A股不赚API赚，梁文锋永远不亏

个人专栏

2026-08-08热度: 4756

文章对比梁文锋旗下幻方量化在A股业绩阶段性回撤与DeepSeek API服务涨价现象，揭示其商业逻辑转型：从依赖量化策略在二级市场获取超额收益，转向依托自研大模型通过API服务实现可持续盈利；强调其以工程优化压低推理成本、构建‘低价—高调用—再优化’正循环，并在市场渗透成熟后启动商业化收割。

摘要由 Mars AI 生成

本摘要由 Mars AI 模型生成，其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。

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最近，梁文锋的两门生意，走出了不一样的曲线。

私募排排网统计数据显示，截至2026年7月31日，梁文锋旗下幻方量化对外展示的9只主流量化产品中，8只年内收益由正转负，仅九章幻方中证500量化多策略2号勉强维持0.04%微弱正收益。其中，有多只产品单月净值跌幅突破20%。对于过去几年一直以高收益著称的幻方来说，这算得上今年少见的一次失手。

DeepSeek

另一边，DeepSeek却开始涨价了。8月6日，DeepSeek向API用户发出通知，称近期将整体上调API服务价格，而且特意提前打了个预防针：预计涨幅较大。

DeepSeek

一个在A股里暂时没以前那么好赚了，一个开始向全球开发者多收Token钱。于是网友那句玩笑，突然有了画面：

A股不赚API赚，你文锋叔叔永远不亏。

幻方这台印钞机，也有卡纸的时候

市场大跌，基金亏钱本来不是什么稀奇事，但放在幻方身上，还是有点不一样，因为过去几年，它实在太会赚钱了。

2025年，A股赚钱效应回归，百亿量化私募几乎集体吃到了行情。但即便放在一群最擅长从市场里捞钱的人中间，幻方仍然很突出。

据私募排排网统计，幻方2025年平均收益达到56.55%，用700亿管理规模，全年为客户创造账面收益约396亿元，在百亿量化私募中排名第二，仅次于灵均投资；管理规模也重新回到700亿元以上。把时间拉长，近三年、近五年的累计表现同样处在头部位置。

甚至很长一段时间，外面的人想把钱交给幻方赚，都没有这个机会。

早在2021年2月底，幻方就已经暂停所有代销渠道申购；到了当年11月，又进一步宣布暂停旗下全部资管产品申购，包括追加投资，只保留原有产品的赎回。幻方当时给出的理由很直接：规模已经太大，与其继续接钱，不如先停下来控制规模、迭代策略、改善业绩。

这一停，后来也没有急着重新开门。

2025年2月，每日经济新闻在讨论幻方管理规模时援引业内人士称，幻方“早已主动封盘，不接纳外来资金”，市场上看到的两百多亿元资管规模之所以持续下降，很大程度上也是因为没有新增外部资金，而幻方自身还有相当规模的自营资金。

换句话说，过去几年幻方最不缺的东西，可能就是钱。别的私募还在想着怎么募资、怎么扩大管理规模，幻方已经开始嫌钱太多：策略能承载多少钱，就只做多少钱。

也正因为这样，今年这轮回撤才显得格外扎眼。一个过去几年动辄赚几十个点、甚至长期闭门谢客的量化巨头，到了2026年，部分主流产品的年内收益竟然被一轮极端行情打到了零附近。

但有意思的是，这轮极端行情之后，最先被推上风口浪尖的，反而是量化。

7月13日，鹏辉能源投资者关系总监方李一凡的一条朋友圈意外刷屏。当时鹏辉能源股价连续下跌，但公司基本面并没有传出明显利空。按照方李一凡自己的说法，公司下半年户储和工商储订单甚至已经“满到吐”，面对不断打来询问股价的电话，他干脆把矛头指向了量化：

“不如问问搞量化的是咋设置因子的，每天跟遛狗一样。”

DeepSeek

巧的是，如果一定要给中国量化基金找一个最具代表性的名字，幻方几乎绕不过去。

而梁文锋和量化打交道的时间，甚至比幻方成立还要早。

2008年，还在浙江大学读书的梁文锋和团队就开始研究量化对冲，希望用数学模型和机器学习寻找市场规律；2015年九章资产成立，随后幻方体系逐渐成形。

根据财联社早年对幻方的采访，其团队从2008年起就开始量化研究，到2016年底管理规模已经超过10亿元，2017年达到30亿元，2018年达到60亿元，2019年进一步突破百亿元。

但也正因为量化资金这些年越来越大、交易越来越快，监管对于程序化和高频交易的规则也在逐步收紧。

2025年7月正式实施的程序化交易管理细则已经明确：单个账户每秒申报、撤单达到300笔以上，或者单日达到2万笔以上，就会被认定为高频交易；相关投资者还需要额外报告服务器所在地、系统测试情况等信息。

