梁文锋的七月，像是在冰火两重天里走了一遭。

私募排排网最新数据披露，截至7月31日，梁文锋掌舵的幻方量化旗下9只展示产品中，仅九章幻方中证500量化多策略2号还留着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。

月度表现上，幻方这9只产品7月单月跌幅无一例外都超过了20%。其中，跌得最惨烈的是幻方中证500量化进取1号，短短一个月净值蒸发了22.15%。

回溯7月中旬，A股市场经历了一轮剧烈的风格切换。此前涨幅抢眼的算力、半导体、通信以及高动量科技股，成了这次调整的重灾区。

上半年，赚钱效应高度集中在科技主线和龙头股身上，量化机构靠着动量、量价类因子斩获了可观超额；可一旦市场风向转变，这些曾经贡献利润的因子，转眼就成了回撤的主要来源。

更棘手的是，量化机构普遍用相似的数据训练相近的因子，遇到突发变盘时，大家几乎同时压低敞口止损，卖出行为高度同步，进一步放大了下跌幅度。

幻方则不幸两层压力全撞上了。

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过15%。

具体来看，幻方量化500指数专享65号1期的单位净值，从7月10日的2.3826元跌至7月17日的1.9979元，单周下跌16.15%，年内收益也被压缩至2.2%；幻方中证1000量化多策略2号单周跌幅达16.09%；幻方量化信淮500指数专享19号7期下跌15.82%，年内收益转为-0.33%。

当然，受伤的并非只有幻方一家。

7月第三周，头部量化机构几乎集体“破功”。不论头部还是中腰部机构，不少出现了15%左右乃至超过20%的净值回撤，一些昔日明星产品更是回吐了今年以来的全部收益。

以明汯投资为例，其展示的14只产品中，9只年内录得负收益，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，虽有14只年内收益为正，但7月单月回撤同样不小，九坤元嘉中证A500指数增强1号7月单月跌幅超过11%，前期积累的涨幅被大幅吞噬。

拉长周期看，上半年有业绩展示的1200多只指数增强产品，平均超额收益仅有3%出头，而去年同期这个数字还在14%以上。

面对这般系统性回撤，多位业内人士认为，本质在于市场风格收敛过快，而量化策略大多还在为上半年的极致行情买单。

量化赚的是定价偏差的钱，但定价偏差的总量是有限的。行业资金规模在几年间翻了几番，涌入的资金越多，单份超额就被分得越薄。

这次大面积亏损，本质上就是超额被摊薄后，同质化压力的一次集中暴露。

换句话说，量化之前那种“容易钱”，恐怕没那么好赚了。

好在7月下旬市场反弹后，部分量化产品净值已出现一定修复。与此同时，多家私募开始拿出真金白银自购。

截至7月21日，年内已有22家私募机构参与自购，累计金额达到8.58亿元，其中7月以来的自购占全年总额的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分别自购3000万元。

自购虽不能保证净值立即回升，但至少意味着管理人与持有人开始承担更一致的风险。

对于这波调整，机构主流研判倾向于认为，这是由情绪与交易结构导致，而非AI产业趋势的终结。市场正从算力基建的上半场，过渡到考验应用和落地的下半场。

事实上，过去多年，幻方不仅帮梁文锋赚到了第一桶金，更为他带来了长期供养大模型研发的现金流。

2008年，在浙江大学读书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。

那时国内量化行业尚处早期，团队没有成熟的数据供应商和交易系统，许多基础工具都得自己搭建。

2015年前后，梁文锋与几位浙大校友创办幻方量化，将算法用于选股、组合构建和交易执行，随后赶上了国内量化私募快速扩张的红利期。

到2021年，幻方管理规模突破1000亿元，正式跻身国内头部量化机构阵营。

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，公司又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，后来却成为了DeepSeek早期训练大模型的重要基石。

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%。量化积累下的丰厚收入，让DeepSeek在相当长一段时间里拥有无需向外融资的底气。

反过来看，当幻方遭遇打击时，DeepSeek也能为梁文锋提供另一层缓冲。

近期，DeepSeek在AI行业制造了一轮不小的冲击。

7月31日，DeepSeek甩出V4 Flash 0731版本。

这个版本与4月发布的预览版采用同一套架构、同一组参数，团队仅重新做了后训练，但部分评测分数近乎翻倍。

其中，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月还被开发者视为“便宜但平庸”备选的Flash，一夜之间成了香饽饽。

更夸张的是价格。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，外网先炸锅了。

上线当天，海外模型聚合平台OpenCode报告，Flash单日跑掉了8万亿Token，超过了海外数百款模型加起来的日均总和。

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，大量海外开发者把生产环境的推理流量成批迁移过来。

还有外网开发者调侃这是“法拉利性能、脚踏车价格”。

于是，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。

接着，一系列连锁反应到来。多家海外模型平台开始主动“倒贴”接入Flash，把它当成引流工具。

巨头也没法置身事外。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美元降到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。相较而言，DeepSeek V4 Flash只需0.28美元，是前者的四分之一，在价格上仍是降维打击。

从行业角度看，这轮大降价，其实是对大模型行业成本结构的重新组织。

过去很长一段时间，贵被当成模型性能的证明。但DeepSeek用极低的价格跑出接近一线闭源模型的能力，等于直接拆掉了这条逻辑：价格不再由性能的稀缺性决定，而是由工程效率决定。

价格屠夫梁文锋的大刀挥下，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，行业里“以价换量”的竞争才刚刚开始，对全球下游创业者来说，AI的使用门槛也正在被真实地拉低。

回到开头，如今，梁文锋的注意力很大程度被分向了DeepSeek，幻方系核心的算力和人才，正在被新的战场抽走。

市场下一步想知道的是，幻方还能不能靠下一段行情重新证明自己。

作者| 宋辉