7月的梁文锋，仿佛经历了一场冰火两重天的洗礼。

私募排排网最新披露的数据揭开了幻方量化近期的真实处境：截至7月31日，其旗下展示的9只产品中，仅九章幻方中证500量化多策略2号还残留着0.04%的微弱年内正收益，其余8只产品的年内收益已全部翻绿。

图源：第一财经

从月度表现看，幻方旗下9只产品7月单月跌幅均突破20%。其中，幻方中证500量化进取1号跌幅最为惨烈，一个月内净值缩水22.15%。

7月中旬，A股市场风格发生剧烈切换。此前涨幅领跑的算力、半导体、通信以及高动量科技股，成为调整的重灾区。上半年，赚钱效应高度集中于科技主线及龙头股，量化机构凭借动量、量价类因子攫取了可观超额收益；但市场一旦转向，这些曾经贡献利润的因子便迅速转为回撤源头。

更棘手的是，量化机构普遍采用相似数据训练相近因子。遭遇突发变盘时，各家同时压低敞口止损，卖出行为高度同步，进一步加剧了下跌幅度。

幻方恰好撞上了这两重压力。

据私募排排网统计，在7月13日至17日的一周内，幻方旗下10只量化多头产品净值跌幅均超15%。具体来看，幻方量化500指数专享65号1期的单位净值由7月10日的2.3826元跌至7月17日的1.9979元，单周下跌16.15%，年内收益收窄至2.2%；幻方中证1000量化多策略2号单周下跌16.09%；幻方量化信淮500指数专享19号7期下跌15.82%，年内收益转负至-0.33%。

当然，受损者绝非仅有幻方一家。

7月第三周，头部量化机构几乎集体失守。无论头部还是中腰部机构，不少产品出现约15%乃至超过20%的净值回撤，部分昔日明星产品更是回吐了今年以来的全部收益。

例如，明汯投资展示的14只产品中，9只录得年内负收益，表现最差的明汯精选CTA前7月亏损10.78%。九坤投资旗下15只产品中，虽14只年内收益为正，但7月单月回撤同样显著。九坤元嘉中证A500指数增强1号7月单月跌幅超11%，前期涨幅被大幅吞噬。

拉长周期观察，上半年有业绩展示的1200多只指数增强产品，平均超额收益仅3%出头，而去年同期该数值为14%以上。

针对此类系统性回撤，多位业内人士指出，本质在于市场风格收敛过快，而量化策略仍在为上半年的极致行情买单。

量化赚取的是定价偏差的钱，而定价偏差总量有限。行业资金规模数年间翻倍增长，涌入资金越多，单份超额收益被摊薄得越厉害。此次大面积亏损，实则是超额收益被摊薄后，同质化压力的一次集中暴露。

换言之，量化行业“容易赚的钱”或许不再那么好赚了。

值得庆幸的是，7月下旬市场反弹后，部分量化产品净值已现修复迹象。与此同时，多家私募开始动用真金白银进行自购。

截至7月21日，年内已有22家私募参与自购，累计金额达8.58亿元，其中7月以来自购额占全年总额的88.07%。灵均投资宣布自购2亿元，平方和投资自购1亿元，蒙玺投资、千衍基金和倍漾量化则分别自购3000万元。

