7月27日，国内存储芯片龙头长鑫科技登陆科创板，首日收涨465.82%，收盘总市值达3.28万亿元，市场普遍简化表述为突破3.2万亿，盘中及收盘市值超越工商银行，登顶A股总市值“一哥”。

当天，私募打新名单里出现了一个关键人物——梁文锋。

根据长鑫科技网下配售公告结果，梁文锋实际控制的两家私募机构：宁波幻方量化、浙江九章资产，合计194只产品成功获配，拿下约2024.97万股，整体认购资金约1.75亿元。按上市首日49元收盘价测算，这笔投资账面浮盈约8.16亿元。这里需要提醒观众，本次网下配售股份七成设置6个月锁定期，账面浮盈仅为纸面测算收益，无法在上市当日全部兑现。

这不是梁文锋第一次参与IPO打新，但这笔操作最值得关注的，并非短期账面收益，而是背后清晰的产业布局逻辑。

长鑫科技是国内唯一量产DRAM存储芯片龙头，第三方机构Omdia发布的2025年全年数据显示，其全球市场份额达到7.67%，位列全球第四，仅次于三星、SK海力士、美光。而梁文锋孵化的另一企业DeepSeek专注大模型研发，AI训练、推理业务对高性能DRAM存储芯片存在长期、稳定的刚需。简单来说，梁文锋通过A股打新获得的投资收益，一部分将反向投向自身AI业务的上游核心半导体供应链，完成产业链卡位布局。

梳理梁文锋十多年的创业路径，能清晰看到一套完整商业闭环：从股市赚取资金，资金投入搭建自研算力、打磨AI技术，成熟技术又反过来优化量化交易模型，持续增厚股市收益。

2008年，他仅用8万元本金起步，率先依托机器学习开展量化交易，布局时间远早于国内绝大多数同行。2015年正式创立幻方量化，公司管理规模从百亿元级别持续扩张，巅峰时期管理规模超700亿元，市场常近似概括为千亿规模。幻方量化通过量化策略赚取的利润，持续流入自研算力基础设施建设：2019年推出自研超算“萤火一号”；2021年上线“萤火二号”，集群搭载约1万张英伟达A100显卡。更强的算力支撑更复杂的量化交易模型，模型迭代后又能在A股市场获取更高投资回报。

2023年7月，幻方量化内部沉淀多年的AI技术团队、自研萤火系列算力硬件资源完成独立拆分，成立大模型企业DeepSeek；拆分初期近三年，公司全部研发、算力成本均依托幻方量化经营收益持续输血，未引入任何外部股权融资。直至2026年6月，DeepSeek才落地成立后的首轮外部融资，时间跨度相隔近三年。本轮融资总额约510亿元，其中梁文锋个人出资约200亿元，为本轮融资里最大单一出资方。梁文锋个人这笔出资的资金积累，

长期依托幻方量化多年量化交易盈利，而幻方量化持续投入算力、孵化大模型团队的完整资金闭环，是后续他能tong拿出大额自有资金加码DeepSeek的底层基础。

本次参与长鑫科技IPO打新，正是这套商业逻辑的延伸：A股市场成为稳定现金流来源，量化产生的利润重新配置到自身技术上下游，无论是底层算力基础设施，还是AI产业上游的国产半导体供应链，都能得到持续资金输血。

这套商业模式具备三个鲜明客观特征：

第一，技术门槛极高。2008年就落地机器学习量化交易，在国内属于行业先行者，早期策略具备天然时间窗口优势；

第二，对资金韧性要求严苛。量化模型需要长年累月回测、迭代优化，中途不能随意抽离运营资金；

第三，行业窗口期优势明显。2010年前后A股量化交易赛道尚处蓝海，早期策略有效性相对更高。

这套路径很难被普通投资者复制，但底层商业逻辑十分清晰：证券市场提供稳定现金流，AI算力、半导体技术作为中间载体，最终产出既可以是金融投资收益，也可以是自研大模型，甚至是对上游核心产业链的长期战略布局。

而这套资金、技术双向循环的闭环未来能走多远，核心取决于DeepSeek能否独立实现可持续商业盈利。如果大模型业务自身造血能力不足，未来仍需要幻方量化持续提供资金输血。

从当前市场动作来看，这套产业循环仍在持续运转。

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文|记者 程行欢 戴曼曼