深夜23点，北京国贸写字楼的灯光只剩零星几点。程序员小林盯着屏幕上刺眼的“服务器繁忙”提示，第三次尝试调用DeepSeek API失败。
就在他为瘫痪的程序焦头烂额时，千里之外的杭州，幻方量化的交易系统正自动完成一笔高频交易，其旗下基金今年收益率已悄然逼近55%。
这两个看似无关的场景，却由同一个名字连接——“极客”梁文锋。他左手打造的DeepSeek从AI顶流沦为争议焦点，右手培育的幻方量化却成为量化领域的隐形冠军。
这场冰与火的强烈反差，不仅是一家公司的战略分野，更撕开了AI行业的遮羞布——当概念炒作的潮水退去，技术的真正价值到底藏在哪里？
01DeepSeek的180天坠落
2025年初的DeepSeek，曾是现象级的存在。
每天2400万人挤爆官网，单日APP下载量突破540万次，社交媒体上充斥着“AI改变世界”的狂热讨论。上线次月，其月活用户就飙升至1.8亿，力压豆包、腾讯元宝登顶行业第一，估值被外媒疯炒至1500亿美元，创始人梁文锋的身家也一度跃居亚洲科技大亨前列。
然而，这场狂欢的褪去速度，比任何人预想的都要快。
6月AI产品榜发布，DeepSeek排名从榜首滑落至第五，月活用户骤降至9410万，首次出现-6.06%的负增长。网页端表现更糟，月访问量连续四个月下跌，平均每月降幅达9.63%，6月访问量仅3.8亿，较年初峰值缩水近三成。
服务崩溃已成家常便饭。
12月11日晚，“DeepSeek崩了”冲上热搜，API接口、网页端、移动应用全线瘫痪，用户屏幕持续弹出“服务器繁忙”提示，正在进行的对话被迫中断。而这并非个例，4月、8月多次大规模崩服事件，让DeepSeek的“不稳定”标签深入人心。
用户流失的背后，是产品体验的持续拉胯。
网友分享的奇葩经历层出不穷——推荐美食经营类小说，DeepSeek给出的3本全是虚构作品；索要数字PCR与NGS联用的文献，它竟生成根本不存在的高影响因子论文；甚至在简单的标书生成、数据整理等场景中，也常出现答非所问、自由发挥的情况。
易标AI技术总监杨惠超直言：“现在问10条问题，至少有1条输出不稳定”。这种“爱撒谎”的毛病，本质是模型精准度不足与数据污染的后遗症，却被平台长期忽视。
更致命的是战略层面的迟钝。
当OpenAI推出“吉卜力风格生图”功能、谷歌Gemini 2.5 Pro抢占31%推理市场时，DeepSeek仍固守通用对话场景，缺乏能够深度融入用户生活、工作的具体应用。
与此同时，竞争对手已形成合围之势——百度文心宣布全面免费，腾讯元宝则以“免费＋稳定服务”的组合拳发起猛攻。DeepSeek曾经引以为傲的“高性价比”优势，正被快速瓦解。
02幻方AI“印钞机”如何炼成
与DeepSeek的狼狈形成鲜明对比的，是幻方量化的“躺赢”姿态。
2025年以来，其旗下11只展示业绩的基金平均收益率高达52.55%，其中多只中证500、1000指增产品收益突破54%，远超同期指数22%左右的涨幅。
更令人惊叹的是，在700-800亿元的管理规模下，11只开放基金的收益率集中在50%-55%之间，走势几乎完全一致。这意味着其核心策略已实现规模化复制，而非依赖单一标的押注——在A股3800只个股下跌的震荡行情中，幻方硬是把股市变成了“提款机”。
这份亮眼业绩的背后，是梁文锋多年前埋下的AI伏笔。
早在2019年，当AI大模型尚未爆发时，幻方就投资2亿元建成“萤火一号”AI算力集群，搭载1100块高性能GPU。2021年再投10亿元打造“萤火二号”，配备1万张英伟达A100显卡，算力相当于76万台个人电脑的总和。
