Deepseek背后的老鼠仓，被罚了1.77亿人民币，这到底是个什么神奇的故事？

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天价罚单：1.77亿的老鼠仓

2025年11月11日发了一个公告，这是浙江证监局行政处罚决定书，处罚一个叫林艺平的人，艺术的艺，平衡的平。这个人呢，是在幻方量化里边做老鼠仓。罚多少钱呢？没一罚一，就是把他的非法所得没收掉，再罚以同样的钱。非法所得8,857.69万元，这哥们还是很能挣钱的。你把这个8,000多万要交出来，再罚8,000多万，加一块1.77亿人民币。

处罚算重还是算轻？

是不是付钱了？没有进一步的消息。付不出来就强制执行呗，上你们家卖房卖车去。如果转移资产，就是要判刑。如果实在付不了的话，估计是会挂失信人员的。然后还处以了5年证券市场禁入，这五年里头不能给人当CFO了。你说一程序员是给谁当CFO去？但是他也不能到股市里边去开户。

那你说这对于他来说，处罚是不是太轻了一点？大概率呢，还会移交公安机关起诉判刑，但是这个呢，并没有在这一次的信息里头披露出来。

其实这还不是中国最大的老鼠仓，但基本上已经算是第一梯队了，绝对是战绩彪炳。最大的呢，应该是华宝基金原基金经理蒋宁的一个案子，用了9个亲友账号，盈利1.14亿，最后呢是有期徒刑5年。所以林艺平大概率最后还是要去坐牢的，只是目前呢，是浙江证监局行政处罚决定书公布出来了，应该是后边还有法院再去判决，所以当前并不确定后续的处理方式。

主角登场：幻方量化与“外包程序员”林艺平

Deepseek背后就是幻方量化。那你说他们家确实炒股是有两把刷子。犯事的这段时间呢，是2022年11月16日至2023年9月6号。如果大家有记忆的话，当时应该是中国股市震荡下行期。但是即使在这样的一个阶段里头，幻方量化还是挣到钱了，就是他们通过量化的交易方式挣钱了。

林艺平到底是谁？

那你说林艺平到底是干嘛的呢？这哥们是个外包，是技术服务外包。对于技术服务外包来说呢，监管是比较松的。你一个量化基金里头这帮做策略的人，他们是需要去考基金从业资格证书的，要去受到基金从业资格的这种法律约束，或者叫道德约束。像我是考过基金从业资格证书的，我们考证书的时候一共是三门考试，第一门呢就是职业道德，第二门呢是一些跟交易相关的东西，第三门呢是私募股权基金。其实第三门是相对来说比较容易的，第一门就是背各种各样的东西，说什么能干，什么不能干。真正去做量化的人，你肯定是要去背这些东西的。但是呢，做技术支持的人是不需要的。

林艺平他的职位跟职责是什么呢？他的职位呢，叫做交易策略前端开发。你说前端开发不是写网页的吗？不太一样。他的职责是产品风控、部分产品交易测试、决策下单和监控，他做这些工作。

量化交易中的“前端”是什么？

那他到底干嘛的呢？量化交易里头的前端跟后端，跟我们一般写程序不一样。我们写程序，后边做具体操作的叫后端，前面做界面这帮人，叫前端，甭管你是写网页的，还是在APP上写界面的，写交互画按钮的，这帮人他们叫前端。在量化交易里头呢，这个后端是定策略的：我今天要买茅台，茅台上去了以后，我什么时候把它卖掉，多少钱以内我去买。这帮人叫后端，具体执行呢就是前端的。

但是前端都是程序员。你说这个量化不应该自动执行吗？这个真不是。你这边决定了我明天要买，比如说5,000万手的茅台，你如果真的前面这个机器自动就上去挂单去了，你肯定买不着，而且等你把这5,000万手收齐了的时候，这价格都涨飞了呀。所以呢，他们需要干嘛呢？需要把这单子拆了。

