憑藉DeepSeek R1的徹底開源(HuggingFace可免費下載模型進行本地推理)和極低的價格(是OpenAI o1的1/100的價格)，DeepSeek在短短5天時間內，登上了美區Apple AppStore的冠軍。
那麼，這家神秘的，由一家中國量化公司所孵化出來的AI新勢力，究竟源自何方?
我第一次聽說DeepSeek，還是在2021年，當時，在達摩院工作時，隔壁組的天才少女，一年發表8篇ACL(自然語言處理頂會)的北大碩士羅福莉，離職加入了幻方量化(High-Flyer Quant)。當時大家都非常好奇，非常賺錢的量化公司，為何要招募AI領域的人才: 難道幻方也需要發paper嗎?
當時，據我所知，幻方招募的AI研究員大多是各自為戰，找一些前沿的方向進行探索，其中最核心的方向當屬大模型(LLM)以及文生圖模型(當時的OpenAI Dall-e)相關。
時間轉眼來到了2022年底，幻方逐漸開始吸納越來越多的頂級AI人才(大部分是清華北大的在校生)。在ChatGPT的刺激下，讓在AI領域積累多年的幻方CEO梁文鋒下定決心要進軍通用人工智慧領域了：「我們建了一個新公司，從語言大模型開始，後面也會有視覺等。」
是的，這個公司就是DeepSeek，在2023年初，以智譜，月之暗面，百川智慧等為代表的六小龍公司逐步走勢舞台中央，在熱鬧繁華的中關村和五道口中間，DeepSeek的存在感很大程度上被這些熱錢擊中的公司奪走了"注意力"(Attention)。
因此，在2023年，作為一個純研究機構，沒有明星創始人的DeepSeek(如李開複的零一萬物，楊植麟的月之暗面，王小川的百川智慧等)很難獨立從市場上融資。
因此，幻方決定剝離DeepSeek，並全資資助DeepSeek的開發。在2023年這個烈火烹油的時代，沒有風險投資公司願意為DeepSeek提供資金，一是DeepSeek裡面大多是剛畢業的PHD們，沒有非常有知名度的頂級研究員坐鎮，二是因為資本退出遙遙無期。
在充滿噪音和浮躁的環境下，DeepSeek開始書寫其在AI探索上的一個個故事:
- 2023 年 11 月，DeepSeek 推出了 DeepSeek LLM，其參數多達 670 億個，其性能接近 GPT-4。
- 2024 年 5 月，DeepSeek-V2 正式上線。
- 2024 年 12 月，DeepSeek-V3 發布，基準測試表明，它的表現優於 Llama 3.1 和 Qwen 2.5，同時與 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 相當，引爆了業內關注。
- 2025 年 1 月，第一代有推理能力的大模型模型DeepSeek-R1發布，以OpenAI o1 1/100不到的價格和卓越的性能，讓全世界科技界為之戰栗: 世界真正意識到，中國力量真的來了... 開源永遠贏!
根據我的發現，我認識的研究員們大多是非常年輕，基本都是在讀博士生或者畢業3年以內的。
其中，這些人大都是在北京地區讀研究生或者博士的學生，在學術方面有著極強的造詣: 多為發表了3-5篇頂會論文的研究員。
我問過DeepSeek的朋友，為什麼梁文峰隻招募年輕人?
