梁文鋒：舊世界分崩離析，新時代正在光速到來
來源/中制智庫、王育琨頻道
2025年2月9日
DeepSeek創始人梁文鋒的60條思考：
1.我們做大模型，跟量化和金融都沒有直接關係。我們要做的是通用人工智慧，也就是AGI。
2.語言大模型是通往AGI的必經之路，並且初步具備了AGI的特徵，所以我們從這裡開始。
3.我們不會過早設計基於模型的一些應用，會專注在大模型上。從長期看，大模型應用門檻會越來越低，初創公司在未來20年任何時候下場，也都有機會。我們的目標很明確，就是不做垂類和應用，而是做研究，做探索。
4.我們理解人類智慧的本質就是語言，人的思維就是一個語言的過程。你以為你在思考，其實可能是你在腦子裡編織語言。這意味著，在語言大模型上可能誕生出類人的人工智慧（AGI）。
5.只做復刻的話，可以在公開論文或開原始碼基礎上，只需訓練很少次數，甚至只需finetune（微調）一下，成本很低。而做研究，要做各種實驗和對比，需要更多算力，對人員要求也更高，所以成本更高。
6.我們希望更多人，哪怕一個小App都可以低成本去用上大模型，而不是技術只掌握在一部分人和公司手中，形成壟斷。大廠的模型，可能會和他們的平臺或生態捆綁，而我們是完全自由的。
7.從商業角度來講，基礎研究是投入回報比很低的。我們比較確定的是，既然我們想做這個事，又有這個能力，這個時間點上，我們就是最合適人選之一。
8.從最早的1張卡，到2015年的100張卡、2019年的1000張卡，再到一萬張，這個過程是逐步發生的。很多人會以為這裡邊有一個不為人知的商業邏輯，但其實，主要是好奇心驅動，對AI能力邊界的好奇。
9.對很多行外人來說，ChatGPT這波浪潮衝擊特別大；但對行內人來說，2012年AlexNet帶來的衝擊已經引領一個新的時代。AlexNet的錯誤率遠低於當時其他模型，復甦了沉睡幾十年的神經網路研究。雖然具體技術方向一直在變，但模型、資料和算力這三者的組合是不變的，特別是當2020年OpenAI釋出GPT3後，方向很清楚，需要大量算力。那之後，我們有意識地去部署儘可能多的算力。
10.一件激動人心的事，不能單純用錢衡量。就像家裡買鋼琴，一來買得起，二來是因為有一群急於在上面彈奏樂曲的人。
11.人工成本是對未來的投資，是公司最大的資產。我們選的人相對樸實一點，有好奇心，來我們這裡有機會去做研究。大廠很難單純去做研究，做訓練，它更多會是業務需求驅動。如果不能很快應用，大廠不一定能持續堅持，因為它更需要看到結果。
12.我們招人有條原則是，看能力，而不是看經驗。如果追求短期目標，找現成有經驗的人是對的。但如果看長遠，經驗就沒那麼重要，基礎能力、創造性與熱愛等更重要。
13.我們的核心技術崗位，基本以應屆和畢業一兩年的人為主。做一件事，有經驗的人會不假思索告訴你，應該這樣做，但沒有經驗的人，會反覆摸索、很認真去想應該怎麼做，然後找到一個符合當前實際情況的解決辦法。
14.我們招人的條件是熱愛，這些人的熱情通常會表現出來，因為他真的很想做這件事，所以這些人往往同時也在找你。
15.我們的考核標準和一般公司不太一樣。我們沒有KPI，也沒有所謂的任務。
16.創新需要儘可能少的干預和管理，讓每個人有自由發揮的空間和試錯機會。創新往往都是自己產生的，不是刻意安排的，更不是教出來的。我們交給員工重要的事，並且不干預他。讓他自己想辦法，自己發揮。
17.招人時確保價值觀一致，然後透過企業文化來確保步調一致。當然，我們並沒有一個成文的企業文化，因為所有成文的東西，又會阻礙創新。更多時候，是管理者的以身示範，遇到一件事，你如何做決策，會成為一種準則。
