<p class="ql-block">2024年12月16日，DeepSeek R1大模型即將推出，梁文鋒罕見地在朋友圈轉(zhuǎn)發(fā)了一篇文章。其評論的那句話豪氣干云，“3年過去了，舊世界分崩離析，新時代正在光速到來。”</p><p class="ql-block">梁文鋒是一位兼具理想主義和創(chuàng)新精神的企業(yè)家。他從量化投資領(lǐng)域積累經(jīng)驗后，全身心投入人工智能大模型的研究探索，目標直指通用人工智能（AGI） ，這種對技術(shù)前沿的執(zhí)著追求令人欽佩。在技術(shù)研發(fā)理念上，他堅信語言大模型是通往AGI的關(guān)鍵路徑，為此專注基礎(chǔ)研究，不急于開展應(yīng)用開發(fā)。</p> <p class="ql-block">梁文鋒是一位兼具理想主義和創(chuàng)新精神的企業(yè)家。他從量化投資領(lǐng)域積累經(jīng)驗后，全身心投入人工智能大模型的研究探索，目標直指通用人工智能（AGI） ，這種對技術(shù)前沿的執(zhí)著追求令人欽佩。在技術(shù)研發(fā)理念上，他堅信語言大模型是通往AGI的關(guān)鍵路徑，為此專注基礎(chǔ)研究，不急于開展應(yīng)用開發(fā)。</p><p class="ql-block">他深知創(chuàng)新的成本高昂且充滿挑戰(zhàn)，但依然堅定前行，這種長期主義的眼光和勇氣難能可貴。在人才策略方面，他注重能力、熱愛和好奇心，選用應(yīng)屆及畢業(yè)不久的人才，給予充分自由，營造了開放包容的創(chuàng)新環(huán)境。從商業(yè)視角看，他追求普惠，希望降低大模型使用門檻，打破技術(shù)壟斷。同時，他認為開源是一種文化行為，能吸引人才、推動生態(tài)發(fā)展。盡管面臨高端芯片禁運等難題，他仍堅持不融資，依靠自身力量探索。</p><p class="ql-block">梁文鋒對中國AI發(fā)展有著深刻思考，<b style="color:rgb(22, 126, 251);">指出中國與美國在原創(chuàng)和模仿方面的差距，呼吁中國積極參與全球創(chuàng)新。</b>他的理念和實踐為中國AI行業(yè)提供了新的思路，有望推動中國在全球AI競爭中實現(xiàn)從追隨者到創(chuàng)新者的轉(zhuǎn)變，引領(lǐng)行業(yè)走向更具創(chuàng)造力和競爭力的未來。</p><p class="ql-block">2024年12月16日，DeepSeek R1大模型即將推出，梁文鋒罕見地在朋友圈轉(zhuǎn)發(fā)了一篇文章。其評論的那句話豪氣干云，“3年過去了，舊世界分崩離析，新時代正在光速到來?！?lt;/p> <p class="ql-block">DeepSeek創(chuàng)始人梁文鋒的60條思考：</p><p class="ql-block">?</p><p class="ql-block">1.我們做大模型，跟量化和金融都沒有直接關(guān)系。我們要做的是通用人工智能，也就是AGI。</p><p class="ql-block">2.語言大模型是通往AGI的必經(jīng)之路，并且初步具備了AGI的特征，所以我們從這里開始。</p><p class="ql-block">3.我們不會過早設(shè)計基于模型的一些應(yīng)用，會專注在大模型上。從長期看，大模型應(yīng)用門檻會越來越低，初創(chuàng)公司在未來20年任何時候下場，也都有機會。我們的目標很明確，就是不做垂類和應(yīng)用，而是做研究，做探索。</p><p class="ql-block">4.我們理解人類智能的本質(zhì)就是語言，人的思維就是一個語言的過程。你以為你在思考，其實可能是你在腦子里編織語言。這意味著，在語言大模型上可能誕生出類人的人工智能（AGI）。</p><p class="ql-block"><u>5.只做復(fù)刻的話，可以在公開論文或開源代碼基礎(chǔ)上，只需訓練很少次數(shù)，甚至只需finetune（微調(diào)）一下，成本很低。而做研究，要做各種實驗和對比，需要更多算力，對人員要求也更高，所以成本更高。