DeepSeek 创始人梁文峰采访：创新、人才与中国 AI 发展

一、DeepSeek 引发的震动及其背后原因

当 DeepSeek 震惊了硅谷、美国乃至全世界时，我们来看看 DeepSeek 创始人梁文峰的观点。他认为 DeepSeek 之所以让硅谷的很多人惊讶，是因为这是一个中国公司以创新贡献者的身份加入到他们的游戏里。在大部分中国公司习惯跟随而非创新的大环境下，这种情况较为少见。大模型是一个重投入的领域，不是所有公司都有资本只去研究创新而不先考虑商业化。过去中国公司的拿来主义惯性与国情有关，但现在中国的经济体量以及字节、腾讯等大厂的利润在全球都不低，创新缺乏的不是资本，而是信心以及不知道如何组织高密度人才实现有效创新。

二、中国公司商业化优先的历史背景与转变

中国公司包括大厂容易把快速商业化当作第一要义，是因为过去三十年只强调赚钱，忽视了创新。创新不完全由商业驱动，还需要好奇心和创造欲，中国公司只是被过去的惯性束缚了，不过这是阶段性的。DeepSeek 作为一个商业组织选择创新并开源分享，他们把价值沉淀在团队上，同事在这个过程中成长，形成可创新的组织和文化，这就是他们的护城河。开源发论文对技术人员来说是有成就感的事，开源更像文化行为而非商业行为。

三、关于市场信仰派观点与大模型发展的思考

对于类似朱孝虎的市场信仰派观点，梁文峰认为他的打法适合快速赚钱的公司，而美国最赚钱的公司是厚积薄发的高科技公司。在大模型领域，单纯的技术领先很难形成绝对优势，DeepSeek 看到中国 AI 可能永远处在跟随位置，真实的差距是原创和模仿之差，所以有些探索是必要的，中国需要有人站到技术前沿。因为海外的技术发展是整个技术社区和产业共同努力的结果，他们能看到下一代技术趋势，而中国很多国产芯片发展不起来就是缺乏配套技术社区，只有二手消息。

四、DeepSeek 的人才构成与选人标准

DeepSeek 做出成果的人并非是高深莫测的奇才，而是一些 top 高校的应届毕业生（没毕业的博士、博五实习生）以及毕业才几年的年轻人。很多大模型公司执着于海外挖人，但 DeepSeek 的人都来自本土。他们选人的标准是热爱和好奇心，很多人对做研究的渴望远超对钱的在意，这种选人标准与他们完全创新型的组织架构有关。

五、创新的信念与管理模式

在 AGI 这种充满不确定性的前沿探索中，DeepSeek 是全自下而上的管理模式，一般不前置分工而是自然分工。每个人有自己独特的成长经历，自带想法，遇到问题会自己拉人讨论。当一个想法显示出潜力时，也会自上而下调配资源。创新首先是一个信念问题，硅谷的创新精神源于敢提出想法，而中国国内过去对前沿创新缺乏信心，大多选择做应用。DeepSeek 目前选择只做研究探索，是想参与到全球创新浪潮，走到技术前沿推动生态发展。

六、经济环境对创新的影响与中国创新的乐观展望

现在经济进入下行、资本进入冷周期，这对原创创新的影响未必是负面的。中国产业结构调整会更依赖硬核技术创新，当很多人发现过去赚快钱是时代运气时，会更愿意俯身做真正的创新。虽然技术没有绝对秘密，但重置需要时间和成本。过去互联网和移动互联网时代，人们惯性认为美国擅长技术创新、中国擅长做应用，但随着中国经济发展，中国也要逐步成为贡献者而不是一直搭便车。中国在过去三十多年 IT 浪潮里基本没有参与真正的技术创新，现在社会群体需要被教育，当让硬核创新的人功成名就时，群体性想法就会改变。

我的观点

在查询了互联网上与 DeepSeek 创始人采访相关的推文后，我发现这篇采访内容对当代社会有着多方面的重要影响。

从创新意识角度看，DeepSeek 的理念挑战了中国企业长期以来的商业模式。在中国，过去快速商业化的模式占据主导，创新往往被忽视。DeepSeek 强调创新不仅需要资本，更需要信心和人才组织方式的转变，这为当代企业敲响了警钟。许多企业在追求短期利益的同时，可能忽略了长期的创新发展，而在当今全球竞争激烈的环境下，创新才是保持竞争力的核心。例如，一些新兴的科技企业如果只是模仿而不创新，很难在国际市场上立足。

在人才培养和利用方面，DeepSeek 的选人标准给社会带来新的思考。以热爱和好奇心为导向的人才选拔，打破了传统以学历或经验为主的模式。这启示当代社会，无论是企业还是教育机构，都应该更加注重培养和挖掘具有内在驱动力的人才。在高校教育中，可以鼓励学生根据自己的兴趣爱好进行深入研究，而企业在招聘时也不应仅仅局限于名校背景或工作经验，更要关注应聘者对工作本身的热情和探索精神。

对于中国 AI 发展而言，DeepSeek 的探索有着积极的示范意义。中国 AI 与美国存在差距，特别是在原创和模仿方面。DeepSeek 勇于站到技术前沿进行探索，这激励更多的中国企业和科研机构要摆脱跟随者的角色，积极参与到全球 AI 技术的创新浪潮中。政府和相关部门也应该加大对 AI 基础研究的投入，构建完善的技术社区，为企业和科研人员提供更好的创新环境。

总的来说，人们接下来应该采取的行动包括：企业要重新审视自己的创新战略，加大对创新的投入，培养创新文化；教育机构要调整教育模式，激发学生的创新潜力；个人要树立创新意识，培养自己的好奇心和探索精神；政府要从政策和资源上支持创新产业的发展，缩小与国际先进水平的差距。