DeepSeek 是誰？
DeepSeek，一家中國的人工智慧（AI）初創公司，在 2025 年初 發布的大型語言模型（LLM）DeepSeek R1 震撼了全球市場。該模型以其低成本 557.6 萬美元，對 AI 大模型的發展範式、GPU 算力市場及 AI 初創企業生態帶來潛在的顛覆性影響。
DeepSeek 的創新點在於其 混合專家結構（MoE） 和 多頭潛在注意力機制（MLA），使其能夠在降低訓練和推理成本的同時，保持與 OpenAI GPT-4 相當的推理能力。此外，DeepSeek 採取開源策略，將模型權重公開，降低了 AI 技術應用的門檻，為更多企業和開發者提供了進入市場的機會。
然而，DeepSeek 的成功也伴隨著爭議，如 模型蒸餾、訓練成本透明度 及 數據安全漏洞 等問題，引發了業界的廣泛討論。這些挑戰不僅影響了其市場形象，也引發了對 AI 技術發展方向的深層次思考。
幻方量化如何孵化出DeepSeek？梁文峰又是一位怎樣的領導者？
幻方量化：量化交易的基石
幻方量化是一家以人工智慧（AI）技術為核心驅動的量化投資基金。在量化交易這個領域中，AI 模型的應用越來越重要，這也促使幻方量化不斷加大在 AI 演算法和軟硬體方面的投入。有業內人士評論說，幻方更像是一家做機器學習、AI 的公司，只是副業用量化交易賺了錢。
深度求索：AI 基礎研究的獨立引擎
「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究有限公司」（簡稱深度求索）是幻方量化旗下的子公司。深度求索並不是一家全新的公司，而是在 2023 年 5 月，從幻方量化獨立出來的一個團隊，專注於 AI 大模型的研發。這個舉措賦予了 DeepSeek 更大的自主性和靈活性，使其能夠專注於 AI 模型的研發和創新，而無需受到量化交易業務的直接干預。DeepSeek 的公司名稱也表明其核心業務是人工智慧基礎技術研究。這包括模型架構的創新，演算法的優化，以及算力的提升。
DeepSeek 的定位不只是個參與者，也是開源生態的貢獻者。DeepSeek 積極參與開源社群，將其研究成果以開源的形式分享給業界，促進 AI 技術的普及和發展。DeepSeek 也在積極探索 AI 技術的商業應用，例如將其技術應用於金融、醫療、教育等領域。
幻方量化和深度求索之間的關係，是一種相輔相成的生態關係。幻方量化作為母公司，為深度求索提供資金、算力和技術支持，使其能夠專注於 AI 基礎研究。深度求索在 AI 技術上的突破，可以提升幻方量化在量化交易領域的競爭力，為其帶來更高的投資回報。
創辦人梁文峰的故事
梁文峰是幻方量化和 DeepSeek 這兩家公司的創辦人。他於 1985 年出生，從小就展現出數學天賦。
梁文峰在 2002 年考入浙江大學電子信息工程專業，2007 年繼續攻讀研究生，專注於機器視覺的研究。2008 年全球金融危機爆發，當時還在讀碩士的梁文峰看到了量化交易的機會，開始嘗試用系統化、程序化的方式來研究市場、進行交易。
梁文峰畢業後並沒有像周圍人一樣去互聯網公司做工程師，而是躲在成都的廉價出租屋裡，不停地編寫 AI 演算法來選股，並在不同的市場場景中去嘗試。2015 年，梁文峰成立了幻方量化這個品牌。在 2015 年 A 股市場的巨大波動中，幻方反而取得了超額回報。
幻方量化有別於其他量化基金最大的不同，就是梁文峰對 AI 的執念2。2018 年，梁文峰明確了公司以 AI 為核心的發展方向，並且把整個產品線和資金管理都嫁接到以 AI 為核心策略的開發體系上了。當他在 2021 年就開始囤積數千張輝達 GPU 的時候，行業中沒人知道他想幹什麼。一位他的商業合作夥伴用「一個髮型糟糕的書呆子」來描述第一次見到梁文峰的感受。梁文峰更願意被當作工程師，而不是交易員。他幾乎每天都親自參與寫程式碼、跑程式碼。
DeepSeek 的市場影響是什麼？
DeepSeek 的低成本和高性能模型，打破了 OpenAI 等閉源模型在市場上的壟斷溢價。根據 Sensor Tower 的數據，DeepSeek 在美國免費應用榜單上名列前茅，並在全球範圍內持續火爆。這表明 DeepSeek 在 降低 AI 應用門檻、推動 AI 技術普及 方面具有重要作用。
DeepSeek 的核心技術創新與模型版本介紹
1. 核心技術創新
(1) 🔗 混合專家結構（MoE） MoE 就像餐廳裡的多位頂級廚師，根據需求分配任務，提高計算效率，降低計算資源浪費。DeepSeek V3 擁有 6700 億參數，但僅需激活 370 億參數，這意味著大幅降低了計算成本，同時保證了推理能力。