你说我现在需要5,000万手茅台了，后端把这个策略制定好了。而且呢，他不是说买5,000万手茅台，他是有一整套的策略：哪天到哪天之间买5,000万手茅台，这些茅台应该是在一个什么样的价格区间之内，如果这个价格超过了，我们就放弃购买，然后撤单或者是做什么。这样的东西，它是有一个完整的策略，发到这个林艺平手里了。林艺平要干的活就是把它拆开，几百手几千手，把它拆成一大堆小碎单子，然后拿这些单子扔到市场上慢慢去买去。这些单子呢，就会快速的去成交，而且成交的过程中呢，对于整个股价的影响呢，没有那么大。他就负责干这个的。他也会有一个比较缓慢的交易过程，这几单交易成功了，那几单交易成功了。而且这5,000万手，你也不能说我按照一个统一的价格，“啪”一把都扔出去了。他可能也是按照一个梯度的价格往上扔，他是这样来去操作的。这就是他们这个前端跟后端之间的差异。

犯罪行为的定性

这次的处罚通知上呢，有一句很关键的话，就是什么呢？叫“实质上实施了私募基金从业人员的履职行为”，算是犯罪行为的一个定性。你按道理来说呢，后端这帮做策略的人，你要干类似这样的活的话，那你肯定是老鼠仓。而且这些人呢，是经过了基金从业资格考试的，有相应资格的，他学过这个道德规范和职业操守的，属于叫知法犯法，这肯定是行的。

林艺平这种程序员呢，他按道理说是没有接受相应的培训的。国内的量化基金呢，也比较喜欢用这种方式，就是把技术这块外包到外边去。为什么？因为他们就不需要受到这些约束的，这种管理也相对来说比较灵活，你也可以给他们发比较高的薪水。现在还有一个叫限薪令的东西，你不能给从业人员发太高的薪水。你说每天手里头拨拉拨拉手指头，就上亿上亿的跑，自己的月薪可能是几万块，这些人心里会不平衡的。但是这些程序员，你是可以给他发比较高的薪水的，不受的这个控制。但是呢，林艺平“实质上实施了私募基金从业人员的履职行为”，所以你要受这个约束。

犯罪手法揭秘：他是如何赚钱与如何被抓的？

具体林艺平是怎么挣钱的呢？他又是怎么被发现的呢？这个我估计大家会比较好奇。

什么是“老鼠仓”？

首先咱们讲，他这个犯罪行为呢叫老鼠仓。那么老鼠仓叫什么呢？老鼠仓的一个学名叫什么呢？叫“利用未公开信息交易罪”。有一些未公开信息，比如说幻方量化在后边制定了一个交易规则，这个是对普通大众来说是不知道的。你利用这样的一个规则去交易的话，这个呢就叫做老鼠仓了。那你说我不自己交易，我偷偷告诉别人行不行？这玩意不就不叫老鼠仓了吗？这叫“泄露内幕信息罪”，这个东西呢叫内幕交易。所以呢，他有另外一个罪名。你自己交易了就叫老鼠仓，没有自己交易，我告诉别人了，叫内幕交易。

10个月赚近9000万，需要多少本金？

那么赚钱的过程呢，这哥们是10个月赚了接近9,000万，一天赚25万，这个还是速度很快的。他的本金到底有多少？很多人很关心这件事。我到底拿多少钱，10个月里就能挣出这么多钱来？是不是我手里也得有好几亿的资本？这一定是谁家有钱的少爷吧？不是这么回事，这个不需要多少钱。

为什么呢？你想他头一天，发现要下单茅台了，咱们接着说这5,000万手茅台的故事。头一天发现了，然后呢就进去埋伏了。他可以先下单，我先去买个几百手。然后呢，我这边开始执行5,000万手的这个过程。执行完了以后，到第二天，T+1嘛，这个股价呢还是会有一点点波动，比如有个2%、3%的波动，甚至呢有一些其他的消息爆发出来了，你可能有个5%、6%的波动。这个时候，你再把手里这个筹码卖掉，T+1，你等于5%就到手了，有可能是这样的。然后呢，到T+2的时候，你又变出现金来了，你又可以去买了。它是这样的一个过程。而且呢，它还可以去融资融券，就是它效率可以更高一些。它呢，挣钱不靠本钱多，它靠滚得快，它是这样的一个盈利方式。