18.按照教科書的方法論來推導創業公司，在當下，他們做的事，都是活不下來的。但市場是變化的，真正的決定力量往往不是一些現成的規則和條件，而是一種適應和調整變化的能力。很多大公司的組織結構已經不能快速響應和快速做事，而且他們很容易讓之前的經驗和慣性成為束縛，而這波AI新浪潮之下，一定會有一批新公司誕生。
19.最讓我們興奮的是去搞清我們的猜想是不是事實，如果是對的，就會很興奮了。
20.信仰者會之前就在這裡，之後也在這裡。他們更會去批次買卡，或者跟雲廠商籤長協議，而不是短期去租。
21.創新是昂貴且低效的，有時候伴隨著浪費。所以經濟發展到一定程度之後，才能夠出現創新。很窮的時候，或者不是創新驅動的行業，成本和效率非常關鍵。OpenAI也是燒了很多錢才出來的。
22.這個世界存在很多無法用邏輯解釋的事，就像很多程式設計師，也是開源社群的瘋狂貢獻者，一天很累了，還要去貢獻程式碼。類似你徒步50公里，整個身體是癱掉的，但精神很滿足。
23.不是所有人都能瘋狂一輩子，但大部分人，在他年輕的那些年，可以完全沒有功利目的，投入地去做一件事。
24.我們的大模型服務降價只是按照自己的步調來做事，然後核算成本定價。我們的原則是不貼錢，也不賺取暴利，在成本之上稍微有點利潤。
25.搶使用者並不是我們的主要目的。我們降價一方面是因為我們在探索下一代模型的結構中，成本先降下來了，另一方面也覺得無論API，還是AI，都應該是普惠的、人人可以用得起的東西。
26.如果目標是做應用，那沿用Llama結構，短平快上產品也是合理選擇。但我們的目的地是AGI，這意味著我們需要研究新的模型結構，在有限資源下，實現更強的模型能力。這是scale up到更大模型所需要做的基礎研究之一。除了模型結構，我們還做了大量其他的研究，包括怎麼構造資料，如何讓模型更像人類等，這都體現在我們釋出的模型裡。
27.最重要的是參與到全球創新的浪潮裡去。過去很多年，中國公司習慣了別人做技術創新，我們拿過來做應用變現，但這並非是一種理所當然。這一波浪潮裡，我們的出發點，就不是趁機賺一筆，而是走到技術的前沿，去推動整個生態發展。
28.隨著經濟發展，中國也要逐步成為貢獻者，而不是一直搭便車。過去三十多年IT浪潮裡，我們基本沒有參與到真正的技術創新裡。我們已經習慣摩爾定律從天而降，躺在家裡18個月就會出來更好的硬體和軟體。但其實，這是西方主導的技術社群一代代孜孜不倦創造出來的，只因為之前我們沒有參與這個過程，以至於忽視了它的存在。
29.大部分中國公司習慣follow，而不是創新。
30.創新的成本肯定不低，過去那種拿來主義的慣例和過去的國情有關。但現在，無論中國的經濟體量，還是位元組、騰訊這些大廠的利潤，放在全球都不低。我們創新缺的不是資本，而是缺乏信心以及不知道怎麼組織高密度的人才實現有效的創新。
31.過去三十年，我們都只強調賺錢，對創新是忽視的。創新不完全是商業驅動的，還需要好奇心和創造欲。我們只是被過去那種慣性束縛了，但它也是階段性的。
32.在顛覆性的技術面前，閉源形成的護城河是短暫的。即使OpenAI閉源，也無法阻止被別人趕超。所以我們把價值沉澱在團隊上，我們的同事在這個過程中得到成長，積累很多know-how，形成可以創新的組織和文化，這就是我們的護城河。
33.開源，發論文，並沒有失去什麼。對於技術人員來說，被follow是很有成就感的事。開源更像一個文化行為，而非商業行為。給予是一種額外的榮譽，一個公司這麼做也會有文化的吸引力。
34.美國最賺錢的公司，都是厚積薄發的高科技公司。
35.中國AI和美國真實的gap是原創和模仿的差距。如果這個不改變，中國永遠只能是追隨者，所以有些探索也是逃不掉的。