</u></p><p class="ql-block">6.我們希望更多人，哪怕一個小App都可以低成本去用上大模型，而不是技術(shù)只掌握在一部分人和公司手中，形成壟斷。大廠的模型，可能會和他們的平臺或生態(tài)捆綁，而我們是完全自由的。</p><p class="ql-block">7.從商業(yè)角度來講，基礎(chǔ)研究是投入回報比很低的。我們比較確定的是，既然我們想做這個事，又有這個能力，這個時間點上，我們就是最合適人選之一。</p><p class="ql-block">8.從最早的1張卡，到2015年的100張卡、2019年的1000張卡，再到一萬張，這個過程是逐步發(fā)生的。很多人會以為這里邊有一個不為人知的商業(yè)邏輯，但其實，主要是好奇心驅(qū)動，對AI能力邊界的好奇。</p><p class="ql-block">9.對很多行外人來說，<span style="color:rgb(22, 126, 251);">ChatGPT</span>這波浪潮沖擊特別大；但對行內(nèi)人來說，2012年<span style="color:rgb(22, 126, 251);">AlexNet</span>帶來的沖擊已經(jīng)引領(lǐng)一個新的時代。AlexNet的錯誤率遠低于當時其他模型，復(fù)蘇了沉睡幾十年的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究。雖然具體技術(shù)方向一直在變，但模型、數(shù)據(jù)和算力這三者的組合是不變的，特別是當2020年OpenAI發(fā)布GPT3后，方向很清楚，需要大量算力。那之后，我們有意識地去部署盡可能多的算力。</p><p class="ql-block">10.一件激動人心的事，不能單純用錢衡量。就像家里買鋼琴，一來買得起，二來是因為有一群急于在上面彈奏樂曲的人。</p><p class="ql-block">11.人工成本是對未來的投資，是公司最大的資產(chǎn)。我們選的人相對樸實一點，有好奇心，來我們這里有機會去做研究。大廠很難單純?nèi)プ鲅芯浚鲇柧?，它更多會是業(yè)務(wù)需求驅(qū)動。如果不能很快應(yīng)用，大廠不一定能持續(xù)堅持，因為它更需要看到結(jié)果。</p><p class="ql-block"><u>12.我們招人有條原則是，看能力，而不是看經(jīng)驗。如果追求短期目標，找現(xiàn)成有經(jīng)驗的人是對的。但如果看長遠，經(jīng)驗就沒那么重要，基礎(chǔ)能力、創(chuàng)造性與熱愛等更重要</u>。</p><p class="ql-block">13.我們的核心技術(shù)崗位，基本以應(yīng)屆和畢業(yè)一兩年的人為主。做一件事，有經(jīng)驗的人會不假思索告訴你，應(yīng)該這樣做，但沒有經(jīng)驗的人，會反復(fù)摸索、很認真去想應(yīng)該怎么做，然后找到一個符合當前實際情況的解決辦法。</p><p class="ql-block">14.我們招人的條件是熱愛，這些人的熱情通常會表現(xiàn)出來，因為他真的很想做這件事，所以這些人往往同時也在找你。</p><p class="ql-block">15.我們的考核標準和一般公司不太一樣。我們沒有KPI，也沒有所謂的任務(wù)。</p><p class="ql-block">16.創(chuàng)新需要盡可能少的干預(yù)和管理，讓每個人有自由發(fā)揮的空間和試錯機會。創(chuàng)新往往都是自己產(chǎn)生的，不是刻意安排的，更不是教出來的。我們交給員工重要的事，并且不干預(yù)他。讓他自己想辦法，自己發(fā)揮。</p><p class="ql-block"><u>17.招人時確保價值觀一致，然后通過企業(yè)文化來確保步調(diào)一致。當然，我們并沒有一個成文的企業(yè)文化，因為所有成文的東西，又會阻礙創(chuàng)新。更多時候，是管理者的以身示范，遇到一件事，你如何做決策，會成為一種準則</u>。</p><p class="ql-block">18.按照教科書的方法論來推導(dǎo)創(chuàng)業(yè)公司，在當下，他們做的事，都是活不下來的。