先投'身体'、再投'大脑'：DeepSeek 拟投 Winverse AI，梁文锋把具身智能这一步提前了
最近两则消息放在一起看，特别有意思。
一则是：DeepSeek 计划投资一家成立仅数月的机器人初创公司 Winverse AI，若融资顺利落地，这家由腾讯原混元多模态大模型负责人胡瀚创办的公司估值将达约 4 亿美元；另一则是：DeepSeek 创始人梁文锋近期正在密集接触具身智能领域的创业者，探讨"机器人与大模型、现实世界交互"的方向。
如果你把时间线再拉长一点看,会发现这不是梁文锋第一次在具身赛道"落子"——今年 8 月,DeepSeek 刚以约 1.41 亿元参与了宇树科技 IPO 的战略配售。从"投"宇树(本体)到"投"Winverse(大脑),一条清晰的路径浮出水面:DeepSeek 正在从大模型,一路向具身智能延伸。 而这背后,隐藏着它对"只靠语言模型能不能走到 AGI"这个问题的重新审视,以及 GPT-6 带来的技术压力。
这篇文章,我想把 DeepSeek 这次投资拆开讲清楚:Winverse AI 到底是家什么公司?梁文锋在押注什么?“从身体到大脑"的投资逻辑怎么理解?以及——落在具身智能这条拥挤赛道上,这笔投资的想象空间与隐忧分别在哪。
Part One：Winverse AI 是谁？——一家"还什么都没有"却估值 4 亿美元的公司
先说结论:Winverse AI 之所以值得关注,核心不是它现在做出了什么,而是"押注胡瀚"这四个字背后的分量。
Winverse AI 成立于 2026 年,至今仅数月,是一家"还没拿出什么东西"的早期公司。它做的事,是研发机器人 AI 大模型——让机器人具备理解环境、自主决策和执行任务的能力。翻译成大白话:它是给机器人造"大脑"的,而且不是做整机,也不是做某个零部件,而是更偏底层基础设施与模型加速方向——这一点,与 DeepSeek 的技术路线非常"同频”。
而它的创始人 胡瀚,是 AI 学术圈公认的大牛。他是清华大学自动化系博士(本硕博都在清华),从百度深度学习研究院,到微软亚洲研究院首席研究员,再到 2025 年加入腾讯负责混元多模态大模型,履历横跨学术界与工业界。他最闪亮的名头,是计算机视觉里程碑式论文 Swin Transformer 的作者之一——这篇论文拿下计算机视觉顶会 ICCV 2021 最佳论文奖(马尔奖),其架构至今仍是工业界应用最广的视觉骨干网络之一。
正是这套"明星科学家 + 顶会论文"的叙事,让一家"什么都没有"的公司,估值站上 4 亿美元。而梁文锋出手,与其说是看重 Winverse 现在有什么产品,不如说是在为"给机器人造大脑"这个方向,提前卡一个最具含金量的位置——本质是一场"人"的押注。
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│ Winverse AI: 一家"造机器人大脑"的公司 │
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│ │ 创始人 胡瀚: 清华自动化博士 / Swin Transformer 作者 │ │
│ │ 微软亚研首席研究员 / 百度 / 腾讯混元多模态负责人 │ │
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│ │ 业务: 机器人 AI 大模型(具身"大脑") │ │
│ │ 偏底层基础设施与模型加速,不做整机 │ │
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│ 成立数月、估值 ~4亿美元(若 DeepSeek 领投落地) │
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Part Two：“从身体到大脑”——DeepSeek 的具身路径为何这样走？
