2024年冬天，杭州。
当西方还沉浸在圣诞节的狂欢中时，一位中国码农，站在巨大的落地窗前，远眺着窗外的京杭大运河。
几分钟后，他做了一件令硅谷震惊的事。
【来自东方的神秘力量】
“一种新的模式，让整个山谷都嗡嗡作响！”
美国CNBC电视台在报道这件事对硅谷的影响时，这样评价道。
12月26日，杭州一家名为“深度求索”的中国初创公司，发布了全新一代大模型：
DeepSeek-V3。
在多个基准测试中，DeepSeek-V3的性能均超越了其他开源模型，甚至与顶尖的闭源大模型GPT-4o不相上下。
尤其在数学推理上，DeepSeek-V3更是遥遥领先。
令人惊讶的是，DeepSeek-V3在性能比肩GPT-4o的同时，研发却只花了558万美元，训练成本不到后者的二十分之一。
这让美国人彻底坐不住了。
在此之前，谷歌和Open AI花了几年时间，耗资数亿甚至数十亿美元，调用了几万块最先进的GPU，才干成同样的事情。
强烈的对比，让美国人反思：大模型和算力，是否还值得投资？
很多硅谷大佬在纷纷点赞的同时，也体验到中国科技带来的苦涩：当美国人休息时，他们在奋力追上我们！
有意思的是，这件事与中国空军六代机现身，几乎前后脚发生。
不少美国人认为，这比六代机更像上世纪50年代，苏联抢先发射第一颗人造卫星的斯普特尼克时刻。
然而，真正让美国硅谷感到震撼的，还不是DeepSeek-V3的高性能、低成本，而是中国人展现出的首创精神。
中国AI公司过去几乎都在照搬硅谷，以致人们普遍认为：美国擅长从0到1的技术突破，而中国只擅长从1到100的应用落地。
DeepSeek-V3打破了这种成见，它以MLA、DeepSeekMoE等多项开创性技术，大幅提升了模型的性能和训练效率。
美国人惊讶地发现，原来中国公司也可以作为创新贡献者，在他们的游戏之外，自定游戏规则。这在过去是极其罕见的。
因为表现太过优越，DeepSeek在硅谷被誉为来自东方的神秘力量。
这股神秘的东方力量，令人称奇的地方在于，它幕后的资方并不是腾讯、阿里这样的互联网巨头，而是一家低调的私募基金——幻方量化。
目前，国内拥有万卡GPU的企业不超过5家，幻方就是其中之一。
它在2023年成立子公司“深度求索”，开始DeepSeek大模型的研发，整个团队只有139名成员，远少于OpenAI的1200人。
执掌这支战队的，是一个叫梁文峰的80后，也是幻方量化的创始人。
【当好奇心驱动了疯狂】
梁文峰和幻方的故事，始于2008年。
那一年，从浙大毕业、主修软件工程的他，没有像同龄人一样，进入大厂当码农，而是一个人跑到成都，蜗居在出租屋里。
在那里，梁文峰开始研究用计算机赚钱的各种路子。
几番折腾下来，他决定下场做量化投资。但这个决定并不容易，毕竟当时量化在国内还是个新事物。
很多人并不相信，量化可以赚钱。
每当困难时，梁文峰总会想起量化投资之父西蒙斯的一句话：一定有办法对价格建模。
在这个信念支撑下，梁文峰苦苦熬了两年，终于柳暗花明。2010年，沪深300股指期货推出，量化投资迎来了春天。
乘着这股东风，梁文峰和他的团队大赚一笔，自营资金超过5亿元。
也就是同一时期，随着深度学习算法的突破，人工智能大爆发。早年在浙大就研究人工智能的梁文峰，燃起雄雄斗志。
2015年，他和浙大校友，共同创立了幻方量化。
几个意气风发的年轻人，试图用数学和人工智能，在中国打造一个像文艺复兴那样世界顶级的量化对冲基金。
仅仅一年后，他们就上线了第一笔由AI驱动的实盘交易，并在随后，将所有交易策略都AI化。
新技术的加持，让幻方量化旗下基金回报率，远超同期沪深300指数。
这推动幻方量化基金规模持续攀升，2021年一度超千亿元大关，位列国内量化四大天王之一。
然而，基金规模膨胀的同时，梁文峰却面临一个棘手问题。
AI交易策略需要算力支持，尤其是，随着模型参数的激增，对GPU算力的需求也在不断增长。
如何破解这一难题？梁文峰的选择是：堆算力！
从2019年开始，幻方量化大规模布局AI算力。
当年就投资2亿元，建成“萤火一号”AI算力集群，搭载1100块GPU算卡。而彼时的特斯拉，才刚刚提出Dojo超算概念。
几个月后，当英伟达发布最新A100芯片时，梁文峰再次抢跑，成为亚太地区第一批拿到此卡的人。
紧接着2021年，他又投资10亿元，建成“萤火二号”，搭载1万A100算卡，算力相当于76万台个人电脑。
其占地面积，比10个篮球场还要大。
在AI大模型还没有爆发的年代，梁文峰的举动，让很多人感到疯狂。
一家私募基金囤这么多算力，究竟意欲何为？甚至有媒体抱怨：幻方量化把A股散户吓坏了。
外界对幻方量化的想象，还停留在资本市场上。
但梁文峰的目光，早已望向星辰大海。
2017年，谷歌研究团队在一篇开创性的论文中，首次提出Transformer架构。这是一种完全基于注意力机制的神经网络，它颠覆了过去的传统算法。
