聪明反被聪明误。
梁文锋，经历了一个冰火两重天的7月。
私募排排网最新数据显示，截至7月31日，梁文锋旗下幻方量化9只展示产品中，除九章幻方中证500量化多策略2号尚存0.04%的微弱年内正收益外，其余8只产品年内收益已全部告负。
图源：第一财经
月度表现方面，幻方旗下9只产品7月单月跌幅全部超过20%，其中，跌得最狠的幻方中证500量化进取1号，一个月蒸发了22.15%。
7月中旬，A股市场经历了一次剧烈的风格切换，此前涨幅较大的算力、半导体、通信和高动量科技股，成为了调整的主要方向。
上半年，赚钱的收益高度集中在科技主线和龙头身上，量化机构靠动量、量价类因子拿到了可观的超额；然而，一旦市场切换，这些曾经贡献收益的因子，就掉头成了回撤来源。
更麻烦的是，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，大家同时压低敞口止损，卖出行为高度同步，进一步放大了下跌。
幻方则两层压力都撞上了。
据私募排排网数据，幻方旗下10只量化多头产品在7月13日至17日的一周内，净值跌幅均超过15%。
其中，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元降至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%，年内收益转为-0.33%。
当然，受伤的远不止幻方。
7月第三周，头部量化几乎集体破功，不论头部还是中腰部机构，不少出现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。
比如，明汯投资展示的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%。而九坤投资旗下15只产品中，虽有14只年内收益为正值，但7月单月回撤同样不少。九坤元嘉中证A500指数增强1号7月单月跌幅超过11%，前期涨幅被大幅吞噬。
从更长的时间尺度来看，上半年，有业绩展示的1200多只指数增强产品，平均超额收益只有3%出头，而去年同期这个数字是14%以上。
对于这样系统性的回撤，多位业内人士认为，本质是市场风格收敛太快，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，而定价偏差的总量是有限的。行业资金规模在几年里翻了几倍，涌进来的钱越多，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，同质化的压力被一次性暴露了出来。
换句话说，量化的“容易钱”可能没那么好赚了。
好的一面是，7月下旬市场反弹后，部分量化产品净值已经出现一定修复。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%。
其中，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。
自购虽然不能保证净值立即修复，但至少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，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，幻方不仅给梁文锋赚到了第一桶金，更给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。
梁文锋早年照片 图源：微博
那时国内量化行业尚处于早期阶段，团队没有成熟的数据供应商和交易系统，很多基础工具都需要自己搭建。
2015年前后，梁文锋与几位浙江大学校友创办幻方量化，将算法用于选股、组合构建和交易执行，随后赶上国内量化私募快速扩张的阶段。
到2021年，幻方管理规模已经突破1000亿元，进入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。最初，这些算力主要用于量化研究，后来成为了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，幻方管理规模超过700亿元，旗下产品平均收益率达到56.55%。量化积累下来的可观的收入，让DeepSeek在相当长一段时间里有着不需要向外找钱的底气。
反过来看，幻方遭遇打击时，DeepSeek也能为梁文锋提供另一层缓冲。
最近，DeepSeek就在AI行业制造了一轮不小的冲击。
7月31日，DeepSeek甩出V4 Flash 0731。
这个版本和4月发布的预览版用的是同一套架构、同一组参数，团队只是把后训练重新做了一遍，但一些评测分数近乎翻倍。
其中，编程能力得分从7.3飙到54.4，终端任务得分从61.8升到82.7，在海外独立评测社区Artificial Analysis的智能指数上反超了自家更贵的Pro版本，直逼一线闭源模型。
因此，4月还被开发者当成“便宜但平庸”备选的Flash，一夜之间成了香饽饽。
图源：DeepSeek
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。
图源：X
8月2日，OpenRouter的周榜更新，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”。
图源：X
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，降价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。