但市場是變化的，真正的決定力量往往不是一些現(xiàn)成的規(guī)則和條件，而是一種適應(yīng)和調(diào)整變化的能力。很多大公司的組織結(jié)構(gòu)已經(jīng)不能快速響應(yīng)和快速做事，而且他們很容易讓之前的經(jīng)驗和慣性成為束縛，而這波AI新浪潮之下，一定會有一批新公司誕生。</p><p class="ql-block">19.最讓我們興奮的是去搞清我們的猜想是不是事實，如果是對的，就會很興奮了。</p><p class="ql-block">20.信仰者會之前就在這里，之后也在這里。他們更會去批量<span style="color:rgb(22, 126, 251);">買卡</span>，或者跟云廠商簽長協(xié)議，而不是短期去租。</p><p class="ql-block">21.創(chuàng)新是昂貴且低效的，有時候伴隨著浪費。所以經(jīng)濟發(fā)展到一定程度之后，才能夠出現(xiàn)創(chuàng)新。很窮的時候，或者不是創(chuàng)新驅(qū)動的行業(yè)，成本和效率非常關(guān)鍵。OpenAI也是燒了很多錢才出來的。</p><p class="ql-block">22.這個世界存在很多無法用邏輯解釋的事，就像很多程序員，也是開源社區(qū)的瘋狂貢獻者，一天很累了，還要去貢獻代碼。類似你徒步50公里，整個身體是癱掉的，但精神很滿足。</p><p class="ql-block">23.不是所有人都能瘋狂一輩子，但大部分人，在他年輕的那些年，可以完全沒有功利目的，投入地去做一件事。</p><p class="ql-block">24.我們的大模型服務(wù)降價只是按照自己的步調(diào)來做事，然后核算成本定價。我們的原則是不貼錢，也不賺取暴利，在成本之上稍微有點利潤。</p><p class="ql-block">25.搶用戶并不是我們的主要目的。我們降價一方面是因為我們在探索下一代模型的結(jié)構(gòu)中，成本先降下來了，另一方面也覺得無論API，還是AI，都應(yīng)該是普惠的、人人可以用得起的東西。</p><p class="ql-block">26.如果目標是做應(yīng)用，那沿用Llama結(jié)構(gòu)，短平快上產(chǎn)品也是合理選擇。但我們的目的地是AGI，這意味著我們需要研究新的模型結(jié)構(gòu)，在有限資源下，實現(xiàn)更強的模型能力。這是scale up到更大模型所需要做的基礎(chǔ)研究之一。除了模型結(jié)構(gòu)，我們還做了大量其他的研究，包括怎么構(gòu)造數(shù)據(jù)，如何讓模型更像人類等，這都體現(xiàn)在我們發(fā)布的模型里。</p><p class="ql-block">27.最重要的是參與到全球創(chuàng)新的浪潮里去。過去很多年，中國公司習慣了別人做技術(shù)創(chuàng)新，我們拿過來做應(yīng)用變現(xiàn)，但這并非是一種理所當然。這一波浪潮里，我們的出發(fā)點，就不是趁機賺一筆，而是走到技術(shù)的前沿，去推動整個生態(tài)發(fā)展。</p><p class="ql-block">28.隨著經(jīng)濟發(fā)展，中國也要逐步成為貢獻者，而不是一直搭便車。過去三十多年IT浪潮里，我們基本沒有參與到真正的技術(shù)創(chuàng)新里。我們已經(jīng)習慣摩爾定律從天而降，躺在家里18個月就會出來更好的硬件和軟件。但其實，這是西方主導(dǎo)的技術(shù)社區(qū)一代代孜孜不倦創(chuàng)造出來的，只因為之前我們沒有參與這個過程，以至于忽視了它的存在。</p><p class="ql-block">29.大部分中國公司習慣follow，而不是創(chuàng)新。</p><p class="ql-block">30.創(chuàng)新的成本肯定不低，過去那種拿來主義的慣例和過去的國情有關(guān)。但現(xiàn)在，無論中國的經(jīng)濟體量，還是字節(jié)、騰訊這些大廠的利潤，放在全球都不低。我們創(chuàng)新缺的不是資本，而是缺乏信心以及不知道怎么組織高密度的人才實現(xiàn)有效的創(chuàng)新。