近日矽谷和華爾街出現翻天覆地的變動，只因來自中國深度探索公司公開的 Deepseek-V3 和 Deepseek-R1 兩款開源式 AI 模型，僅用六分之一成本達成了與 ChatGPT 比擬的效能，而該公司創辦人梁文鋒作風低調，但從最近一次接受《暗湧》的專訪中，可看見他對 AI 開發的企圖心。
梁文鋒很少接受媒體專訪，最近一次的《暗湧》訪問已經是 2024 年 7 月 18 日，當時深度求索剛公開 Deepseek-V2 模型，引起科技圈震撼而聲名大噪。
價格戰第一槍是怎麼打響的？
暗湧：DeepSeek V2模型發布後，迅速引發一場血雨腥風的大模型價格戰，有人說你們是業界的一條鯰魚。
梁文鋒：我們不是故意要成為一條鯰魚，只是不小心成了一條鯰魚。
暗湧：這個結果讓你們意外嗎？
梁文鋒：非常意外，沒想到價格讓大家這麼敏感，我們只是按照自己的步調來做事，然後計算成本定價，我們的原則是不貼錢，也不賺取暴利，這個價格也是在成本之上稍微有點利潤。
暗湧：5 天後智譜 AI 就跟進了，之後是字節、阿里、百度、騰訊等大廠。
梁文鋒：智譜 AI 降的是一個入門級產品，和我們同級的模型比仍然收費很貴，位元組是真正第一個跟進的，旗艦模型降到和我們一樣的價格，然後觸發了其它大廠紛紛降價，因為大廠的模型成本比我們高很多，所以我們沒想到有人虧錢做這件事，最後就變成了網路時代燒錢補貼的邏輯。
暗湧：外部看來，降價很像在搶用戶，網路時代的價格戰通常是如此。
梁文鋒：搶用戶並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構中，成本先降下來了，另一方面也覺得無論 API，還是 AI，都應該是普惠的、人人可以用得起的東西。
暗湧：在這之前，大部分中國公司都會直接 copy 這一代的 Llama 結構去做應用，為什麼你們會從模型結構切入？
梁文鋒：如果目標是做應用，那沿用 Llama 結構，短平快上產品也是合理選擇，但我們目的地是AGI，這意味著我們需要研究新的模型結構，在有限資源下，實現更強的模型能力，這是 scale up 到更大模型所需要做的基礎研究之一。
除了模型結構，我們也做了大量的其他研究，包括怎麼建構數據，如何讓模型更像人類等，這都體現在我們發布的模型裡。另外，Llama的結構，在訓練效率和推理成本上，和國外先進水準估計也已有兩代差距。
暗湧：這種代差主要來自哪裡？
梁文鋒：首先訓練效率有差距，我們估計，國內最好的水準和國外最好的相比，模型結構和訓練動力學上可能有一倍的差距，光這一點我們要消耗兩倍的算力才能達到同樣效果。
另外資料效率上可能也有一倍差距，也就是我們要消耗兩倍的訓練資料和算力，才能達到相同的效果，合起來就要多消耗4倍算力，我們要做的，正是不停地縮小這些差距。
暗湧：大部分中國公司都選擇既要模型又要應用，為什麼 DeepSeek 目前選擇只做研究探索？
梁文鋒：因為我們覺得現在最重要的是參與全球創新的浪潮，過去很多年，中國公司習慣了別人做技術創新，我們拿過來做應用變現，但這並非是一種理所當然，這一波浪潮裡，我們的出發點，就不是趁機賺一筆，而是走到科技的前沿，去推動整個生態發展。
暗湧：網路和行動網路時代留給大部分人的慣性認知是，美國擅長搞技術創新，中國更擅長做應用。
梁文鋒：我們認為隨著經濟發展，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 浪潮裡，我們基本上沒有參與到真正的科技創新裡，我們已經習慣摩爾定律從天而降，躺在家裡 18 個月就會出來更好的硬體和軟體，Scaling Law 也正在被如此對待。
但其實這是西方主導的科技社群世代代孜孜不倦創造出來的，只因為之前我們沒有參與這個過程，以至於忽略了它的存在。
真正的差距不是一年或兩年，而是原創和模仿之差
暗湧：為什麼 DeepSeek V2 會讓矽谷的很多人驚訝？
梁文鋒：在美國每天發生的大量創新裡，這是非常普通的一個，他們之所以驚訝，是因為這是一家中國公司，在以創新貢獻者的身份，加入他們遊戲裡去，畢竟大部分中國公司習慣 follow 而不是創新。
暗湧：但這種選擇放在中國語境裡也過於奢侈，大模型是重投入遊戲，不是所有公司都有資本只去研究創新，而不是先考慮商業化。
梁文鋒：創新的成本肯定不低，過去那種拿來主義的慣性也和過去國情有關，但現在無論中國的經濟體量，或是字節、騰訊這些大廠的利潤，放在全球都不低，我們創新缺的肯定不是資本，而是缺乏信心，以及不知道怎麼組織高密度的人才實現有效創新。
暗湧：為什麼中國公司，包括不缺錢的大廠，這麼容易把快速商業化當第一要義？
