廣東小城高考狀元,如何造出AI界鯰魚DeepSeek?揭密梁文鋒用人哲學:經驗反而是扣分項!
廣東小城高考狀元,如何造出AI界鯰魚DeepSeek?揭密梁文鋒用人哲學:經驗反而是扣分項!

「我們不是故意要成為一條鯰魚,只是,不小心成了一條鯰魚⋯⋯。」這是中國AI新創公司深度求索(DeepSeek)創辦人梁文鋒,在去年中接受中國媒體採訪時的一段談話。

DeepSeek與梁文鋒的故事,得先從廣東西南部的小城——湛江說起。

梁文鋒在1985年出生於廣東湛江吳川巿的一個小村落——米歷嶺村。據家鄉人的說法,梁文鋒自小就精通數理,初中時期就學完了高中數學,甚至開始自學大學的微積分等課程。

2002年,梁文鋒以吳川一中「高考狀元」的成績,考上近年直追清華、北大,中國國內綜合排名長期位居前5的浙江大學,並在2006年及2010年,分別取得電子資訊工程和計算機科學的學士和碩士學位。

在美國次貸風暴席捲全球的2008年,還在攻讀碩士的梁文鋒,就投入探索「全自動量化交易」的可能性,並於日後成立對沖基金「幻方量化」,從幻方量化成立的第1年起,梁文鋒就意識到迫切需要更多的算力,投入2億元自主研發深度學習的訓練平台「螢火一號」。據稱,平台搭載了1100塊的GPU顯卡。

約當同時,梁文鋒開始大量囤積來自輝達的顯卡。在梁文峰參與的一篇技術論文裡寫道,幻方於2021年耗資10億元推出的改良版「螢火二號」,部署了多達1萬張的輝達A100顯卡。據中國業內人士估算,幻方的螢火超算平台,算力至少是同業平均的10倍以上。

2023年5月,38歲的梁文鋒宣布進軍AGI;去年底發表的DeepSeek-V3,該模型的效能不僅足以對標OpenAI最先進模型GPT-4o,訓練成本更僅約557.6萬美元,用了僅約20分之1的算力資源,就達到了相同的效能。今年1月,DeepSeek-R1模型的發布,更宛如在AI界投下一枚深水炸彈。

這家成立僅1年多的AI新創公司,為何能讓全球科技巨擘都為之震顫?或可從梁文鋒獨特的管理與用人哲學,窺探出一絲端倪。

「我們的核心技術職位,基本上以應屆和畢業1、2年的人為主。」梁文鋒曾表示,在招募人員上, 他首重的是能力,至於經驗,反而是「扣分項」。

根據公開數據,DeepSeek目前約140位的工程師團隊,幾乎清一色都是應屆畢業生或博士在讀生,「工作經驗在3到5年,已經是最多了,工作超過8年的,基本就pass了。」一名親近Deepseek的獵頭如此觀察。

不僅如此,招募新人時,DeepSeek還非常看重他們在國際知名程式設計競賽的表現,「基本是『金獎』以下就不要了。」一名協力廠商指出。

梁文鋒除了提供比中國一線科技大廠更優渥的薪資待遇,他授權、無為的管理方式,更是留才關鍵。

「每個人都有自己獨特的成長經歷,都是自帶想法的,不需要push他⋯⋯,當一個idea顯示出潛力,我們也會自上而下地去調配資源。」梁文鋒曾在訪談中如此形容他的「不干預」哲學。

談及梁文鋒,不少員工對他的形容是,與其說他像個老闆,不如說他更像個「極客」(geek)。梁文鋒的日常,就是看論文、寫代碼、參與小組討論,是少有具備一線研究員能力的公司掌舵者。

梁文鋒曾感嘆,中國AI和美國的真正差距,是來自「原創和模仿」的差距。「如果這不改變,中國永遠只能是追隨者。」

如今,DeepSeek火爆全球,微軟、輝達、亞馬遜等一線美國科技大廠,乃至中國的百度、阿里巴巴等,紛紛高調宣告擁抱DeepSeek R1的服務之際,梁文鋒孜孜矻矻追求的「硬派創新」夢想,或許,已在實現的道路上。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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