具体操作：利用“拆单”的时间差

它的核心就是拆单。刚才咱们讲前端干这个活，大家就已经明白了。我就可以在拆单的过程中，自己先去下。我这边拆单的这个策略是10块钱多少手，10块零5毛多少手，10块1、11块多少手，他是这样的一个拆法。在这边拆的过程中，我那边下一个指令就直接9块9，我先整个几百手出来再说。等这边做完了以后，后边我再去套现离场。他是这样的一个挣钱过程。

它整个的操作呢，并不需要特别复杂的一个技术，因为这个东西呢叫做量化交易，并不是高频交易，他的交易的频率没那么快。一个策略下来了以后，他拆完单然后呢审核，审完了以后，是不是拆单都符合要求，然后要去开始执行。执行完了以后他要干嘛？监控。拆完了单以后，到底有没有成功的把我需要的这个筹码买下来？或者说现在这个价格是不是已经异常波动了？波动了以后，我是不是要去调整这个拆单？比如说我原来是从10块买到12块，要把这个5000手都买进来，我这可能只买了2,000万手，就已经涨到12了。那得看后边该怎么去处理，这个呢都是这个林艺平要去干的事情。所以呢，整个的执行过程很慢，他就完完全全可以同时摸出手机来，或者再找一台电脑，给他自己的账户下个单子，这个事是完全来得及的。

而且这个过程呢，也不能保证你铁赚钱。有的时候中国股市也说不好，你没准今天我去买了，按道理说明天应该涨，但是可能隔夜美股大跌，你第二天就直接赔在里头。幻方自己也不能保证每一笔单子都赚钱，林艺平呢也不能保证都赚。但是呢，他算了完10个月以后，盈亏都抵了以后，还赚了接近9,000万。他挣钱的速度，肯定是比幻方量化快无数倍的，因为他的这个效率会更高一些。

他赚的到底是谁的钱？

那你说这玩意到底赚的是谁的钱呢？好多买卖股票的人说，是不是赚的我的钱？赚的其实是幻方量化的钱。按道理来说呢，幻方量化把这个策略偷偷地执行下去的时候，市场上应该没有任何的响动，我偷偷地进去吸收筹码，或者偷偷地出去卖，应该是这样的一个过程。但是呢，他提前进去埋伏好了，我可以在幻方量化买的时候呢，把自己手里的筹码卖给他。甚至呢，他可以等着幻方量化整个把这个价格拉起来以后，在幻方量化要出场之前，他先跑。他是可以来做这样的事情的。所以他挣的钱是幻方量化的钱。

天网恢恢：老鼠仓是如何被发现的？

时间线，刚才咱们也讲了，2022年11月16号到2023年9月6号，也就是十个月左右的时间。2023年9月6号就离职了。那为什么到2025年11月11号才发公告呢？整个这个事情核实起来也还是需要一段时间的。应该是2023年9月6号这个事就已经东窗事发了。到底是幻方量化内部监控把他逮着了，还是证监会把他逮着了，这个事呢现在没有公开出来。但是一定当时就已经把他抓住了，这两年就是在做案情核实和资金账户的这些确认，现在就可以尘埃落定，把他宣布出来。

那你说这玩意咋逮着的呢？他偷偷在里边干这个活，怎么逮着他？还记得刚才咱们讲那个最大的案子吗？就是1.14亿那个案子，9个亲属账号。所以这种东西逮着他的核心原因，就是账号的原因。这个林艺平呢，他使用了4个账号。

• 第一个呢叫林某志，也姓林吧，有可能是他父亲的账号，或者是他的一些亲属的账号吧。林某志在国金证券开了一个账号，在东莞证券开了一个账号，这是两个。
• 还有一个呢叫何某龙，在东莞证券开了一个账号，在中信证券开了一个账号。
• 一共就这4个账号。

那你说有这4个账号他交易他的呗，怎么就能被发现呢？发现这种老鼠仓的核心关键点在于什么？他挣钱之所以能够挣到这么多的原因，是因为他频率高。今天买明天卖，后天再买，然后再卖，他是这样的一个快速的交易过程。那么呢，就会发生一个问题，叫“同频交易”。就是你发现这4个账号跟幻方量化的这种几百亿的大账号总是同频交易。幻方量化买的时候，他总能提前买；幻方量化卖的时候，他能提前卖；或者是幻方量化买完了以后他就卖；等到幻方量化要卖的时候呢，他没准还跑去融资融券去又跟着折腾一把，对吧？每一次操作的规律都差不太多，这个叫同频交易。

