撰 文 | 況陽 資深組織發展專家，《中歐商業評論》特約作者，著有《蓋亞組織》《績效使能》《真OKR》
DeepSeek APP一經發布，迅速成為全球的現象級應用。 根據AI產品榜資料，DeepSeek上線18天日活使用者數即達到了驚人的1500萬，而ChatGPT達到同樣的數字，花了244天，DeepSeek的增長速度遠超ChatGPT。
彭博社當地時間1月31日報道顯示，DeepSeek的人工智慧應用在全球140個市場中的移動應用下載量排行榜上位居榜首。可以說，整個假期，全球都在熱議DeepSeek。從用它仿《過秦論》風格寫《過美利堅論》，到用它進行輔助投資決策，DeepSeek均表現驚豔，完全佔據了輿論場的核心。它的出現，也引發了一系列的連鎖反應，甚至挑戰了長期佔據霸主地位的美國科技巨頭OpenAI，成為攪動全球AI格局的一匹黑馬。
DeepSeek的開源AI模型DeepSeek-R1，以其強大的功能和低廉的開發成本震撼了全球科技界。該模型在數學、程式碼和自然語言推理等任務上的效能與OpenAI的最新模型相當，但API定價僅為後者的3.7%，並且完全開源。這一突破不僅證明了高效能與低成本可以兼得，還透過開源策略打破了閉源巨頭對AI的壟斷。
微軟、亞馬遜、騰訊、阿里等科技巨頭紛紛宣佈在各自的雲平臺上支援DeepSeek的模型，GPU霸主英偉達也迅速官宣了對它的支援。毫不誇張地說，DeepSeek的出現，彷彿一夜之間將全世界帶入了AI普惠時代。
很多人於是好奇，在 AI 的風口浪潮中，為什麼取得這樣創新成就的，不是那些擁有雄厚資本和頂尖人才的大廠，而偏偏是DeepSeek這樣只有不到150人，成立不到兩年的中國“小”企業？
在我看來，DeepSeek的成功，不僅是技術的勝利，更是一種組織管理正規化的勝利。DeepSeek 不是單純地複製矽谷模式，而是成功地打造了一套真正適應創新的組織管理正規化。這是一場關於戰略、人才和組織的全新嘗試，包括堅持長期主義、大膽啟用年輕人、實行扁平化管理，以及為人才提供最充足的資源支援四大法門，它們共同構建起了DeepSeek這座創新高塔，值得所有希望依靠創新制勝的企業借鑑。
創新法門一：
戰略上，堅持長期主義
不少初創企業在誕生之初，都懷揣著遠大的理想，夢想著做大做強，甚至顛覆行業格局。然而，隨著企業的發展，一個殘酷的現實問題開始浮出水面——缺錢。於是，許多企業要麼被迫“賣身”，要麼屈服於資方的壓力，逐漸雪藏最初的初心，放棄了詩和遠方，轉而追逐柴米油鹽的眼前利益。
人工智慧行業是個大觀園，零一萬物和DeepSeek，就走了兩條不同的路。
在2024年5月，零一萬物成立一年後，李開復首次在媒體面前公開露面，立下豪言壯語，稱“我這次創業，十年都不會套現”，“我們的理念就是要做AGI 時代的微軟”。但遺憾的是，它的這一理想沒能堅持太久。短短八個月後，就在2025年1月初，在DeepSeek破圈的前夜，零一萬物便做出了重大戰略調整，和自己最大的投資方阿里進行“合作”，成立“聯合”實驗室，把超大模型交給了阿里，自己只留下了小模型，徹底轉向做應用變現了。
與之形成鮮明對比的是，DeepSeek創始人梁文峰堅守住了技術理想主義。這當然得益於他之前創立的幻方量化有著雄厚的資金支援。但其實，DeepSeek也曾嘗試過尋求外界資本的支援。畢竟，如果能拉到資方，藉助資方的資金支援幫助企業快速獲取更多算力、資料和人才，誰不想呢？但梁文峰接觸一圈下來，發現資方給錢的一個前提，多是希望他能快速做商業應用變現，這與DeepSeek的志向——聚焦做研究和探索——相矛盾，於是，他果斷地斷絕了走資方投資謀求發展這條路，決定用自己的錢，堅持自己的理想。
無可厚非，資本是逐利的，研究是燒錢的，這兩者在很多時候是矛盾的。在面對這一矛盾的時候，企業的創始人是選擇屈服於當下的現實，還是堅持長遠的理想，很多時候就註定了這家企業能否在未來變得偉大，變得足夠顛覆行業格局。
華為在早年也曾遇到過資金鍊斷裂的風險，但任正非始終不願意為了解決資金的問題而讓華為上市。華為終端BG董事長餘承東曾提及華為一直沒有上市的原因，他表示華為是要投資未來，而上市會為了財報重視短期利潤，這會影響華為的研發和對核心競爭力的持續投入。