36.英偉達的領先，不只是一個公司的努力，而是整個西方技術社群和產業共同努力的結果。他們能看到下一代的技術趨勢，手裡有路線圖。中國AI的發展，同樣需要這樣的生態。很多國產晶片發展不起來，是因為缺乏配套的技術社群，只有第二手訊息，所以中國必然需要有人站到技術的前沿。
37.我們不會閉源，我們認為先有一個強大的技術生態更重要。
38.我們短期內沒有融資計劃，我們面臨的問題從來不是錢，而是高階晶片被禁運。
39.更多的投入並不一定產生更多的創新，否則大廠可以把所有的創新包攬了。
40.我們認為當前階段是技術創新的爆發期，而不是應用的爆發期。長遠來說，我們希望形成一種生態，就是業界直接使用我們的技術和產出，我們只負責基礎模型和前沿的創新，然後其它公司在DeepSeek的基礎上構建toB、toC的業務。如果能形成完整的產業上下游，我們就沒必要自己做應用。
41.如果需要，我們做應用也沒障礙，但研究和技術創新永遠是我們第一優先順序。
42.技術沒有秘密，但重置需要時間和成本。英偉達的顯示卡，理論上沒有任何技術秘密，很容易複製，但重新組織團隊以及追趕下一代技術都需要時間，所以實際的護城河還是很寬。
43.提供雲服務不是我們的主要目標，我們的目標是去實現AGI。
44.大廠有現成的使用者，但它的現金流業務也是它的包袱，也會讓它成為隨時被顛覆的物件。
45.大模型創業公司可能活下來2到3家。現在都還處在燒錢階段，那些自我定位清晰、更能精細化運營的，更有機會活下來。其它公司可能會脫胎換骨。有價值的東西不會煙消雲散，但會換一種方式。
46.我經常思考的是，一個東西能不能讓社會的執行效率變高，以及你能否在它的產業分工鏈條上找到擅長的位置。只要終局是讓社會效率更高，就是成立的。中間很多都是階段性的，過度關注必然眼花繚亂。
47.我們釋出的V2模型沒有海外回來的人，都是本土的。前50名頂尖人才可能不在中國，但我們能自己打造這樣的人。
48.DeepSeek也全是自下而上的。而且我們一般不前置分工，而是自然分工。每個人有自己獨特的成長經歷，都是自帶想法的，不需要push他。探索過程中，他遇到問題，自己就會拉人討論。不過當一個idea顯示出潛力，我們也會自上而下地去調配資源。
49.我們每個人對於卡和人的調動是不設上限的。如果有想法，每個人隨時可以呼叫訓練叢集的卡無需審批，同時因為不存在層級和跨部門，也可以靈活呼叫所有人，只要對方也有興趣。
50.我們選人的標準一直都是熱愛和好奇心，所以很多人會有一些奇特的經歷，很有意思。很多人對做研究的渴望，遠超對錢的在意。
51.創新首先是一個信念問題。為什麼矽谷那麼有創新精神？首先是敢。Chatgpt出來時，整個國內對做前沿創新都缺乏信心，從投資人到大廠，都覺得差距太大了，還是做應用吧。但創新首先需要自信，這種信心通常在年輕人身上更明顯。
52.我們在做最難的事。對頂級人才吸引最大的，肯定是去解決世界上最難的問題。其實，頂尖人才在中國是被低估的。因為整個社會層面的硬核創新太少了，使得他們沒有機會被識別出來。我們在做最難的事，對他們是有吸引力的。
53.OpenAI不是神，不可能一直衝在前面。
54.AGI可能是2年、5年或者10年，總之會在我們有生之年實現。至於路線圖，即使在我們公司內部，也沒有統一意見。但我們確實押注了三個方向：一是數學和程式碼，二是多模態，三是自然語言本身。數學和程式碼是AGI天然的試驗場，有點像圍棋，是一個封閉的、可驗證的系統，有可能透過自我學習就能實現很高的智慧。另一方面，多模態、參與到人類的真實世界裡學習，對AGI也是必要的。我們對一切可能性都保持開放。
55.未來會有專門公司提供基礎模型和基礎服務，會有很長鏈條的專業分工。更多人在之上去滿足整個社會多樣化的需求。