要理解这次投资,得把它放回 DeepSeek 的整体布局里看。
事情得从 8 月说起。今年 8 月,DeepSeek 以约 1.41 亿元参与宇树科技 IPO 的战略配售,获配 93.34 万股,占发行数量的 2.31%。宇树科技创始人王兴兴在网上路演中还专门回应了两家关系,根据双方签订的《战略合作备忘录》,宇树与 DeepSeek 将在**“面向通用人工智能开展合作研发"“高性能通用机器人方面深度合作"“AI 大模型方面开展深度合作”三大方向展开合作。彼时,行业里就有判断:“模型 + 本体"的大模型厂商与机器人公司结盟,将成为具身智能的主流范式。**
而这一次从宇树到 Winverse,路径变得更加清晰——总结起来就是八个字:先投"身体”,再投"大脑”。
宇树是"本体"领域的佼佼者,解决的是机器人的"身体”;而 Winverse 做的是具身"大脑",解决的是机器人的"智能"。一个负责"动起来",一个负责"想明白",两者合起来,才是完整的具身智能。DeepSeek 作为手握巨额资金、以技术信仰著称的大模型公司,显然不想只做那个"躲在云端提供大模型"的角色,而是要把它在语言模型上的能力,延伸到能理解、能行动、能跟物理世界交互的机器人大脑上。
更有意思的是,这背后其实是梁文锋对自己 AGI 路线图的一次"提前"调整。梁文锋此前公开过一条六阶梯递进的 AGI 路线图:语言模型 → 思维链 → Agent → 持续学习 → 自我迭代 → 具身智能。按照这个规划,具身智能本应是最后一步。但近期密集投资宇树、领投 Winverse、接触具身创业者,都说明梁文锋正在把"具身智能"这一步,从路线图的末端,提前到当下。
为什么要提前?答案很可能写在另一个变量里:GPT-6。
Part Three：GPT-6 的"降维打击"——为什么大模型公司不再淡定
DeepSeek 此刻加码具身智能,一个重要变量来自 OpenAI。这个判断,在数据上可以得到支持。
公开信息显示,在 9 月的 RoboDojo 测试中,未经具体微调的 GPT-6 Astra 直接充当动作策略,在 42 项机器人操作任务、2100 次测试中,平均成功率高达 22.48%——要知道,这个数字超过了评测中 40 个公开机器人策略。换句话说:一个"没有专门训练过机器人"的通用大模型,直接拿来用就已经打赢了绝大多数专用机器人策略;而一旦针对机器人数据微调,它的能力只会更强。
更让行业感到压力的,是 10 月 12 日工博会开幕式上,宇树科技创始人王兴兴的一番断言:GPT-7 有望打穿具身智能现存的行业瓶颈。
这就像一把悬在头顶的剑。试想:如果下一代 GPT 模型,不需要单独做一整套复杂的具身训练管线,就能直接驱动机器人完成复杂任务,那么很多"专用具身模型"的价值会被大幅稀释,行业竞争的重心也会从"算法"转向"谁能更快拿到最强大的通用模型,并把它低成本地变成机器人的大脑"。
正是这种压力,让包括 DeepSeek 在内的一众大模型公司开始重新审视一个根本问题:只靠把语言模型不断做大,真的能走到 AGI 吗? 未来的通用人工智能,大概率不是一个只会在对话框里输出文字的东西,而是一个能真正理解并与物理世界交互的系统。而要理解物理世界,具身智能很可能是绕不开的关键载体。这,正是 DeepSeek 提前落子具身智能的深层逻辑。
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│ GPT-6 带来的具身压力,正在改写大模型公司的战略 │
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│ RoboDojo: 未微调 GPT-6 Astra 当动作策略 │
│ 42 任务 / 2100 测试 / 平均成功率 22.48% │
│ → 打赢评测中 40 个公开机器人策略(降维打击) │
