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标题：DeepSeek 闭门会揭秘：比技术更重要的是愿景，AI 竞赛进入效率时代
引言：
在人工智能领域，DeepSeek 的名字正以惊人的速度在全球范围内引发关注。这家公司以其开源模型 DeepSeek-R1 迅速崛起，挑战着行业巨头。然而，关于 DeepSeek 的高质量信息却相对匮乏。2025年1月26日，一场由拾象创始人兼CEO李广密组织的闭门讨论会在北京举行，汇聚了数十位顶尖AI研究员、投资人和一线从业者，旨在揭开这股“神秘的东方力量”的面纱。这场讨论会不仅深入探讨了DeepSeek的技术细节，更触及了AI发展的深层逻辑和未来方向。本文将基于闭门会的讨论要点，深入剖析DeepSeek的崛起，并探讨其对整个AI行业的影响。
主体：
一、DeepSeek：智能优先，商业化次之
DeepSeek 的核心人物是其创始人兼CEO梁文锋，一位技术背景深厚的领导者。与OpenAI的Sam Altman不同，梁文锋更专注于技术本身。DeepSeek之所以能获得业内好评，在于其率先开源了MoE、o1等技术，展现了其在技术上的前瞻性。尽管目前资源有限，但其强大的研发能力和团队文化令人印象深刻。与美国AI实验室粗放的GPU使用方式不同，DeepSeek注重合规，避免采购不合规GPU，这使得其在算力资源上相对有限。
DeepSeek将所有精力都集中在“push智能”这一核心目标上，而非单纯服务于人。这或许是其成功的关键因素。量化投资公司幻方是梁文锋创立的另一家公司，某种程度上代表了DeepSeek的商业模式。DeepSeek的优先级是推动智能发展，而非追求短期商业利益。这种以技术为导向的策略，也使其在人才培养上发挥了重要作用，被誉为AI领域的“黄埔军校”。
二、技术细节：效率至上，成本控制
DeepSeek的论文显示，其技术核心在于节约硬件开销。在几个关键的scaling方向上，DeepSeek的技术能够有效降低成本。这在当前算力资源紧张的背景下尤为重要。DeepSeek在长文本处理上的能力也令人瞩目，其10K长上下文能力使用常规方法即可实现。
DeepSeek-R1的快速崛起，也引发了关于SFT（有监督微调）的讨论。DeepSeek-R1在推理层面不再需要SFT，这可能预示着一种新的范式或架构的出现，使得模型对数据的利用效率更高，迭代速度更快。DeepSeek-R1并非完全不做SFT，而是在第三步骤只做了SFT，最后一步alignment（对齐）再用了RLHF（基于人类反馈的强化学习）。
三、AI竞赛：探索者与追赶者
讨论会认为，AI的发展类似于阶跃函数，追赶者的算力需求比探索者少10倍。DeepSeek的崛起，某种程度上印证了这一观点。追赶者的算力成本相对较低，但探索者需要投入大量的资源进行新算法和架构的研发。尽管如此，对新算法和架构的探索不会停止，这仍然是AI发展的关键动力。
在探索方向上，并非算力越多越好。在某些情况下，1万张卡的效果可能不如1千张卡，但如果只有100张卡，则可能难以取得突破。对于小公司而言，效率是关键，而大公司则更注重模型的快速迭代。
四、组织文化：长期主义，人才为本
DeepSeek的组织文化也备受关注。与一些投资机构追求顶级人才组合不同，DeepSeek更注重团队的磨合和共同成长。DeepSeek的团队成员多为国内高校毕业的年轻人，这种模式显示了其对人才培养的信心。DeepSeek的文化与字节跳动相似，都注重长期性和本质。这种文化能否持续，取决于其能否建立长期商业模式。
五、未来展望：效率优先，多模态或成新战场
DeepSeek的成功，引发了人们对AI发展方向的思考。在算力资源有限的情况下，如何提高效率成为关键。DeepSeek的技术路径，也为其他AI公司提供了借鉴。未来，多模态可能成为新的竞争领域。随着GPT-5的迟迟未出，国内企业或将在多模态领域寻求突破。
结论：
DeepSeek的崛起，不仅仅是一场技术上的胜利，更是一场关于愿景的胜利。它展示了在AI领域，专注技术、注重效率、坚持长期主义的重要性。DeepSeek的成功，也为中国AI的发展注入了新的活力。这场闭门讨论会，不仅揭开了DeepSeek的神秘面纱，也为整个AI行业提供了宝贵的思考。未来的AI竞赛，将不仅仅是算力的竞争，更是效率、创新和愿景的竞争。
参考文献：
- 腾讯科技. (2025, January 30). 一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会：比技术更重要的是愿景. Retrieved from [InfoQ原文链接，如果提供的话]
注：
- 本文基于提供的会议纪要进行了深度解读和分析。
- 为了保证文章的专业性和可读性，使用了更规范的语言和结构。
- 文章强调了DeepSeek的技术优势、组织文化和对AI行业的影响，并提出了对未来发展的展望。
希望这篇文章符合您的要求。如果您有任何其他问题，请随时提出。
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