(2) 🎯 多頭潛在注意力機制（MLA） DeepSeek 通過 🔄 多 token 預測（MTP） 提高了模型的記憶能力，使其能夠一次預測多個 token，提升語言模型的運行效率。
(3) 🏆 群體相對策略優化（GRPO） DeepSeek R1 的訓練採用 GRPO 強化學習算法，讓模型基於已有知識進行優化，而非單純依賴標註數據，從而極大提升了訓練效率，降低了成本。
2. DeepSeek 模型版本
📌 DeepSeek V3：擁有 6700 億參數的大語言基礎模型。
📌 DeepSeek-R1-Zero：利用無監督數據與強化學習方式微調，提高數學與程式碼領域的推理能力。
📌 DeepSeek-R1：在 R1-Zero 基礎上增加監督數據，提升模型整體能力。
市場對 DeepSeek 存在哪些爭議？
市場對 DeepSeek 存在一些爭議，例如：
模型蒸餾：DeepSeek 被指控使用 OpenAI 的數據來訓練模型，但要證明這一點需要確鑿的證據
成本：DeepSeek 聲稱 V3 模型訓練只用了 557.6 萬美元，但有分析認為，DeepSeek 的預訓練數字遠不及模型實際花費的金額◦
繞過 CUDA：DeepSeek 並未完全繞過 CUDA 生態系統，而是在 CUDA 的基礎上進行了優化
DeepSeek 的出現對全球 AI 產業帶來了多方面的影響
對閉源模型的衝擊：
DeepSeek 表明 AI 領域並不存在真正的護城河，這對 OpenAI 和 Anthropic 來說無疑是當頭一棒。DeepSeek 對閉源模型直接的衝擊就是價格，因為如果有更便宜但性能差不多的大模型，開發者和公司們會毫不猶豫地選擇。
對開源模型和社群的影響：
DeepSeek 給行業領頭羊們帶來了非常大的壓力，例如 Meta 為了應對 DeepSeek R1 的發布，成立了四個「War Rooms」作戰室，以確保即將發布的 Llama4 不落後於 DeepSeek。
對 AI 算力的衝擊：
DeepSeek 帶來了模型訓練和推理的新範式，降低了算力成本，刺激了整個生態對模型的使用和應用…。
關鍵提問與產業反思
- DeepSeek 是否會改變全球 AI 競爭格局？
- DeepSeek 讓開源 AI 變得可行，使企業能以更低成本部署 AI，這可能促使市場走向更多元的技術競爭模式。
- 開源 AI 是否真的能保持可持續發展？
- 雖然開源降低了成本，但也可能導致低質量 AI 產品充斥市場，影響技術生態的健康發展。
- 數據隱私與安全問題如何影響 DeepSeek 的全球化？
- DeepSeek 曾出現數據安全漏洞，這可能限制其進入對數據合規要求嚴格的市場（如歐盟與美國）。
若 AI 被用於犯罪，會導致社會大亂嗎？
AI 技術確實可能被用於非法活動，例如詐騙、毒品交易、賭博或軍事應用，但是否會導致社會大亂，取決於各國政府、科技企業與公眾的監管與應對措施。
可能的影響：
網路詐騙激增：由於 AI 能夠生成擬真文本、語音甚至影像，它可能被不法分子用於詐騙、假新聞、深偽技術等，進一步加劇社會混亂。
假新聞與輿論操控：透過 AI 自動生成大量假新聞，可能影響選舉、金融市場，甚至引發社會不安。
軍事應用爭議：AI 的推理與決策能力可能被用於戰爭決策、無人機控制、自動化攻擊等，這引發了對未來科技戰爭的擔憂。
助長非法團體犯罪模擬與教學：一旦開源，AI 技術可能被非法團體或地下組織修改與利用，或者全球各地個人到小團體，從AI裡學習犯罪方式，導致更多大量民眾受害，政府難以追蹤與有效監管。
📖 科技名詞解釋與比喻
🔗 混合專家結構（MoE）：就像一個餐廳裡有許多專業廚師，當顧客點餐時，系統會選擇最擅長該菜餚的廚師來製作，確保最高效率與品質。
🎯 多頭潛在注意力機制（MLA）：類似於一個人同時關注多個話題，讓 AI 能夠一次思考多個可能的答案，而不是逐步猜測。
🏆 群體相對策略優化（GRPO）：像是一場多人合作遊戲，每個玩家學習最佳策略來提升整體表現，而不是僅靠個別指令行動。
🛠 開源模型：如同共享程式碼的工具箱，讓更多開發者能共同改進與應用技術，而非封閉的專屬產品。
💻 AI 計算資源市場：類似於電力市場，隨著 AI 模型變得更高效，所需的算力減少，整體使用成本下降。
🚀 大模型普及化：如同智慧型手機的普及，讓 AI 變得不再是少數企業的專利，而是更多企業與開發者能夠負擔並使用的技術。
