梁文锋投资胡瀚，DeepSeek领投 Winverse 具身智能@字母AI

「梁文锋和Winverse之间，早就搭好了一座桥」公开资料里，DeepSeek投资的公司只有两家，一家是已经落地的宇树，另外一家就是刚刚传出计划领投消息的初创公司Winverse AI。

这家公司的创始人叫做胡瀚，此前曾加入过微软亚洲研究院，也曾担任过腾讯混元语言模型的技术负责人。外媒称，Winverse AI是一家隐身模式初创公司（stealth startup），即它不对外公布公司的具体产品。不过7月下旬胡瀚从腾讯离职时曾对外称，自己的创业方向为具身智能和世界模型。

梁文锋曾对投资人亲口表示，世界模型不重要，结果还没到半年，梁文锋就“破戒”了。所以，梁文锋为什么会选择在这个时间点投资Winverse AI？我认为，这其中的原因在于，梁文锋和胡瀚之间有一座“桥”。

胡瀚是谁：从让机器看懂图像到理解世界

胡瀚是谁？

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胡瀚的履历，用一句话概括就是：从“让机器看懂图像”，一路做到了“让机器理解现实世界”。他2008年从清华本科毕业，2014年在清华拿到博士学位。读博期间他曾到宾夕法尼亚大学访学，毕业后先去了百度深度学习研究院。2016年12月，他加入微软亚洲研究院，之后一路做到首席研究员和研究经理。

在微软亚研院的这段时间里，胡瀚做的事情，可以说是完整经历了计算机视觉的变迁，从卷积网络走向Transformer。他发表的论文里，有2017年的《Relation Networks for Object Detection》，把“关系”建模引入目标检测；有《Deformable ConvNets v2》和《RepPoints》，在卷积时代把检测框架做得更灵活。

2021年，胡瀚参与发表了那篇最出名的论文《Swin Transformer》。让原本为文字设计的Transformer，能高效地“看”图片。虽然现在多模态模型随处可见，可在2021年，这是一个非常具有突破性的进步。因此，这篇论文拿下了ICCV 2021的马尔奖（最佳论文奖）。

胡瀚在知乎上回答这个问题时说，“有生之年从没想过有机会解锁马尔奖”，并且强调奖项应当属于更早和同期一起推进Transformer进入视觉领域的人。Swin之后，视觉社区掀起了一股自监督预训练热潮，抛弃掉了以往的人工标注，转而让模型自己从海量图像里学。

2021年底，胡瀚团队发表了《SimMIM》，借用谷歌BERT的“完形填空”思路，把图像遮住一部分让模型去猜，结论是越简单的设计效果反而越好。随后是《Swin Transformer V2》，把视觉模型做得更大。

至此开始，胡瀚的研究主线已经从“怎么设计一个更好的视觉网络”，变成了“怎么把模型规模化、怎么稳定训练”。而当时，也正好是大模型开始走红的年代。于是在2025年1月，胡瀚以腾讯杰出科学家身份加入腾讯，接替离职的刘威全面负责混元多模态大模型研发，同时担任腾讯混元大模型Tech Lead，主导构建混元视觉理解基础能力。

2025年下半年腾讯内部组织调整，他转入大语言模型部旗下Frontier前沿技术研究组，负责多模态理解研究，直接向姚顺雨汇报，期间参与世界模型预研。2026年4月，他与姚顺雨共同署名发布具身VLM基座模型HY-Embodied-0.5，同年7月提出离职创业，视觉语言模型方向由前OpenAI研究员田永龙接手。

在腾讯的一年半，他实际横跨多模态大模型、视觉语言模型、世界模型、具身VLM四条线，不过主线始终是视觉与多模态理解。虽然胡瀚的履历确实漂亮，但随着DeepSeek大规模扩招，梁文锋见到的漂亮履历多了去了，为什么偏偏会看上他呢？

SimMIM作者栏连起胡瀚与DeepSeek

梁文锋和胡瀚之间的一座桥要回答这个问题，我们得回到前面提到的那篇《SimMIM》的作者栏。SimMIM的作者一共八个人：Zhenda Xie、Zheng Zhang、Yue Cao、Yutong Lin、Jianmin Bao、Zhuliang Yao、Qi Dai、Han Hu。最后一位，就是胡瀚。第一位，是解振达。

论文里还有一句注脚：解振达、林宇桐、姚竺良三人是微软亚洲研究院的长期实习生。也就是说，在微软亚研院的那几年里，解振达是在胡瀚的组里做研究的。还没完，梳理一下解振达和胡瀚合作过的论文就会发现，这俩人是老搭档了。

