「其实没有什么“难以捉摸的天才”，只是来自顶尖高校的应届生、博士生（甚至是四五年级的实习生），以及一些有几年经验的年轻人。」- 梁文锋经典语录

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其实没有什么“难以捉摸的天才”，只是来自顶尖高校的应届生、博士生（甚至是四五年级的实习生），以及一些有几年经验的年轻人。

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提供云服务不是我们的主要目标。我们的目标还是去实现AGI（通用人工智能）。
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技术向善，用算法温暖世界。
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我们希望更多人，哪怕一个小App都可以低成本去用上大模型，而不是技术只掌握在一部分人和公司手中，形成垄断。大厂的模型，可能会和他们的平台或生态捆绑，而我们是完全自由的。
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中国产业结构的调整将越来越依赖硬核技术的创新，当人们意识到过去赚快钱的时代已经过去，就会更加愿意投身于真正的创新。
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我们在解决最难的问题。对于顶尖人才来说，最具吸引力的就是挑战世界上最困难的问题。事实上，中国的顶尖人才经常被低估，因为硬核创新稀缺，他们很少得到认可。而我们正好提供了他们渴望的舞台。
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选人的标准一直都是热爱和好奇心。很多人很多奇特的经历，很有意思，有些人有一些特别的经历，很有意思，很有意思，很有意思”。
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不做“PPT创新”，专注技术本质，用实干推动商业发展。
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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。长远来说，我们希望形成一种生态，就是业界直接使用我们的技术和产出，我们只负责基础模型和前沿的创新，然后其它公司在DeepSeek的基础上构建toB、toC的业务。
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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。
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招人时确保价值观一致，然后通过企业文化来确保步调一致。当然，我们并没有一个成文的企业文化，因为所有成文的东西，又会阻碍创新。更多时候，是管理者的以身示范，遇到一件事，你如何做决策，会成为一种准则。
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我绝不坚信这个时代没有放之四海而皆准的正义和良善的价值观，它们不仅仅有，而且不是朝令夕改流动无常的，它们是稳定而永恒的。
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我们看到的是中国AI可能永远处在跟随的位置。我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的gap是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。英伟达的领先不只是一个公司的努力，而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势，手里有路线图。中国AI的发展同样需要这样的生态，很多国产芯片发展不起来，也是因为缺乏配套的技术，社区只有第二手消息，所以中国必然需要有人能站到技术的前沿。
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DeepSeek创始人
我们没有海外回来的人，都是本土的，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。
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我们全是自下而上，而且我们一般不前置分工，而是自然分工。每个人有自己独特的成长经历，都是自带想法的，不需要忽视他。探索过程中他遇到问题自己就会拉人讨论，不过当一个idea显示出潜力，我们也会自上而下地去调配资源。
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我们认为随着经济发展，中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。过去三十多年IT浪潮里，我们基本没有参与到真正的技术创新里，我们已经习惯摩尔定律从天而降，躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件。但其实这是西方主导的技术社区一代代孜孜不倦创造出来的。只因为之前我们没有参与这个过程，以至于忽视了它的存在。
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我们选人的标准一直都是热爱和好奇心，所以很多人会有一些奇特的经历，很有意思。很多人对做研究的渴望远超对钱的在意。
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我是80年代在广东一个无线城市长大的，我的父亲是小学老师，90年代广东赚钱机会很多，当时有不少家长到我家里来，基本就是家长觉得读书没用，但现在再回去看，观念都变了，因为钱不好赚了，连开出租车的机会可能都没了。一代人的时间就变了，以后硬核创新会越来越多。现在可能还不容易被理解，是因为整个社会群体需要被实施教育。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创始人
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。
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DeepSeek创始人
在颠覆性的技术面前，必然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，积累了很多know and how，形成可以创新的组织和文化，就是我们的护城河。开源发论文其实并没有失去什么，对于技术人员来说被follow是很有成就感的事。其实开源更像一个文化行为，而非商业行为给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。
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在美国每天发生大量创新里，这是非常普通的。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。
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朱啸虎是自洽的，但他的打法更适合快速赚钱的公司，你看美国最赚钱的公司都是厚积薄发的高科技公司。
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我们从未想过要成为颠覆者，这一切只是意外发生的。
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DeepSeek V2完全是由本土人才打造的。目前，全球前50的AI人才可能确实不在中国，但我们希望自己培养出这样的团队。
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DeepSeek依然是完全自下而上的。我们也不预先设定角色，分工是自然形成的。每个人都带着自己的经验和想法，不需要被推动。当他们遇到挑战时，会自发地拉上别人讨论。不过，一旦某个想法被证明有潜力，我们就会从上层投入资源，推动它的发展。
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创新当然成本高昂，而过去我们倾向于采用现成技术，主要是因为中国的发展阶段所限。但今天，中国的经济规模以及字节跳动、腾讯等巨头的盈利能力，已经具有全球影响力。我们真正缺乏的不是资金，而是信心，以及组织高水平人才进行有效创新的能力。