</p><p class="ql-block">31.過去三十年，我們都只強調(diào)賺錢，對創(chuàng)新是忽視的。創(chuàng)新不完全是商業(yè)驅(qū)動的，還需要好奇心和創(chuàng)造欲。我們只是被過去那種慣性束縛了，但它也是階段性的。</p><p class="ql-block">32.在顛覆性的技術(shù)面前，閉源形成的護城河是短暫的。即使OpenAI閉源，也無法阻止被別人趕超。所以我們把價值沉淀在團隊上，我們的同事在這個過程中得到成長，積累很多know-how，形成可以創(chuàng)新的組織和文化，這就是我們的護城河。</p><p class="ql-block">33.開源，發(fā)論文，并沒有失去什么。對于技術(shù)人員來說，被follow是很有成就感的事。開源更像一個文化行為，而非商業(yè)行為。給予是一種額外的榮譽，一個公司這么做也會有文化的吸引力。</p><p class="ql-block">34.美國最賺錢的公司，都是厚積薄發(fā)的高科技公司。</p><p class="ql-block">35.中國AI和美國真實的gap是原創(chuàng)和模仿的差距。如果這個不改變，中國永遠只能是追隨者，所以有些探索也是逃不掉的。</p><p class="ql-block">36.英偉達的領(lǐng)先，不只是一個公司的努力，而是整個西方技術(shù)社區(qū)和產(chǎn)業(yè)共同努力的結(jié)果。他們能看到下一代的技術(shù)趨勢，手里有路線圖。中國AI的發(fā)展，同樣需要這樣的生態(tài)。很多國產(chǎn)芯片發(fā)展不起來，是因為缺乏配套的技術(shù)社區(qū)，只有第二手消息，所以中國必然需要有人站到技術(shù)的前沿。</p><p class="ql-block">37.我們不會閉源，我們認為先有一個強大的技術(shù)生態(tài)更重要。</p><p class="ql-block">38.我們短期內(nèi)沒有融資計劃，我們面臨的問題從來不是錢，而是高端芯片被禁運。</p><p class="ql-block">39.更多的投入并不一定產(chǎn)生更多的創(chuàng)新，否則大廠可以把所有的創(chuàng)新包攬了。</p><p class="ql-block">40.我們認為當前階段是技術(shù)創(chuàng)新的爆發(fā)期，而不是應(yīng)用的爆發(fā)期。長遠來說，我們希望形成一種生態(tài)，就是業(yè)界直接使用我們的技術(shù)和產(chǎn)出，我們只負責基礎(chǔ)模型和前沿的創(chuàng)新，然后其它公司在DeepSeek的基礎(chǔ)上構(gòu)建toB、toC的業(yè)務(wù)。如果能形成完整的產(chǎn)業(yè)上下游，我們就沒必要自己做應(yīng)用。</p><p class="ql-block">41.如果需要，我們做應(yīng)用也沒障礙，但研究和技術(shù)創(chuàng)新永遠是我們第一優(yōu)先級。</p><p class="ql-block">42.技術(shù)沒有秘密，但重置需要時間和成本。英偉達的顯卡，理論上沒有任何技術(shù)秘密，很容易復(fù)制，但重新組織團隊以及追趕下一代技術(shù)都需要時間，所以實際的護城河還是很寬。</p><p class="ql-block">43.提供云服務(wù)不是我們的主要目標，我們的目標是去實現(xiàn)AGI。</p><p class="ql-block">44.大廠有現(xiàn)成的用戶，但它的現(xiàn)金流業(yè)務(wù)也是它的包袱，也會讓它成為隨時被顛覆的對象。</p><p class="ql-block">45.大模型創(chuàng)業(yè)公司可能活下來2到3家?，F(xiàn)在都還處在燒錢階段，那些自我定位清晰、更能精細化運營的，更有機會活下來。其它公司可能會脫胎換骨。有價值的東西不會煙消云散，但會換一種方式。</p><p class="ql-block">46.我經(jīng)常思考的是，一個東西能不能讓社會的運行效率變高，以及你能否在它的產(chǎn)業(yè)分工鏈條上找到擅長的位置。只要終局是讓社會效率更高，就是成立的。