因为中国是很严格的证券交易实名制的，所以每个人手里不可能掌握太多的账号。特别在这几年，各种的断卡行动了以后，就会变得越来越难，所以大家手里账号都是有限的。这些人都是很贪婪的，一定是有几个账号跟这种大账号之间会发生同频，这就会容易被抓住。

另外一个抓住它的方法是什么呢？就是IP地址跟Mac地址。Mac地址就是我们的硬件，比如手机，你的每一个手机上是有Mac地址的。我们的每一个路由器、每一台电脑的网卡上，都是有Mac地址的，全世界唯一的。IP地址，你比如说像林艺平这样的，他上哪下单去？他只能是坐在幻方量化的办公室里头下单。所以他下单的这个IP地址，也是在幻方量化的办公室里头，跟他执行交易策略的这个IP地址是一样的。这个也是很容易被抓住的。应该就是通过这两个方式，就是同频交易和IP地址、Mac地址的方式，直接把他逮着了。

普遍现象与监管红线

中国股市在这块，确实要比美国股市要严格。因为美国股市并不要求绝对穿透，或者穿透到头这样的方式。中国股市是要求绝对穿透，无限穿透，一层一层一直穿透下去，穿透到最后每一个人的身份证号码上。所以你想去靠账号去玩这个事不那么容易。

那你说这是不是一个普遍现象呢？是不是所有这些做量化交易的人，最后执行的这些前端人员，都会干这个活呢？首先说这个事确实不少见，国内外都有，美国也有，中国也有，全世界哪个国家都会出现类似这种情况。反正出现了就抓呗，这也没什么办法。

真正的红线呢，其实是“对打”。刚才我们讲了，量化基金它会把一个大单拆成好多小单，自己去慢慢执行去，这件事情呢它是允许的。前提是什么？你是到市场上对着公共池子去交易，这个事就没问题。但一旦是说我操纵了好几个账号，自己跟自己去交易了，这个事就不行了。你像林艺平这个其实也是这样，他操作了一边是幻方量化的账号，一边是他自己的林某志和何某龙的账号，自己跟自己交易了，这个事是不允许的。在任何一个国家的证券市场里头，这件事都是违法的。

为什么这个是违法呢？因为股市这个东西，特别是股票的价格呢，它是怎么来的？这个东西叫“价格发现”。就是我这没卖出去，交易没有成功；我这要买了没买到，这个交易没有成功，它对于股价是没有影响的。那边正好有人要卖，我们交易成功了，那么股票的价格就会发生变化，我发现了新价格。那如果是一些小盘股，自己买自己卖，突然就做出了一笔交易来，这个股票的价格就会发生异常波动。小盘股嘛，他一般交易也没有那么多，或者交易的没有那么频繁，他就会发生这种异常波动，就有可能会吸引别的人进来买，等别人吸引进来了以后，他自己就跑路了。这个其实是很多游资干的活。最近呢，也爆出一些国内游资玩不下去了，他们就跑到美国去。因为刚才咱们讲了，国内搞断卡行动以后，游资手里边的账号也没那么多了，他们就去美国炒。但是到美国以后呢，做过分了以后会被SEC处罚。这种案件最近也是不断地被爆出来。

全球的股市呢都有监控功能，发现这种同频交易就会触发监控。国内呢，实名制还要更严格一点；美国呢，是诉讼门槛更低一些。什么意思呢？就是国内呢，因为是实名制，所以呢你只要干类似的这种事情都会被发现。但是呢，是不是会起诉，会不会真的把你抓出来，还得看您上头是不是有人。这个玩意就跟西游记似的，孙悟空从头到尾打了半天，最后没打死几个人，真正的罪大恶极的，实际上都是什么神仙的坐骑、菩萨的坐骑，都是这玩意。所以您最后是不是会被抓住，跟你做什么没关系，看你上头有没有人才有关系。而美国呢，它没有实名制，发现要稍微难一点。但是呢，他们起诉是很容易的，你只要是这个股价异常波动了以后，下边人都是可以起诉的。如果起诉你，你这受到处罚的几率会更大一些。大概就是差在这。

