热点新闻
2025年，DeepSeek母公司幻方量化在量化基金领域取得惊人突破。私募排排网数据显示，幻方量化旗下基金平均收益率达56.6%，管理的700亿资产带来约50亿元人民币的年利润。这笔巨额收入为旗下AI实验室DeepSeek提供了充足的研发资金。
DeepSeek作为全球唯一未接受外部融资、不隶属于任何大厂的独立AI实验室，始终保持技术纯粹性。在2025年大模型行业普遍追求商业化的背景下，DeepSeek坚持AGI研究初心，持续产出高水平论文并开源重要成果（如记忆模块）。其训练成本控制出色：V3训练仅花费557.6万美元，R1仅29.4万美元。按此计算，幻方量化年收入可支持训练125个V3或2380个R1模型。
参考链接：https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-01-12/deepseek-founder-liang-s-funds-surge-57-as-china-quants-boom
焦点分析
从焦点解决短期治疗（SFBT）视角分析，DeepSeek的发展模式体现了“资源导向”技术的精髓。SFBT强调挖掘现有资源而非纠结于问题缺陷，而DeepSeek恰好印证了这一理念——其并未像其他AI公司那样急于融资或商业化，而是充分利用母公司幻方量化的资金优势（资源），持续聚焦AGI研究（目标）。
SFBT的“资源导向”技术特点在于：识别并放大系统既有的积极资源，将其转化为解决问题的动能。DeepSeek案例中，幻方量化的量化投资业务（年赚50亿）成为AI研发的稳定资金池，这种“交叉补贴”模式使团队免受资本压力，保持技术纯粹性。这种模式可解决五类类似问题：1）科研机构经费不稳定；2）创业公司过早商业化导致技术妥协；3）团队因融资压力人才流失；4）研究方向受短期利益干扰；5）创新项目缺乏长期资金支持。
DeepSeek的“资源导向”实践显示：当企业识别到核心资源（稳定现金流）并精准对接目标（AGI研发），即可形成自驱式发展闭环。其团队稳定性（R1论文作者一年后零流失）和学术高产（持续输出重磅研究）证明，资源导向不仅能解决资金问题，更能构建可持续的创新生态。这种模式为科技公司提供新范式：不必盲目追逐外部融资，而应深度挖掘内部资源与核心目标的匹配性，通过资源重组实现突破性创新。