
5.3 学界中立综合评价
主流产业研究与学界观点认为，梁文峰是典型的技术驱动型创业者，个人特质与企业发展高度绑定，优势与短板具备高度一致性。其核心优势在于极致的技术执念、长期主义的科研思维、稳定的资本投入能力、务实的落地态度，能够坚守硬核基础科研赛道，不惧短期风险与行业浮躁，持续攻坚国产核心技术短板，为国产AI基础生态建设做出了实质性贡献。
梁文峰的产业价值具备鲜明的阶段性特征，在国产AI基础技术薄弱、多数企业不愿深耕底层科研的行业阶段，其坚持自主研发、开源普惠、长期投入的发展模式，有效弥补了行业短板，是国内通用人工智能国产化进程中不可或缺的技术推动者。