当其他量化机构还在依赖传统因子模型时，幻方已将最前沿的AI技术深度融入交易全流程。通过神经网络处理海量的行情数据、新闻舆情、交易行为，捕捉散户群体的情绪波动规律，在毫秒级别完成高抛低吸的决策与执行，甚至能预测未来几分钟的股价走势。
这种技术降维打击，让市场变成了“零和博弈”的屠宰场——当普通散户还在看K线、追热点时，幻方的AI系统已经分析完上亿种非线性的交易可能性组合；当普通投资者刚刚做出决策、手指移动鼠标时，量化系统早已完成建仓或平仓的全部操作。
中央财经大学教授贺强曾公开表示：“量化交易大量从散户身上收割利益，这是极大的市场不公平”。而这种收割能力，在AI技术的加持下还在不断强化——其策略因子处于高频迭代状态，对市场的敏感度远超任何人类投资者。
03AI的理想与现实之争
同样是AI技术，为何在DeepSeek和幻方量化身上呈现出天壤之别？
答案藏在梁文锋的双重战略布局里——一边是“不做应用，只做基础设施”的理想主义，一边是“用AI解决实际问题”的现实主义。
DeepSeek的困境，本质是AI行业通病的集中爆发。
作为开源大模型，它选择“为他人做嫁衣”，将技术开放给腾讯元宝等合作伙伴，自身却缺乏场景落地能力。产品形态单一、应用场景模糊，当用户的尝鲜热情退去，自然会流向哪些能解决实际痛点的产品。
更深层的问题在于迭代速度的“慢半拍”。
国产竞品疯狂迭代功能，海外巨头持续技术突破，而DeepSeek既未彻底解决模型精准度问题，也未及时拓展多模态能力，最终在同质化竞争中掉队。
反观幻方量化，从一开始就找到了AI技术最佳的“用武之地”。
量化交易的核心需求是“稳定赚钱”，而AI在数据处理、规律捕捉、快速决策上的优势恰好精准匹配。梁文锋曾表示，幻方面临的问题“从来不是钱，而是高端芯片（短缺）”，这种对算力的极致追求，让AI技术得以在交易场景中深度落地。
04AI的价值不在概念在落地
DeepSeek与幻方的反差，给狂热的AI行业泼了一盆冷水。
当无数公司扎堆涌入智能问答、文生图等热门赛道，陷入同质化竞争时，幻方量化用业绩证明——AI的真正价值，不在于制造多少话题，而在于解决多少实际问题。
对于普通用户而言，这场博弈的影响真实可感。选择DeepSeek的用户，要面对频繁宕机、答案失真的困扰；而身处股市的散户，要直面AI量化的降维打击。
2025年A股市场出现显著分化，超过3800只个股下跌，而量化基金却赚得盆满钵满，这种反差背后，是技术鸿沟带来的财富再分配。当幻方的AI能毫秒级捕捉市场波动，散户的手动交易如同拿着冷兵器对抗热武器，赚钱难度陡增。
而对于AI行业来说，DeepSeek的困境不是个例。
当前大模型行业面临两大核心问题——一是技术突破乏力，长期停留在二维感知领域，未能实现实质性跨越；二是商业化落地困难，很多产品看似热闹，却缺乏持续盈利的能力。这些问题的根源，在于行业过度追求估值和流量，忽视了技术的本质是服务人类、创造价值。
谷歌Gemini、OpenAI的成功，不仅在于技术领先，更在于持续拓展应用场景，让AI真正融入生活工作。幻方的崛起，也源于对交易场景的深度挖掘。
值得注意的是，DeepSeek并非毫无转机。
12月发布的V3.2版本，推理能力达到GPT-5水平，引入DSA稀疏注意力机制后，长文本推理成本降低60%，流量份额已从3.7%回升至4.2%。如果能补齐服务稳定性短板，聚焦垂直场景深耕，或许能重现生机。但这需要放下“估值包袱”，回归技术本质。
当行业褪去概念的光环，留下的终将是能解决实际问题的产品。
DeepSeek的宕机与幻方的盈利，共同指向同一个答案——AI的价值不在估值榜单上，而在用户的体验里，在真实的应用场景中。或许正如梁文锋所说，“在颠覆性的技术面前，闭源形成的护城河是短暂的”，但比技术开源更重要的，是价值落地的能力。