2020年的PixPro，全称《Propagate Yourself》，是一篇像素级对比学习的论文，解振达是第一作者，胡瀚也在作者列表，探讨的是如何在像素粒度上做自监督表示学习。

2021年的Swin Transformer V2，作者列表里有Ze Liu、Han Hu、Yutong Lin、Zhuliang Yao、Zhenda Xie、Yixuan Wei等人，解振达和胡瀚依然同时在列。

2021年底的SimMIM，解振达是第一作者，胡瀚是最后一位作者。不仅如此，这三篇论文有一条共同的线，它们都是围绕“自监督学习”和“规模化”展开。讲的也都是怎么让视觉模型不依赖人工标注、在更大的规模上持续变强。

后来解振达去了DeepSeek，成为了研究员，研究方向是AGI和基础模型的预训练与规模化。在arXiv的作者页面上，解振达的名字出现在一长串DeepSeek的工作里，包括DeepSeek-Coder、DeepSeek-V2、DeepSeekMoE、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Janus-Pro，也包括DeepSeek-V4相关的技术报告条目。

这说明解振达和DeepSeek过去两年的崛起是强相关的。2026年1月1日（arXiv时间戳为2025年12月31日），DeepSeek新年的第一篇论文《mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections》（流形约束超连接）。其第一作者就是解振达。

mHC无需过多介绍，DeepSeek V4的技术文档里这样描述这个技术，mHC是三大架构创新之一，跟CSA+HCA混合注意力、Muon优化器并列。不过mHC这篇论文里还有一个作者，他叫做韦毅轩。这个名字同样也出现在Swin V2的作者名单里。

这也就是说，微软亚研院胡瀚组里的那批年轻人，已经有不止一位是DeepSeek的核心成员了。或许胡瀚当年的实验室，除了模型本身，还训练出来了“规模化+稳定训练”的研究直觉和品味，而这恰好是DeepSeek最看重的，或者说，这是梁文锋最看重的。

DeepSeek的核心成员曾和胡瀚并肩战斗过，而且成绩显赫，那么信息成本几乎可以说是0。段永平有一句名言，投资就是投人。胡瀚水平如何，想必梁文锋早就有所了解了。

梁文锋的选择：投资比自己动手更DeepSeek

梁文锋为什么是投资，不是自己做？但是这里有个疑问，既然DeepSeek自己有强大的研究团队，而且还扩招到了500人的规模，那为什么不自己做，而是要投资呢？去年春节DeepSeek-R1爆火之后，梁文锋一度是整个AI圈最“克制”的那个人。不融资、不扩张，但今年情况变了。

外媒报道称，DeepSeek即将完成至少800亿元人民币的新一轮融资，规模远超原定目标。国内媒体转引知情人士表示，初始目标约500亿元，目标估值约5000亿元人民币，资金主要用于模型训练、数据中心和国产算力。

外媒进一步表示，这笔钱可能让DeepSeek开始扶持新一代创业公司，与其联合研发。梁文锋认可胡瀚的理念和水平，Winverse AI又刚刚成立没多久，还没多少人入局。因此，Winverse AI可以说是最完美的标的。

今年8月，宇树科技上市。DeepSeek以约1.41亿元认购了宇树IPO的战略配售，对应约2%的股权，双方将围绕AI大模型和具身智能展开合作。宇树采购模型训练服务时优先考虑DeepSeek，DeepSeek采购机器人时也优先考虑宇树。

这一步，让DeepSeek有了具身智能的“身体”。Winverse AI，则可能是它的“大脑”。根据知情人士的说法，梁文锋近期密集和具身智能创业者交流，DeepSeek内部在评估两条路：一是亲自组建团队，二是通过投资切入。

按这个逻辑，投资是一种非常“DeepSeek”的选择。亲自做机器人，需要硬件、运动控制、真实数据采集，这些都是DeepSeek从未有过的能力DeepSeek的优势在算法、训练和工程效率，并不在供应链和硬件迭代。

具身智能的数据来源在现实世界里，需要大量机器人在真实场景里跑。宇树提供身体，Winverse AI提供模型，DeepSeek提供算力和基础模型，如流水线一般分工明确。

最关键的，如果胡瀚做的真如爆料一般，是偏底层的infra和模型加速，那么他和DeepSeek之间就形成了互补关系。DeepSeek非常需要一个“语言模型接入物理世界”的接口。

