浙江私募大佬，一夜震驚硅谷！_風聞

中國不可能永遠跟隨！

作 者丨張靜波

華商韜略出品丨ID：hstl8888

2024年冬天，杭州。

當西方還沉浸在聖誕節的狂歡中時，一位中國碼農，站在巨大的落地窗前，遠眺着窗外的京杭大運河。

幾分鐘後，他做了一件令硅谷震驚的事。

“一種新的模式，讓整個山谷都嗡嗡作響！”

美國CNBC電視台在報道這件事對硅谷的影響時，這樣評價道。

12月26日，杭州一家名為“深度求索”的中國初創公司，發佈了全新一代大模型：

DeepSeek-V3。

在多個基準測試中，DeepSeek-V3的性能均超越了其他開源模型，甚至與頂尖的閉源大模型GPT-4o不相上下。

尤其在數學推理上，DeepSeek-V3更是遙遙領先。

令人驚訝的是，DeepSeek-V3在性能比肩GPT-4o的同時，研發卻只花了558萬美元，訓練成本不到後者的二十分之一。

這讓美國人徹底坐不住了。

在此之前，谷歌和Open AI花了幾年時間，耗資數億甚至數十億美元，調用了幾萬塊最先進的GPU，才幹成同樣的事情。

強烈的對比，讓美國人反思：大模型和算力，是否還值得投資？

很多硅谷大佬在紛紛點讚的同時，也體驗到中國科技帶來的苦澀：當美國人休息時，他們在奮力追上我們！

有意思的是，這件事與中國空軍六代機現身，幾乎前後腳發生。

不少美國人認為，這比六代機更像上世紀50年代，蘇聯搶先發射第一顆人造衞星的斯普特尼克時刻。

然而，真正讓美國硅谷感到震撼的，還不是DeepSeek-V3的高性能、低成本，而是中國人展現出的首創精神。

中國AI公司過去幾乎都在照搬硅谷，以致人們普遍認為：美國擅長從0到1的技術突破，而中國只擅長從1到100的應用落地。

DeepSeek-V3打破了這種成見，它以MLA、DeepSeekMoE等多項開創性技術，大幅提升了模型的性能和訓練效率。

美國人驚訝地發現，原來中國公司也可以作為創新貢獻者，在他們的遊戲之外，自定遊戲規則。這在過去是極其罕見的。

因為表現太過優越，DeepSeek在硅谷被譽為來自東方的神秘力量。

這股神秘的東方力量，令人稱奇的地方在於，它幕後的資方並不是騰訊、阿里這樣的互聯網巨頭，而是一家低調的私募基金——幻方量化。

目前，國內擁有萬卡GPU的企業不超過5家，幻方就是其中之一。

它在2023年成立子公司“深度求索”，開始DeepSeek大模型的研發，整個團隊只有139名成員，遠少於OpenAI的1200人。

執掌這支戰隊的，是一個叫梁文峯的80後，也是幻方量化的創始人。

梁文峯和幻方的故事，始於2008年。

那一年，從浙大畢業、主修軟件工程的他，沒有像同齡人一樣，進入大廠當碼農，而是一個人跑到成都，蝸居在出租屋裏。

在那裏，梁文峯開始研究用計算機賺錢的各種路子。

幾番折騰下來，他決定下場做量化投資。但這個決定並不容易，畢竟當時量化在國內還是個新事物。

很多人並不相信，量化可以賺錢。

每當困難時，梁文峯總會想起量化投資之父西蒙斯的一句話：一定有辦法對價格建模。

在這個信念支撐下，梁文峯苦苦熬了兩年，終於柳暗花明。2010年，滬深300股指期貨推出，量化投資迎來了春天。

乘着這股東風，梁文峯和他的團隊大賺一筆，自營資金超過5億元。

也就是同一時期，隨着深度學習算法的突破，人工智能大爆發。早年在浙大就研究人工智能的梁文峯，燃起雄雄鬥志。

2015年，他和浙大校友，共同創立了幻方量化。

幾個意氣風發的年輕人，試圖用數學和人工智能，在中國打造一個像文藝復興那樣世界頂級的量化對沖基金。

僅僅一年後，他們就上線了第一筆由AI驅動的實盤交易，並在隨後，將所有交易策略都AI化。

新技術的加持，讓幻方量化旗下基金回報率，遠超同期滬深300指數。

這推動幻方量化基金規模持續攀升，2021年一度超千億元大關，位列國內量化四大天王之一。

然而，基金規模膨脹的同時，梁文峯卻面臨一個棘手問題。

AI交易策略需要算力支持，尤其是，隨着模型參數的激增，對GPU算力的需求也在不斷增長。

如何破解這一難題？梁文峯的選擇是：堆算力！

從2019年開始，幻方量化大規模佈局AI算力。

當年就投資2億元，建成“螢火一號”AI算力集羣，搭載1100塊GPU算卡。而彼時的特斯拉，才剛剛提出Dojo超算概念。

幾個月後，當英偉達發佈最新A100芯片時，梁文峯再次搶跑，成為亞太地區第一批拿到此卡的人。

緊接着2021年，他又投資10億元，建成“螢火二號”，搭載1萬A100算卡，算力相當於76萬台個人電腦。

其佔地面積，比10個籃球場還要大。

在AI大模型還沒有爆發的年代，梁文峯的舉動，讓很多人感到瘋狂。

一傢俬募基金囤這麼多算力，究竟意欲何為？甚至有媒體抱怨：幻方量化把A股散户嚇壞了。

外界對幻方量化的想象，還停留在資本市場上。

