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36氪·AI·· 20 天前AI 评分46

DeepSeek计划领投Winverse AI,梁文锋与前腾讯混元技术负责人胡瀚早有交集

梁文锋和Winverse之间,早就搭好了一座桥

文章要点
  • 1外媒称DeepSeek计划领投初创公司Winverse AI,创始人是前腾讯混元技术负责人胡瀚
  • 2胡瀚在微软亚研院带的实习生解振达已是DeepSeek研究员,是新年论文mHC的第一作者
  • 3外媒称DeepSeek即将完成至少800亿元新一轮融资,初始目标约500亿元,资金投向训练与国产算力
  • 4DeepSeek此前以约1.41亿元认购宇树IPO约2%股权,双方模型与机器人互为优先采购
决策要点

DeepSeek选投资而非自建,实质是用一笔钱换一个知根知底的合伙人和进入具身智能的模型接口。

  • 影响:若分工成立,模型厂出算力与基座、硬件厂出本体、初创公司出模型会成为具身智能的一种组队方式;具身数据来自真实场景,硬件合作因此成为模型能力落地的先决条件;800亿元融资若到位,训练和算力开支会继续扩大。
  • 参考:具身智能方向的创业团队可考虑先算清自己站在模型、本体还是数据的链条位置再谈合作;与头部模型厂接洽时值得预先梳理数据和股权安排;可关注梁文锋密集接触创业者背后打开的投资窗口。
  • 依据:领投消息与800亿元融资额出自外媒及转引知情人士的报道,尚无官方确认;人才关系依据公开论文作者列表,mHC的定位出自DeepSeek V4技术文档。
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梁文锋和Winverse之间,早就搭好了一座桥

字母AI· 2026年10月13日 05:08

DeepSeek计划领投前腾讯混元技术负责人初创公司Winverse AI

公开资料里,DeepSeek 投资的公司只有两家,一家是已经落地的宇树,另外一家就是刚刚传出计划领投消息的初创公司Winverse AI。

这家公司的创始人叫做胡瀚,此前曾加入过微软亚洲研究院,也曾担任过腾讯混元语言模型的技术负责人。

外媒称,Winverse AI是一家隐身模式初创公司(stealth startup),即它不对外公布公司的具体产品。不过7月下旬胡瀚从腾讯离职时曾对外称,自己的创业方向为具身智能和世界模型。

梁文锋曾对投资人亲口表示,世界模型不重要,结果还没到半年,梁文锋就“破戒”了。

所以,梁文锋为什么会选择在这个时间点投资Winverse AI?

我认为,这其中的原因在于,梁文锋和胡瀚之间有一座“桥”。

胡瀚是谁?

胡瀚的履历,用一句话概括就是:从“让机器看懂图像”,一路做到了“让机器理解现实世界”。

他2008年从清华本科毕业,2014年在清华拿到博士学位。读博期间他曾到宾夕法尼亚大学访学,毕业后先去了百度深度学习研究院。2016年12月,他加入微软亚洲研究院,之后一路做到首席研究员和研究经理。

在微软亚研院的这段时间里,胡瀚做的事情,可以说是完整经历了计算机视觉的变迁,从卷积网络走向Transformer。

他发表的论文里,有2017年的《Relation Networks for Object Detection》,把“关系”建模引入目标检测;有《Deformable ConvNets v2》和《RepPoints》,在卷积时代把检测框架做得更灵活。

