本文內容整理自網絡公開資料。 責編 | 柒 排版 | 二月 第 8805 篇深度好文：4926 字 | 14 分鐘閱讀
宏觀趨勢
一家中國AI公司，用1/30的成本吊打OpenAI，產品沖上美國App Store第六，連《自然》雜志都直呼“瘋狂”。
它的創始人卻說：“我們沒想當鯰魚，只是好奇。”
這家公司叫DeepSeek，創始人梁文鋒極少露面。今天，我們拆解它的逆襲邏輯，給中國創業者一些硬核啟示。
去年12月，DeepSeek推出的DeepSeek-V3震撼登場，以極低的訓練成本實現了與GPT-4o和Claude Sonnet 3.5等頂尖模型相媲美的性能，這一成果震驚了整個業界，甚至引得國外同行在《自然》雜志上發出“這太瘋狂了，完全出乎意料”的驚嘆。
僅僅時隔不到一個月，DeepSeek再次引發全球AI圈的震動。此次推出的產品雖未公布訓練完整成本，但已公布的API定價極具競爭力，每百萬輸入tokens 1元（緩存命中）/ 4元（緩存未命中），每百萬輸出tokens 16元，這一收費大約僅為OpenAI o1運行成本的三十分之一。
在市場表現上，據新浪財經報道，截至北京時間1月26日15:45，DeepSeek在美區蘋果App Store免費榜迅速攀升至第六位，成功超越Google Gemini、Microsoft Copilot等美國科技公司的生成式AI產品。
然而，也在同一天，DeepSeek出現短時閃崩現象，不少網友反映使用時遇到“服務器繁忙”的提示。
DeepSeek在短時間內取得如此成績，其背后的發展歷程令人好奇。它究竟是如何煉成的？36氪旗下的「暗涌」團隊分別在2023年5月、2024年7月采訪了甚少露面的DeepSeek創始人梁文鋒。以下為編輯版。
談及DeepSeek V2引發的大模型價格戰，梁文鋒表示：“我們不是有意成為一條鯰魚，只是不小心成了一條鯰魚。”
對于價格戰的結果，他稱非常意外，“沒想到價格讓大家這么敏感。我們只是按照自己的步調來做事，然后核算成本定價。我們的原則是不貼錢，也不賺取暴利。這個價格也是在成本之上稍微有點利潤。”
在這之后，眾多大廠紛紛跟進降價。梁文鋒提到：“智譜AI降的是一個入門級產品，和我們同級別的模型仍然收費很貴。字節是真正第一個跟進的。旗艦模型降到和我們一樣的價格，然后觸發了其它大廠紛紛降價。因為大廠的模型成本比我們高很多，所以我們沒想到會有人虧錢做這件事，最后就變成了互聯網時代的燒錢補貼的邏輯。”
但DeepSeek降價并非為了搶用戶，“我們降價一方面是因為我們在探索下一代模型的結構中，成本先降下來了，另一方面也覺得無論API，還是AI，都應該是普惠的、人人可以用得起的東西。”
當多數中國公司選擇直接沿用Llama結構做應用時，DeepSeek卻另辟蹊徑。梁文鋒解釋道：“如果目標是做應用，那沿用Llama結構，短平快上產品也是合理選擇。但我們目的地是AGI，這意味著我們需要研究新的模型結構，在有限資源下，實現更強的模型能力。這是scale
up到更大模型所需要做的基礎研究之一。”
他還指出，Llama的結構在訓練效率和推理成本上，和國外先進水平估計已有兩代差距，“首先訓練效率有差距。我們估計，國內最好的水平和國外最好的相比，模型結構和訓練動力學上可能有一倍的差距，光這一點我們要消耗兩倍的算力才能達到同樣效果。
另外數據效率上可能也有一倍差距，也就是我們要消耗兩倍的訓練數據和算力，才能達到同樣的效果。合起來就要多消耗4倍算力。我們要做的，正是不停地去縮小這些差距。”
對于只做研究探索而暫不涉及應用的選擇，梁文鋒表示：“因為我們覺得現在最重要的是參與到全球創新的浪潮里去。過去很多年，中國公司習慣了別人做技術創新，我們拿過來做應用變現，但這并非是一種理所當然。這一波浪潮里，我們的出發點，就不是趁機賺一筆，而是走到技術的前沿，去推動整個生態發展。”他認為，隨著經濟發展，中國應成為技術創新的貢獻者，而非一直搭便車。