真正老鼠仓的重灾区，其实并不是股市，而是什么呢？而是币市，就是区块链这帮人，他们是真正的重灾区。为什么？因为他们没有监管。他们的这些交易都是去中心化的，虽然现在有中心化交易所，但是这个交易所也不是说所有的人都在我这执行这一套东西。咱们一帮的中心化交易所，也是在去中心化的链上去执行的。所以在他们这里头呢，是没有总体监管的。像美国有SEC监管，中国有证监会监管，你说我在链上交易，币安能监管吗？监管不了。他只能监管说我自己内部的人，你不要干这个事。因为这个事呢，对于名声的损害是很厉害的，一旦你内部的人干这件事的话，大家就不敢把钱存在你这了。

故事的启示

最后总结一下吧。这个故事告诉我们了几个道理。

• 第一个道理：信息就是钱。这个林艺平他偷的是什么？偷的是幻方量化的信息，偷的钱其实也是幻方量化的钱。信息就是钱。
• 第二个道理：不是自己的钱不要伸手。但是你说我玩币圈的，你自己看着办，这事跟我们没关系。但你说我在证券市场上，在股票市场玩这个事，只要是达到一定的频率阈值以上，就一定会被抓。那你说到底是到多少阈值以上会被抓？没有人会告诉你这个具体的数字的，这个大家自己小心就完了。
• 最后呢：市场有风险，投资需谨慎。我们这各种这消息、那消息满天飞，我今儿买点这个，明天卖点那个，有的是人在里头去赚一些奇奇怪怪的钱。

今天这个故事就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛、参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

深度求索的创新模式可以复制吗？既然他能做出来，而且也让美国人愿意接受我们的这种智慧，这个事是不是可以再来一次？这个事能复制吗？

首先呢，咱们要从幻方量化开始讲起。幻方量化呢，我其实跟他还稍微打过一点点交道。我自己个人的经历是，2009年到2012年之间，就职于盛大创新院。后来大概到11年、12年这两年呢，就开始分拆，分了很多的这个子院。其中有一个院呢叫多媒体院，多媒体院的院长呢叫陆坚。他呢是浙大的本科，后来到美国去读的博士，然后去了苹果公司。就是如果你现在用Final Cut，用QuickTime，这些东西就是他写的。后来呢，他在我们那里当了两年的院长，离开盛大创新院以后呢，是LinkedIn中国的总经理，现在应该已经进入半退休状态了。

他呢是浙大的，浙大呢其实在杭州，培养了大量的图形图像相关的这种人才。当时呢，做媒体院的时候，陆坚就带进了一大批浙大的学生，做各种的图形图像处理的事情。在15年还是16年的时候，有一次跑去杭州，找很多原来盛大的老同事去吃饭，因为好多人去阿里了嘛。吃饭的时候呢，就有一位老同事约了我，说你来了我也吃个饭呗。这位老同事呢就跟我讲，说咱们做个量化交易，说我们现在干这个事。但当时他们这种量化交易呢，还是私下里边做，自己有一些钱在做一些，挣一些小钱，并没有公开对外去募资。

我印象里是在18年、19年的时候，他们就开始公开的亮相，说哎，我们开始做AI选股了，用AI来进行交易决策了。这个公司实际上就是幻方量化。幻方量化里头最大的那个创始人，就是占85%股份的那个创始人，我没见过，但下边有一个占7.5%的，这个创始人是我以前的同事。他们呢是从私下里头几个人去做，逐渐正规化，开始向外销售产品，实际上也就是募资嘛。

他整个的幻方量化的团队呢，也是由一群浙大的算法天才凑一块干。幻方量化的发展呢，他算是中国首支达到1,000亿规模的量化基金，早期的业绩还是相当不错的。

有几只产品达到了400%的收益率，就是你给他一块钱，最后出四块钱出来，这个还是非常非常不错的。到2024年的日子就没有那么好过了，因为幻方量化里头有很多的这种基金，或者有很多的产品，是以中小盘股为基础方案的。因为你做大盘股，你是做不动的嘛，只有在中小盘股里边去做涨做跌，你才有这种盈利的机会。

