DeepSeek：中国AI新势力崛起，挑战美国科技巨头
最近，deepseek v3和r1的横空出世，引发了美国ai研究人员、创业者和投资者的关注热潮，其影响力堪比2022年末chatgpt的发布。deepseek r1凭借完全开源的特性（huggingface平台可免费下载模型进行本地推理）和极低的价格（仅为openai同类产品的百分之一），在短短五天内便登顶美国区apple appstore排行榜。
这家由中国量化公司孵化的AI公司，其崛起之路究竟充满了哪些传奇色彩？
DeepSeek的起源
我最早在2021年听说DeepSeek，当时在阿里巴巴达摩院工作，隔壁组一位天才少女——北大硕士罗福莉，在发表了8篇ACL论文后，加入了幻方量化。这一举动引发了大家的广泛猜测：盈利丰厚的量化公司为何需要AI人才？难道是为了发表论文？
据我了解，幻方最初的AI研究人员多是各自独立进行前沿探索，核心方向是大语言模型（LLM）和文生图模型（当时以OpenAI的Dall-E为代表）。
2022年末，ChatGPT的出现成为催化剂，幻方开始大规模吸纳顶级AI人才（主要来自清华和北大），最终促使幻方CEO梁文锋决定进军通用人工智能领域：“我们成立了一家新公司，从语言大模型起步，未来还会拓展到视觉等领域。”
这家新公司正是DeepSeek。2023年初，国内涌现出一批AI公司，DeepSeek却相对低调。由于缺乏明星创始人和市场融资，幻方最终决定全资支持DeepSeek的研发。在当时竞争激烈的环境下，DeepSeek难以获得独立融资，原因在于其团队成员多为刚毕业的博士，缺乏知名度高的资深研究人员，且资本回报周期较长。
在喧嚣的市场环境中，DeepSeek默默耕耘，取得了一系列突破：
- 2023年11月：发布DeepSeek LLM，参数规模达670亿，性能接近GPT-4。
- 2024年5月：DeepSeek-V2正式上线。
- 2024年12月：DeepSeek-V3发布，基准测试结果显示其性能超越Llama 3.1和Qwen 2.5，与GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet不相上下，引发业界广泛关注。
- 2025年1月：发布首个具备推理能力的大模型DeepSeek-R1，其低廉的价格（不到OpenAI同类产品百分之一）和卓越的性能，震惊全球科技界，中国AI力量的崛起已不容忽视：开源，永远是胜利者！
DeepSeek的人才战略
我早期认识一些DeepSeek的AIGC方向研究人员，包括Janus和DreamCraft3D的作者，以及帮助我优化论文的@xingchaoliu。
我发现，这些研究人员大多非常年轻，大部分是博士生或毕业三年内的年轻学者。
复杂任务工程化执行框架 — Sprint Contract 协商、三代理角色切换、对抗性评估、任务分解与上下文管理。3+ 文件修改或多模块设计时自动触发，防止复杂任务中的上下文污染和自我评估偏差。
他们主要来自北京地区，拥有深厚的学术背景，大多发表过3-5篇顶会论文。
我曾向DeepSeek的朋友询问梁文锋为何只招聘年轻人的原因，他们转述了梁文锋的观点：DeepSeek的成功秘诀在于“年轻天才”，他们能够与财力雄厚的美国巨头竞争。
与其他中国AI初创公司倾向于招聘资深研究人员不同，DeepSeek更看重潜力，而非经验。梁文锋表示，长期项目中，经验并非最重要的因素，基础能力、创造力和热情更关键。“我们能自己培养世界顶尖AI人才。”
这种“幼狼战略”与OpenAI早期策略类似，OpenAI也曾聘用许多年轻有潜力的研究人员。
梁文锋正是借鉴了OpenAI的成功经验，并以更快的速度取得了成果。
DeepSeek R1的争议与影响
DeepSeek R1的优异性能也引发了一些质疑：
- MoE技术：其对训练数据和算力要求极高，引发了关于其是否使用OpenAI数据的猜测。
- 强化学习：强化学习对硬件要求很高，而DeepSeek仅使用2048张H800进行训练，与Meta和OpenAI的万卡集群相比差距巨大。
尽管存在争议，DeepSeek R1的创新性依然令人瞩目。其低成本的成功，引发了全球投资者的关注，也促使人们重新审视美国科技霸权。
多位业界知名人士对DeepSeek R1给予了高度评价。
Argo与DeepSeek的合作
作为Argo的技术开发者和AIGC研究者，我将Argo的重要功能与DeepSeek R1进行了整合，并选择放弃昂贵的OpenAI模型，以降低成本。未来，Argo将与DeepSeek开展更深入的合作，包括模型的本地化和技术交流。
总而言之，DeepSeek的崛起标志着中国AI力量的崛起，其成功经验值得借鉴和学习。