DeepSeek V2讓硅谷很多人驚訝，梁文鋒認為：“在美國每天發生的大量創新里，這是非常普通的一個。他們之所以驚訝，是因為這是一個中國公司，在以創新貢獻者的身份，加入到他們游戲里去。畢竟大部分中國公司習慣follow，而不是創新。”
面對創新成本高、商業化壓力大的問題，梁文鋒說：“創新的成本肯定不低，過去那種拿來主義的慣性也和過去的國情有關。但現在，你看無論中國的經濟體量，還是字節、騰訊這些大廠的利潤，放在全球都不低。我們創新缺的肯定不是資本，而是缺乏信心以及不知道怎么組織高密度的人才實現有效的創新。”
他還提到，中國公司容易把快速商業化當第一要義，是因為過去三十年過于強調賺錢而忽視了創新，“創新不完全是商業驅動的，還需要好奇心和創造欲。我們只是被過去那種慣性束縛了，但它也是階段性的。”
對于公司的護城河，梁文鋒有著清晰的認知：“在顛覆性的技術面前，閉源形成的護城河是短暫的。即使OpenAI閉源，也無法阻止被別人趕超。所以我們把價值沉淀在團隊上，我們的同事在這個過程中得到成長，積累很多know-how，形成可以創新的組織和文化，就是我們的護城河。”
他還將開源視為一種文化行為，“給予其實是一種額外的榮譽。一個公司這么做也會有文化的吸引力。”
幻方作為量化基金選擇下場做大模型，梁文鋒解釋：“我們做大模型，其實跟量化和金融都沒有直接關系。我們獨建了一個名為深度求索的新公司來做這件事。幻方的主要班底里，很多人是做人工智能的。當時我們嘗試了很多場景，最終切入了足夠復雜的金融，而通用人工智能可能是下一個最難的事之一，所以對我們來說，這是一個怎么做的問題，而不是為什么做的問題。”
他們的目標是通用人工智能（AGI），梁文鋒說：“語言大模型可能是通往AGI的必經之路，并且初步具備了AGI的特征，所以我們會從這里開始，后邊也會有視覺等。”盡管大廠入局讓很多創業型公司放棄通用型大模型方向，但DeepSeek依然專注于此。
梁文鋒認為：“現在看起來，無論大廠，還是創業公司，都很難在短時間內建立起碾壓對手的技術優勢……大廠和創業公司都各有機會。現有垂類場景不掌握在初創公司手上，這個階段對初創公司不太友好。但因為這種場景說到底也是分散的、碎片化的小需求，所以它又是更適合靈活的創業型組織的。
從長期看，大模型應用門檻會越來越低，初創公司在未來20年任何時候下場，也都有機會。我們的目標也很明確，就是不做垂類和應用，而是做研究，做探索。”
談及做研究的原因，梁文鋒提到：“一種好奇心驅動。從遠處說，我們想去驗證一些猜想。比如我們理解人類智能本質可能就是語言，人的思維可能就是一個語言的過程……這意味著，在語言大模型上可能誕生出類人的人工智能（AGI）。從近處說，GPT4還有很多待解之謎。我們去復刻的同時，也會做研究揭秘。”
GPU在ChatGPT創業潮中是稀缺資源，DeepSeek早在2021年就儲備了1萬枚。梁文鋒回憶：“其實從最早的1張卡，到2015年的100張卡、2019年的1000張卡，再到一萬張，這個過程是逐步發生的……主要是好奇心驅動。”
這種好奇心源于對AI能力邊界的探索，“對研究員來說，對算力的渴求是永無止境的。做了小規模實驗后，總想做更大規模的實驗。”
對于搭建計算機集群的成本，梁文鋒表示：“電費和維護費用其實是很低的，這些支出每年只占硬件造價的1%左右。人工成本不低，但人工成本也是對未來的投資，是公司最大的資產。我們選的人也會相對樸實一點，有好奇心，來這里有機會去做研究。”幻方比一些云廠商更早拿到A100顯卡，是因為“我們很早就對新卡做了預研、測試和規劃”。