所以呢，他们到2024年的有几只产品有10%的收益，但是呢，也有几只产品是以中小盘股为基础的，就直接亏掉了，大概亏了5%到6%左右的吧。我觉得以中小盘股的2024年A股的一个状态，只亏这一点点，他们已经很努力了。

现在呢，幻方量化已经不是国内最大的这种量化基金了，现在国内最大的量化基金都是玩大盘股的，就是已经是跟这个国家要一起往前走的这些基金，他们才可以长得更大一些。现在幻方量化下的应该有几只500亿或者几百亿这样的产品还在跑着，没有任何问题。

幻方量化下面的这个老大对整个的这个技术非常非常感兴趣的，2023年成立了叫深度求索的这样的一个新公司。他们这个公司呢，没有什么资金的压力，因为幻方就是投资方。这帮炒股票的人，做过量化交易的人，手里反正有的是现金，说我们投入就完事了，你也不用再去出去找钱了，也没有短期内的盈利目标。我也不是说做到哪天必须要挣到多少钱，也不需要出去跟人家显摆。

因为很多的创业公司，你不断的要拿出业绩出来，是为了融下一轮的钱，他们没有这个压力，说我们就是为了爱好，为了梦想，为了荣誉，去干一点自己喜欢的事情吧，就是这么一行的一帮人。所以呢，他们只做基础研究。那种既要又要不可取，什么叫既要又要呢？就是我又要做大模型，我又要去做行业应用，我又要去做ToC的产品。国内其实有几家公司是这么干的，但是对于这个深度求索，就是Deepseek这个公司来说，他们就做大模型，其他啥也不管，做开源，也没有ToC的产品。他们倒是有一些ToB的产品，北京有一个深度求索的公司。

是在去接一些ToB的这种集成单子，还是在做的？然后大模型开源了以后，开放API，大家就上那上面去用就完了，而且很便宜。他们呢是不做APP的，坚决不做APP。目前呢也没有多模态，未来应该会做，所以是一个很单纯的公司。咱们对比一下其他的公司，既要又要，比如说李开复的零一万物，一开始做开源，然后呢说不，这个开源不挣钱，我们要去做ToB系统集成去。说这个ToB系统集成，好像打不过别人，很简单，你一个台湾人，在中国现在这样的一个状态下，你想去接一些政府单，多费劲，这个就没法整。

说那咱们去做ToC吧，做了一个叫万知，一万两万的万，知识的知，做了这么一个产品。这种东西呢，你又没有流量，你跟这个豆包打，你根本打不过人家。别说他了，什么通义千问、文新一言、文小言，这些东西都打不过豆包，因为人家有流量，你没有。后面的开源也懒得做了，反正就在这一点点往前蹭，又号称拿了一笔钱，看他后面在做什么吧。

这是李开复的零一万物。Minimax呢，ToB的业务在做，ToC呢有一个叫Toky的产品，就是这种陪伴型产品，还做了海螺，就是可以做这个文生图、文生视频，这样的产品都做出来了。这个Minimax呢，就是ToB、ToC，他自己也有做API的，都在做。就是所有既要又要，还要也要的，这个就是他们。但是呢，他这几块做的还可以，不像这个李开复那个似的，哪块好像都没开出花来。

然后百川智能他们呢，是没有这个ToC的产品，除了模型研发之外，剩下就是行业解决方案了，什么银行、医疗什么开始做这玩意了。然后质谱呢，是模型研发订阅和授权，剩下也是行业解决方案了，也是没有ToC产品的。接月星辰呢，是模型订阅行业解决方案，也有ToC的产品。月之案面也是全活，什么都干。

以上咱们讲这个呢，就是号称的中国AI六角龙，就这六个。然后大厂呢，你做一些全活，这是合理的，小公司何必呢？哪个都不想放过，我ToC我也要做，ToB我也要做，模型我也要开发。

