「市场是变化的。真正的决定力量往往不是一些现成的规则和条件，而是一种适应和调整变化的能力。很多大公司的组织结构已经不能快速响应和快速做事，而且他们很容易让之前的经验和惯性成为束缚，而这波AI新浪潮之下，一定会有一批新公司诞生。」- 梁文锋经典语录

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市场是变化的。真正的决定力量往往不是一些现成的规则和条件，而是一种适应和调整变化的能力。很多大公司的组织结构已经不能快速响应和快速做事，而且他们很容易让之前的经验和惯性成为束缚，而这波AI新浪潮之下，一定会有一批新公司诞生。

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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。
梁文锋 梁文锋
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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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。
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表面看起来糟糕的事，本质上却往往并非如此。
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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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这么长的离别早已把激情推到遥远而模糊的过去，再要这么激动，该有多荒唐。八年中还有什么不可能发生呢？各种各样的事件、变更、疏远、淡漠——这期间一定包罗了种种变化，还有对过去时光的忘却——这非常自然，而且肯定无疑。
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把时间分配给能够带来价值的事情，复利才会发生作用。
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做任何事，一旦认真，就不会好玩。
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你在电视上看见一个小牛出生，出生了以后它几秒钟之后它就想法站起来，常常站不起来，因为站起来立刻就摔倒，然后它又站起来。怎么一个安排，就使得它知道它要站起来，而且失败了以后还可以再尝试，然后等到最后站起来，它就知道要去吃它妈妈的奶，这个母亲跟这个小牛之间的关系，这是一种非常神秘的事情，所以就是自然界非常稀奇的事情非常之多。就使得我想到，现在不是大家都热衷于人工智能吗，他们研究的东西里头也是很稀奇的东西，可是这些东西离小牛跟它母亲之间的复杂的这个关系那还是差得很远呢。我很难想象说是在以后两百年之间，生物学家会对母子之间的 bonding ，能够有深入的了解。
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革命的道路，同世界上一切事物活动的道路一样，总是曲折的，不是笔直的。
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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。
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但愿同入梦。
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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。
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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。
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。
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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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每个人随时可以调用训练集群的卡无需审批。
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DeepSeek创始人
万卡储备是逐步发生的，主要源于好奇心驱动。
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我们降价是因为成本先降下来了，AI应该是普惠的。
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我们专注基础模型，其他公司构建应用，形成产业上下游。
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选人标准是热爱和好奇心，远超对钱的在意。
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训练成本1/20的降维打击，揭穿了万亿算力泡沫。
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最终存活2-3家AI公司，有价值的东西会换种方式存在。
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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。
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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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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。
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创新需要尽可能少的干预和管理，让每个人有自由发挥的空间和试错机会。创新往往都是自己产生的，不是刻意安排的，更不是教出来的。
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过去三十年，我们都只强调赚钱，对创新是忽视的。创新不完全是商业驱动的，还需要好奇心和创造欲。我们只是被过去那种惯性束缚了，但它也是阶段性的。
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中国AI不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站到技术的前沿。
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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。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。Scaling Law也在被如此对待。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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中国产业结构的调整，会更依赖硬核技术的创新。当很多人发现过去赚快钱很可能来自时代运气，就会更愿意俯身去做真正的创新。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事实教育。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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 更多的投入并不一定产生更多的创新。否则大厂可以把所有的创新包揽了。
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（关于竞争，思考的原点）我经常思考的是，一个东西能不能让社会的运行效率变高，以及你能否在它的产业分工链条上找到擅长的位置。只要终局是让社会效率更高，就是成立的。中间很多都是阶段性的，过度关注必然眼花缭乱。
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所有的套路都是上一代的产物，未来不一定成立。拿互联网的商业逻辑去讨论未来AI的盈利模式，就像马化腾创业时，你去讨论通用电气和可口可乐一样。很可能是一种刻舟求剑。
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大厂也没有明显占优。大厂有现成的用户，但它的现金流业务也是它的包袱，也会让它成为随时被颠覆的对象。
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技术没有秘密，但重置需要时间和成本。英伟达的显卡，理论上没有任何技术秘密，很容易复制，但重新组织团队以及追赶下一代技术都需要时间，所以实际的护城河还是很宽。
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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。给予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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其实从最早的1张卡，到2015年的100张卡、2019年的1000张卡，再到一万张，这个过程是逐步发生的。几百张卡之前，我们托管在IDC，规模再变大时，托管就没法满足要求了，就开始自建机房。很多人会以为这里边有一个不为人知的商业逻辑，但其实，主要是好奇心驱动。
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（搭一个计算机集群）人工成本不低，但人工成本也是对未来的投资，是公司最大的资产。我们选的人也会相对朴实一点，有好奇心，来这里有机会去做研究。
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如果追求短期目标，找现成有经验的人是对的。但如果看长远，经验就没那么重要，基础能力、创造性、热爱等更重要。从这个角度看，国内合适的候选人就不少。
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不一定是做过这件事的人才能做这件事。幻方招人有条原则是，看能力，而不是看经验。我们的核心技术岗位，基本以应届和毕业一两年的人为主。做一件事，有经验的人会不假思索告诉你，应该这样做，但没有经验的人，会反复摸索、很认真去想应该怎么做，然后找到一个符合当前实际情况的解决办法。
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我们的核心团队，连我自己，一开始都没有量化经验，这一点很特殊。不能说是成功的秘密，但这是幻方的文化之一。我们不会故意回避有经验的人，但更多是看能力。
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其实，一家公司的基因是很难被模仿的。比如说招没有经验的人，怎么判断他的潜力，招进来之后如何才能让他成长，这些都没法直接模仿。
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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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（招人必卡的条件）热爱，扎实的基础能力。其他都没那么重要。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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（如何招到这种人）他们的热情通常会表现出来，因为他真的很想做这件事，所以这些人往往同时也在找你。因为我们在做最难的事。对顶级人才吸引最大的，肯定是去解决世界上最难的问题。其实，顶尖人才在中国是被低估的。因为整个社会层面的硬核创新太少了，使得他们没有机会被识别出来。我们在做最难的事，对他们就是有吸引力的。
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DeepSeek也全是自下而上。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push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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我们每个人对于卡和人的调动是不设上限的。如果有想法，每个人随时可以调用训练集群的卡无需审批。同时因为不存在层级和跨部门，也可以灵活调用所有人，只要对方也有兴趣。
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我们要做的不是生成式AI，而是通用人工智能AGI。前者只是后者的必经之路，AGI会在我们有生之年实现。
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任何AI公司（短期内）都没有碾压对手的技术优势，因为有OpenAI指路，又都基于公开论文和代码，大厂和创业公司都会做出自己的大语言模型。
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在颠覆性的技术面前，闭源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。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，积累很多know-how，形成可以创新的组织和文化，就是我们的护城河。
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当前阶段是技术创新的爆发期，而不是应用的爆发期。大模型应用门槛会越来越低，创业公司在未来20年任何时候下场，也都有机会。
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过去很多年，很多的中国公司习惯了别人做技术创新，拿过来做应用变现，自己等着摩尔定律从天而降，躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件。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。中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。
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大部分中国公司习惯follow，而不是创新。中国创新缺的不是资本，而是缺乏信心以及不知道怎么组织高密度的人才。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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我们在做最难的事。对顶级人才吸引最大的，肯定是去解决世界上最难的问题。其实，顶尖人才在中国是被低估的。因为整个社会层面的硬核创新太少了，使得他们没有机会被识别出来。我们在做最难的事，对他们就是有吸引力的。
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