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林群書：此前我們也與 DeepSeek 的夥伴們有過交流，可以肯定的是，他們的成功背後，組織文化起到了關鍵作用。比如，DeepSeek 創始人梁文峰會親自參與程式碼建設，這種“創始人模式”（Founder Mode）非常值得借鑑。創始人衝在前線，親自解決問題，瞭解每個崗位的需求，從而更高效地配置資源。這不僅能快速解決問題，還能為公司爭取更多資源，解決其他同事難以應對的難題。此外，團隊成員需要能夠獨當一面，完成階段性成果的交付，這也是他們文化的重要組成部分。
林群書：浙大系創業企業的組織文化有一些共通之處，其中最顯著的是“求是創新”的精神。與眾多浙大創始人交流後，我們能感受到大家對“什麼是重要的事情”以及“如何做對這些事情”的深刻思考。以我們公司（整數智慧）為例，我們專注於做正確的事情，並將其做好。比如在智慧駕駛資料標註領域，當行業還在比拼工具先進性或價格時，我們就開始思考如何從根本上改變行業。於是，我們研發了行業領先的 4D 標註工具，將資料處理效率提升了百倍以上。這正是我們落地組織文化的一個體現。
在實踐這種組織文化時，創始人需要具備強大的學習能力。例如，大模型的出現帶來了新的資料需求，創始人需要快速學習最新的演算法技術和資料需求。像 reasoning 能力的推出，對資料集的構造提出了新的要求，創始人需要了解如何構建適合的多模態和程式碼生成資料集，以提升模型能力。這種快速學習和抓住本質的能力，是創始人在推動組織文化落地時的關鍵。
吳昊潛：浙江大學的“求是創新”精神對我也影響很大。創業的動機有很多種，有些人可能是為了追求名利，或者享受創業過程中的高光時刻。但如果遵循“求是創新”的精神，我們在創業和做產品時，就會更多地思考自己是否為世界帶來了真正的、客觀的積極影響。這種動力不是來自於外界的認可或讚美，而是來自於實實在在地為社會和世界做出貢獻。比如，我們希望讓人們的生活變得更開心，哪怕在經濟不景氣的時候，也能透過我們的產品感受到快樂。這種追求更實在、更有意義。
比如，對於心芯相棲來說，我們更傾向於專注於產品本身，關注使用者的體驗，而不是在意外界的評價或行業的看法。大家可以看到，DeepSeek 此前也一直比較低調。我確實覺得這種風格是浙江大學文化基因對我們的影響。
林群書：很多人都在探討，為什麼有些地方沒有像杭州那樣孕育出“六小龍”。我覺得現在大家可能有點過於焦慮了，因為這些企業的誕生其實也有一定的偶然性。但從杭州的角度來看，它確實有幾個做得非常出色的地方。
科技行業的競爭，歸根結底還是看人才密度和資金的支援。比如矽谷，初創企業能蓬勃發展。這主要得益於兩點：一是當地強大的投融資網路，企業創始人能拿到優質的融資資源，融資條款對創始人也非常友好，這使得矽谷的創業者數量明顯多於其他地方；二是矽谷的人才密度極高，開車十幾分鍾就能遇到各領域的頂尖人物，甚至教科書上的人物。在斯坦福和矽谷，你很容易在活動中見到這些大佬，他們也很親切，沒有距離感。這兩點——良好的投融資環境和高人才密度——對創業者來說非常重要。
杭州在這方面也做得很好。浙商資本豐富，融資環境良好，企業能有不少拿到資金支援的機會。此外，杭州政府出臺了很多貼心的人才政策，比如小到剛來求職的年輕人可以申請七天免費住宿。這些細節讓杭州在吸引人才方面很有競爭力。