回到人工智慧行業，在眾多同行急於商業變現的浪潮中，DeepSeek選擇繼續做研究與探索。2024年5月，在DeepSeek一歲時，梁文峰稱"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……我們的目標也很明確，就是不做垂類和應用，而是做研究，做探索"。今天DeepSeek取得的巨大成功，其實都源於對這一路線的堅持。有意思的是，當記者追問他為什麼要堅持做研究和探索時，他是這樣回答的：“一種好奇心驅動。從遠處說，我們想去驗證一些猜想。比如我們理解人類智慧本質可能就是語言，人的思維可能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）。從近處說，GPT4還有很多待解之謎。我們去復刻的同時，也會做研究揭秘”。這種好奇心驅動的技術理想主義的力量是強大的，如能堅守下去，必然會鍛造出東方的喬布斯，創造出下一個足以改變世界的偉大產品。
技術是改變世界的信仰。在結果至上、變現為王的商業世界裡，已經沒多少人再相信這句話了，大家更多是把技術當成是一種變現的手段，少了一種技術情懷。然而，DeepSeek的崛起，重新喚起了大家對這一理念的重視。
創新法門二：
人才上，內心要真正熱愛
傳統企業依賴“資歷”篩選人才，而 DeepSeek 另闢蹊徑，採用了一種與眾不同的人才招募方法：不看資歷，不唯經驗，只挑選真正熱愛這份事業的年輕人。
DeepSeek 招人不重經驗，而重熱情。當國內普遍哀嘆缺乏 AI 頂級人才時，梁文峰卻不以為然。在他看來，若追求短期目標，自然會急於尋找現成有經驗者，在這方面，中國當下的人才確實遜於矽谷。但若放眼長遠，經驗便不再關鍵。相反，“基礎能力、創造性和熱愛”才是核心特質。從這個角度看，國內合適的候選人並不稀缺。
DeepSeek 的招聘標準始終基於熱情與好奇心。“我們招人的條件是熱愛”，團隊成員雖背景各異，卻個個充滿個性與趣味，他們對研究的渴望超越了對金錢的追求。這是一家完全由內在動機驅動的公司。正如我在 2019 年出版的《績效使能》一書中所論證的，由內在動機驅動的團隊，必將釋放出核能般的創造力。然而，許多企業家對此不以為然，結果讓自己的企業喪失了寶貴的原創力。
梁文峰這種不看重經驗的理念，不僅體現在 DeepSeek 的研發中，更深深植根於他的骨髓。事實上，他始終如一地踐行著這一理念。梁文峰曾透露，他創立的幻方資本的兩名主力銷售，均無銷售經驗，其中一位曾是德國機械品類外貿從業者，另一位則是券商後臺的程式碼編寫員。他們初入行業時，既無經驗，也無資源與積累，但幻方看重他們對銷售行業的熱情。正是他們，幫助幻方成為國內唯一一家以直銷為主的大型私募，免去了中間商分利潤，使得公司在同等規模與業績下，創造出了更高的收益。
DeepSeek 青睞年輕人。在他們看來，AI 時代的突破往往源於“未經驗證”的年輕人，而非資深從業者。DeepSeek 的團隊成員多來自清華、北大等高校，很多都是畢業僅一兩年的應屆生，甚至不乏在讀博士生。這種人才策略與華為早年不謀而合。華為的人才主要來源於校園招聘，華為很少做社會招聘，華為每年招收約 8000 至 10000 名應屆生，近兩年更是啟動了百萬年薪招募天才博士的計劃。任正非早年曾坦言，華為偏愛那些“胸懷天下，一貧如洗”的年輕人。華為許多早期通訊技術，都是由剛畢業的應屆生邊學邊幹、從零突破而來。初生牛犢不怕虎，這群敢想敢為的年輕人，譜寫了華為的奮鬥史，助力華為實現了從追隨者到領跑者的蛻變。
AI 行業作為前沿領域，極度強調創新。在這方面，矽谷是領跑者，國內企業仍是追隨者。很多企業因此認為，國內要實現彎道超車，需要藉助前人經驗，招募有經驗的人，站在前人的肩膀上。對於這點，梁文鋒曾犀利地指出，“中國AI和美國真實的差距是原創和模仿的差距”“其實在大廠很難單純去做研究，做訓練，它們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。”他認為，“創新首先是一種信念……當 ChatGPT 橫空出世時，國內從投資界到產業界普遍喪失了創新自信，認為差距過大，只敢在應用層面發力。然而，真正的創新需要勇氣，而這種勇氣往往在年輕人身上體現得最為鮮明。”
繼華為之後，DeepSeek 再次用事實證明，未來終將屬於敢於打破陳規的年輕人。年輕人勇於顛覆舊秩序，年輕人勇於開創嶄新紀元。這不僅是對當下主流用人觀念的挑戰，更是對創新本質的深刻洞悉。
