1.3.3 DeepSeek的誕生與突破

DeepSeek的誕生，離不開幻方量化在AI應用領域的持續探索。作為國內頂級的量化私募之一，幻方量化一直在尋找讓自己算法更強的方法，而AI正是他們實現突破的關鍵。

從“螢火一號”到“螢火二號”，幻方量化在AI上的投入越來越大，開始自己采購高性能芯片來搭建訓練集群。當時在國內，只有阿里等極少數科技巨頭才擁有這樣的資源，而幻方量化作為一家金融機構也鋪設了自己的AI之路。這條路，不僅讓幻方量化在金融圈遙遙領先，也為如今DeepSeek的誕生埋下了伏筆。

終于，在2023年，DeepSeek正式從幻方量化獨立出來，成為一家獨立運營的AI公司。它的目標不是要造出一個更強的金融AI，而是要直接開發出真正具備人類智能水平的AI模型。換句話說，DeepSeek不是要做個更聰明的交易算法，而是要在AI領域正面挑戰OpenAI、DeepMind、Anthropic等全球AI巨頭。

但要實現這個目標，談何容易。

DeepSeek的第一個難題，就是資金和資源的籌措。雖然幻方量化給了DeepSeek不小的資金支持，但眾所周知，AI模型就是個燒錢的無底洞。訓練一個頂級模型需要龐大的算力支撐，而算力意味著大量昂貴的芯片和服務器。

在有限的資源下，DeepSeek要開發出一個能與國際巨頭競爭的AI模型，難度可想而知。服務器的風扇聲嗡嗡作響，電腦屏幕上密密麻麻的代碼和損失曲線成了他們生活的全部。DeepSeek的工程師們知道，不能靠堆資源，只能靠更聰明的算法。

第二個難題，就是技術的突破。AI領域的主導權已被大廠和頂尖科研機構牢牢掌握，OpenAI、DeepMind、Meta、Anthropic等頭部AI企業每年投入數十億美元，而DeepSeek想要殺入這一領域，簡直是以小博大的極限挑戰。

第三個難題，就是人才的投入。無論是蘋果、DeepMind、Meta，還是OpenAI，都有龐大的人工智能研究團隊。例如OpenAI就有1700人的研發團隊，而人工智能領域的人才又是各大科技公司高價挖角的對象。如果不能以創新的方式應對，大量的人才投入就會給DeepSeek帶來巨大的挑戰與壓力。但梁文鋒帶著的團隊，僅僅是約150人的小團隊，他們深知，如果不能在算法上找到突破點，不能讓團隊的成員發揮強大的創新力，DeepSeek就永遠無法超越那些資源豐富的大公司。

于是，他們提出了全新的MLA（多頭潛在注意力機制）架構，大幅降低了模型的顯存占用。這意味著，在相同的算力下，DeepSeek的模型可以處理更復雜的任務，訓練成本也大幅降低。這種創新，使得DeepSeek即便資源有限，也依然能開發出高性能的AI模型。

2024年5月，DeepSeek發布了DeepSeek-V2，這款模型一發布就震動了整個行業。它的推理成本顯著低于當時的主流模型（是Llama3-70B的1/7、GPT-4 Turbo的1/70），而性能卻幾乎不輸陣。更炸裂的是，DeepSeek-V2不僅性能強，還直接開源，這一招徹底引爆了國內大模型的價格戰。

但DeepSeek的目標，遠不止于此。2024年12月，DeepSeek-V3問世，這一版的模型性能已經逼近GPT-4，但訓練成本卻只有后者的1/20。這種極致的成本優化能力，直接讓所有AI研究者都瞠目結舌。

DeepSeek-V3的成功，標志著DeepSeek的技術已經達到了國際一流水準，中國的AI公司中終于有了可以真正比肩OpenAI的競爭者。

2025年一開年，DeepSeek再一次發布了新的R1模型，這次，它不僅在國內爆火，還在海外引起了廣泛關注。R1模型的性能和OpenAI的o1模型相當，但在推理速度和成本控制上更勝一籌。這意味著，DeepSeek不僅在訓練成本上打敗了OpenAI，就連實際應用上的效率也更高。

可以說，從金融領域起步，深耕量化交易，到成立DeepSeek，梁文鋒帶領團隊走出了一條屬于自己的AI之路。如今，DeepSeek已經成為全球AI領域不可忽視的力量，不僅改寫了AI行業的游戲規則，也向世界展示了中國AI的實力。