2021年,胡瀚参与发表了那篇最出名的论文《Swin Transformer》。让原本为文字设计的Transformer,能高效地“看”图片。

虽然现在多模态模型随处可见,可在2021年,这是一个非常具有突破性的进步。因此,这篇论文拿下了ICCV 2021的马尔奖(最佳论文奖)。

胡瀚在知乎上回答这个问题时说,“有生之年从没想过有机会解锁马尔奖”,并且强调奖项应当属于更早和同期一起推进Transformer进入视觉领域的人。

Image 2

Swin之后,视觉社区掀起了一股自监督预训练热潮,抛弃掉了以往的人工标注,转而让模型自己从海量图像里学。

2021年底,胡瀚团队发表了《SimMIM》,借用谷歌BERT的“完形填空”思路,把图像遮住一部分让模型去猜,结论是越简单的设计效果反而越好。

随后是《Swin Transformer V2》,把视觉模型做得更大。

至此开始,胡瀚的研究主线已经从“怎么设计一个更好的视觉网络”,变成了“怎么把模型规模化、怎么稳定训练”。

而当时,也正好是大模型开始走红的年代。

于是在2025年1月,胡瀚以腾讯杰出科学家身份加入腾讯,接替离职的刘威全面负责混元多模态大模型研发,同时担任腾讯混元大模型Tech Lead,主导构建混元视觉理解基础能力。

2025年下半年腾讯内部组织调整,他转入大语言模型部旗下Frontier前沿技术研究组,负责多模态理解研究,直接向姚顺雨汇报,期间参与世界模型预研。

2026年4月,他与姚顺雨共同署名发布具身VLM基座模型HY-Embodied-0.5,同年7月提出离职创业,视觉语言模型方向由前OpenAI研究员田永龙接手。

在腾讯的一年半,他实际横跨多模态大模型、视觉语言模型、世界模型、具身VLM四条线,不过主线始终是视觉与多模态理解。

虽然胡瀚的履历确实漂亮,但随着 DeepSeek 大规模扩招,梁文锋见到的漂亮履历多了去了,为什么偏偏会看上他呢?

梁文锋和胡瀚之间的一座桥

要回答这个问题,我们得回到前面提到的那篇《SimMIM》的作者栏。

SimMIM的作者一共八个人:Zhenda Xie、Zheng Zhang、Yue Cao、Yutong Lin、Jianmin Bao、Zhuliang Yao、Qi Dai、Han Hu。最后一位,就是胡瀚。第一位,是解振达。

论文里还有一句注脚:解振达、林宇桐、姚竺良三人是微软亚洲研究院的长期实习生。

也就是说,在微软亚研院的那几年里,解振达是在胡瀚的组里做研究的。

还没完,梳理一下解振达和胡瀚合作过的论文就会发现,这俩人是老搭档了。

2020年的PixPro,全称《Propagate Yourself》,是一篇像素级对比学习的论文,解振达是第一作者,胡瀚也在作者列表,探讨的是如何在像素粒度上做自监督表示学习。

2021年的Swin Transformer V2,作者列表里有Ze Liu、Han Hu、Yutong Lin、Zhuliang Yao、Zhenda Xie、Yixuan Wei等人,解振达和胡瀚依然同时在列。

2021年底的SimMIM,解振达是第一作者,胡瀚是最后一位作者。

不仅如此,这三篇论文有一条共同的线,它们都是围绕“自监督学习”和“规模化”展开。讲的也都是怎么让视觉模型不依赖人工标注、在更大的规模上持续变强。

后来解振达去了 DeepSeek,成为了研究员,研究方向是AGI和基础模型的预训练与规模化。

在arXiv的作者页面上,解振达的名字出现在一长串 DeepSeek 的工作里,包括 DeepSeek-Coder、DeepSeek-V2、DeepSeek MoE、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Janus-Pro,也包括 DeepSeek-V4相关的技术报告条目。

这说明解振达和 DeepSeek 过去两年的崛起是强相关的。

2026年1月1日(arXiv时间戳为2025年12月31日),DeepSeek 新年的第一篇论文《mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections》(流形约束超连接)。其第一作者就是解振达。

mHC无需过多介绍,DeepSeek V4的技术文档里这样描述这个技术,mHC是三大架构创新之一,跟CSA+HCA混合注意力、Muon优化器并列。

不过mHC这篇论文里还有一个作者,他叫做韦毅轩。这个名字同样也出现在Swin V2的作者名单里。

这也就是说,微软亚研院胡瀚组里的那批年轻人,已经有不止一位是 DeepSeek 的核心成员了。

Image 3

或许胡瀚当年的实验室,除了模型本身,还训练出来了“规模化+稳定训练”的研究直觉和品味,而这恰好是 DeepSeek 最看重的,或者说,这是梁文锋最看重的。

DeepSeek 的核心成员曾和胡瀚并肩战斗过,而且成绩显赫,那么信息成本几乎可以说是0。

段永平有一句名言,投资就是投人。胡瀚水平如何,想必梁文锋早就有所了解了。

梁文锋为什么是投资,不是自己做?