GPT-6与Sora：OpenAI的具身智能倒计时

根据凤凰网报道，DeepSeek考虑入局具身，也可能是因为GPT-6带来的压力。GPT-6 Astra在一项机器人控制任务中成功率达到95%，而对照模型是40%。另有行业人士称，OpenAI除了GPT-6之外，还在单独训练一个具身基座模型。

接近梁文锋的人士称，梁文锋在近期表示，DeepSeek与GPT-6相比，在部分能力上仍有差距。所以梁文锋很可能是想在具身智能方面向OpenAI靠拢。就在DeepSeek计划领投Winverse AI的同一天，外媒报道称，OpenAI正计划重启Sora。

一家由前Sora负责人比尔·皮布尔斯（Bill Peebles）参与成立的初创公司，正在和OpenAI洽谈，希望获得Sora的深度使用权限，将其定制成面向电影制作的专业软件。

OpenAI可能获得这家公司的一部分股权，作为交换，对方获得修改和商业化该技术的权利。至于模型权重是否会共享，目前并不明确，公司的名字也还没有披露。在OpenAI停运Sora后，Sora团队全部转去了OpenAI的具身智能项目。因此，如果Sora重新启动，那就说明OpenAI的具身智能模型准备得差不多了，可以调出一些人手回到Sora。

归根结底，梁文锋可能是真想做机器人了，但比起这个，他更想找一位好战友。结语：梁文锋投的不只是一家公司，而是语言模型接入物理世界的接口。

文/苗正

文章来源：公众号「字母AI」 @字母AI。原文链接

梁文锋开始花钱了

根据外媒报道，DeepSeek已同意领投Winverse AI的种子轮融资，金额数千万美元，投后估值约4亿美元。美团旗下龙珠投资跟投。

Winverse AI成立仅数月，产品未公开，收入为零。创始人胡瀚，Swin Transformer论文作者，2021年ICCV最佳论文奖得主，2026年7月刚从腾讯离职。

这是DeepSeek第一次以领投方身份出现在种子轮。

打新和领投：DeepSeek首度领投种子轮

梁文锋过去三年对“花钱”这件事的态度，跟现在完全是两回事。

2023年DeepSeek成立时，他给这家公司划了一条线：不接受外部融资，不稀释股权，不被任何人的商业化时间表绑架。有报道称，他专门招了两个人做战投，看了一圈科技项目，低空经济、智能硬件、SaaS，最终一个也没投。

底气来自幻方量化。2019年花2亿自研萤火一号，2021年砸10亿建萤火二号，大批采购A100，把幻方做成了国内屈指可数的万卡集群公司。2025年幻方全年收益率56.6%，营收超50亿。梁文锋直接把量化赚的钱拿来买显卡。他对VC的判断也很直接：“VC都是帮LP管钱，都得赚钱，所以就谈不到一块去。”

这套逻辑的前提是：他自己能做的事，不需要别人。

但2026年，这个前提松动了。

8月，宇树科技IPO战略配售，DeepSeek获配93.34万股，金额1.41亿元，锁定期36个月。发行价150.8元/股。以上市首日收盘价845元测算，该笔投资账面浮盈约6.48亿元。

浮盈不是重点。重点是两个月后。

10月，Winverse AI种子轮。DeepSeek领投，数千万美元，投后估值4亿美元。

胡瀚是谁？2008年清华本科，2014年清华博士，在微软亚洲研究院期间作为共同作者提出了Swin Transformer。这篇论文获得ICCV 2021最佳论文奖。2025年加入腾讯，负责混元多模态大模型。2026年7月离职创业。

他离开腾讯的时机很有意思。腾讯正在重组AI研究团队，试图追赶DeepSeek和月之暗面。多模态理解研究的内部评估结论是“收益已经趋于有限”。有行业分析认为，这意味着胡瀚长期深耕的视觉理解路线，在腾讯新的资源排序中优先级下降。

而其新公司Winverse AI不做机器人本体，运动控制硬件，做的是让机器人理解指令、处理现实任务的AI模型，更倾向于造“大脑”。

模型公司下场做投资，DeepSeek不是第一个。智谱的生态基金数十家公司，把基座模型做成了portfolio的圆心。但DeepSeek把这个打法推到了极端，种子轮就敢开4亿美元。

