【人民報消息】2026年7月25日，一份據稱來自DeepSeek創始人梁文鋒與投資人內部交流的會議紀要在網路流傳。這份材料以相當直白的內部口徑，詳細談到深度探索算力採購規模、到貨時間、資金使用意願、集群自建方式、對開源與「幫助競爭對手」的看法，以及對華為芯片生態與去CUDA化的推進節奏。
隨後有報道稱，洩密引發梁文鋒不滿，第二輪融資推進一度按下暫停鍵。無論最終商業影響如何，這份紀要在戰略與執法層面的沖擊力已經顯現：它把此前美國官員與國會對中國AI公司「繞過出口管制、獲取先進算力並放大能力」的指控，從相對模糊的懷疑，變成了一條可交叉驗證的鏈條。
美國商務部工業與安全局（BIS）長期關註的異常採購量、市場溢價、第三國轉運或部署、最終受益實體位於中國、以及先進芯片可能被用於提升大模型與相關軍事、情報能力等很多敏感問題，在這份紀要中被以具體數字與時間節點所解答。
結合同期美國圍繞月之暗面（Kimi）等公司使用海外GB300伺服器的調查傳聞，以及國會將DeepSeek、月之暗面、阿裡與MiniMax等一並置於「中國開源模型風險」框架下審視的動向，這份洩密材料的意義遠超一家創業公司的融資風波。
它坐實了美國針對中共主導下的AI追趕路徑的核心指控：通過違規或灰色渠道獲取英偉達先進算力芯片、依托蒸餾與高效訓練技術壓縮差距、並借助開源與生態互助把有限算力收益放大到整個中國AI網路，最終挑戰美國在前沿大模型上的全球領先地位。
算力採購的異常，從「需求」到「可追查的鏈條」
紀要中最刺眼的部分，是梁文鋒對算力現狀與採購計劃的描述。現有約「兩萬張H等效算力」，其中大部分在最近一兩個月到貨；未來幾個月還有大批量機器，且「基本上都是英偉達」；願意支付一定溢價；若一年內採購花掉約兩百億元，就算採購部門業績超級好；所有集群均為自建。這些表述並非空泛計劃，而是帶有時間節點、數量級與價格彈性的操作方案。
在美國出口管制背景下，先進英偉達芯片，尤其是高帶寬存儲與互聯性能突出的Hopper與後續Blackwell系列相關產品，對中國實體的供應受到嚴格許可限制。BIS明確指出，即使芯片部署在中國境外，只要使用實體或最終母公司位於中國，通常仍不能通過海外子公司輕易規避許可要求。
紀要中的「最近一兩個月到貨」「未來幾個月大批量」「基本上都是英偉達」「願意付溢價」，直接對應了執法盡調中的典型紅旗：採購節奏異常、溢價接受度高、到貨集中。執法者不必再從模型能力倒推算力規模，而可以直接沿「時間—數量—供應商—物流—融資—用電與序列號」路徑倒查。英偉達、伺服器廠商、雲與數據中心運營商、物流商與相關融資方，都可能被納入交叉核驗範圍。
同期圍繞Kimi的調查傳聞進一步加劇了美中AI競爭的烈度。美國官員稱月之暗面在泰國等地獲得並使用GB300伺服器，可能用於模型訓練。GB300作為高性能訓練伺服器配置，其算力密度與互聯能力遠超普通推理卡，一旦被證實用於前沿大模型訓練，就直接觸及管制的核心關切，防止先進算力轉化為戰略能力提升。
梁文鋒紀要中的採購口徑，與這類個案形成互證：中國AI公司並非停留在「缺卡」敘事，而是在積極、激進地擴充英偉達相關算力，並明確將「能買到多少就買多少」作為策略。資金不是瓶頸，買不到才是瓶頸；把錢盡快變成卡，比放在銀行更劃算。這種表述在商業上或許合理，在管制語境下卻構成清晰的規避動機證據。
蒸餾、開源與生態互助：有限算力的戰略野心
單純獲取芯片只是起跑。紀要反複強調的另一條主線，是開源、幫助複現、以及願意協助包括阿裡、智譜、月之暗面在內的競爭對手。最強模型也可能開源；不僅公開權重，還幫助第三方部署、複現並降低成本；核心技術與經驗向整個生態擴散。從從業者視角，這可以被解讀為「克制」「善意」與「做大市場」的願景；從執法與戰略視角，這構成了能力擴散的通道。
蒸餾（knowledge distillation）是當前大模型競爭中常見的技術路徑：用強大教師模型生成數據或軟標簽，訓練更小、更高效的學生模型，從而在有限算力下逼近甚至局部超越教師模型的表現。紀要雖未逐字使用「蒸餾」一詞，但其對訓練效率、低成本部署、開源幫助複現的強調，與蒸餾及高效後訓練高度契合。
當一家公司通過灰色渠道獲得高端算力並訓練出強模型後，再通過開源權重、部署指導與經驗分享，讓其他公司以更低成本複現或蒸餾出可用模型時，單張受限GPU的戰略價值就被指數級放大。美國國會將多家中國開源模型公司放在同一風險框架下審視，正是基於這種「共享訓練與部署經驗—共同數據或算力來源—人員與技術流動」的擔憂。
紀要還透露，DeepSeek在V3訓練中已使用英偉達硬件，卻「幾乎不依賴英偉達生態」，而是通過自研高級語言TileLang重寫算子，並深度參與華為芯片生態。目標是把現有軟體棧移植到華為卡上，最終讓華為超節點在任務層面平替GB200/GB300類配置。