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│ ↓ 行业重新审视: │
│ "只把语言模型做大,真能到 AGI 吗?" │
│ 结论倾向: 理解物理世界,具身智能是绕不开的载体 │
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│ → DeepSeek 把 AGI 路线图里的"具身"一步提前 │
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Part Four：钱从哪来、赌注多大？——DeepSeek 的资本底牌
无论战略多宏大,支撑四处落子的,终究是"钱"。而 DeepSeek 目前的资本底牌,已经今非昔比。
消息称,DeepSeek 将在近期完成最新一轮融资,融资金额从此前计划的 500 亿元增至约 1000 亿元。此前的融资节奏也很猛:4 月开放首轮融资,规模超 500 亿元,投后估值约 4000 亿元,创下国内大模型行业单轮融资之最;7 月又开启新一轮,投前估值升至约 5000 亿元。与此同时,DeepSeek 正在酝酿上市——它刚聘请了高瓴创投前合伙人严文韬出任首席财务官,被业内视为 DeepSeek 筹划上市前的人事就位。
换句话说,DeepSeek 正在用"天量融资 + 筹备上市"双引擎,支撑它在具身智能、以及更广阔的 AGI 版图上的持续扩张。 投资宇树、领投 Winverse,不过是这盘大棋里的两枚落子。
我们不能只看着梁文锋一个人动手。把镜头拉远,会发现大模型、互联网大厂在机器人赛道上的资本版图,早已层次分明:
- 阿里称得上投资版图最广的一家,2023 年以来已投资 26 家机器人及相关企业,覆盖苏度科技、星海图、自变量机器人等;8 月还与腾讯、美团、京东共同参投了禾赛三位联合创始人创办的 AI 机器人公司 Sharpa。
- 腾讯布局了智元机器人和宇树科技两家明星企业,8 月又投小鹏机器人和 Sharpa;值得注意的是,腾讯也被认为是 DeepSeek 新一轮融资的潜在投资方之一。
- 美团的投资版图覆盖地瓜机器人、曦诺未来、星海图、银河通用和宇树等。
说回到整个赛道:IT 桔子事件库数据显示,2026 年上半年国内具身智能赛道融资总额达 935 亿元,是去年同期的 5 倍;融资事件 322 笔,同比增长 137%。 中国电子学会的报告则显示,上半年我国人形机器人出货量超 4 万台,约占全球 97%。热度之下,资本早已蜂拥而至。
Part Five：想象空间与隐忧——这笔投资的两面
任何投资都有两面。DeepSeek 拟投 Winverse,想象空间与潜在隐忧并存。
先说想象空间。 一方面,如果"模型 + 本体"真的是具身主流范式,那么 DeepSeek 手握 Winverse(大脑) + 宇树(身体),就相当于在具身赛道搭好了一个完整的"双轮"底座——大脑与身体能协同进化,这是很多单一玩家做不到的。另一方面,Winverse 偏"底层基础设施与模型加速",与 DeepSeek 技术同频,如果能把 DeepSeek 在模型效率与训练加速上积累的功力,移植到"机器人模型加速"上,那将是很有竞争力的降本增效能力。可以说,DeepSeek 这次投的不仅是胡瀚一个人,更是在投"通用大模型 + 具身大脑 + 本体"三者合流的那条技术路线。
再看隐忧。 最直接的隐忧是估值泡沫。有投资人直言,现阶段具身智能动辄亿级的融资背后,估值体系更多靠"市梦率信仰"而非商业基本面支撑。Winverse “还什么都没有"就估值 4 亿美元,正是这种估值的缩影。其次是技术路线尚未统一——具身智能赛道里,不同企业在数据、模型结构、产品形态上差异巨大,到底哪条路线能跑通,现在下结论为时尚早。对 DeepSeek 这种"既下场投资、又考虑下场研发"的玩家来说,布局过早或过晚,都可能踩空。
