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第 8805 篇深度好文：4926 字 | 14 分钟阅读
一家中国AI公司，用1/30的成本吊打OpenAI，产品冲上美国App Store第六，连《自然》杂志都直呼“疯狂”。
它的创始人却说：“我们没想当鲶鱼，只是好奇。”
这家公司叫DeepSeek，创始人梁文锋极少露面。今天，我们拆解它的逆袭逻辑，给中国创业者一些硬核启示。
去年12月，DeepSeek推出的DeepSeek-V3震撼登场，以极低的训练成本实现了与GPT-4o和Claude Sonnet 3.5等顶尖模型相媲美的性能，这一成果震惊了整个业界，甚至引得国外同行在《自然》杂志上发出“这太疯狂了，完全出乎意料”的惊叹。
仅仅时隔不到一个月，DeepSeek再次引发全球AI圈的震动。此次推出的产品虽未公布训练完整成本，但已公布的API定价极具竞争力，每百万输入tokens 1元（缓存命中）/ 4元（缓存未命中），每百万输出tokens 16元，这一收费大约仅为OpenAI o1运行成本的三十分之一。
在市场表现上，据新浪财经报道，截至北京时间1月26日15:45，DeepSeek在美区苹果App Store免费榜迅速攀升至第六位，成功超越Google Gemini、Microsoft Copilot等美国科技公司的生成式AI产品。
然而，也在同一天，DeepSeek出现短时闪崩现象，不少网友反映使用时遇到“服务器繁忙”的提示。
DeepSeek在短时间内取得如此成绩，其背后的发展历程令人好奇。它究竟是如何炼成的？36氪旗下的「暗涌」团队分别在2023年5月、2024年7月采访了甚少露面的DeepSeek创始人梁文锋。以下为编辑版。
谈及DeepSeek V2引发的大模型价格战，梁文锋表示：“我们不是有意成为一条鲶鱼，只是不小心成了一条鲶鱼。”
对于价格战的结果，他称非常意外，“没想到价格让大家这么敏感。我们只是按照自己的步调来做事，然后核算成本定价。我们的原则是不贴钱，也不赚取暴利。这个价格也是在成本之上稍微有点利润。”
在这之后，众多大厂纷纷跟进降价。梁文锋提到：“智谱AI降的是一个入门级产品，和我们同级别的模型仍然收费很贵。字节是真正第一个跟进的。旗舰模型降到和我们一样的价格，然后触发了其它大厂纷纷降价。因为大厂的模型成本比我们高很多，所以我们没想到会有人亏钱做这件事，最后就变成了互联网时代的烧钱补贴的逻辑。”
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但DeepSeek降价并非为了抢用户，“我们降价一方面是因为我们在探索下一代模型的结构中，成本先降下来了，另一方面也觉得无论API，还是AI，都应该是普惠的、人人可以用得起的东西。”
当多数中国公司选择直接沿用Llama结构做应用时，DeepSeek却另辟蹊径。梁文锋解释道：“如果目标是做应用，那沿用Llama结构，短平快上产品也是合理选择。但我们目的地是AGI，这意味着我们需要研究新的模型结构，在有限资源下，实现更强的模型能力。这是scale
up到更大模型所需要做的基础研究之一。”
他还指出，Llama的结构在训练效率和推理成本上，和国外先进水平估计已有两代差距，“首先训练效率有差距。我们估计，国内最好的水平和国外最好的相比，模型结构和训练动力学上可能有一倍的差距，光这一点我们要消耗两倍的算力才能达到同样效果。
另外数据效率上可能也有一倍差距，也就是我们要消耗两倍的训练数据和算力，才能达到同样的效果。合起来就要多消耗4倍算力。我们要做的，正是不停地去缩小这些差距。”
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对于只做研究探索而暂不涉及应用的选择，梁文锋表示：“因为我们觉得现在最重要的是参与到全球创新的浪潮里去。过去很多年，中国公司习惯了别人做技术创新，我们拿过来做应用变现，但这并非是一种理所当然。这一波浪潮里，我们的出发点，就不是趁机赚一笔，而是走到技术的前沿，去推动整个生态发展。”他认为，随着经济发展，中国应成为技术创新的贡献者，而非一直搭便车。
