deepseek创始人梁文峰专访在哪里可以看_deepseek中文叫什么

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### 中国AI「鲶鱼」梁文峰：从量化天才到颠覆全球大模型的理想主义者

在硅谷的咖啡厅里，当程序员们谈论起「那个打破OpenAI定价铁幕的东方人」时，总有人会眯起眼睛试图回忆：这位总以黑色卫衣形象示人的极客，究竟是如何用一场价格风暴撼动全球AI格局的？答案或许藏在杭州西溪湿地旁的一栋灰白色建筑里——DeepSeek创始人梁文峰正坐在堆满显卡的实验室，调试着下一代AGI模型的注意力机制。

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#### 一、数学天才的「非典型」进化论

湛江吴川的稻田里，1985年出生的梁文峰曾是个让乡村教师困惑的孩子。当同龄人还在为二次函数发愁时，初中生梁文峰的书架上已堆满《数学分析原理》和《泛函分析》——他像拆解乐高积木般拆解着高数难题，这种对抽象符号的狂热最终将他送进浙江大学电子信息工程系。令人意外的是，这个本该成为学术新星的年轻人，却在2008年金融危机时带着实验室团队「叛逃」到华尔街的镜像世界：量化交易。

「当时国内99%的基金经理听到『机器学习』，还以为我们在搞计算机培训班。」梁文峰笑着回忆道。2015年创立的幻方量化，凭借AI算法在资本市场的精准猎杀，管理规模三年突破千亿。但鲜为人知的是，幻方量化机房里的数千块英伟达显卡，早已埋下他日后转型AI的伏笔。

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#### 二、AGI理想照进现实的技术革命

2023年DeepSeek成立时，行业正陷入「参数军备竞赛」的怪圈。当绝大多数公司忙着复刻Llama架构时，梁文峰团队却在白板上画下反常识的技术路线图：他们混合了MoE架构的动态路由算法，研发出能自主选择激活3%参数的「智能神经开关」；更颠覆性的MLA（多头潜在注意力）技术，则让模型像人类阅读时自动跳过错别字般，将处理速度提升3倍。

这种「结构级创新」很快引发蝴蝶效应。当DeepSeek-V2以GPT-4十分之一的定价杀入市场时，整个行业突然意识到：中国公司不再只是技术跟随者。某硅谷工程师在社交平台感叹：「这就像发现三星手机突然卖到199美元——关键它还比iPhone流畅！」

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#### 三、打破「创新诅咒」的商业哲学

「我们不过是在偿还技术债。」面对「价格屠夫」的称号，梁文峰展现出量化大师特有的冷静。在他看来，中国AI行业长期受困于「双重成本魔咒」：训练效率相比海外落后两代，数据效率又折损一半，导致总体算力消耗高达4倍。DeepSeek的破局之道，是用架构革新将训练成本削去90%，让单次API调用成本降至0.1分钱量级。

这种极致性价比正在重塑行业生态。教育机构用它开发出零成本的作文批改工具，中小企业的智能客服搭建成本骤降70%。更深远的影响发生在基础研究领域——当某大厂首席科学家私下承认「不得不重启搁置三年的架构研究项目」时，中国AI终于跳出了「应用变现」的舒适区。

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#### 四、在「搭便车」与「造车轮」之间

「如果只做应用层创新，我们永远在别人的操作系统里跳舞。」梁文峰办公室墙上挂着的稻穗标本，隐喻着他独特的创新哲学：就像祖先在有限耕地里精耕细作，DeepSeek选择在算力约束下深耕模型结构。这种「水稻文明式创新」的成果，是让130亿参数模型在消费级显卡上跑出超越GPT-3.5的表现。

这种选择背后是痛苦的商业取舍。当同行们忙着用大模型接客服外包时，DeepSeek团队却在研究如何让AI理解《庄子》里的隐喻。这种理想主义正在获得回报：在最新学术基准测试中，其模型在逻辑推理任务上的准确率比Llama3高出18%，而训练能耗仅增加7%。

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站在2025年的春天回望，梁文峰的故事恰似他偏爱的MLA机制——当整个行业还在追逐显性的参数规模时，这位曾经的量化之王已学会「选择性聚焦」。或许正如他在总理座谈会上所言：「真正的创新不是颠覆性宣言，而是让每个普通人都能触摸未来。」在DeepSeek实验室的显示屏上，实时跳动的全球API调用地图正闪烁如星海——每一粒光点，都是这位「AI鲶鱼」写给未来的代码。