中間很多都是階段性的，過度關(guān)注必然眼花繚亂。</p><p class="ql-block">47.我們發(fā)布的V2模型沒有海外回來的人，都是本土的。前50名頂尖人才可能不在中國，但我們能自己打造這樣的人。</p><p class="ql-block">48.DeepSeek也全是自下而上的。而且我們一般不前置分工，而是自然分工。每個人有自己獨特的成長經(jīng)歷，都是自帶想法的，不需要push他。探索過程中，他遇到問題，自己就會拉人討論。不過當一個idea顯示出潛力，我們也會自上而下地去調(diào)配資源。</p><p class="ql-block">49.我們每個人對于卡和人的調(diào)動是不設(shè)上限的。如果有想法，每個人隨時可以調(diào)用訓練集群的卡無需審批，同時因為不存在層級和跨部門，也可以靈活調(diào)用所有人，只要對方也有興趣。</p><p class="ql-block">50.我們選人的標準一直都是熱愛和好奇心，所以很多人會有一些奇特的經(jīng)歷，很有意思。很多人對做研究的渴望，遠超對錢的在意。</p><p class="ql-block">51.創(chuàng)新首先是一個信念問題。為什么硅谷那么有創(chuàng)新精神？首先是敢。Chatgpt出來時，整個國內(nèi)對做前沿創(chuàng)新都缺乏信心，從投資人到大廠，都覺得差距太大了，還是做應(yīng)用吧。但創(chuàng)新首先需要自信，這種信心通常在年輕人身上更明顯。</p><p class="ql-block">52.我們在做最難的事。對頂級人才吸引最大的，肯定是去解決世界上最難的問題。其實，頂尖人才在中國是被低估的。因為整個社會層面的硬核創(chuàng)新太少了，使得他們沒有機會被識別出來。我們在做最難的事，對他們是有吸引力的。</p><p class="ql-block">53.OpenAI不是神，不可能一直沖在前面。</p><p class="ql-block">54.AGI可能是2年、5年或者10年，總之會在我們有生之年實現(xiàn)。至于路線圖，即使在我們公司內(nèi)部，也沒有統(tǒng)一意見。但我們確實押注了三個方向：一是數(shù)學和代碼，二是多模態(tài)，三是自然語言本身。數(shù)學和代碼是AGI天然的試驗場，有點像圍棋，是一個封閉的、可驗證的系統(tǒng)，有可能通過自我學習就能實現(xiàn)很高的智能。另一方面，多模態(tài)、參與到人類的真實世界里學習，對AGI也是必要的。我們對一切可能性都保持開放。</p><p class="ql-block">55.未來會有專門公司提供基礎(chǔ)模型和基礎(chǔ)服務(wù)，會有很長鏈條的專業(yè)分工。更多人在之上去滿足整個社會多樣化的需求。</p><p class="ql-block">56.我主要的精力在研究下一代的大模型，還有很多未解決的問題。</p><p class="ql-block">57.所有的套路都是上一代的產(chǎn)物，未來不一定成立。拿互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)邏輯去討論未來AI的盈利模式，就像馬化騰創(chuàng)業(yè)時，你去討論通用電氣和可口可樂一樣，很可能是一種刻舟求劍。</p><p class="ql-block">58.我們經(jīng)歷了一個漫長的積累過程，外部看到的是幻方2015年后的部分，但其實我們做了16年。</p><p class="ql-block">59.未來中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，會更依賴硬核技術(shù)的創(chuàng)新。當很多人發(fā)現(xiàn)過去賺快錢很可能來自時代運氣，就會更愿意俯身去做真正的創(chuàng)新。</p><p class="ql-block">60.未來硬核創(chuàng)新會越來越多，現(xiàn)在還不容易被理解，是因為整個社會群體需要被事實教育。當這個社會讓硬核創(chuàng)新的人功成名就，群體性想法就會改變，我們只是還需要一堆事實和一個過程。