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2026年7月，DeepSeek创始人梁文峰在内部投资人会议上系统披露公司定价策略、技术路线与商业化规划，明确提出仅赚取合理利润而非追求利润最大化，旗下单款大模型曾从初始定价直接下调75%，依托极致算力效率与轻量化运营模式让利用户，推动AI技术普惠落地。
这场沟通会举办的节点恰好踩中国内大模型API市场的价格竞争拐点：近三个月来已有6家头部大模型厂商先后下调API调用价格，最高降幅接近60%，而DeepSeek此前单款模型超七成的降价幅度始终是行业热议的焦点，梁文峰的发言也首次对外公开了这一决策的底层逻辑。
梁文峰在会上透露，此前引发行业关注的大幅调价并非临时的价格战动作，而是公司预设的定价节奏。该款模型上线初期之所以设定较高定价，核心是为了规避算力储备不足阶段需求过载的风险，在成本端优化到位后，直接将价格下调至初始价的四分之一，相当于降价75%。
在他看来，这种定价策略的核心不是挤压竞争对手的生存空间，而是把成本下降的红利直接传递给下游开发者，降低大模型的使用门槛。
支撑这种定价策略的，是DeepSeek和行业主流路线不同的技术研发思路。梁文峰多次强调，计算效率才是未来训练更大参数规模、更强能力大模型的决定性因素，在全球通用算力供给仍然偏紧的背景下，单纯靠堆算力规模训练大模型的路径已经遇到明显的边际效益递减瓶颈。
和头部互联网公司靠持续追加算力投入提升模型能力的路径不同，DeepSeek将研发核心放在算力使用效率的优化上，同等参数规模的模型训练成本仅为行业平均水平的30%左右。同时公司采用极度轻量化的运营模式，不设置专门的销售和客服团队，仅靠不到20人的技术运维团队就能支撑全量API服务的正常运行，进一步压缩了运营端的成本支出。
针对市场关注的商业化进度问题，梁文峰也明确表态，DeepSeek当前的核心目标不是实现利润最大化，而是推动大模型技术的普惠落地，让更多中小开发者、传统行业客户能够低成本用上高性能大模型。
他同时提到，价格下调确实给行业内的其他厂商带来了一定压力，但长期来看，大模型使用成本的普降会撬动更多下游应用场景的创新，最终把整个AI产业的蛋糕做得更大，所有行业参与者都能从中获益。
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