另外，浙大和其他高校的相比，它的休學創業政策也非常靈活。我是 2020 年開始休學創業的，和其他創始人交流時發現，他們所在的學校大多沒有浙大這樣靈活的政策。他們要麼是讀完書後再創業，但這樣會錯過很多機會；要麼是直接輟學創業，但風險很大。而浙大允許我們先休學，保留學業，隨時可以回去繼續讀書。這種政策讓我們可以全身心投入到創業中，因為即使失敗了，還有機會重新回到學校。而且，我們的第一筆資金也是來自浙大。當時我們參加了全國許多創業比賽，第一年攢下的獎金就有 100 多萬。浙大不僅提供了豐富的創業經驗分享和知識庫，還有許多創業成功的師兄師姐回校分享經驗。比如浙大的“求是強鷹”組織，每年都會邀請傑出浙商導師指導學生，帶他們瞭解成熟公司的運作模式，與其他浙商交流學習。浙大的創業支援體系非常完善，歷屆創業成功的師兄師姐也會關照後輩。我們在融資時，很容易在浙大校友圈裡找到合適的資本。這些都體現了浙大在創業教育和創業支援方面的獨特優勢。
楊超：前段時間我也去了矽谷交流，感受非常震撼，主要來自幾個方面。首先，矽谷與我們中國當前的經濟情況形成了鮮明對比。我跟當地一位律師交流時瞭解到，當地有 1 萬家初創公司拿到融資，而他服務的客戶就有 100 家。這與我們當前中國的資本市場形成了強烈對比，那邊的資金尤其充裕，尤其是在 AI 領域，大部分公司都能獲得大量投資。
我在矽谷的一位學姐在一家投資公司擔任合夥人。她告訴我，如果在矽谷，一家以產品驅動的 AI 相關公司，只要營收超過 100 萬美元，估值就能達到 50 到 100 倍的市銷率，這意味著公司估值可以達到 1 億美元。所以，我覺得矽谷目前仍然是全球最適合年輕人從事 AI 創業的地方。
吳昊潛：我認為創新和商業化之間並不矛盾。創新本身包括產品創新、技術創新以及商業模式創新。當出現新的技術變數時，我們其實有機會在商業模式上進行創新。比如，我們現在做虛擬陪伴 AI 產品。當大家都在做 AI，尤其是長期陪伴類產品時，這就意味著存在新的商業化機會。
以前常見的商業化手段是廣告、電商等網際網路模式，但當產品轉向 AI 驅動的陪伴型應用時，網際網路的商業模式就不再適用了。比如，虛擬陪伴產品無法簡單地插入廣告或電商。這時，就需要探索新的商業模式。比如，虛擬陪伴可以積累更豐富的使用者資料，從而更懂使用者，這種“懂你”的能力本身就具有商業價值。但如何將這種價值轉化為商業收益，就需要進一步探索和設計。
所以，創新能力體現在產品創新、技術創新和商業模式創新三個方面，它們並不矛盾。不過，技術人員是否具備商業能力確實是個問題。如果純從技術背景出發，可能在商業理解上會存在短板。要真正理解商業，可能需要接觸更多商業案例，甚至在投資機構工作過一段時間。比如，理解商業壁壘這類問題，從技術和產品角度出發可能缺乏足夠的視角和能力，這些短板可以在後續透過學習和實踐來彌補。
林群書：現在我遇到很多大區的 CEO，他們本身也是技術出身。其實，做技術的人往往更清楚技術的邊界，能夠更準確地判斷哪些技術適合商業化，以及為了實現商業化，技術需要達到何種程度。因為如果持續投入技術研究，而忽略其他方面，可能會導致投入產出比並不理想。所以，技術背景的人需要把握一個合適的時間節點或投入節點，比如將第一版產品推向市場，獲得正面反饋和現金流後，再將收益投入到第二期研發中。
以我們自己做資料工程平臺為例，在判斷哪些工具或功能需要開發，以及哪些是下一階段的核心競爭力時，技術背景會讓我們更容易做出準確判斷。此外，只有當我們開發出獨一無二的產品時，才能避免低質量的價格競爭。因為客戶只能從我們這裡獲得這些獨特的工具，所以在價格上他們也不會過於苛求。
林群書：頂尖人才對技術創新至關重要。目前，既懂人工智慧又懂行業屬性的複合型人才稀缺。我們傾向於招聘有行業背景的人才，並透過深度培訓，將其培養成兼具行業屬性和人工智慧技術能力的人才。創業者需要思考如何吸引和培養頂尖人才。比如，DeepSeek 以 AGI 為目標，吸引了追求解決世界級難題的人才。我們也在內部鼓勵員工參與世界級專案，這對有技術追求的人才極具吸引力。