</p> <p class="ql-block">梁文鋒為文藝復(fù)興科技公司創(chuàng)始人、“量化之王”詹姆斯·西蒙斯（James Simons）的傳記《征服市場的人：西蒙斯傳》一書寫過序言。序言的最末寫著，<b style="color:rgb(22, 126, 251);">“每當在工作中遇到困難的時候，我會想起西蒙斯的話：‘一定有辦法對價格建模?！?lt;/b></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block">? <b> 《創(chuàng)造理解市場的模型》</b></p><p class="ql-block">? 文/梁文鋒 幻方量化創(chuàng)始人</p><p class="ql-block">?</p><p class="ql-block">詹姆斯·西蒙斯是量化投資領(lǐng)域的泰斗。一直以來，外界對西蒙斯和他所創(chuàng)建的文藝復(fù)興科技公司所知不多。但這絲毫不影響無數(shù)年輕人在西蒙斯的故事的激勵下，進入這個神秘的行業(yè)。和很多新技術(shù)一樣，量化投資剛出現(xiàn)的時候也是被嘲笑的對象，沒有人相信計算機可以像人類一樣進行投資。但西蒙斯卻敏銳地預(yù)見到，隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，終有一天“不可能”將會變成現(xiàn)實。西蒙斯在早期做了諸多嘗試，都不太成功，但他并未放棄，他相信時間是站在他這邊的。</p><p class="ql-block">西蒙斯是幸運的，他遇到了好的時代。到了20世紀80年代末，計算機軟硬件的發(fā)展到達了一個臨界點，人們開始構(gòu)建真正實用的模型，并在某些投資細分領(lǐng)域取得了初步成功。</p><p class="ql-block">在1988年西蒙斯設(shè)立大獎?wù)禄饡r，他已經(jīng)50歲了，在投資上經(jīng)歷了10余年的挫折，但這一次他抓住了機會，登上了通往新時代的列車。</p><p class="ql-block">如今華爾街很多量化巨頭的崛起，都可以追溯至這一時期。西蒙斯和其他先驅(qū)者，使用現(xiàn)在看起來并不復(fù)雜的技術(shù)，迅速摘掉了市場上最低垂的果實，積累了第一桶資金。</p><p class="ql-block">這只是開始，在之后的30余年里，計算機技術(shù)繼續(xù)發(fā)展，量化投資正逐漸發(fā)展成資本市場中的一個新寵，不斷有新的模型被開發(fā)出來，更多的“不可能”變成了現(xiàn)實，最終使量化投資在21世紀成為金融領(lǐng)域發(fā)展的大勢所趨。</p><p class="ql-block">在這個過程中，文藝復(fù)興科技公司在西蒙斯的帶領(lǐng)下，始終站在時代的潮頭，成為行業(yè)的標桿。</p><p class="ql-block">文藝復(fù)興科技公司輝煌的30余年，同時也是金融市場監(jiān)管愈發(fā)嚴格、透明化的30余年。很早的時候，基金經(jīng)理可以從公司管理層獲得更多信息，從而取得交易優(yōu)勢。但諸如此類的不公平問題在過去30余年逐步得到了解決。</p><p class="ql-block">在信息化時代，金融市場是公平和透明的，人類基金經(jīng)理和計算機模型站在同樣的起跑線上，這進一步為量化投資的大范圍成功掃清了障礙。</p><p class="ql-block">為何恰好是這30余年，金融變得公平和透明了呢？這在某種程度上還是得益于計算機技術(shù)的發(fā)展。在西蒙斯即將退休之際，本書的出版，為我們揭開了很多之前未解的疑團，也為我們帶來了豐富的可供借鑒的經(jīng)驗。</p><p class="ql-block">國外的模式未必能照搬到中國，但閱讀本書，可以讓我們收獲很多的思考和啟發(fā)。是什么樣的特質(zhì)和機遇，使西蒙斯成為歷史的幸運兒？如何管理一支優(yōu)秀的團隊，使之30余年立于不敗之地？為什么科技會使金融市場產(chǎn)生如此深刻的變化？讀者可以從本書中尋找答案。作為后輩，能為西蒙斯的中文版?zhèn)饔涀餍颍腋械绞謽s幸。每當在工作中遇到困難的時候，我會想起西蒙斯的話：“一定有辦法對價格建模。”（本文完）</p>