自购虽不能保证净值即刻修复，但至少让管理人与持有人承担了更一致的风险。

对于这波调整，机构主流观点认为，这是情绪与交易结构所致，而非AI产业趋势终结。市场正从算力基建的上半场，过渡至考验应用落地的下半场。

事实上，过去多年，幻方不仅助梁文锋赚到第一桶金，更为其长期供养大模型研发提供了稳定现金流。

2008年，就读于浙江大学的梁文锋与同学组队，开始收集金融市场数据，尝试用机器学习寻找交易规律。

梁文锋早年照片 图源：微博

彼时国内量化行业尚处早期，团队缺乏成熟数据供应商和交易系统，诸多基础工具需自行搭建。

2015年前后，梁文锋与几位浙大校友创办幻方量化，将算法应用于选股、组合构建及交易执行，随后赶上国内量化私募快速扩张期。

至2021年，幻方管理规模突破1000亿元，跻身国内头部量化机构行列。

在量化业务最赚钱的阶段，梁文锋开始提前囤积算力。

2019年，幻方投入约2亿元建设第一代“萤火”计算集群，配置约1100张图形处理器；

2021年，公司建成规模更大的第二代集群，储备达到万张高端计算卡。起初，这些算力主要用于量化研究，后来成为DeepSeek早期训练大模型的重要基础。

2023年，幻方将人工智能研究团队独立出来，DeepSeek由此成立。

2025年，幻方管理规模超700亿元，旗下产品平均收益率达56.55%。量化积累的可观收入，让DeepSeek在相当长一段时间内拥有无需向外融资的底气。

反之，当幻方遭遇打击时，DeepSeek也为梁文锋提供了另一层缓冲。

近期，DeepSeek在AI行业引发了一轮不小震动。

7月31日，DeepSeek发布V4 Flash 0731版本。

该版本与4月发布的预览版沿用同一套架构、同一组参数，团队仅对后训练进行了重构，但部分评测分数近乎翻倍。编程能力得分从7.3飙升至54.4，终端任务得分从61.8升至82.7，在海外独立评测社区Artificial Analysis的智能指数上反超自家更贵的Pro版本，直逼一线闭源模型。

因此，4月曾被开发者视为“便宜但平庸”备选的Flash，一夜之间变成香饽饽。

图源：DeepSeek

价格方面更为夸张。DeepSeek官方接口页面显示，V4 Flash每百万输出Token收费0.28美元，约合人民币1.9元；未命中缓存的输入价格为每百万Token 0.14美元，约合人民币0.95元。

作为对比，Anthropic旗下Claude Opus 4.8每百万输出Token收费25美元，约合人民币169.8元，价格是DeepSeek V4 Flash的约89倍。

于是，外网率先炸锅。

上线当天，海外模型聚合平台OpenCode报告，Flash单日消耗8万亿Token，超过海外数百款模型日均总和。

图源：X

8月2日，OpenRouter周榜更新，Flash以7.22万亿Token的周调用量登顶全球第一，大量海外开发者将生产环境推理流量成批迁移至此。

还有外网开发者调侃这是“法拉利性能、脚踏车价格”。

图源：X

随之，梁文锋再次被开发者社区“封神”，一夜之间仿佛重回2025年的春节。

紧接着，一系列连锁反应爆发。多家海外模型平台主动“倒贴”接入Flash，将其作为引流工具。

巨头亦无法置身事外。7月30日，OpenAI主动降价，最轻量型号GPT-5.6 Luna的输出价格从每百万Token 6美元降至1.2美元，降幅达80%。

不过，即便降价80%，GPT-5.6 Luna每百万输出Token仍需1.2美元。相较之下，DeepSeek V4 Flash仅需0.28美元，约为前者的四分之一，在价格上仍是降维打击。

从行业视角看，这轮大降价实则是对大模型行业成本结构的重新洗牌。

长期以来，高价被视为模型性能的证明。但DeepSeek以极低价格跑出接近一线闭源模型的能力，直接拆掉了这条逻辑：价格不再由性能稀缺性决定，而是由工程效率决定。

价格屠夫梁文锋挥下大刀，一众海外巨头闻风丧胆，不得不追着竞争对手的定价跑。更进一步说，行业内“以价换量”的竞争才刚刚起步，对全球下游创业者而言，AI的使用门槛正在被真实拉低。

回到开头，如今梁文锋的注意力很大程度上被分向了DeepSeek，幻方系核心的算力和人才，正被新战场抽走。

市场下一步关注的是，幻方能否靠下一段行情重新证明自己。

作者| 宋辉