楊超：我認為在 AI 時代最重要的品質是持續學習的精神和對學術的鑽研追求。我們之前招聘過很多人，包括不少名校畢業的實習生。我發現，面試中雖然可以透過做題來考察能力，但這並不能完全體現一個人的潛力。有些人在面試中表現出色，但入職後成長緩慢；而另一些人則能快速進步。那些善於自我學習、對 AI 充滿熱情的人，進步尤其快。所以，我們更傾向於招聘對 AI 真正感興趣、具備鑽研和學習能力的人。比如，我們曾招過一個特別喜歡數學的人，他的微訊號大概是“沉醉於數學”之類的，每天都在自我提升，進步非常快，所以很快從實習生逐漸成長為某個領域的專家。我們非常希望找到這樣的人。
楊超：我認為這可能與不同公司的創始人、發展階段和商業模式都有關係。在我看來，如果創始人本身很懂技術，且公司是技術驅動的，比如像 DeepSeek 團隊或 ChatGPT 早期團隊，他們的成功主要依賴於硬核科技，而非單純的產品設計，那麼這種情況下就不需要“賽馬機制”。因為創始人能夠很好地判斷哪些人才是最適合的，並圍繞這些人才構建公司、團隊和文化。只要方向正確，人才到位，就可以朝著明確的目標前進。
對於很多商業模式來說，競爭可能並不完全依賴於硬核科技，而是更多地體現在產品創新上，比如使用者更喜歡短影片向上滑還是向左滑，這種主觀的使用者體驗很難用單一指標評判。在這種情況下，公司老闆可能很難僅憑直覺判斷哪個團隊的想法更好，因此可能會引入“賽馬機制”。但如果老闆懂技術，能夠明確判斷方向，那麼與其分散資源，不如集中資源全力支援一個團隊，這樣效率會更高。
吳昊潛：我們肯定不會採用“賽馬機制”即使公司發展到很大規模也不會。我認為，只要創始人還願意參與業務，“賽馬機制”就不是最佳選擇。首先，賽馬會導致公司資源分散，至少要把資源分成幾份。其次，賽馬團隊可能缺乏足夠的勇氣去冒險。在我看來，一家公司可能只有創始人願意承擔這種風險和責任。如果採用賽馬機制，其他人很難有動力和勇氣去承擔巨大風險，去做真正有創意的事情。
在產品設計方面，一些細節可以透過 A/B 測試來最佳化，比如互動方式或按鈕位置。但在做更重要的、根本性的產品設計或業務方向判斷時，就需要依靠創始人的直覺，並透過科學方法去驗證這種直覺。但誰來負責、誰來組織？我認為這肯定要由創始人來主導，否則其他人既沒有足夠的動力，也沒有相應的責任和能力範圍去推動這件事。
我很難想象一個創始人什麼都不做。在我的理解中，一家正常的創業公司就應該由創始人親自把握方向，甚至參與其中。除非他把自己當作老闆，而不是創始人，僅僅提供資源，讓其他人去做決策和執行。但如果他真的把公司當作一家創業公司，想做一件偉大且創新的事情，那就不可能採用那種模式，而是要親自參與和引領方向。
楊超：對於普通人來說，最簡單的方法就是先從使用 DeepSeek 這類工具開始。因為在使用過程中，你會自然地發現它能為你帶來許多以前難以想象的便利。比如，我經常用它來寫文章，這只是一個很簡單的應用。更重要的是，我還會用它輔助思考問題——我可以把一個問題拋給它，現在的 Deepseek、ChatGPT 等工具已經具備了相當高的智慧，有點像我的朋友或助手。它可以和我對話，幫助我進行頭腦風暴，這也是一個很好的方式。
當然，市面上還有很多其他工具，比如幫你做 PPT、處理各種事務的工具。如果你使用的 AI 工具比同齡人、競爭對手或職位上其他人更多，那麼你就已經在被 AI 賦能了。你可以被視為一個“升級版”的自己。這會讓你的工作效率大幅提升，並且在這個持續進步的過程中，你還會學到新的技能。
就像運動一樣，如果你經常打球，你的技術自然會變好。同樣，如果你多使用這些工具，就會形成一種條件反射，讓你在未來的生活、學習和工作中，更自然地考慮用這種方式來提高效率、提升生活質量，同時節省時間，把更多精力投入到更有意義的事情上。
