“十万亿美元棋盘” 这个说法，源自海外博主 @bookwormengr 的长文《DeepSeek's 10 trillion USD grand strategy》，后被国内媒体转载传播；核心观点不是 DeepSeek 马上要赚十万亿美元，而是梁文锋的布局目标，是参与塑造一个总规模约 10 万亿美元的 AI 算力与硬件生态，DeepSeek 在里面占据底层标准位置，冲击万亿级估值；和很多模型公司优先做 C 端应用、抢流量变现不同，DeepSeek 的打法是押注 MOE 混合专家架构，持续做推理、显存、KV 缓存等底层工程优化，降低模型对高端 GPU、HBM 和 CUDA 生态的强依赖，让国产算力、ASIC、异构芯片都能跑起来，带动整条算力产业链成熟；低价 API、开源、持续降价，本质上是生态让利，先用极低门槛吸引开发者、硬件厂商适配，慢慢形成一套脱离单一海外算力生态的国产 AGI 底座。
一、战略核心逻辑
- 主线目标：AGI，而不是短期 API 利润。梁文锋多次对外表态，商业化会自然发生，但现阶段不会把盈利当成第一目标，不抢 C 端入口、不做超级应用，优先攻克基座模型能力。
- 技术路线反共识：行业扎堆稠密大模型的时候，DeepSeek 重仓 MOE 混合专家，配合 MLA、GRPO、TileLang 等优化，实现 “按需激活专家”，用更低算力成本实现更高智能上限。
- 生态目标：打破英伟达 CUDA 生态垄断。让更多国产芯片、异构硬件可以稳定跑大模型，形成多元化算力供给，算力硬件越多，推理负载、存储、机房配套市场规模就越大，也就是文中所说十万亿美元的大盘。
- 商业手段：控制 API 价格、开源模型、持续降价。定价标准是投入设备大约十个月回本，刻意放弃最大化短期利润，换取开发者和硬件厂商的适配意愿。
二、DeepSeek 路线对比主流大模型公司
| 路线 | DeepSeek（梁文锋） | 多数通用大模型厂商 |
|---|---|---|
| 重心 | 基座模型 + 算力生态共建，做底层标准 | C 端产品、行业解决方案、订阅变现 |
| 算力依赖 | 主动降低对高端 GPU、CUDA 依赖 | 优先适配成熟 CUDA 生态，省事、落地快 |
| 技术选择 | MOE、底层推理优化、KV 压缩 | 稠密模型、多模态、应用层功能迭代 |
| 变现思路 | API 作为生态工具，利润克制 | 以 API、私有化部署、行业项目为核心收入 |
| 长期定位 | AI 基础设施底座 | AI 应用服务商 |
三、这套 “棋盘” 的三层传导链条
- 模型层：持续优化 MOE、推理引擎，降低硬件门槛，让普通国产芯片也能跑高质量大模型；
- 硬件层：大量算力厂商、芯片厂商愿意适配 DeepSeek，算力供给多元化，算力成本持续下行；
- 应用层：便宜稳定的基座，催生海量 Agent、代码、工业智能应用，反过来继续拉动算力需求，放大整个产业盘子。
四、关键风险与争议点
- “十万亿美元” 是博主推演的远期产业大盘，不是 DeepSeek 的营收目标，属于远景猜想，不是公司官方承诺；
- MOE 架构门槛更高，调度、负载均衡、稳定性难度远高于稠密模型，对硬件厂商的适配能力要求很高；
- 生态建设周期漫长：CUDA 生态积累多年，新生态想要形成足够大的开发者惯性，需要持续多年投入；
- 低价让利模式对资金消耗巨大，需要持续融资支撑长期技术投入。
✅ 优势
- 路线差异化：避开同质化稠密模型内卷，在 MOE 基座上积累独家工程经验；
- 绑定国产算力，契合国内算力自主的产业方向；
- 开源 + 低价策略，快速吸引全球开发者，形成用户飞轮。
⚠️ 短板
- 不做 C 端产品，大众认知度低，缺少直接面向普通用户的收入抓手；
- 多模态、具身等方向优先级靠后，容易在应用叙事上落后竞品；
- 生态成型前，短期很难看到爆发式营收。
五、适合和不适合的场景
