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逐光者的執(zhí)念:DeepSeek的技術理想主義極客精神

中投網(wǎng)2025-05-23 08:17 來源:中投顧問產業(yè)研究大腦

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  在當今科技主導的時代浪潮中,DeepSeek宛如一顆閃耀著獨特光芒的星辰,以其深厚的技術理想主義極客精神,在人工智能的浩瀚星空中奮力開拓。這種精神不僅驅動著DeepSeek自身砥礪前行,更對中國在全球技術創(chuàng)新版圖中的角色轉變有著深遠的啟示意義。

  技術理想主義的極客精神

  (一)中國要逐步成為全球技術創(chuàng)新的貢獻者,而不是一直搭便車

  梁文峰以其敏銳的洞察力,為我們撥開層層迷霧,直擊問題核心。回首過去三十余載的IT浪潮,中國企業(yè)大多處于一種“旁觀者”的狀態(tài),習慣了坐享技術進步的紅利,鮮少深度參與到真正具有開創(chuàng)性的技術創(chuàng)新之中。

  摩爾定律猶如科技領域的神奇魔法,承諾著每18個月硬件性能便能大幅提升,軟件也隨之迭代升級。ScalingLaw同樣如此,它們看似從天而降的恩賜,實則是西方主導的技術社區(qū),無數(shù)科研人員與工程師們耗費心血、代代相傳,用智慧與汗水精心雕琢而成。由于中國長期游離于這個創(chuàng)造過程之外,導致我們對這些背后的艱辛付出視而不見,心安理得地享受著現(xiàn)成的成果,仿佛一直搭乘著他人駕駛的便車。

  然而,時代的車輪滾滾向前,如今的中國已今非昔比。梁文峰深知,隨著經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展,中國不應再滿足于被動的技術接收者角色,而必須成長為全球技術創(chuàng)新的有力貢獻者。他時常陷入沉思,考量一項新技術、新發(fā)明能否切實提升社會的運行效率,能否在中國龐大且多元的產業(yè)分工鏈條中精準找到與之契合的專長位置。

  在他眼中,只要最終目標是推動社會朝著更高效率的方向邁進,那么途中所遭遇的諸多曲折、階段性的迷茫都不過是暫時的,過度聚焦于這些瑣碎細節(jié)只會讓人陷入困惑的泥沼。DeepSeek便是秉持著這樣的信念,扎根于人工智能領域,全力投入基礎研究,試圖從底層算法到模型架構,開辟出一條獨具中國特色的創(chuàng)新之路,為全球AI技術的發(fā)展添磚加瓦。

  不妨以DeepSeek對語言大模型的探索為例,他們沒有簡單地復制國外已有的模型框架,而是深入鉆研語言的本質、人類認知模式與機器學習的融合點,嘗試構建出更貼合人類思維邏輯、能廣泛應用于多元場景的新型語言模型。從最初的理論構思,到海量數(shù)據(jù)的采集與整理,再到反復的實驗測試與優(yōu)化,每一個環(huán)節(jié)都傾注了團隊無數(shù)的心血,只為能在全球AI技術的盛宴中,呈上一道來自中國的“硬菜”,讓世界看到中國企業(yè)在前沿技術創(chuàng)新領域的決心與實力。

  (二)創(chuàng)新就是昂貴且低效的,有時候伴隨著浪費

  梁文峰對創(chuàng)新的本質有著極為深刻且清醒的認知,他毫不避諱地指出,創(chuàng)新從來都不是一條坦途,而是一條布滿荊棘、昂貴且低效的崎嶇之路,甚至在前行途中時常伴隨著看似“浪費”的資源投入。

  放眼全球,OpenAI的成長歷程便是一個鮮活的例證。為了孕育出ChatGPT這一震撼世界的AI成果,背后是天文數(shù)字般的資金燃燒,無數(shù)次實驗的失敗、模型的推倒重來,人力、物力、財力如潮水般涌入,卻在很長一段時間內看不到明顯的回報。但正是這種不計成本、近乎“瘋狂”的執(zhí)著投入,才最終撬動了AI技術的革命性突破。

  在中國,許多人對DeepSeek類似的創(chuàng)新探索行為投來質疑的目光,懷疑其是否太過“瘋狂”。然而,梁文峰卻從另一個角度為我們解讀了這種看似非理性的行為。他提到,在現(xiàn)實世界中,存在著諸多無法用常規(guī)邏輯去詮釋的現(xiàn)象,就如同開源社區(qū)里那些無私奉獻的程序員們。他們在結束了一天疲憊不堪的本職工作后,依然憑借著內心深處對技術的熱愛,自愿投身于代碼的編寫與完善之中,不求任何物質回報,只為看到開源項目能不斷成長、造福更多人。

  這種精神上的滿足感,恰似長途跋涉50公里后的那種癱倒在地卻又無比暢快的感覺,雖身體疲憊至極,但心靈被滿滿的成就感所充盈。梁文峰深知,并非所有人都有勇氣、有精力在一生中始終保持這般“瘋狂”,但對于絕大多數(shù)年輕人而言,在職業(yè)生涯的早期,他們懷揣著夢想與激情,尚未被世俗的功利所浸染,正是全身心投入創(chuàng)新事業(yè)的黃金時期。

  DeepSeek團隊中便匯聚了這樣一群熱血青年,他們來自不同的學術背景、擁有各異的專業(yè)技能,卻因對AI技術的無限熱愛與對創(chuàng)新的執(zhí)著追求而相聚于此。在研發(fā)過程中,他們也遭遇過模型訓練效果不佳、算法陷入瓶頸等重重困難,但從未輕言放棄。因為他們深知,每一次失敗都是向成功靠近的一步,每一次看似“浪費”的嘗試都可能孕育著下一個重大突破的種子。


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