DeepSeek V2让硅谷很多人惊讶，梁文锋认为：“在美国每天发生的大量创新里，这是非常普通的一个。他们之所以惊讶，是因为这是一个中国公司，在以创新贡献者的身份，加入到他们游戏里去。毕竟大部分中国公司习惯follow，而不是创新。”
面对创新成本高、商业化压力大的问题，梁文锋说：“创新的成本肯定不低，过去那种拿来主义的惯性也和过去的国情有关。但现在，你看无论中国的经济体量，还是字节、腾讯这些大厂的利润，放在全球都不低。我们创新缺的肯定不是资本，而是缺乏信心以及不知道怎么组织高密度的人才实现有效的创新。”
他还提到，中国公司容易把快速商业化当第一要义，是因为过去三十年过于强调赚钱而忽视了创新，“创新不完全是商业驱动的，还需要好奇心和创造欲。我们只是被过去那种惯性束缚了，但它也是阶段性的。”
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对于公司的护城河，梁文锋有着清晰的认知：“在颠覆性的技术面前，闭源形成的护城河是短暂的。即使OpenAI闭源，也无法阻止被别人赶超。所以我们把价值沉淀在团队上，我们的同事在这个过程中得到成长，积累很多know-how，形成可以创新的组织和文化，就是我们的护城河。”
他还将开源视为一种文化行为，“给予其实是一种额外的荣誉。一个公司这么做也会有文化的吸引力。”
幻方作为量化基金选择下场做大模型，梁文锋解释：“我们做大模型，其实跟量化和金融都没有直接关系。我们独建了一个名为深度求索的新公司来做这件事。幻方的主要班底里，很多人是做人工智能的。当时我们尝试了很多场景，最终切入了足够复杂的金融，而通用人工智能可能是下一个最难的事之一，所以对我们来说，这是一个怎么做的问题，而不是为什么做的问题。”
他们的目标是通用人工智能（AGI），梁文锋说：“语言大模型可能是通往AGI的必经之路，并且初步具备了AGI的特征，所以我们会从这里开始，后边也会有视觉等。”尽管大厂入局让很多创业型公司放弃通用型大模型方向，但DeepSeek依然专注于此。
梁文锋认为：“现在看起来，无论大厂，还是创业公司，都很难在短时间内建立起碾压对手的技术优势……大厂和创业公司都各有机会。现有垂类场景不掌握在初创公司手上，这个阶段对初创公司不太友好。但因为这种场景说到底也是分散的、碎片化的小需求，所以它又是更适合灵活的创业型组织的。
从长期看，大模型应用门槛会越来越低，初创公司在未来20年任何时候下场，也都有机会。我们的目标也很明确，就是不做垂类和应用，而是做研究，做探索。”
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谈及做研究的原因，梁文锋提到：“一种好奇心驱动。从远处说，我们想去验证一些猜想。比如我们理解人类智能本质可能就是语言，人的思维可能就是一个语言的过程……这意味着，在语言大模型上可能诞生出类人的人工智能（AGI）。从近处说，GPT4还有很多待解之谜。我们去复刻的同时，也会做研究揭秘。”
GPU在ChatGPT创业潮中是稀缺资源，DeepSeek早在2021年就储备了1万枚。梁文锋回忆：“其实从最早的1张卡，到2015年的100张卡、2019年的1000张卡，再到一万张，这个过程是逐步发生的……主要是好奇心驱动。”
这种好奇心源于对AI能力边界的探索，“对研究员来说，对算力的渴求是永无止境的。做了小规模实验后，总想做更大规模的实验。”
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对于搭建计算机集群的成本，梁文锋表示：“电费和维护费用其实是很低的，这些支出每年只占硬件造价的1%左右。人工成本不低，但人工成本也是对未来的投资，是公司最大的资产。我们选的人也会相对朴实一点，有好奇心，来这里有机会去做研究。”幻方比一些云厂商更早拿到A100显卡，是因为“我们很早就对新卡做了预研、测试和规划”。
OpenAI前政策主管、Anthropic联合创始人Jack Clark认为DeepSeek雇佣了“一批高深莫测的奇才”，梁文锋却表示：“并没有什么高深莫测的奇才，都是一些Top高校的应届毕业生、没毕业的博四、博五实习生，还有一些毕业才几年的年轻人。”V2模型研发人员全部来自本土，“前50名顶尖人才可能不在中国，但也许我们能自己打造这样的人。”