但是这里有个疑问,既然 DeepSeek 自己有强大的研究团队,而且还扩招到了500人的规模,那为什么不自己做,而是要投资呢?

去年春节 DeepSeek-R1爆火之后,梁文锋一度是整个AI圈最“克制”的那个人。不融资、不扩张,但今年情况变了。

外媒报道称,DeepSeek 即将完成至少800亿元人民币的新一轮融资,规模远超原定目标。

国内媒体转引知情人士表示,初始目标约500亿元,目标估值约5000亿元人民币,资金主要用于模型训练、数据中心和国产算力。

外媒进一步表示,这笔钱可能让 DeepSeek 开始扶持新一代创业公司,与其联合研发。

Image 4

梁文锋认可胡瀚的理念和水平,Winverse AI又刚刚成立没多久,还没多少人入局。因此,Winverse AI可以说是最完美的标的。

今年8月,宇树科技上市。DeepSeek 以约1.41亿元认购了宇树IPO的战略配售,对应约2%的股权,双方将围绕AI大模型和具身智能展开合作。

宇树采购模型训练服务时优先考虑 DeepSeek,DeepSeek 采购机器人时也优先考虑宇树。

这一步,让 DeepSeek 有了具身智能的“身体”。Winverse AI,则可能是它的“大脑”。

根据知情人士的说法,梁文锋近期密集和具身智能创业者交流,DeepSeek 内部在评估两条路:一是亲自组建团队,二是通过投资切入。

按这个逻辑,投资是一种非常“DeepSeek”的选择。

亲自做机器人,需要硬件、运动控制、真实数据采集,这些都是 DeepSeek 从未有过的能力 DeepSeek 的优势在算法、训练和工程效率,并不在供应链和硬件迭代。

具身智能的数据来源在现实世界里,需要大量机器人在真实场景里跑。宇树提供身体,Winverse AI提供模型,DeepSeek 提供算力和基础模型,如流水线一般分工明确。

最关键的,如果胡瀚做的真如爆料一般,是偏底层的infra和模型加速,那么他和 DeepSeek 之间就形成了互补关系。

DeepSeek 非常需要一个“语言模型接入物理世界”的接口。

根据凤凰网报道,DeepSeek 考虑入局具身,也可能是因为GPT-6带来的压力。

GPT-6 Astra在一项机器人控制任务中成功率达到95%,而对照模型是40%。另有行业人士称,OpenAI除了GPT-6之外,还在单独训练一个具身基座模型。

接近梁文锋的人士称,梁文锋在近期表示,DeepSeek 与GPT-6相比,在部分能力上仍有差距。所以梁文锋很可能是想在具身智能方面向OpenAI靠拢。

就在 DeepSeek 计划领投Winverse AI的同一天,外媒报道称,OpenAI正计划重启Sora。

一家由前Sora负责人比尔·皮布尔斯(Bill Peebles)参与成立的初创公司,正在和OpenAI洽谈,希望获得Sora的深度使用权限,将其定制成面向电影制作的专业软件。

OpenAI可能获得这家公司的一部分股权,作为交换,对方获得修改和商业化该技术的权利。至于模型权重是否会共享,目前并不明确,公司的名字也还没有披露。

在OpenAI停运Sora后,Sora团队全部转去了OpenAI的具身智能项目。因此,如果Sora重新启动,那就说明OpenAI的具身智能模型准备得差不多了,可以调出一些人手回到Sora。

归根结底,梁文锋可能是真想做机器人了,但比起这个,他更想找一位好战友。

本文来自微信公众号“字母AI”,作者:苗正,36氪经授权发布。

该文观点仅代表作者本人,36氪平台仅提供信息存储空间服务。

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