吳昊潛：我的工作狀態可以從幾個方面反映出來。首先，在程式設計時我會用到 AI 工具。比如我會先將需求告訴 ChatGPT，它會幫我搭建一個框架。而在實際編碼時，我會使用 cursor，因為它是一個互動性更好的 AI 程式碼編輯器。我們公司會給所有員工開通 cursor 賬號，大家都用它來寫程式碼。
其次，在產品設計階段，我也會讓 ChatGPT 參與進來。有時候我們在思考問題時比較粗略，需要具體的案例和細節，這時我會讓 ChatGPT 幫忙完善這些內容，甚至在搭建 AI 工作流的 Prompt 時，也會用另一個模型來協助我。另外，在公司戰略思考時，一個人的效率可能較低，我會透過對話式的方式藉助 AI 工具來幫助自己梳理思路。現在，Deepseek 用得會更多一些。
林群書：我們最近在拓展營銷方面的工作，SEO 最佳化時需要大量行業內乾貨和部落格內容。以前這些內容都靠人工撰寫，速度較慢，而且遇到不熟悉的領域還得自己去研究。現在有了 DeepSeek 這樣的大模型，內容不僅寫得快，而且更有深度，有時甚至比我們自己研究半天寫出來的效果更好。所以現在我們在做 SEO 最佳化部落格文章時，基本都會直接藉助大模型的能力，這是我們目前用得比較多的場景。另外，在程式設計方面，大模型也幫助我們節省了不少時間。
為了讓大家更好地利用 AI 提升效率，我們在團隊內部搭建了一個方便使用的環境，讓大家都能直接使用這些 AI 能力。後來我們發現，不同部門可能需要不同的最佳實踐方法，所以我們開始組織分享會。每個部門會派一個人分享他們在崗位上如何利用大模型提升工作產出或成果。透過這樣的分享，大家能自然而然地找到適合自己部門的最佳實踐方法。
吳昊潛：我認為在公司內卷中獲勝的根本性策略是離開內卷環境，去創業公司。我建議大家多使用一些 AI 工具。AI 工具確實能大幅提升生產力。過去大家可能還在做 AI 基礎設施的鋪墊，但今年已經有很多非常好用的 AI 工具，比如用於程式設計和多模態視覺影像生成的工具。舉個例子，我們現在在遊戲開發中，很多視覺美術設計和生圖都是透過 AI 生成的，我鼓勵大家廣泛使用這些工具。
林群書：我很認同昊潛剛才的觀點，加入 AI 創業公司是最好的選擇。因為在這樣的環境中，你置身於一個複雜多變的場景，每天都要面對各種不同的挑戰。這種環境會促使你主動去挑選最適合的 AI 工具，並將其與自己的工作流程相結合，想盡辦法利用 AI 的能力提升工作效率。只有在不斷的實踐中，透過挑選和熟悉各種 AI 工具，將它們融入到你的工作工具箱中，你的競爭力才會在日常積累中自然提升。
楊超：上次我去拜訪 DeepSeek 團隊時，他們告訴我，梁文峰現在還親自寫程式碼。我聽了之後很受觸動，他們的公司已經做得這麼大了，創始人依然親自寫程式碼。這讓我有點汗顏，我覺得我們這些技術從業者也應該多寫程式碼，而且要聰明地寫程式碼。
現在有很多好用的程式碼工具，都可以嘗試。比如我這次去矽谷，用了一個初創公司的程式碼輔助工具，過年期間我用它寫了幾天程式碼，感覺非常爽。它不僅能讀取一頁程式碼幫你最佳化，還能讀取整個專案，最佳化效率大幅提升。以前寫程式碼很痛苦，現在卻變成了一種享受。我覺得大家還是要多寫程式碼，多學習新知識。比如可以多看看《極客時間》上這些優質的學習材料，不斷進步。
2 月 11 日至 2 月 27 日，AI 前線影片號將聯合霍太穩影片號帶來 DeepSeek 系列直播，解析 DeepSeek 爆火背後的技術突破、商業化路徑與行業影響。從 純強化學習復現 o1 能力到算力控制，從創新文化到 AI 競爭格局，每場直播都深度解析一個關鍵問題。
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