把这两面摆在一起,我的判断是:DeepSeek 的这一步,战略方向是对的,但它本质上是在为"通用模型接管物理世界"这个还没完全到来的拐点,提前买入期权。 期权买贵了还是买便宜了,要等 GPT-7 是否真的"打穿瓶颈”、等具身智能的商业闭环是否真能落地,才能给出答案。
Part Six：绕过"大厂路径"，DeepSeek 的双重角色
为什么 DeepSeek 会被看作具身赛道上"最特别的一类玩家"?是因为它同时扮演着两种角色,而这两种角色本身就充满张力。
第一重角色,它是"技术布道者"。 DeepSeek 靠开源与"高性价比大模型"在业界积累了极强的影响力,梁文锋本人也被视为"技术信仰"的代表。当这种技术型公司往具身智能延伸时,它带来的不只是钱,更是一套"模型效率优先"的方法论。可以想见,如果 DeepSeek 把在语言模型上"以更低成本逼近前沿"的打法,复刻到"机器人模型加速"上,很可能对整个具身行业的降本路径产生带动作用。
第二重角色,它是"潜在的直接参赛者"。 有迹象显示,梁文锋不只是想"投"具身智能,甚至考虑亲自下场做机器人大模型。如果 DeepSeek 真从"投资方"变成"研发方",那它就不是站在岸上给具身公司加油,而是要跳进那条河里,和宇树、Winverse 以及无数具身团队同场竞技。届时,一个"既掌握天量融资、又手握顶级模型能力、还亲自下场"的 DeepSeek,对赛道现有格局的冲击,会远超任何一笔单纯的投资。
但这种"双重角色"也带来一个必须直面的问题:当技术布道者同时成为参赛者,赛道里的信任边界在哪里? 一方面,具身初创公司需要 DeepSeek 的模型与资金;另一方面,又要提防它"既当裁判又当运动员"。这种紧张关系,或许比估值泡沫更早、更现实地摆在每一个与 DeepSeek 打交道的具身团队面前。说到底,DeepSeek 在具身赛道的最后价值,不取决于它投了多少,而取决于它能否用"更便宜、更可靠的模型"让整个生态的水位一起上升——哪怕这意味着它自己也要亲自下水。
Part Seven：给观察者与从业者的三条判断
最后,把这笔投资放到更大的产业语境里,给三条冷静的判断。
第一,大模型与具身智能的"双向奔赴"正在加速,但别把"动作"当成"落地"。 DeepSeek 投宇树、投 Winverse,是大模型厂商向下游延伸的标志性动作;而具身公司也在积极对接大模型能力。这种融合是趋势,但"投资"与"产品落地"之间,还隔着算法、数据、工程、安全等一大堆硬骨头。看到资本卡位,别急着得出结论说"具身智能马上要起飞"。
第二,“大脑"的价值会越来越被重估,但"大脑"不一定只属于通用大模型。 具身智能需要的是能理解物理世界、能实时决策的"大脑”——通用大模型是一张牌,但面向机器人运动控制、安全边界、实时性优化的专用/“具身化"大脑,同样可能是关键。胡瀚这类"顶会论文 + 大厂负责人"背景的创业者,正成为资本争夺的稀缺资源;而谁能把"通用能力"与"物理世界的实时约束"结合起来,谁就更可能吃到下一波红利。
第三,警惕"市梦率"估值对产业的伤害。 具身智能当前的高估值,本质上是在为未来商业模式提前定价。这不是坏事——它能让真正有技术的人拿到弹药;但如果估值严重脱离基本面,一旦 GPT-7 之类的外生变量让"专用具身模型"的价值大幅缩水,泡沫的清算也会很快到来。对从业者来说,与其追逐估值,不如把模型落到真实场景里,用稳定的工程能力守护那道商业底线。
从 8 月投宇树"身体”,到如今拟投 Winverse"大脑",再到梁文锋密集接触具身创业者、考虑亲自下场——DeepSeek 用一连串动作,把"具身智能"从 AGI 路线图的"最后一步",提到了"当下这一局"。这既是技术与资本的双重野心,也是 GPT-6 之下,一家头部大模型公司不得不做的战略卡位。具身智能的赛道已经足够拥挤,而真正的悬念从来不是"谁的钱多",而是"谁的大脑,能最先真正理解并驾驭物理世界"。 这一局,DeepSeek 已经入座了。