創新法門三：
組織上，極度扁平化管理
層級是創新的枷鎖，管束是天才的牢籠。
DeepSeek創始人梁文峰堅信：“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。”這家僅有150人的公司，以其極致的扁平化管理模式，徹底顛覆了傳統企業的科層架構。在這裡，每一位天才都能突破層級的束縛，最大限度地釋放創造力。
DeepSeek採用完全自下而上的方式組織工作，不事先對人設定崗位分工，分工是在工作中自然形成的。每個人可以基於自己的經驗和想法去主動做事。在他們遇到挑戰時，也會自發地拉上其他成員一起討論。然而，一旦一個想法被證明有發展潛力，公司就會自上而下地投入大量資源，推動它快速向前發展。
與大型科技公司盛行的"賽馬機制"——即多個團隊競爭同一任務，勝者生存敗者淘汰——形成鮮明對比的是，DeepSeek沒有賽馬機制，它更強調通力協作而非彼此競爭。
DeepSeek還摒棄了傳統的KPI考核體系，梁文峰說："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。"在DeepSeek看來，KPI或許適用於管理"熟練工"，卻會扼殺探索型創新的活力。與傳統企業為科研人員設定固定目標的常規做法不同，DeepSeek讓研究人員自由探索最具挑戰性的問題，讓熱情而非指標成為創新的驅動力。
在這個獨特的組織里，即便是CEO梁文峰，日常工作也主要是研讀論文、編寫程式碼。這裡沒有森嚴的等級制度，只有基於共同理想的自然分工。DeepSeek V3的核心架構MLA就是一個典型案例：它最初只是某位研究員的一個興趣專案，卻在團隊的支援下，最終發展成為AI模型降本增效的關鍵突破。
最優秀的人才，往往不需要管理。偉大不是靠KPI管出來的, 偉大是在自由與信任的土壤中自然生長出來的。
創新法門四：
資源上，給人才充足支援
在 AI 時代，算力就是生產力。如果資源受限，巧婦也難為無米之炊，即便天才也會無能為力。DeepSeek 能迅速崛起，不僅因為他們前瞻性地購置了GPU計算資源，還在於他們敢於把這些昂貴的算力資源放手分配給研究人員。在 DeepSeek，員工可以隨意呼叫他們需要的計算資源，而不需像不少大廠那樣需要層層申請和審批。這種“資源管飽”的策略，正如梁文峰所強調的，旨在構建一個輕鬆的前沿探索環境，讓所有挑戰都聚焦在待解決的終極難題上，而非資源的爭奪上。
DeepSeek 的這種資源供應策略，不僅打開了員工創造力的天花板，還直接推動了技術突破。例如，DeepSeek-V3 大模型在預訓練階段僅使用 2048 塊 GPU 訓練了 2 個月，花費 557.6 萬美元，卻達到了與 OpenAI GPT-4 相媲美的效能，根據外媒Semianalysis的報道，GPT-4訓練一次的成本為6300萬美元，是DeepSeek的11倍之多。不少人調侃說，DeepSeek 的總訓練成本，甚至還頂不上Meta 一位 AI 高管的年薪，而這樣的高管在 Meta 有數十位。這一低成本創造的奇蹟的背後，某種程度上也是 DeepSeek 對算力資源的靈活分配和高效利用的結果，這讓它僅有的算力資源得以開足馬力，實現了最大化利用。
此外，DeepSeek 的開源模式和演算法創新進一步證明了其資源分配策略的成功。透過開源，DeepSeek 不僅降低了研發成本，還吸引了全球開發者的參與，形成了良性迴圈。例如，DeepSeek-V3 的開原始碼和技術報告一經發布，便引發了全球 AI 社群的廣泛關注，許多開發者甚至嘗試在個人裝置上執行這一模型。
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創始人秉持技術理想主義、擁有一群敢想敢為對事業極度熱愛的年輕人、實行扁平化組織管理模式、給天才最充足的資源支援，這四大核心組織管理實踐，構成了 AI 時代中國組織管理的新正規化，它註定會成為所有希望透過創新崛起的企業的典範。在AI時代，DeepSeek 用自己獨特的實踐證明——中國不缺人才，缺的是對人才的尊重和識別，缺的是給人才自由環境的組織管理新正規化。
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