✅ 适合：算力芯片厂商、推理云厂商、自研 Agent 平台、长期做基座模型研究的团队
❌ 不适合：追求快速变现、主打面向 C 端用户 AI 产品的团队
六、行业意义
这套战略的本质，是把模型公司从 “卖 API 的服务商” 升级为 “定义算力生态的底层玩家”。梁文锋的棋盘，赌的不是一个模型产品，而是下一代 AGI 时代的算力标准。
【相关 FAQ】
问题 1：梁文锋与 DeepSeek 的十万亿美元棋盘，十万亿美元是什么意思？
回答 1：十万亿美元是海外博主推演的远期 AI 算力硬件生态总规模，不是 DeepSeek 要赚十万亿美元；DeepSeek 的目标是在这个巨大生态里建立底层标准，冲击万亿级别估值。
问题 2：DeepSeek 梁文锋为什么选择 MOE 路线？
回答 2：梁文锋押注 MOE 混合专家，是为了用更低算力成本实现更高智能，同时降低对高端 GPU、CUDA 的依赖，方便国产异构芯片适配，推动算力生态多元化。
问题 3：DeepSeek 频繁降价 API，是亏本内卷吗？
回答 3：不是亏本，梁文锋设定的定价是硬件投入大约十个月回本，只是主动放弃短期暴利，用低价降低开发者和硬件厂商的试错成本，用来搭建生态。
问题 4：梁文锋的 DeepSeek，为什么不重点做 C 端 AI 应用？
回答 4：梁文锋的主线目标是 AGI 基座，他认为 C 端应用属于上层衍生机会，不愿意为了眼前短期收益分散资源，优先把底层模型和算力生态做扎实。
问题 5：这个十万亿美元棋盘是 DeepSeek 官方提出的战略吗？
回答 5：不是，这个说法来自海外博主的分析长文，被国内媒体转载传播，属于外部解读，不是 DeepSeek 官方发布的战略目标。
【参考资料】
[2026-05-24]（梁文锋与 DeepSeek 的十万亿美元棋盘）新浪财经
[2026-05-25] 36 氪《DeepSeek 要用蜜雪冰城的打法，做中国版 Claude Code》
[2026-05-25] 钛媒体《DeepSeek 永久降价，其实是瞄准了 10 万亿美元？》
[2026-05-26] 原博主长文 DeepSeek's 10 trillion USD grand strategy
【免责声明】
本内容基于自媒体长文与媒体二次报道解读，“十万亿美元棋盘” 属于外部推演观点，并非 DeepSeek 官方战略；MOE 路线落地、算力生态建设存在不确定性，远期产业规模只是猜想；算力生态、模型选型决策需要结合自身业务、算力条件评估，内容提供方不对相关投资、技术选型的盈亏承担责任。
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希望本篇文章《梁文锋与 DeepSeek 十万亿美元棋盘解读以 MOE 模型路线撬动 AI 硬件大生态的长期战略》能对你有所帮助！
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本文概览：“十万亿美元棋盘” 这个说法，源自海外博主 @bookwormengr 的长文《DeepSeek s 10 trillion USD grand strategy》，后被国内媒体转载传播；核心观点不是 DeepSeek 马上要赚十万亿美元，而是梁文锋的布局目标，是参与塑造一个总规模约 10 万亿美元的 AI 算力与硬件生态，DeepSeek 在里面占据底层标准位置，冲击万亿级估值；和很多模型公司优先做 C 端应用、抢流量变现不同，DeepSeek 的打法是押注 MOE 混合专家架构，持续做推理、显存、KV 缓存等底层工程优化，降低模型对高端 GPU、HBM 和 CUDA 生态的强依赖，让国产算力、ASIC、异构芯片都能跑起来，带动整条算力产业链成熟；低价 API、开源、持续降价，本质上是生态让利，先用极低门槛吸引开发者、硬件厂商适配，慢慢形成一套脱离单一海外算力生态的国产 AGI 底座。