他們給我轉了幻方CEO梁文峰的話，其原話如下:
DeepSeek團隊的神秘面紗讓人們好奇：它的秘密武器是什麼？外媒說，這一秘密武器是「年輕天才」，他們足以與財力雄厚的美國巨頭展開競爭。
在AI行業，聘請經驗豐富的老將是常態，許多中國本土的AI新創公司更傾向於招募資深研究人員或擁有海外博士學位的人才。然而，DeepSeek卻反其道而行，偏愛沒有工作履歷的年輕人。
一名曾與DeepSeek合作的獵頭透露，DeepSeek不招資深技術人員，「工作經驗在3-5年已經是最多的了，工作超8年的基本就pass了。」梁文鋒在2023年5月接受36氪採訪時也表示，DeepSeek的大多數開發人員要嘛是應屆畢業生，要嘛是剛開始從事人工智慧職業的人。他強調：「我們的核心技術崗位大多由應屆畢業生或具有一兩年工作經驗的人擔任。」
沒有工作履歷，DeepSeek是如何選人的？答案是，看潛力。
梁文鋒曾說，做一件長期的事，經驗其實沒那麼重要，相比之下基礎能力、創造性和熱愛等更重要。他認為，或許目前世界排名前50的頂尖AI人才還不在中國，「但我們能自己打造這樣的人。」
這個戰略讓我想起了OpenAI的早期策略，OpenAI在2015年底成立的時候，Sam Altman的核心思路就是找年輕有野心的研究員，因此，除了總裁Greg Brockman和首席科學家Ilya Sutskever以外，剩下四個核心創始技術團隊成員(Andrew Karpathy，Durk Kingma，John Schulman，Wojciech Zaremba)都是應屆的博士畢業生，分別畢業於史丹佛大學，荷蘭阿姆斯特丹大學，加州柏克萊分校以及紐約大學。
這種「幼狼戰略」，已經讓OpenAI嚐到了甜頭，孵化出了如GPT之父Alec Radford(相當於民辦三本畢業)，文生圖模型DALL-E之父Aditya Ramesh(NYU大學生)，以及GPT-4o的多模態負責人，三屆奧賽金牌得主Prafulla Dhariwal等。讓成立初期，拯救世界計劃並不明確的OpenAI，在年輕人的橫衝直撞中，生生的撞開了一條生路，將OpenAI從DeepMind身邊的無名小卒，成長為巨擘。
梁文峰正是看到了Sam Altman這個成功的戰略，才堅定的選擇了這條路，不過，不同於OpenAI等待了7年時間才見到了ChatGPT。梁文峰的投入，用了2年多就見到了成效，可謂是中國速度。
- 它所使用的專家混合 (MoE)技術，對訓練要求高，對數據要求高，這表明了，大家質疑Deepseek使用OpenAI數據訓練是有道理的。
- Deepseek使用強化學習 (RL)的強化學習技術，有對硬體要求很高，但相比Meta，OpenAI的萬卡集群，Deepseek的訓練只用了2048張H800。
由於算力的限制和MoE的複雜性，這讓只用500萬美元就一次成功的DeepSeek R1看著有些可疑，但是，無論你對R1的態度是頂禮膜拜其「低成本奇蹟」，還是質疑其「華而不實」，都無法忽視其功能性創新的炫目。
BitMEX聯合創始人Arthur Hayes發文表示: DeepSeek崛起是否會導緻全球投資者質疑美國超卓主義？美國的資產價值是否被嚴重高估?
史丹佛大學教授吳恩達在今年的達佛斯論壇公開表示：「我對 DeepSeek 的進展印象深刻。我認為他們能夠以非常經濟的方式訓練模型。他們最新發布的推理模型，非常出色……『加油』！」
A16z的創始人，Marc Andreessen表示，「Deepseek R1 是我見過的最令人驚嘆、最令人印象深刻的突破之一——而且作為開源，它是給世界的一份深刻的禮物。」
2023年站在舞台角落的DeepSeek，終於在2025年，農曆春節前，站上了世界AI之巔。
此外，Argo將LLM內建為標準的DeepSeek R1，並選擇拋棄閉源昂貴的OpenAI模型，原因是Workflow系統通常包含大量的Token消耗和上下文資訊(平均>=10k token)，這就導緻了如果使用高價的OpenAI或Claude 3.5，Workflow的執行成本非常昂貴，在web3用戶沒有得到真正的價值捕獲之前，這種提前透支的花銷，是一種對產品的傷害。
隨著DeepSeek越來越好，Argo會和DeepSeek為代表的中國力量進行更密切的合作: 包括不限於Text2Image/Video介面的中國化，LLM的中國化。
在合作方面，Argo將會在未來邀請DeepSeek的研究員分享技術成果，並為頂級AI研究員提供grants，為web3投資人和用戶了解AI進展，提供助力。
本文合作轉載自：深潮