這組表述展現極為清晰的戰略含義，通過海外或灰色渠道獲得的先進GPU，不僅用於完成一次訓練，還可被當作「過橋算力」，訓練更強模型、用AI加速編譯器與國產軟體棧開發、把優化經驗遷移至華為平臺，再通過開源把遷移成本擴散給更多中國公司。每一張被繞過限制獲得的GPU，都可能在幫助中國逐步擺脫對美國先進GPU的長期依賴。
美國因此面臨兩難境地，限制越嚴，國產替代與去CUDA化動力越強；限制不嚴，又會直接加速中國模型的Scaling、持續學習探索與AGI路線推進。分析人士認為美國執法目標很可能不再局限於單次GPU採購，而外擴到海外數據中心、雲算力、HBM、網路設備、伺服器維護、融資渠道、編譯器技術乃至模型權重流通。BIS已將大模型用於軍事與情報能力作為先進半導體管制的國家安全理由之一。梁文鋒的這份紀要恰好完美提供了把孤立採購案升級為「生態級調查」的敘事基礎。
中共縮短差距的路徑，資源約束下的效率敘事與戰略取舍
梁文鋒坦承，與美國的主要差距在算力資源，而非人才。國內人才「幾乎沒有差距」，甚至基數更大；真正的瓶頸是卡不夠，導致實驗機會少、最大模型訓不起、研究不充分。現有與近期資源只夠在「幾十B激活」規模上做更多實驗，距離美國八百B量級仍有數量級差距。訓練同等規模模型需要約五萬張GB300或二十萬張華為最新卡（僅訓練，不含研究）。因此策略是：在能承受範圍內能買多少買多少；先在可訓得起的規模上把效率做到極致；同時推進國產芯片生態，等待產能跟上。
這種敘事的核心是「用更少算力、更短時間逼近甚至局部超越」。紀要聲稱，中國可能用美國二十分之一的算力，把落後控制在一到兩年，並力爭進一步壓縮到六個月甚至更短；在成本與產品體驗上可能形成結構性優勢；通過持續學習突破後，再用AI加速自身研發，形成非線性加速。開源與「只賺合理利潤」，例如十個月收回設備成本，被定位為增加做成AGI概率的戰略克制，而非單純商業讓利。
這份戰略構想恰恰證明了美國管制的必要性：如果先進算力持續通過灰色渠道流入，並被高效利用與生態放大，中美在前沿模型上的時間差與能力差將被系統性壓縮。
值得註意的是，紀要同時強調團隊穩定性是唯一核心利益，願景驅動而非KPI驅動，聚焦CoT→Agent→持續學習→自我迭代→具身的AGI主線，對C端流量與短期To B變現保持克制。
這些管理與文化表述本身並不構成違規違法，但隱含的「資源一旦到位，組織與人才優勢即可快速兌現」的目標策略，觸碰了美國管制紅線。美國指控的重點從來不是中國沒有人才或沒有願景，而是先進算力與相關技術是否通過違規途徑被獲取並轉化為戰略能力。
對美國全球領先地位的實質挑戰
綜合來看，這份洩密材料從三個層面坐實了美國針對中共主導下AI追趕的指控。
第一，算力獲取層面。異常採購節奏、溢價意願、自建集群與「基本上都是英偉達」的表述，與BIS紅旗清單高度吻合，並與GB300海外使用傳聞形成互證。執法者現在擁有更清晰的倒查路徑。
第二，能力放大層面。開源最強模型、幫助競爭對手複現、通過TileLang等技術降低對CUDA依賴、深度參與華為生態，意味著有限高端算力可通過蒸餾、部署優化與經驗擴散，惠及整個中國AI網路，而非停留在單一公司。
第三，戰略閉環層面。先進GPU被用作過橋算力，訓練模型、加速國產軟體棧、最終推動國產硬件平替，直接針對美國以算力瓶頸維持領先的策略。限制越嚴，替代動力越強；限制松弛，Scaling加速。這正是美國兩難的根源。
對中共而言，這份紀要也暴露了真實短板：資源仍是硬瓶頸，國產產能與生態成熟需要時間，全面超越在數量級算力差距下並不現實。但對美國而言，真正的風險不在於中國是否已經全面超越，而在於差距被系統性縮短、領先窗口面臨收縮、以及管制體系被持續測試與繞過。若執法與政策不能及時回應「採購—訓練—開源擴散—國產遷移」的完整閉環，美國在全球AI領先地位的維持成本將持續上升。
梁文鋒內部交流的洩密，遠非一次普通的商業資訊失控。它把美國此前相對分散的懷疑——違規芯片獲取、GB300類先進伺服器使用、蒸餾與高效訓練、開源生態放大、國產替代推進——串聯成可驗證的證據鏈。美國針對中共指控的核心，由此從政策辯論走向更具體的執法與戰略應對。
這場美中AI戰略競爭的本質，從來不是單一模型排名的漲跌，而是算力、技術擴散與制度矩陣的長期博弈。這份紀要，不過是把博弈的真實張力，以一種意外卻清晰的方式公之於眾。
有人說，這份紀要是給美國遞了一把刀子，問題不是遞不遞刀子，而是中共AI發展路徑參數高度吻合美國管制槍口下的獵物畫像，如果你不是賊，你為甚麼要偷偷交流偷竊經驗，暢談盜竊願景？
（人民報首發）△
