「未来会有专门提供基础模型和服务的公司，形成一个长产业链的专业分工体系。更多公司将在这些基础之上，为社会的多元需求提供解决方案。」- 梁文锋经典语录

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未来会有专门提供基础模型和服务的公司，形成一个长产业链的专业分工体系。更多公司将在这些基础之上，为社会的多元需求提供解决方案。

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🏷️ 标签： 社会 未来 专门 解决 需求
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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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道德是做人的根本。没有道德的人，学问和本领愈大，就能为非作恶愈大。
陶行知 陶行知
文学是一种社会现象，而社会并不是一种文学现象。社会上尚没有完全弄清、完全解决的问题，期待通过文学作品的阅读来得到信念，得到前景，得到路线图，那是不现实的。
王蒙 王蒙
中国文化从来离不开社会灾难。我借清初和清末的民族主义激情来讨论中国文化的思维灾难，借东北的流放者来讨论中国文化的生存灾难；借渤海国的兴亡来讨论社会灾难与群体生命 的关系；借苏东坡的遭遇来讨论社会灾难与个体人格的关系；借岳麓书院来讨论文化应该如何救助愚昧的灾难，借山西商人来讨论文化应该如何来救助贫困的灾难。
余秋雨 余秋雨
劳动是社会中每个人不可避免的义务。
卢梭 卢梭
高谈主义，不研究问题的人，只是畏难求易，只是懒。凡是有价值的思想，都是从这个那个具体的问题下手的。西安研究了问题的种种方面的种种的事实，看看究竟病在何处，这是思想的第一步工夫。然后根据于一生经验学问，提出种种解决的方法。……不如此，不算舆论家，只可算是抄书手。
胡适 胡适
你要真正解决了一个问题，而且是解决得最好的。
刘润 刘润
资本主义的邪恶在于不公平的幸福分配。社会主义的美德在于公平享受痛苦。
丘吉尔 丘吉尔
在人寿有限、生死无常的变动中，一个人的生活却依赖于一个完整的社会分工结构，所以社会不能不不断地预备下新人物等着去接替旧人物死亡和退伍所发生的缺位。
费孝通 费孝通
我的生命属于整个社会；在我有生之年，尽我力所能及为整个社会工作，这就是我的特殊的荣幸。
萧伯纳 萧伯纳
发扬过去而绘画未来是容易的，检阅此刻而冀获未来之光明与了解是困难的。因为在光荣的过去与可能的未来，二者之间，横亘着一个山谷，你要跨过它，必先下降然后上升。
林语堂 林语堂
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但是在这里，真正属于我的世界只有脚下的小路那么宽。我一步也不会离开这条路。我从不曾需要多么宽阔的通道，能侧身而过就足够了。像鸟在天空侧身飞翔，鱼在大海里侧身遨游，我从来不曾渴望过全部的世界。我只是经过这个世界，去向的一个小小的所在。我只依赖熟知的事物而生活，我心有牵挂，不想迷路，不想回不了家。我在山野里，游荡在节制之中。但已经感到足够的自由。
李娟 李娟
但愿同入梦。
琼瑶 琼瑶
悲伤就是知识
拜伦 拜伦
表面看起来糟糕的事，本质上却往往并非如此。
塞涅卡 塞涅卡
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。
亚历山大·索尔仁尼琴 亚历山大·索尔仁尼琴
我们根本没想到要怀疑或轻视“历史的启示”；历史就是我们的一切。
恩格斯 恩格斯
奇花与丽日争妍，翠竹共青天斗碧。
吴承恩 吴承恩
大家礼义教子弟，小家凶恶训儿郎。
周希陶 周希陶
人人为我，我为人人。
列宁 列宁
真理就是自由人的祖国。真理不存在于丑化了的现实里。生命的第一个行动就是创造的行动。在争论中是不分高贵卑鄙，也不管称号姓氏的，重要的只是真理，在它面前人人平等。
罗曼·罗兰 罗曼·罗兰
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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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王慧文承担了所有损失，让其他人全身而退。他做出了对自己最不利、但对大家最有利的决定。我很敬佩他的担当。
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我们的计算资源和团队成员的使用没有限制。如果有人有想法，他们可以随时调用我们的训练集群，无需审批。此外，由于我们没有严格的层级架构或部门壁垒，只要彼此感兴趣，团队成员可以自由协作。
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我们的招聘标准一直基于热情和好奇心。我们的团队成员背景各异，充满个性和趣味性，他们对研究的渴望远超对金钱的关注。
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我们仍然保持乐观。行业的进展依然符合预期。OpenAI 并非神一般的存在，他们不可能永远领先。
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我认为，创新首先是一种信念。为什么硅谷的创新能力强？因为他们敢于尝试。ChatGPT 出现时，中国在前沿研究上信心不足。从投资人到大公司，很多人认为差距太大，转而专注于应用。但创新需要信心，而年轻人往往更具信心。
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我在 1980 年代成长于广东的一个五线城市，父亲是一名小学教师。上世纪 90 年代，广东有很多赚钱的机会，很多家长来我家争论，说读书没用。但回头看，现在的观点已经变了。赚钱不再像过去那么容易——甚至连开出租车都不再是一个可行的选择。仅仅一代人的时间，环境已经发生了巨大变化。
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我最关注的是下一代大模型的研究，因为还有很多问题没有解决。
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无论是 Google 研究院、OpenAI，还是国内科技巨头的 AI 实验室，它们都提供了重要价值。OpenAI 之所以能最终取得突破，也有一定的历史偶然性。
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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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我们对一切可能性保持开放态度。
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我们习惯了摩尔定律“从天而降”——只需等上18个月，就能获得更先进的硬件和软件。同样，我们对大模型的“规模定律”也是如此。但事实上，这些技术进步是西方科技社区几代人持续努力的结果。由于我们长期未能深度参与这一进程，反而渐渐忽视了其真正的价值。
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我们真正的护城河在于团队的成长——积累技术Know-how，培养创新文化。开源和发表论文不会带来重大损失。对于技术人员来说，被同行追随本身就是一种成就。开源不仅仅是商业策略，更是一种文化。回馈社区是一种荣誉，同时也能吸引更多优秀人才。
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英伟达的成功并不仅仅是自身努力的结果，而是西方科技生态系统长期合作，共同规划下一代技术路线的成果。中国也需要类似的生态体系。国内许多芯片失败，不是因为资金不足，而是因为缺乏支撑性技术社区，仅依赖二手信息。必须有人走在前沿。
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真正的差距在于原创性，而不仅仅是时间。
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AI不应是冷冰冰的代码，而应是人性温暖的放大器。
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DEEPSEEK的‘深’，是深耕技术，更是深植人文。
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创业不是赌局，而是用理性计算感性的价值。
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创业者的孤独，在于必须相信别人看不见的路标。
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抵押房子时，我抵押的是恐惧，赎回的是勇气。
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失败是算法的必经迭代，人生亦然。
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团队不是拼图，而是化学反应——每个人都要成为催化剂。
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