关于MLA创新，梁文锋介绍：“在总结出Attention架构的一些主流变迁规律后，（一位年轻研究员）突发奇想去设计一个替代方案。不过从想法到落地，中间是一个漫长的过程。我们为此组了一个team，花了几个月时间才跑通。”
团队采用自下而上的创新模式和自然分工机制，“我们每个人对于卡和人的调动是不设上限的。如果有想法，每个人随时可以调用训练集群的卡无需审批。同时因为不存在层级和跨部门，也可以灵活调用所有人，只要对方也有兴趣。”选人标准则是热爱和好奇心，“很多人对做研究的渴望，远超对钱的在意。”
对于创新，梁文锋认为：“创新首先是一个信念问题。为什么硅谷那么有创新精神？首先是敢。ChatGPT出来时，整个国内对做前沿创新都缺乏信心……但创新首先需要自信。这种信心通常在年轻人身上更明显。”尽管DeepSeek不参与融资、很少对外发声，但他相信：“因为我们在做最难的事。对顶级人才吸引最大的，肯定是去解决世界上最难的问题。”
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对于AGI的实现时间，梁文锋表示：“可能是2年、5年或者10年，总之会在我们有生之年实现。”
DeepSeek押注数学和代码、多模态、自然语言三个方向，“数学和代码是AGI天然的试验场，有点像围棋，是一个封闭的、可验证的系统，有可能通过自我学习就能实现很高的智能。
另一方面，可能多模态、参与到人类的真实世界里学习，对AGI也是必要的。我们对一切可能性都保持开放。”他认为大模型终局会是“有专门公司提供基础模型和基础服务，会有很长链条的专业分工。更多人在之上去满足整个社会多样化的需求”。
面对经济下行和资本冷周期，梁文锋持乐观态度：“我倒觉得未必（会抑制原创式创新）。中国产业结构的调整，会更依赖硬核技术的创新。当很多人发现过去赚快钱很可能来自时代运气，就会更愿意俯身去做真正的创新。”他坚信硬核创新会越来越多，“当这个社会让硬核创新的人功成名就，群体性想法就会改变。我们只是还需要一堆事实和一个过程。”
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DeepSeek坚持开源，短期内没有融资计划，“我们认为先有一个强大的技术生态更重要”“我们面临的问题从来不是钱，而是高端芯片被禁运”。
梁文锋认为，更多投入不一定产生更多创新，“否则大厂可以把所有的创新包揽了”。
对于不做应用的选择，他表示：“我们认为当前阶段是技术创新的爆发期，而不是应用的爆发期……如果能形成完整的产业上下游，我们就没必要自己做应用。当然，如果需要，我们做应用也没障碍，但研究和技术创新永远是我们第一优先级。”
在竞争方面，梁文锋认为大厂和创业公司各有优劣，“大厂有现成的用户，但它的现金流业务也是它的包袱，也会让它成为随时被颠覆的对象”。他推测DeepSeek之外的6家大模型创业公司可能有2到3家存活，“那些自我定位清晰、更能精细化运营的，更有机会活下来。其它公司可能会脱胎换骨。有价值的东西不会烟消云散，但会换一种方式”
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在打造创新型组织方面，梁文锋总结：“创新需要尽可能少的干预和管理，让每个人有自由发挥的空间和试错机会。创新往往都是自己产生的，不是刻意安排的，更不是教出来的。”
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在梁文锋看来，创新虽昂贵且低效，但充满意义。“不是所有人都能疯狂一辈子，但大部分人，在他年轻的那些年，可以完全没有功利目的，投入地去做一件事。”梁文锋和他的团队正带着这份好奇心和热情，在AI创新之路上坚定前行。
1.《疯狂的幻方：一家隐形AI巨头的大模型之路》，暗涌Waves；
2.《揭秘DeepSeek:一个更极致的中国技术理想主义故事》，暗涌Waves；
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