OpenAI前政策主管、Anthropic聯合創始人Jack Clark認為DeepSeek雇傭了“一批高深莫測的奇才”，梁文鋒卻表示：“并沒有什么高深莫測的奇才，都是一些Top高校的應屆畢業生、沒畢業的博四、博五實習生，還有一些畢業才幾年的年輕人。”V2模型研發人員全部來自本土，“前50名頂尖人才可能不在中國，但也許我們能自己打造這樣的人。”
關于MLA創新，梁文鋒介紹：“在總結出Attention架構的一些主流變遷規律后，（一位年輕研究員）突發奇想去設計一個替代方案。不過從想法到落地，中間是一個漫長的過程。我們為此組了一個team，花了幾個月時間才跑通。”
團隊采用自下而上的創新模式和自然分工機制，“我們每個人對于卡和人的調動是不設上限的。如果有想法，每個人隨時可以調用訓練集群的卡無需審批。同時因為不存在層級和跨部門，也可以靈活調用所有人，只要對方也有興趣。”選人標準則是熱愛和好奇心，“很多人對做研究的渴望，遠超對錢的在意。”
對于創新，梁文鋒認為：“創新首先是一個信念問題。為什么硅谷那么有創新精神？首先是敢。ChatGPT出來時，整個國內對做前沿創新都缺乏信心……但創新首先需要自信。這種信心通常在年輕人身上更明顯。”盡管DeepSeek不參與融資、很少對外發聲，但他相信：“因為我們在做最難的事。對頂級人才吸引最大的，肯定是去解決世界上最難的問題。”
對于AGI的實現時間，梁文鋒表示：“可能是2年、5年或者10年，總之會在我們有生之年實現。”
DeepSeek押注數學和代碼、多模態、自然語言三個方向，“數學和代碼是AGI天然的試驗場，有點像圍棋，是一個封閉的、可驗證的系統，有可能通過自我學習就能實現很高的智能。
另一方面，可能多模態、參與到人類的真實世界里學習，對AGI也是必要的。我們對一切可能性都保持開放。”他認為大模型終局會是“有專門公司提供基礎模型和基礎服務，會有很長鏈條的專業分工。更多人在之上去滿足整個社會多樣化的需求”。
面對經濟下行和資本冷周期，梁文鋒持樂觀態度：“我倒覺得未必（會抑制原創式創新）。中國產業結構的調整，會更依賴硬核技術的創新。當很多人發現過去賺快錢很可能來自時代運氣，就會更愿意俯身去做真正的創新。”他堅信硬核創新會越來越多，“當這個社會讓硬核創新的人功成名就，群體性想法就會改變。我們只是還需要一堆事實和一個過程。”
DeepSeek堅持開源，短期內沒有融資計劃，“我們認為先有一個強大的技術生態更重要”“我們面臨的問題從來不是錢，而是高端芯片被禁運”。
梁文鋒認為，更多投入不一定產生更多創新，“否則大廠可以把所有的創新包攬了”。
對于不做應用的選擇，他表示：“我們認為當前階段是技術創新的爆發期，而不是應用的爆發期……如果能形成完整的產業上下游，我們就沒必要自己做應用。當然，如果需要，我們做應用也沒障礙，但研究和技術創新永遠是我們第一優先級。”
在競爭方面，梁文鋒認為大廠和創業公司各有優劣，“大廠有現成的用戶，但它的現金流業務也是它的包袱，也會讓它成為隨時被顛覆的對象”。他推測DeepSeek之外的6家大模型創業公司可能有2到3家存活，“那些自我定位清晰、更能精細化運營的，更有機會活下來。其它公司可能會脫胎換骨。有價值的東西不會煙消云散，但會換一種方式”
。
在打造創新型組織方面，梁文鋒總結：“創新需要盡可能少的干預和管理，讓每個人有自由發揮的空間和試錯機會。創新往往都是自己產生的，不是刻意安排的，更不是教出來的。”
在梁文鋒看來，創新雖昂貴且低效，但充滿意義。“不是所有人都能瘋狂一輩子，但大部分人，在他年輕的那些年，可以完全沒有功利目的，投入地去做一件事。”梁文鋒和他的團隊正帶著這份好奇心和熱情，在AI創新之路上堅定前行。
1.《瘋狂的幻方：一家隱形AI巨頭的大模型之路》，暗涌Waves；
2.《揭秘DeepSeek:一個更極致的中國技術理想主義故事》，暗涌Waves；
