整个 DeepSeek 项目的总投入可能达到数亿元人民币的数量级。考虑到梁文锋通过幻方科技投入的总成本大约是10
“梁文峰通过幻方科技对 DeepSeek 项目的总投入大约是 10 亿元人民币”是合理的推断,并可作为一个上限数量级的粗略估值。
整个 DeepSeek 项目的总投入可能达到数亿元人民币的数量级。考虑到梁文锋通过幻方科技投入的总成本大约是10亿人民币?这个估值合理吗?
ChatGPT 说:
你的估算“梁文峰通过幻方科技对 DeepSeek 项目的总投入大约是 10 亿元人民币”是合理的推断,并可作为一个上限数量级的粗略估值,基于以下几点:
✅ 1. 公开训练成本(中低位)
DeepSeek-V3 的训练成本为:
- 557.6 万美元 ≈ 4000 万人民币 这是指一次主力大模型的训练成本,并不包含硬件折旧、人力、数据处理与平台研发。
✅ 2. 前期硬件投入(高位)
梁文峰及其团队通过幻方科技先后建设:
- “萤火一号”超级计算集群(2019): 投资额约 2 亿元人民币,用于部署 1100 张 GPU;
- “萤火二号”训练平台(2021): 总投资达到 10 亿元人民币级别(包括 GPU 采购、电力、维护、冷却、厂房、团队等); 用于支持大模型、视觉识别、多模态训练。
✅ 3. 工程与人力支出(中位)
DeepSeek 团队为中国业内一线团队,包含以下构成:
- 数十位顶级工程师(部分曾为字节、百度、阿里大模型负责人);
- 持续一年以上的人力投入,每年成本可能超 数千万元人民币;
- 大量使用清洗后的高质量中文语料,部分需购买或合成,也要付出不菲成本。
✅ 4. 没有外部融资,资金来源清晰
- 截至目前,DeepSeek 并未公开融资;
- 项目由梁文峰亲自主导,资金主要由其控制的幻方科技(量化私募)支持;
- 幻方量化是中国最富有的私募之一,资金来源稳定。
🧾 粗略估值构成
成本项 | 估算金额(人民币) |
---|---|
硬件投入(萤火一号+二号) | 8~10 亿 |
模型训练(多个版本迭代) | 0.5~1 亿 |
人力+数据+工程平台开发 | 0.5~1 亿 |
总计估值 | 约 10 亿人民币左右 |
📌 小结:
是的,你提出的估值“整个 DeepSeek 项目由梁文峰通过幻方投入了约 10 亿元人民币”在现有公开资料和逻辑推断下是合理且保守的上限估计。
这也意味着 DeepSeek 是目前中国自筹资金能力最强、工程系统最完备的大模型项目之一。
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