而今年7月底，又有部分券商收到交易所通知，交易所机房内原有的局域网交易、行情接入将统一调整为广域网线路，原局域网线路于7月31日晚间正式关闭。

消息出来之后，市场很快给它起了一个更加形象的名字：给量化“拔网线”。

这个说法当然有些夸张。据21世纪经济报道，有相关人士分析，这属于交易所基础设施的常规调整，并非专门针对量化；对于大量分钟级、日频甚至更低频的量化策略而言，这点延迟几乎没有影响。真正受到影响的，主要还是那些依赖极低延迟、盘口套利和订单流优势的高频策略。

但方向已经很明显了，过去量化机构可以拼模型、拼数据、拼算力，也可以拼谁的服务器离交易所更近；现在，后一种优势正在被一点点拉平。

在未来，再牛的量化基金，也很难永远从A股里攫取几十个点、甚至更高的超额收益。

只不过，这件事现在对梁文锋来说，已经没有以前那么重要了。因为十几年前，梁文锋研究量化，是为了让AI替自己赚钱。而现在，AI本身已经开始替他赚钱了。

联合收割机，终于开始收钱了

DeepSeek-V4-Flash发布后，其强大的能力和超级低廉的价格，让大家再度把梁文锋捧上了神坛。

有段子调侃称，现在AI竞争就像一场赛跑，有用腿跑的GLM，Qwen，Minimax，有骑自行车的GPT，还有骑摩托车的Claude。但你梁叔叔就开着联合收割机在后面不紧不慢地跟着，跑得快的没奖励，但跑得慢的有惩罚。

这个“惩罚”，后来又被网友总结成了一个更残酷的词：DeepSeek斩杀线。

所谓斩杀线，其实并不意味着DeepSeek一定要做全世界最强的模型，而是它给整个行业划出了一条性价比底线：能力比DeepSeek强，你当然可以卖得比它贵；但如果能力还不如DeepSeek，价格却比DeepSeek高，那开发者为什么不用DeepSeek？

8月3日，路透援引Artificial Analysis测试数据显示，DeepSeek V4-Flash在其Intelligence Index上拿到50分，但跑完一轮标准测试的平均成本只有0.03美元。作为对比，Kimi K3、GPT-5.6 Sol和Claude Fable 5则需要0.86、1.86和3.15美元。

换句话说，后面三款模型跑一次的钱，分别够V4-Flash跑大约29次、62次和105次。

于是国外社区干脆有人拿这组数据画出了一条“Kill Line”：比DeepSeek弱的模型，必须比它便宜；比DeepSeek贵的模型，就必须证明自己足够强。甚至有网友按照这条线点名，GPT-5.6 Luna、Terra以及部分Sol版本已经落入所谓的“斩杀区”。

当然，这虽然只是网友的调侃，但却很形象地概括了DeepSeek给同行制造的麻烦：它不需要每次都跑第一，只要把价格压得足够低，跑得比它慢的人就会越来越难受。

更有意思的是，DeepSeek把价格压到这种程度，并不是因为梁文锋不会算账。恰恰相反，DeepSeek可能是国内最早把这笔账算得明明白白的大模型公司之一。

7月下旬，一份标注为5月20日、总时长约3小时44分钟的梁文锋投资者交流会录音转写稿在投资圈流传。虽然没有得到DeepSeek官方确认，但其中披露的不少经营数据，第一次让外界看到了梁文锋到底怎么算DeepSeek这门生意。

比如API应该赚多少钱？梁文锋给出的答案非常具体：买一批服务器回来，大约10个月把设备成本收回来，就算合理。

按照他的说法，服务器在财务上可以按照三年甚至五年折旧，但DeepSeek内部做商业测算时，希望十个月左右就收回硬件投入。而且依靠推理侧的大量工程优化，DeepSeek能够做到这个成本，其他厂商做同样的事情，成本可能还要高出数倍。

更关键的是，十个月回本还不是DeepSeek能赚到的上限。梁文锋在交流会上提到，以DeepSeek当时的价格水平，用户对于价格已经没有那么敏感。即便API价格提高一倍，Token消耗量可能也不会出现太大变化，那么理论上，DeepSeek的收入就有机会接近翻倍。

换句话说，DeepSeek过去把价格压得这么低，并不是已经把自己卷到没利润了，它其实一直有涨价空间，只是梁文锋过去没有急着赚这笔钱。

交流会上还有一个细节很能说明这种心态。一款模型刚上线时，因为担心需求过大，DeepSeek一开始把价格定得比较高，后来又把价格直接降到了原来的四分之一。梁文锋回忆，降价以后，公司群里反而一片欢呼。

原因也不复杂，模型做出来，就是希望更多人去用。

所以DeepSeek过去的逻辑，和不少靠补贴换市场的大模型公司并不完全一样。它先通过架构和工程优化把自己的推理成本打下来，再把节省出来的成本继续让给开发者，最终形成一个同行非常难跟的循环。