一家叫OpenAI的美国初创公司，基于新架构不断训练自己的大模型。最终在2022年以ChatGPT引爆AI大模型时代。
此后，全球互联网巨头，沿着OpenAI的路线推进，很少有人质疑。
但一群初生牛犊的年轻人，在梁文峰的带领下，干了一件极其疯狂的事：他们试图改进Transformer架构。
事实上，从2023年创立深度求索，进军大模型的第一天起，梁文峰及其团队对算法框架的反思就开始了。
当别人陷入简单模仿OpenAI的惯性中时，这群年轻人不走寻常路。
他们冒着失败的风险，大胆尝试了MLA（多头潜在注意力机制）、DeepSeekMoE（混合专家模型）等多种开创性技术。
几年前囤下的海量算力芯片，为他们的梦想，插上了翅膀。
最终，这群年轻人创造了历史：DeepSeek-V3横空出世，一夜震惊了硅谷。
【“中国不可能永远跟随!”】
对比中美科技产业，我们常常感叹：
中国为什么出不了像乔布斯、马斯克、黄仁勋一样伟大的企业家？
乔布斯生前只有一个目标：活着，就是为了改变世界。
黄仁勋早在青年时，就立下雄心壮志：要做不一样的事，要彻底改变计算。
马斯克更是疯狂地喊出：要殖民火星，为人类寻找第二家园。
相比之下，中国企业家似乎把更多的目光，放在了赚钱和生存上，很少抬头仰望星空，对创新的重视也不够。
事实上，过去30年，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。
这使得我们在一轮又一轮的IT浪潮中，基本没有参与到真正的技术创新里。
但这种局面，在近几年悄然改变，中国新生代企业家正以突破性创新，在西方的游戏之外另起炉灶。
“中国也要逐步成为创新贡献者，而不是一直搭便车。”梁文峰表示。
早在上大学时，梁文峰就笃定：AI一定会改变世界。毕业后，他在量化投资上，赚了足够多的钱。
这使得他，有足够的资本，听从内心的声音，去做自己喜欢的事情，而不是首先权衡利弊得失。
DeepSeek创立之初，就确立了核心使命：探索通用人工智能的本质！
在中国AI界，还很少有企业敢提出如此疯狂的目标。
于是，过去几年，当很多大模型厂商忙着抢用户，做商业化变现时，梁文峰却苦哈哈搞起了看似不赚钱的基础研究。
“创新不完全是商业驱动的，还需要好奇心和创造欲。”他说。
在梁文峰看来，中国企业在过去被商业驱动的惯性束缚了。他希望DeepSeek能摆脱这种束缚。
这样的经营理念，在当下的中国企业界，显得有点离经叛道。
曾经有不止一位业内人士表示：
梁文峰是中国AI界非常罕见的人，他拥有恐怖的学习能力，兼具强大的infra工程和模型研究能力，又能调动资源。
在内部员工看来，梁文峰则完全不像老板，更像一个极客。
时至今日，他依旧延续着低调的作风，和公司其他研究员一样，每天看论文，写代码，参与小组讨论。
这个低调的大佬，就连选人、用人的方式也跟主流格格不入。
当很多大模型公司热衷于去海外挖人时，梁文峰却反其道而行之，坚持从本土招人，并放出豪言：
“世界前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。”
不仅没有海外人才，也没有行业大佬。梁文峰更喜欢没有经验的年轻人，因为他们不受条条框框的束缚。
在DeepSeek，选人的标准一直都是热爱和好奇心。
事实上，这家初创公司并非外界传言的，有一批高深莫测的奇才，而都是一些毕业才几年的年轻人。
甚至，很多是北大、清华等Top高校还没毕业的博四、博五实习生。
因为工作太前沿，这些年轻人在开展工作时，几乎没有参考资料。但也正是这种空白，让他们敢于突破传统。
比如，DeepSeek-V3最重要的创新之一MLA架构，就来自一个年轻人的突发奇想。
DeepSeek内部，也没有上下级分工。
研究过程中，如果有想法，每个人都可以拉人讨论，并随时调用公司训练集群的卡，无需审批，不设上限。
这种看似松散的管理方式，极大地调动了所有人的好奇心和创造欲，让DeepSeek-V3得以横空出世。
在梁文峰身上，我们依稀看到了乔布斯、马斯克、黄仁勋的影子。
“中国AI不可能永远处在跟随的位置！”
“真正的差距不是一年或两年，而是原创与模仿之差。”
这两句从梁文峰口中喊出的话，不仅事关AI产业，也是中国企业在跟随、模仿了西方几十年后，不得不面对的突破方向。
低垂的果子都被摘完了，只有敢于突破，才能找到新的出路。
梁文峰并不孤单。
今天，从大疆无人机汪滔，到宇树机器人王兴兴……一大批新生代企业家，正将中国科技产业带向无人区。
【参考资料】
[1]《揭秘DeepSeek:一个更极致的中国技术理想主义故事》暗涌Waves
[2]《疯狂的幻方：一家隐形AI巨头的大模型之路》暗涌Waves
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