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2020 年，幻方累计投资超亿元、占地面积相当于一个篮球场的 AI 超级计算机 “萤火一号” 正式投入运作，进一步提升了幻方量化的核心竞争力。2021 年，梁文峰团队研发 “萤火二号” 的投入增加到 10 亿元，搭载了约 1 万张英伟达 A100 显卡。同年，幻方的资产管理规模突破千亿大关，跻身国内量化私募领域的 “四大天王” 之列。梁文峰在量化投资领域的成功，不仅证明了他在技术与金融融合方面的卓越能力，也为中国量化投资行业的发展树立了新的标杆，引领了行业的创新发展潮流。
通用人工智能领域的创新突破
在量化投资领域取得巨大成功后，梁文峰并没有满足于现状，他的目光再次投向了更具挑战性和前瞻性的领域 —— 通用人工智能（AGI）。2023 年 5 月，梁文峰宣布进军通用人工智能领域，7 月，他正式创办杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek），专注于 AI 大模型的研究和开发。
2024 年 5 月，DeepSeek 发布混合专家语言模型 DeepSeek-V2，并宣布 DeepSeek-V2 的推理成本被降到每百万 token 仅 1 块钱，约等于 GPT-4 Turbo 的七十分之一。这一极具性价比的模型架构一经推出，便在业界引发了轰动，国内排名靠前的大模型纷纷跟进降低成本，DeepSeek 也因此被称为 “AI 界的拼多多”。同年 12 月 26 日，DeepSeek 宣布上线并同步开源的 DeepSeek-V3 模型，并公布了长达 53 页的训练和技术细节。模型测算数据显示，DeepSeek-V3 虽然文字生成类任务较弱，但其代码、逻辑推理和数学推理能力均名列前茅。在 DeepSeek 研究团队同步公开的技术论文中，一个细节引发广泛关注：DeepSeek-V3 整个训练过程仅用了不到 280 万个 GPU 小时，按每 GPU 小时 2 美元计算，模型全部训练成本仅为 557.6 万美元（约 4000 万元人民币），这一成本几乎是 GPT-4o 训练成本的二十分之一。DeepSeek-V3 的成功，再次彰显了梁文峰及其团队在技术创新方面的强大实力，以极低的成本实现了高性能的模型训练，为中国通用人工智能的发展注入了一剂强心针。
2025 年 1 月 20 日晚，DeepSeek 正式发布 DeepSeek-R1，该模型在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。此外，DeepSeek 同步开源模型权重，并表示将 DeepSeek-R1 训练技术全部公开，以期促进技术社区的充分交流与创新协作。这一举措不仅展现了梁文峰对技术发展的开放态度，也为全球人工智能领域的发展贡献了中国智慧和力量。随着 DeepSeek 的全球 “爆火”，梁文峰表示，中国 AI 不可能永远处在跟随的位置，“我们经常说中国 AI 和美国有一两年差距，但真实的 gap 是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。” 梁文峰在通用人工智能领域的创新突破，不仅推动了中国 AI 技术的快速发展，也在全球范围内产生了深远的影响，让世界看到了中国在人工智能领域的无限潜力。
社会活动：肩负责任与使命的担当
为行业发展建言献策
作为量化投资和通用人工智能领域的领军人物，梁文峰积极参与各类行业交流活动，为行业的发展建言献策。他多次参加国内外重要的金融科技和人工智能学术会议、行业论坛等，在这些场合中，他分享自己的实践经验和前沿思考，与同行们共同探讨行业发展的趋势和面临的挑战。
在一些金融科技会议上，他针对量化投资行业的规范发展、技术创新以及人才培养等问题提出了许多建设性的意见。他强调，量化投资行业要注重技术与合规的平衡，在不断创新的同时，要严格遵守相关法律法规，保障投资者的合法权益。同时，他也呼吁行业内加强人才培养和引进，提高整个行业的专业素质和创新能力。
在人工智能领域的论坛上，他围绕通用人工智能的发展路径、伦理道德以及国际合作等话题发表了深刻的见解。他认为，通用人工智能的发展具有巨大的潜力，但也面临着诸多伦理和社会问题，需要全行业共同努力，制定合理的规范和准则