开发完了以后，我还要立个什么出去跑分什么的，都要去干。所以跟他们比起来，Deepseek就要单纯纯粹的多。我就去做模型，而后我还在模型的基础上做各种的改进。改进完了以后呢，跟全世界的大模型的圈子里头一起去建立新的方向，建立新的标准，一起往前走。

咱们回来讲这个Deepseek，他的领导跟这个领头人是很重要的。这个人呢叫梁文峰，这个人我没见过。我那个以前的老同事是下面的一个小股东，早期的三个人应该都是技术，主要就是做这种研发的。实际上，他们早期就是自己做，自己去炒这个股票，完全是自用的一个东西，所以早期并没有那么商业化。而且呢，做量化这种人呢，是隐士大侠，他也不愿意出来跟你见面，也不希望去跟你谈很多事情，所以这个人在外边露面的机会也不多。

我后来找了找，在网上找了两篇梁文峰的访谈。今天这个后边的故事呢，有很多是来自于访谈里边的信息。做量化的时候，一开始确实是比较隐蔽，而且呢，没有这个海外大厂经理。就是大家要知道，像国内的这些做AI的，这个六小龙里头，有很多是由海外大厂经理或者海外名校经历的。即使没有的话，可能还有清华呀，还有很多的什么百度或者是格林深瞳这样的国内AI大厂经历也是有的。

但是呢，梁文峰就没有，浙大毕业了以后，中间这段的生活就不太确定了，因为他也没有什么对外的披露出来。后边呢，就开始做幻方量化，炒了股票挣了钱以后，就去做Deepseek了，就是这样的一个情况。这个人呢，每天像极客一样去干活，或者像黑客一样去干活吧，也不怎么说话，每天就是看论文，写代码，参加小组讨论，也没有那么多的管理的事情。

肯定的天才是必然的，这种黑客型的天才呢，在中国各个角落里头还是隐藏了不少。这个愿意为理想荣耀去努力的人还是有的，有能力做自己想做的事情，还没有钱方面的限制。这个呢，就相对来说要难一些，因为我见过很多的黑客型人才，但是呢，他们都是在为五斗米奔波。

又有能力，又有想法，还有钱，他就会做出像Deepseek这样的奇怪的东西出来。他在前面讲过一个很有趣的话，是“务必要疯狂的拥抱雄心，且还要疯狂的真诚”。他是这样去要求的，而这个话呢，是2023年4月11号，幻方在发布大模型的时候，他们说：“哎，我今天要开始做大模型了。”做公告的时候，引用的法国新浪潮导演克里弗曾经告诫年轻导演的一句话，那咱们再说一遍：“务必要疯狂的拥抱雄心，且还要疯狂的真诚。”这种人，他们能够在钱财无忧的情况下，做出一些让人大吃一惊的东西出来。

因为幻方前面也是在做AI的大模型，就是在ChatGPT出来之前他们就在做，所以早早的呢，囤了1万张的A100。幻方他们应该是全国除了大厂之外，唯一的一家手里有一万张A100的公司。你想，A100这个东西刚出来的时候，一万美金一块，一万张A100，他就是一亿美金。他手里能够有这样的一个资产，还是非常非常吓人的。

那么招聘方面呢，因为老板自己并没有海外留学大厂工作，所以呢，他在招聘这块也对这块要求的没有那么重，因此招了很多的应届生回来。要求的是什么？第一个要感兴趣，你要喜欢这事；你要不喜欢就别费这劲了。第二个，除了喜欢之外还要什么呢？要有基本功，基本功一定要扎实。因此，他要求的第一个叫热爱，第二个要有能力完成项目。你不能说我光喜欢，但是我做不出来这事不行。

所以他们基本上是以这个标准去招聘的。当然，现在也有很多的清华北大的人被招进去了，原来呢，可能主要是浙大的人稍微多一些。他们的创新呢，是一种自下而上的创新，不是一种自上而下的创新。每一个人呢都可以提出自己的想法，而且他们不需要去提前分工，比如你去做数据标注，他去做哪块，谁去跟什么东西，没有这个。每个人呢都可以按照自己的爱好和路径去做事情。

