文章核心观点 文章通过对比梁文锋旗下DeepSeek（深度求索）与幻方量化两家公司截然不同的发展境遇，揭示了AI行业的核心矛盾：当概念炒作热潮退去，技术的真正价值在于解决实际问题和实现商业化落地，而非追求估值和流量[1][20][25] DeepSeek（深度求索）的困境与挑战 - 用户增长与市场地位急剧下滑：2025年初，DeepSeek月活用户曾达1.8亿，位居行业第一，估值被炒至1500亿美元[1]。但到2025年6月，其AI产品榜排名已滑落至第五，月活用户骤降至9410万，首次出现-6.06%的负增长[3]。网页端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[3] - 产品体验与稳定性存在严重缺陷：服务崩溃频繁，2025年12月11日晚API、网页、移动应用全线瘫痪[5]。模型输出不稳定，据易标AI技术总监称，“现在问10条问题，至少有1条输出不稳定”，存在生成虚构书籍、编造假文献、答非所问等问题[7][8] - 战略迟钝与竞争加剧：当OpenAI、谷歌等竞争对手在功能（如生图）和推理市场（Gemini 2.5 Pro抢占31%推理市场）上持续创新时，DeepSeek仍固守通用对话场景，缺乏深度融入用户生活工作的具体应用[10]。同时，百度文心宣布全面免费，腾讯元宝以“免费+稳定服务”组合拳进攻，使其“高性价比”优势被快速瓦解[10] - 技术迭代缓慢与商业模式问题：作为开源大模型，选择“为他人做嫁衣”，将技术开放给合作伙伴，但自身缺乏场景落地能力，产品形态单一[17]。在国产竞品疯狂迭代、海外巨头持续突破的背景下，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[18] 幻方量化的成功与优势 - 业绩表现极为亮眼：2025年以来，旗下11只展示业绩的基金平均收益率高达52.55%[11]。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[11]。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，显示其核心策略已实现规模化复制[12] - 前瞻性且重金的AI基础设施投入：早在2019年，公司就投资2亿元建成“萤火一号”AI算力集群，搭载1100块高性能GPU[13]。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[13] - AI技术深度融入交易全流程：通过神经网络处理海量行情数据、新闻舆情、交易行为，捕捉散户情绪波动规律，在毫秒级别完成决策与执行，甚至能预测未来几分钟股价走势[15]。其策略因子处于高频迭代状态，对市场的敏感度远超人类投资者[15] - 精准匹配场景与需求：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[19]。公司面临的主要问题“从来不是钱，而是高端芯片（短缺）”，体现了对算力极致的追求[19] AI行业的启示与反思 - 技术价值在于解决实际问题：幻方量化的成功证明，AI的真正价值不在于制造话题，而在于解决实际问题[21]。当无数公司扎堆涌入智能问答、文生图等同质化热门赛道时，找到精准的应用场景更为关键[20][21] - 行业存在技术与商业化双重挑战：当前大模型行业面临技术突破乏力（长期停留在二维感知领域）和商业化落地困难两大核心问题[22]。许多产品缺乏持续盈利能力，根源在于行业过度追求估值和流量，忽视了技术服务于人、创造价值的本质[22] - 技术鸿沟导致市场分化：2025年A股市场超过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[21]。当量化AI能毫秒级捕捉市场波动，散户的手动交易处于明显劣势[15][21] - DeepSeek的潜在转机：2025年12月发布的V3.2版本，推理能力达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%[23]。若能补齐服务稳定性短板，并聚焦垂直场景深耕，或许能重现生机[23]