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我们没想到定价会是如此敏感的问题。我们只是按照自己的节奏，计算成本后合理定价。我们的原则是不亏本销售，也不追求过高利润。目前的定价仅在成本之上保留了一定的利润空间。
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更多的投资并不一定能带来更多的创新。如果资本堆砌就能推动技术突破，那大公司早就垄断了所有创新。
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过去30年，我们更关注利润，而不是创新。但创新不仅仅是商业驱动的，它需要好奇心和创造的野心。我们被过去的习惯束缚住了，但这只是一个阶段。
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最终会剩下2-3家AI创业公司。目前大家都在“烧钱”，但能活下来的，一定是那些战略清晰、执行力强的公司。其他的可能会转型。价值不会消失，只是会以不同的形式存在。
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技术没有秘密，但复制需要时间和成本。英伟达的GPU没有什么神秘之处，但要赶上他们，就必须重建团队、追赶下一代技术——这才是真正的护城河。
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目前没有短期融资计划。我们真正的挑战从来不是资金，而是高端芯片的出口禁令。
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抢用户并不是我们的主要目标。我们降价的原因有两个：首先，在探索下一代模型架构的过程中，我们的成本下降了；其次，我们认为AI和API服务应该是人人都能负担得起、随时可用的。
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如果目标是做应用，采用Llama的架构快速上线产品是合理的选择。但我们的目标是AGI（通用人工智能），这要求我们探索新的模型架构，以在有限的资源下实现更强的能力。这是规模化发展的基础性研究。除了架构，我们还深入研究了数据筛选和类人推理能力，这些都在我们的模型中有所体现。而且，Llama的训练效率和推理成本相比全球最前沿的标准，至少落后两代。
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首先是训练效率的差距。我们估算，中国目前最好的模型，在算力相同的情况下，可能需要两倍的计算资源才能达到全球顶尖模型的水平。这是由于架构和训练策略的差距。其次是数据利用效率，中国的模型大约只有全球最优水平的一半，也就是说，同样的结果需要两倍的数据和计算量。两者叠加，意味着整体资源消耗是四倍。我们的目标是不断缩小这个差距。
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说实话，我们并不太在意。降价只是顺手而为。提供云服务并不是我们的核心目标，我们的目标是实现AGI。目前，我们还没有看到真正突破性的解决方案。大公司虽然有用户，但它们的“现金牛”业务也束缚了自身，给了创业公司颠覆它们的机会。
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在总结主流Attention架构的关键演化规律后，突然灵感迸发，设计出了一种新的替代方案。但从想法到现实，是一个漫长的过程。我们组建了团队，花了几个月时间验证它的可行性。
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未来的世界很可能是一个高度分工协作的世界。基础AI模型需要持续创新，而大公司也有自身的局限，并不一定最适合承担这一角色。
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我更关注一项技术是否提升了社会效率，以及我们是否能在行业价值链中找到自己的优势。只要最终目标是提升效率，就是有意义的。很多竞争都是阶段性的，过于纠结于短期竞争，反而容易迷失方向。
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我们不会闭源。我们认为，建立一个强大的技术生态，比封闭式的商业模式更重要。
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我们认为，当前阶段是技术创新期，而不是应用爆发期。从长远来看，我们希望建立一个生态系统，让行业直接使用我们的技术和成果，其他公司基于我们的模型开发B2B/B2C服务，而我们专注于基础研究。如果产业链完整，我们无需亲自做应用。当然，如果有必要，我们完全有能力去做，但研究和创新始终是我们的核心优先级。
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我们认为，随着经济的发展，中国必须逐步从技术的受益者转变为贡献者，而不是一直依赖别人的成果。在过去30年的IT革命中，我们几乎没有真正参与核心技术创新。
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我们认为，中国的AI不能永远做跟随者。人们常说，中国AI比美国落后一到两年，但真正的差距在于“原创”与“模仿”。如果不改变这一点，中国永远只能追赶别人，而不是引领方向。有些探索是无法回避的。
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因为我们认为当下最重要的，是参与全球科技创新。长期以来，中国企业习惯于利用海外的技术创新，并通过应用层面进行商业化，但这种模式是不可持续的。这一次，我们的目标不是快速盈利，而是推动技术前沿的发展，从根本上促进整个生态的成长。
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在颠覆性技术领域，封闭式的护城河并不持久。即便是OpenAI的闭源模式，也无法阻止其他公司迎头赶上。
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在美国，每天都有各种创新出现，从这个角度看，我们的突破并不算特别。但他们惊讶的是，一家中国公司不仅仅是跟随者，而是以创新者的身份加入了他们的竞争。这与大多数中国企业习惯的模式完全不同。
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智谱AI只是降低了入门级产品的价格，而他们的旗舰模型仍然很贵。真正匹配我们旗舰产品价格的是字节跳动，这对其他公司形成了压力。由于大公司的大模型成本远高于我们，我们从未想过有人会愿意亏本运营。但最终，市场竟然回到了互联网时代的补贴竞争逻辑。
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朱啸虎的逻辑适用于短期盈利项目，但美国最赚钱的公司，往往是那些依靠长期研发建立技术壁垒的科技巨头。
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不一定。中国产业格局的重塑将越来越依赖深度科技创新。随着快速获利的机会减少，更多人会转向真正的创新。
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幻方在一定程度上增强了我们对技术驱动创新的信心，但它的成长并非一路平坦。我们经历了漫长的积累。人们只看到了 2015 年之后的爆发，但实际上，我们已经沉淀了 16 年。
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可能是两年，五年，或者十年——但一定会在我们这一代人有生之年发生。至于我们的路线图，即便在公司内部也没有统一结论。但我们正在下注以下三个方向：数学与代码——它们是 AGI 的天然试验场，就像围棋一样，是封闭且可验证的系统，自学习有可能孕育高度智能。多模态——让 AI 直接接触现实世界进行学习。自然语言——它是类人智能的基石。
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所有策略都是上一代的产物，未来未必仍然适用。用互联网时代的商业逻辑讨论 AI 的未来盈利模式，就像把腾讯早期的发展轨迹拿来对比通用电气或可口可乐——这就像“刻舟求剑”，是落后的思维方式。
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