人才、期权与GPT-6压力

三道裂缝：V4报告近300人名单中10人标注已离职

梁文锋不是突然想花钱了。

2026年4月发布的V4技术报告，近300人名单中10人标注“已离职”，覆盖基座模型、推理、OCR、多模态四条核心技术主线。王炳宣去了腾讯，罗福莉被小米挖走，郭达雅入职字节跳动Seed团队，阮翀加入元戎启行，魏浩然转投百度。

梁文锋在投资人交流会上说得很清楚：DeepSeek核心、唯一、无法退让的利益是保持团队稳定。“只要团队能够稳定，只要最核心的人一直都在，我们就一定能够继续往前走。”融资的一个核心目的，就是解决员工期权的定价和流通问题。没有外部融资，期权只有内部账面价值，缺乏市场验证的溢价参照。

钱来得很快。2026年6月，DeepSeek完成首轮外部融资，总额510亿元，投后估值近4000亿元，创下国内AI行业单轮融资规模最高纪录。梁文锋个人出资200亿元，腾讯出资约100亿元，宁德时代体系出资约50亿元。

时隔四个月，据外媒2026年10月6日援引知情人士，DeepSeek第二轮融资已接近锁定至少800亿元，认购热度超出预期，最终规模有机会逼近1000亿元，远超最初500亿元募资目标。

上述报道称，本轮资金原本将主要用于模型训练与数据中心建设；而充裕的资本储备，也可能让DeepSeek开启投资新一代创业公司、推进联合研发的动作。

但真正让梁文锋改主意的，可能是外面的事。

凤凰科技报道披露了一个关键细节：GPT 6 Astra在一项机器人控制任务中成功率达到95%，而Fable 5.1只有40%。接近DeepSeek的人士透露，梁文锋近期曾表达，DeepSeek与GPT 6相比“在部分能力维度仍存在差距”，这促使公司重新审视一个根本性问题：仅依靠语言模型规模化演进，是否足以支撑AGI竞争。

在2026年5月近4小时闭门投资人交流会上，梁文锋给出DeepSeek递进式AGI路线图：语言模型→思维链→Agent→持续学习→自我迭代→具身智能，具身智能被放在路线的最后一站。

三个月后，他领投了一家做具身智能基础模型的公司。从“具身产业还太早”到亲自下场，中间只隔了一个季度。

不懂，就投：800亿到1000亿融资里花几千万美元买信息入口

媒体报道这次投资事件时有一句话，可能是整件事最关键的细节：知情人士透露，“梁文锋在这个领域也不是很有经验，所以也在密集学习”。

梁文锋同时在评估两条路：亲自组建团队下场研发，还是通过投资切入。他选择了投资，但方式很重。领投一家种子公司，同时与多位具身智能创业者密集交流。

这笔账算得很清楚。800亿到1000亿的融资，花几千万美元投一家种子公司，占比不到千分之一。但这笔小钱撬动的是一个信息入口、一个人脉网络、一个技术感知窗口。如果Winverse AI跑出来了，DeepSeek是是最早下注的那批。如果没跑出来，损失远低于自建团队试错的成本。

而且，梁文锋已经把CFO招来了。原高瓴创投合伙人严文韬2026年9月正式入职，曾投资字节跳动、小红书、MiniMax、智谱AI。其中MiniMax和智谱AI还是DeepSeek在大模型赛道上最直接的同行，均于今年1月登陆资本市场。一个投过智谱和小红书的人来做CFO，不只是为了IPO。

2026年上半年，IT桔子数据显示，国内具身智能赛道融资事件322起，202个披露金额的项目合计吸金超934亿元，同比增长350%。全球范围内，机器人和物理AI企业在2026年前9个月拿到近480亿美元融资，超过去年全年。在这个水位下，4亿美元的种子轮估值不算离谱。值得关注的是DeepSeek以领投方身份出现在种子轮。

梁文锋在投资人交流会上说过一句话：“不是一群天才做出了不平凡的事情。而是一群平凡的人，做出了不平凡的事情。”如果AGI的路径不止一条，DeepSeek的策略不是把所有赌注押在自己的团队身上，而是用资本把AGI愿景扩散到更多的技术路径上。

Winverse AI是第一个。以DeepSeek的融资规模和梁文锋的投资风格，它不会是最后一个。

梁文锋花了三年时间证明一件事：不需要很多钱也能做出顶级模型。现在他开始花很多钱，要证明的是另一件事，顶级模型只是AGI的起点，真正的竞争在物理世界里。而这一次，他选择投钱，让胡瀚们去做。

文章来源：公众号「小饭桌」 @苏迪。原文链接：梁文锋开始花钱了