梁文鋒：過去三十年，我們都只強調賺錢，對創新是忽略的，創新不完全是商業驅動，還需要好奇心和創造欲，我們只是被過去那種慣性束縛了，但它也是階段性的。
暗湧：但你們究竟是一個商業組織，而非一個公益科研機構，選擇創新又透過開源分享出去，那要在哪裡形成護城河？像是 5 月這次 MLA 架構創新，也會很快被其他家 copy 吧？
梁文鋒：在顛覆性的技術面前，閉源形成的護城河是短暫的，即使 OpenAI 閉源，也無法阻止被別人追趕，所以我們把價值沉澱在團隊上，我們的同事在這個過程中得到成長，累積很多 know-how，形成可以創新的組織和文化，就是我們的護城河。
開源，發論文，其實沒有失去什麼。對技術人員來說，被 follow 是很有成就感的事，其實開源更像文化行為，而非商業行為，給予其實是一種額外的榮譽，一個公司這麼做也會有文化的吸引力。
暗湧：你怎麼看類似朱嘯虎的這種市場信仰派觀點？
梁文鋒：朱嘯虎是自洽的，但他的打法更適合快速賺錢的公司，而你看美國最賺錢的公司，都是厚積薄發的高科技公司。
暗湧：但要做大模型，單純的技術領先也很難形成絕對優勢，你們賭的那個更大的東西是什麼？
梁文鋒：我們看到的是中國 AI 不可能永遠處於跟隨的位置，我們常說中國 AI 和美國有一兩年差距，但真實的 gap 是原創和模仿之差，如果這不改變，中國永遠只能是追隨者，所以有些探索也是逃不掉的。
輝達的領先不只是一個公司的努力，而是整個西方技術社群和產業共同努力的成果，他們能看到下一代的科技趨勢，手上有路線圖，中國 AI 發展同樣需要這樣的生態，很多國產晶片發展不起來，也是因為缺乏配套的技術社區，只有第二手訊息，所以中國必然需要有人站到技術的前沿。
更多的投入不一定會產生更多的創新
暗湧：現在的 DeepSeek 有一種 OpenAI 早期的理想主義氣質，也是開源，後邊你們會選擇閉源嗎？OpenAI 和 Mistral 都有過從開源到閉源的過程。
梁文鋒：我們不會閉源，我們認為先有一個強大的技術生態更重要。
暗湧：你們有融資計畫嗎？看有媒體報道，幻方對 DeepSeek 有獨立分割上市的計劃，矽谷的 AI 創業公司，最終也都難免要和大廠綁定。
梁文鋒：短期內沒有融資計劃，我們面臨的問題從來不是錢，而是高階晶片被禁運。
暗湧：很多人認為，做 AGI 和做量化是完全不同的兩件事，量化可以悶聲去做，但 AGI 可能更需要高舉高打，需要結盟，這樣可以讓你的投入變大。
梁文鋒：更多的投入不一定會產生更多的創新，否則大廠可以把所有的創新包辦了。
暗湧：你們現在不做應用，是因為你們沒有運作的基因嗎？
梁文鋒：我們認為目前階段是技術創新的爆發期，而不是應用的爆發期，長遠來說，我們希望形成一種生態，就是業界直接使用我們的技術和產出，我們只負責基礎模型和前沿的創新，然後其它公司在DeepSeek 的基礎上建立 toB、toC 的業務。
如果能形成完整的產業上下游，我們就沒必要自己做應用。當然如果需要我們做應用也沒障礙，但研究和技術創新永遠是我們第一優先。
暗湧：但選擇 API 的話，為什麼選擇 DeepSeek 而不是大廠？
梁文鋒：未來的世界很可能是專業化分工的，基礎大模型需要持續創新，大廠有它的能力邊界，不一定適合。
暗湧：但技術真的可以拉開差距嗎?你也說過並不存在絕對的技術秘密。
梁文官：技術沒有秘密，但重置需要時間和成本。輝達的顯示卡理論上沒有任何技術秘密，很容易複製，但重新組織團隊以及追趕下一代技術都需要時間，所以實際的護城河還是很寬。
暗湧：你們降價後，字節率先跟進，說明他們還是感受到某種威脅，你怎麼看新創公司與大廠競爭的新解法？
梁文鋒：說實話我們不太 care 這件事，只是順便做了這件事，提供雲端服務不是我們的主要目標，我們的目標還是去實現 AGI。
目前沒有看到什麼新解法，但大廠也沒有明顯佔優，大廠有現成的用戶，但它的現金流業務也是包袱，會讓它成為隨時被顛覆的對象。
暗湧：你怎麼看 DeepSeek 之外的 6 家大模型新創公司的終局？
梁文鋒：可能活下來 2 到 3 家，現在都還在燒錢階段，所以那些自我定位清晰、更能精細化運作的，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雲散，但會換個方式。
暗湧：幻方時代，面對競爭的姿態就被評價為「我行我素」，很少在意橫向比較，關於競爭，你思考的原點是什麼？
梁文鋒：我常常思考的是，一個東西能不能讓社會的運作效率變高，以及你能否在它的產業分工鏈上找到擅長的位置，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，過度關注必然眼花撩亂。
（下篇待續）
（首圖來源：中華學術院）