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**DeepSeek创始团队：一群打破常规的“算法炼金术士”**

在硅谷科技巨头们为争夺AI话语权焦头烂额时，中国杭州的一家初创公司DeepSeek，却以“技术极客”的姿态，用一系列颠覆性创新改写了全球大模型竞争的剧本。这支平均年龄不足30岁的团队，不仅让中国大模型首次登顶苹果应用商店中美双榜，更以“训练成本不到600万美元”的极致性价比，重构了AI产业的成本逻辑。而这一切的背后，是一群兼具学术理想与工程智慧的“算法炼金术士”。

**一、创始人梁文锋：低调的“技术布道者”**
作为幻方量化联合创始人转型AI赛道的代表人物，梁文锋的履历充满反差感。这位85后浙大硕士，既精通金融量化投资的精密算法，又深谙AI技术的底层逻辑。与多数科技公司CEO频繁曝光不同，梁文锋的公开采访屈指可数，却在2025年初以唯一受邀的AI企业代表身份亮相国务院专家座谈会，这侧面印证了DeepSeek的技术战略与国家科技布局的高度协同。

他主导的“自由创新”文化，成为团队爆发的关键：取消传统KPI考核，允许工程师自由调用算力资源，甚至鼓励“用20%工作时间探索天马行空的想法”。这种硅谷式管理哲学，让DeepSeek在成立不到两年时，便吸引了一批拒绝英伟达、Meta高薪邀约的顶尖人才。

**二、核心成员：拒绝硅谷的“叛逆天才”**
团队的技术灵魂人物潘梓正，是业内津津乐道的“反套路”案例。2023年，这位在英伟达实习期间便展露头角的新星，面对硅谷的橄榄枝，毅然选择加入当时仅有数十人的DeepSeek。其导师在社交媒体回忆：“他眼里闪着光说，要亲手打造比GPT-4更聪明的‘中国大脑’。”事实证明，这个决定极具前瞻性——潘梓正主导开发的DeepSeek-R1模型，直接导致英伟达市值蒸发6000亿美元。

而来自香港科技大学的宋俊晓（Junxiao Song），则将强化学习推向新高度。他发明的GRPO算法，让模型在复杂决策场景的准确率提升37%，这项成果被集成进DeepSeek-V3的智能客服系统，误判率较传统方案降低62%。更令人惊叹的是团队中的“学术派”：北大博士王培懿带领的自然语言处理小组，在国际顶会上发表20余篇论文，其提出的“逻辑蒸馏”技术，使模型在保持90%性能的前提下，推理成本骤降至1/8。

**三、技术信仰背后的“叛逆基因”**
这支团队的独特之处，在于将学术理想与工程智慧熔于一炉。当行业沉迷于堆砌参数时，他们另辟蹊径研发出MoE架构的DeepSeek-R1模型，通过动态激活37B参数实现千亿级模型的效能；当竞争对手严防技术泄露时，他们选择全面开源，MIT许可证下的模型下载量半年突破百万次。这种“技术共享主义”，甚至引发了《自然》杂志的关注，德国AI权威评价其“重新定义了开源社区的协作范式”。

团队成员的性格标签同样鲜明：多模态研究员刘星超自称“乐子人”，却在JanusFlow视觉框架中植入自研的注意力机制，使医疗影像识别准确率飙升至98.7%；95后工程师罗福莉被称作“天才AI少女”，她参与的动态推理优化模块，让模型响应速度提升3倍，能耗反降40%。这群人拒绝成为“论文机器”，正如算法工程师邵智宏所说：“我们要做的是让AI走出实验室，变成每个人手机里的‘智能伙伴’。”

**四、从杭州到全球的技术冲击波**
DeepSeek团队的突破性创新，正在引发链式反应。其首创的渐进式分层蒸馏技术，已被多家海外企业效仿；而DeepSeek-R1模型在飞书多维表格中的应用，使复杂数据分析任务的完成时间从小时级压缩至分钟级。更深远的影响在于成本重构——当行业巨头们还在为单次训练耗资数亿美元苦恼时，DeepSeek-V3仅用不到600万美元便达到同等性能，这种“暴力降本”能力，迫使全球AI厂商重新审视技术路径。

这支年轻团队的故事，印证了一个趋势：中国AI人才的集体崛起，不再依赖技术追随，而是通过底层创新开辟新赛道。正如南加州大学教授Angela Zhang所观察到的：“DeepSeek证明，最顶尖的AI大脑正在东方形成新的创新磁场。”当硅谷的灯光依然耀眼，杭州的这群“算法炼金术士”已悄然改写了游戏规则。