摘要：前言：DeepSeek—V3这款产品居然会“自我验算”“反思总结”、被评价像人一样思考？让英伟达等AI巨头冷汗直冒！很多人不明白一个只有200个员工的企业，怎么能够做出如此大的成就，这不得不说说他的创始人梁文峰，这个从上学时期就是个“鬼才”的人。
前言：DeepSeek—V3这款产品居然会“自我验算”“反思总结”、被评价像人一样思考？让英伟达等AI巨头冷汗直冒！很多人不明白一个只有200个员工的企业，怎么能够做出如此大的成就，这不得不说说他的创始人梁文峰，这个从上学时期就是个“鬼才”的人。
1985年出生于广东湛江的梁文锋，自学生时代便展现出非凡才能。这位浙大电子信息工程专业出身的"建模达人"，在2007年攻读信息与通信工程研究生期间，就已将机器视觉知识融会贯通。#DeepSeek创始人来自广东湛江#
当同龄人还在实验室调试代码时，他已带领同学开展校外实践，甚至因此被嘲讽"科幻电影看太多"。
但正是因为这份对AI改变世界的执着信念，最终成了中国AI界的传奇。
梁文锋的初始资本积累堪称教科书级案例。为了资金他炒股，作为校园"股神"，他在2015年敏锐抓住中证500股指期货上市机遇，创立幻方科技，将AI技术与量化交易完美结合。
这亦是梁文锋创业的独特的地方，“AI是个需要重金投入、烧钱未必能烧成功的赛道。梁文锋的想法是，用知识切入吸金领域，别人不支持，就自己做资本，再投向未来事业。”
"用知识切入吸金领域"的策略，使其在2015-2023年间积累雄厚资本，为后续创立DeepSeek奠定基础。
这种"科技反哺资本，资本驱动创新"的闭环模式，在全球科技创业史上都是罕见的。
2023年，财富积累雄厚的梁文锋，在杭州投资创立了深度求索，品牌DeepSeek。
梁文锋带领DeepSeek团队的第一阶段是，“降本增效”。以最低的算力、最少的训练时间，重构全球大模型生态。
来个视频对比下国内同类产品。
听上去挺疯狂， OpenAI号称“全球最牛大模型公司”也没做到，“DeepSeek-V3”做到了， DeepSeek搞出来一个新模式，达到了“降本增效”。#DeepSeek被美国科技圈盯上了#
在短短两年内完成对行业规则的颠覆。其核心产品DeepSeek-V3以6710亿参数规模，仅用2048块H800 GPU就完成训练，成本仅557.6万美元，相较OpenAI的GPT-40节省超90%费用。#DeepSeek“刷屏”硅谷背后#
所以“美国科技创新大本营”硅谷也害怕了。
斯坦福教授吴恩达、英伟达科学家Jim Fan等盛赞DeepSeek为“开源AI之王”，认为其践行了OpenAI最初的开放使命。
开源社区的“重心向中国转移”趋势引发美国担忧，加州大学伯克利分校教授伊恩·斯托伊卡警告，若美国限制开源，中国可能成为全球AI研发中心。#起底让硅谷难安的DeepSeek#
为此Meta紧急成立4个研究小组，拆解DeepSeek技术以改进Llama模型，并计划投资650亿美元扩建数据中心。
OpenAI也被迫加速推出免费版o3-mini模型，试图抵消DeepSeek的性价比优势。
微软CEO纳德拉公开承认需“严肃对待中国进展”，并调整战略聚焦推理效率优化。
就连扎克伯格也惊讶了，惊叹神秘的东方力量。
DeepSeek通过自研的MLA(多头潜在注意力)架构和 MOE(混合专家)模型，在降低训练成本的同时实现了与OpenAI、谷歌等顶尖模型比肩的性能:
1.成本效率革命:
训练成本仅为OpenAIGPT-40的 十分之一 (557.6万美元vs.数亿美元)，仅需2048块英伟达H800GPU，远低于行业平均的1.6万块芯片需求。
通过KV Cache优化和稀疏MOE层设计，压缩内存占用并减少GPU通信开销，显著提升算力利用率。
2.推理能力突破:
DeepSeek-R1在数学(MATH基准测试准确率77.5%)和编程(Codeforces评分2441分)等复杂任务中表现媲美 OpenAl 01，且支持本地部署和免费使用，用户无需支付ChatGPT的高昂订阅费用。#ChatGPT回应被DeepSeek超越#
其模型通过纯强化学习实现推理能力的“自我涌现”，甚至能模拟人类思维链，被评价为“像一个人在大声思考”#传DeepSeek拥有5万个英伟达AI芯片#
DeepSeek的横空出世引发连锁反应。2025年1月，其APP在美区App Store登顶，单日下载量突破200万，直接导致英伟达股价三日累计下跌5.2%。
而对于开源梁文锋的决策绝非简单的技术共享，而是通往AGI的顶层设计。#DeepSeek大模型强在哪#
通过将DeepSeek-MoE架构全面开源，公司已构建起包含3.2万开发者、500+企业用户的生态网络。
这种"开放核心+商业服务"的模式，在三个月内催生出200+垂直领域衍生模型，涵盖金融、医疗、制造等关键领域。
并且DeepSeek的开源策略包含三重防护：
1. 核心训练框架保持闭源
2. 通过联邦学习实现数据资产保护
3. 建立开发者贡献度加权收益机制
这种“可控开源”模式既保证了技术扩散，又守住了商业护城河，为后续的AGI演进预留了战略空间。
DeepSeek的成功绝非偶然，其背后折射出中国科技创新的深层变革：#全球掀DeepSeek复现狂潮#
1. 资本模式创新：摆脱传统企业对于资金的依赖，实现“技术-资本-再研发”闭环。
2. 人才机制突破：建立"学术新星+产业老将+跨界天才"的三元团队结构。
3. 技术路径创新：从追随式创新转向底层架构突破
4. 生态构建策略：通过开源形成“技术引力场”。
而且这种新型创新范式正在产生裂变效应：2025年Q1，中国AI初创企业融资额同比激增280%，其中70%项目明确标注"受DeepSeek启发"。
当DeepSeek-V3在代码生成测试中首次超越GPT-4时，硅谷终于意识到：这场AI竞赛已进入新纪元。#DeepSeek会对AI行业产生什么影响#
中国团队用1/10的成本实现性能超越，不仅打破“算力决定论”，更验证了算法创新的指数级效应。
值得关注的是，DeepSeek正在布局的“认知架构3.0”，试图突破现有Transformer框架，通过引入神经符号系统实现真正意义上的推理能力。#DeepSeek推翻两座大山#
这种"算法+架构"的双重创新，或将开启AGI研发的新纪元。
在这场全球AI变局中，DeepSeek的启示远比技术突破本身更重要：当创新突破临界点，200人的团队也能撼动万亿级市场。
这种"精悍突击"的创新模式，正在改写全球科技竞争的规则书。
来源：抽屉里的故事