但梁文峯的目光，早已望向星辰大海。

2017年，谷歌研究團隊在一篇開創性的論文中，首次提出Transformer架構。這是一種完全基於注意力機制的神經網絡，它顛覆了過去的傳統算法。

一家叫OpenAI的美國初創公司，基於新架構不斷訓練自己的大模型。最終在2022年以ChatGPT引爆AI大模型時代。

此後，全球互聯網巨頭，沿着OpenAI的路線推進，很少有人質疑。

但一羣初生牛犢的年輕人，在梁文峯的帶領下，幹了一件極其瘋狂的事：他們試圖改進Transformer架構。

事實上，從2023年創立深度求索，進軍大模型的第一天起，梁文峯及其團隊對算法框架的反思就開始了。

當別人陷入簡單模仿OpenAI的慣性中時，這羣年輕人不走尋常路。

他們冒着失敗的風險，大膽嘗試了MLA（多頭潛在注意力機制）、DeepSeekMoE（混合專家模型）等多種開創性技術。

幾年前囤下的海量算力芯片，為他們的夢想，插上了翅膀。

最終，這羣年輕人創造了歷史：DeepSeek-V3橫空出世，一夜震驚了硅谷。

對比中美科技產業，我們常常感嘆：

中國為什麼出不了像喬布斯、馬斯克、黃仁勳一樣偉大的企業家？

喬布斯生前只有一個目標：活着，就是為了改變世界。

黃仁勳早在青年時，就立下雄心壯志：要做不一樣的事，要徹底改變計算。

馬斯克更是瘋狂地喊出：要殖民火星，為人類尋找第二家園。

相比之下，中國企業家似乎把更多的目光，放在了賺錢和生存上，很少抬頭仰望星空，對創新的重視也不夠。

事實上，過去30年，我們已經習慣摩爾定律從天而降，躺在家裏18個月就會出來更好的硬件和軟件。

這使得我們在一輪又一輪的IT浪潮中，基本沒有參與到真正的技術創新裏。

但這種局面，在近幾年悄然改變，中國新生代企業家正以突破性創新，在西方的遊戲之外另起爐灶。

**“中國也要逐步成為創新貢獻者，而不是一直搭便車。”**梁文峯表示。

早在上大學時，梁文峯就篤定：AI一定會改變世界。畢業後，他在量化投資上，賺了足夠多的錢。

這使得他，有足夠的資本，聽從內心的聲音，去做自己喜歡的事情，而不是首先權衡利弊得失。

DeepSeek創立之初，就確立了核心使命：探索通用人工智能的本質！

在中國AI界，還很少有企業敢提出如此瘋狂的目標。

於是，過去幾年，當很多大模型廠商忙着搶用户，做商業化變現時，梁文峯卻苦哈哈搞起了看似不賺錢的基礎研究。

**“創新不完全是商業驅動的，還需要好奇心和創造欲。”**他説。

在梁文峯看來，中國企業在過去被商業驅動的慣性束縛了。他希望DeepSeek能擺脱這種束縛。

這樣的經營理念，在當下的中國企業界，顯得有點離經叛道。

曾經有不止一位業內人士表示：

梁文峯是中國AI界非常罕見的人，他擁有恐怖的學習能力，兼具強大的infra工程和模型研究能力，又能調動資源。

在內部員工看來，梁文峯則完全不像老闆，更像一個極客。

時至今日，他依舊延續着低調的作風，和公司其他研究員一樣，每天看論文，寫代碼，參與小組討論。

這個低調的大佬，就連選人、用人的方式也跟主流格格不入。

當很多大模型公司熱衷於去海外挖人時，梁文峯卻反其道而行之，堅持從本土招人，並放出豪言：

“世界前50名頂尖人才可能不在中國，但也許我們能自己打造這樣的人。”

不僅沒有海外人才，也沒有行業大佬。梁文峯更喜歡沒有經驗的年輕人，因為他們不受條條框框的束縛。

在DeepSeek，選人的標準一直都是熱愛和好奇心。

事實上，這家初創公司並非外界傳言的，有一批高深莫測的奇才，而都是一些畢業才幾年的年輕人。

甚至，很多是北大、清華等Top高校還沒畢業的博四、博五實習生。

因為工作太前沿，這些年輕人在開展工作時，幾乎沒有參考資料。但也正是這種空白，讓他們敢於突破傳統。

比如，DeepSeek-V3最重要的創新之一MLA架構，就來自一個年輕人的突發奇想。

DeepSeek內部，也沒有上下級分工。

研究過程中，如果有想法，每個人都可以拉人討論，並隨時調用公司訓練集羣的卡，無需審批，不設上限。

這種看似鬆散的管理方式，極大地調動了所有人的好奇心和創造欲，讓DeepSeek-V3得以橫空出世。

在梁文峯身上，我們依稀看到了喬布斯、馬斯克、黃仁勳的影子。

“中國AI不可能永遠處在跟隨的位置！”

“真正的差距不是一年或兩年，而是原創與模仿之差。”

這兩句從梁文峯口中喊出的話，不僅事關AI產業，也是中國企業在跟隨、模仿了西方几十年後，不得不面對的突破方向。

低垂的果子都被摘完了，只有敢於突破，才能找到新的出路。

梁文峯並不孤單。

今天，從大疆無人機汪滔，到宇樹機器人王興興……一大批新生代企業家，正將中國科技產業帶向無人區。

[1]《揭秘DeepSeek:一個更極致的中國技術理想主義故事》暗湧Waves

[2]《瘋狂的幻方：一家隱形AI巨頭的大模型之路》暗湧Waves