56.我主要的精力在研究下一代的大模型，還有很多未解決的問題。
57.所有的套路都是上一代的產物，未來不一定成立。拿網際網路的商業邏輯去討論未來AI的盈利模式，就像馬化騰創業時，你去討論通用電氣和可口可樂一樣，很可能是一種刻舟求劍。
58.我們經歷了一個漫長的積累過程，外部看到的是幻方2015年後的部分，但其實我們做了16年。
59.未來中國產業結構的調整，會更依賴硬核技術的創新。當很多人發現過去賺快錢很可能來自時代運氣，就會更願意俯身去做真正的創新。
60.未來硬核創新會越來越多，現在還不容易被理解，是因為整個社會群體需要被事實教育。當這個社會讓硬核創新的人功成名就，群體性想法就會改變，我們只是還需要一堆事實和一個過程。
梁文鋒為文藝復興科技公司創始人、“量化之王”詹姆斯·西蒙斯（James Simons）的傳記《征服市場的人：西蒙斯傳》一書寫過序言。序言的最末寫著，“每當在工作中遇到困難的時候，我會想起西蒙斯的話：‘一定有辦法對價格建模。’”
文/梁文鋒 幻方量化創始人
詹姆斯·西蒙斯是量化投資領域的泰斗。一直以來，外界對西蒙斯和他所建立的文藝復興科技公司所知不多。但這絲毫不影響無數年輕人在西蒙斯的故事的激勵下，進入這個神秘的行業。和很多新技術一樣，量化投資剛出現的時候也是被嘲笑的物件，沒有人相信計算機可以像人類一樣進行投資。但西蒙斯卻敏銳地預見到，隨著計算機技術的發展，終有一天“不可能”將會變成現實。西蒙斯在早期做了諸多嘗試，都不太成功，但他並未放棄，他相信時間是站在他這邊的。
西蒙斯是幸運的，他遇到了好的時代。到了20世紀80年代末，計算機軟硬體的發展到達了一個臨界點，人們開始構建真正實用的模型，並在某些投資細分領域取得了初步成功。
在1988年西蒙斯設立大獎章基金時，他已經50歲了，在投資上經歷了10餘年的挫折，但這一次他抓住了機會，登上了通往新時代的列車。
如今華爾街很多量化巨頭的崛起，都可以追溯至這一時期。西蒙斯和其他先驅者，使用現在看起來並不複雜的技術，迅速摘掉了市場上最低垂的果實，積累了第一桶資金。
這只是開始，在之後的30餘年裡，計算機技術繼續發展，量化投資正逐漸發展成資本市場中的一個新寵，不斷有新的模型被開發出來，更多的“不可能”變成了現實，最終使量化投資在21世紀成為金融領域發展的大勢所趨。
在這個過程中，文藝復興科技公司在西蒙斯的帶領下，始終站在時代的潮頭，成為行業的標杆。
文藝復興科技公司輝煌的30餘年，同時也是金融市場監管愈發嚴格、透明化的30餘年。很早的時候，基金經理可以從公司管理層獲得更多資訊，從而取得交易優勢。但諸如此類的不公平問題在過去30餘年逐步得到了解決。
在資訊化時代，金融市場是公平和透明的，人類基金經理和計算機模型站在同樣的起跑線上，這進一步為量化投資的大範圍成功掃清了障礙。
為何恰好是這30餘年，金融變得公平和透明瞭呢？這在某種程度上還是得益於計算機技術的發展。在西蒙斯即將退休之際，本書的出版，為我們揭開了很多之前未解的疑團，也為我們帶來了豐富的可供借鑑的經驗。
國外的模式未必能照搬到中國，但閱讀本書，可以讓我們收穫很多的思考和啟發。是什麼樣的特質和機遇，使西蒙斯成為歷史的幸運兒？如何管理一支優秀的團隊，使之30餘年立於不敗之地？為什麼科技會使金融市場產生如此深刻的變化？讀者可以從本書中尋找答案。作為後輩，能為西蒙斯的中文版傳記作序，我感到十分榮幸。每當在工作中遇到困難的時候，我會想起西蒙斯的話：“一定有辦法對價格建模。”
（這是一本為美好社會理想構建政治地基的探索之作）
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