В июле Лян Вэньфэн, основатель DeepSeek, стал богатейшим человеком в мире среди создателей ИИ-моделей. По оценке Bloomberg, его состояние достигло $36 млрд после раунда финансирования DeepSeek на $7,4 млрд в июне 2026 года. Компанию оценили в $50 млрд, а доля Ляна сократилась до 78%.
Для инженеров рынка и создателей стратегий эта история важна не просто как очередная новость о китайском миллиардере. Это кейс о том, как системный подход к данным, алгоритмам и инфраструктуре может породить одну из самых влиятельных ИИ-компаний мира.
От университета до квантового фонда: первый опыт с данными
Лян Вэньфэн родился в 1985 году в Чжаньцзяне, Китай. В 17 лет поступил в элитный Чжэцзянский университет на факультет электроники и телекоммуникаций. В 2010 году получил степень магистра в области информационных и коммуникационных технологий. Его магистерская диссертация была посвящена алгоритму отслеживания целей с использованием экономичных PTZ-камер — ранний признак интереса к алгоритмическим системам.
В 2008 году, во время мирового финансового кризиса, Вэньфэн и его однокурсники начали анализировать данные финансового рынка и изучать количественный трейдинг. Это был его первый опыт объединения ИИ с финансами.
К 2013 году он интегрировал ИИ в количественный трейдинг и основал компанию Hangzhou Yakebi Investment Management. В 2016 году стал соучредителем Ningbo High-Flyer Quantitative Investment Management — фонда, который стал пионером в области количественного трейдинга в Китае. К 2019 году High-Flyer управляла активами на сумму более 10 млрд юаней.
Опыт в финансовом домене позволил Вэньфэну понять, как ИИ может эффективно обрабатывать сложные данные. Он разработал систему Firefly — суперкомпьютер, оптимизированный для финансовых стратегий на основе ИИ.
По данным Simu Paipaiwang, за последние пять лет как минимум пять фондов High-Flyer показали среднюю доходность более чем на 20% выше рыночных показателей. Сейчас High-Flyer — один из крупнейших квантовых фондов Китая.
Cтавка на AGI и «китайский убийца OpenAI»
В 2023 году Лян основал DeepSeek — стартап, нацеленный на разработку AGI (общего искусственного интеллекта). Венчурные компании поначалу сомневались в перспективности проекта из-за долгосрочных целей, поэтому значительное финансирование поступило от High-Flyer.
Ключевое стратегическое решение: ещё в 2021 году Вэньфэн приобрёл 10 тыс. графических процессоров Nvidia A100 до введения в США ограничений на поставки чипов для ИИ в Китай. Это позволило DeepSeek создать прочную технологическую базу.
«Я не смог бы найти коммерческую причину для основания DeepSeek. Исследования в области фундаментальной науки имеют очень низкую окупаемость. Но мы делаем это, потому что верим в нашу миссию», — рассказал Вэньфэн в интервью 36Kr.
В мае 2024 года DeepSeek выпустила DeepSeek-V2 — модель, которую назвали «китайским убийцей OpenAI». Компания потратила на её создание всего $6 млн — намного меньше, чем американские конкуренты. Модель V3, обученная всего на 248 графических процессорах Nvidia H800, превзошла модели, использовавшие значительно более мощное оборудование. Этот результат поставил под сомнение раздутые бюджеты американских технологических компаний.
Архитектура успеха: что сделал DeepSeek
Для инженеров рынка и создателей систем в истории DeepSeek есть несколько значимых элементов:
Открытый исходный код. Модели DeepSeek доступны всем. Вэньфэн назвал это «мягкой силой», которая позволяет привлекать больше пользователей и бросать вызов монополии крупных компаний.
«Наш принцип — не продавать в убыток и не стремиться к чрезмерной прибыли. Текущие цены позволяют получать скромную прибыль сверх наших затрат», — заявил Вэньфэн.
Кадровая стратегия. Вместо найма опытных специалистов с многолетним стажем, Вэньфэн привлекает молодые таланты — недавних выпускников и инженеров с опытом 1–2 года. Свежие умы приносят новые идеи. В DeepSeek работают всего 139 инженеров и исследователей.
Отсутствие бюрократии. Технологические гиганты вроде Google и OpenAI имеют разветвлённую иерархическую структуру, которая замедляет принятие решений. DeepSeek работает как стартап — гибко и быстро.
Контроль над капиталом. Вэньфэн сохраняет 78% акций. Это позволяет ему самостоятельно принимать стратегические решения и оставаться главой компании.
Перспективы IPO и оценка рынка
Bloomberg сообщил, что DeepSeek начала подготовку к IPO. Компания намерена подать заявку в этом году с выходом на рынок в 2027-м. По данным Reuters, рассматривается размещение на шанхайской площадке STAR Market при оценке около $74 млрд.
Аналитик Freedom Global Алем Бектемиров отмечает: «Интерес инвесторов понятен: DeepSeek стала одним из главных технологических активов Китая и доказала способность создавать конкурентоспособные модели при более низких затратах. Дальнейший успех IPO будет зависеть от способности компании привлекать и удерживать клиентов на фоне растущей конкуренции».
Что это значит для инженеров рынка?
История Ляна Вэньфэна даёт несколько практических уроков для создателей стратегий и алготрейдеров:
Данные и инфраструктура — основа. Опыт Вэньфэна в количественном трейдинге дал ему понимание того, как ИИ обрабатывает сложные данные. Его ранняя закупка GPU до введения ограничений обеспечила DeepSeek технологическое преимущество.
Открытость как стратегия. Открытый исходный код позволяет привлекать пользователей и создавать экосистему вокруг продукта.
Кадры решают больше, чем бюджет. 139 инженеров vs. многотысячные команды конкурентов. Ставка на молодых специалистов без устоявшихся шаблонов.
Контроль над капиталом. Сохранение 78% акций позволяет принимать долгосрочные стратегические решения без оглядки на квартальную отчётность.
Итог
Лян Вэньфэн построил DeepSeek не как очередной стартап, а как системный проект на стыке количественного трейдинга, ИИ-инфраструктуры и инженерной культуры. Его подход — это не просто «повезло с моментом», а последовательная стратегия, основанная на данных, инфраструктуре и правильных кадровых решениях.
Для инженеров рынка эта история — напоминание о том, что системный подход к данным и алгоритмам может создавать не только торговые стратегии, но и компании, меняющие отрасли.
Для тех, кто дочитал до этого места — ниже решения от "Финама", которые позволяют применять количественный подход на практике: от поиска идей до исполнения сделок.
Прямой доступ на MOEX (DMA)
Задержки 250–300 мкс — в сотни раз быстрее стандартных терминалов. Для маркет-мейкеров, HFT-трейдеров, арбитражников, проп-трейдеров.
Финам Trade API
Доступ к MOEX, NYSE, NASDAQ через единый API. Скорость от 7 мс. SDK на GitHub, песочница. Подходит для разработки на Python, C++, Go.
Финам AI-скринер
Анализ 15 000+ акций, облигаций, ETF на MOEX, NYSE, NASDAQ, HKEX, TSE, SSE, SZSE. 200+ собственных метрик: инвестиционная привлекательность, риски, прогнозы ИИ. Бэктест стратегий, конструктор стратегий, API для выгрузки данных.
Spread Insight — мониторинг арбитража
Скринер статистического и межбиржевого арбитража на MOEX, NYSE, CME, Forex и криптобиржах. Конструктор спредов, ИИ-ассистент для поиска идей, бэктестер, уведомления в Telegram.