像前面我们讲的那个MLA，叫多头潜在注意力机制，这个东西呢，就是一个很年轻的研究员提出来，提出来完了以后说：“那试一下。”谁都可以提出要求来，那试一下。

然后，试的时候呢，发现哎，有点效果。 有了效果之后，分配算力资源就开始继续往下做。 就是当大家初步验证成功了以后，就会从上而下的再投入资源。 这个呢，其实很像美军搞的那套东西。 美军说，司令部里边这些长官，他是不了解前线情况的。 所以怎么办呢？让这个小团队出去，你们现场侦查，然后向后边要各种支援：我要导弹、我要空投、我要撤退。 后边人只管给支持就完了，或者给他们各种信息，让他们到前头去。 打仗的人来决定这个仗怎么打。 这个是在美军海外战争以后决定的一种工作方式吧。 Deepseek也是使用的这样的一种创新模式。 像其他的都是老板是老大，他有经验，他一定说了算，下边人你就只管干活就完了，你们都是螺丝。 Deepseek在这块是有很大差异的。

Deepseek还干了一个什么事呢？就是很意外的挑起了价格战。 在Deepseek V2发布以后，他们就进行了大规模的降价，100万TOKEN一块钱人民币。 这当时的想法是什么呢？就是这事呢，不能赔钱。 当大家来去用我们的这个和算力的时候，不能赔钱，但是呢，也不要求赚很多的钱，不用求暴利，稍微赚一点就可以了。 所以呢，这帮人核算了一个成本，就直接把价格扔出来了。 也没想到整个的行业会对于这个价格这么敏感，没想着会有人跟进。 智谱马上就开始跟，将一个很小的模型降价了。 大模型呢，还是比较贵的，因为质谱其实还是小龙嘛，6小龙的小龙，就是他还是融资干活的，钱没有那么丰富。 但是后边字节的豆包，大模型就直接跟进了，全线降价，包括后面的百度的文新、阿里的通义千问，都在大规模降价，直接就把价格拉下来了。

所以呢，Deepseek就由此得名，叫AI领域里的拼多多，砍一刀嘛。 但是呢，Deepseek就说了，价格我是挣钱的，我虽然挣得不多，但是我是有利润的。 但是其他的这些大厂呢，就是赔本赚吆喝的一个状态了。 那你说，中国是不是有很多的聪明人可以来做这件事情？ 很多人说呀，有大智慧的，也有的是小聪明的。

我们现在讲Deepseek这帮人，他们算大智慧吗？在我当时看他们去做量化交易的时候，我想这些人就是一帮小聪明。这个说个实话，就是如果当时他们在做量化的时候找我去要投资的话，我应该不会投他们。即使现在可能有一些这样的人找我的时候，我应该也不会投。

这种大智慧跟小聪明是跟性格有关系吗？其实我觉得有一定的关系，但是没有那么大。这个东西更多的是跟环境有关系。在大的这个环境要求你必须要为五斗米去思考的时候，这些人就会去变成小聪明。当他们衣食无忧的时候，就可以去追求自己的大智慧。而且中国人还很多，在这么大的基数下面，总会有一些大智慧的人获得合适的环境，或者说有一些聪明人，在获得了合适的环境下可以去展现他们的大智慧。这是我觉得中国在这块比较强的地方。

没有说中国人就只会从1到100，不会从0到1，没有什么原创性的创新。这个事我是从来不信的，只要做出有价值的贡献，别人根本就不会因为你是中国人就歧视你或者怎么样，没这事。在海外做出最大贡献的很多人，其实都是华人，很多也是从国内培养出去的人。

所以智慧本身是不要想高低贵贱的一个事了。中国人的聪明人比例是不是比较高呢？首先这个说法呢，政治不正确，种族之间是不应该有这个差异的。但是呢，中国因为文化传承跟生存压力的问题，会更加的重视教育。所以更多的中国孩子在很小的时候承受了非常非常严酷的，或者残酷的非人的教育压力，这个是没有办法的。

中国的文化传承是什么？自古以来叫“万般皆下品，唯有读书高”，或者是“士农工商”。一旦成为士了，你连税都不用交。咱们接受了几千年这样的文化教育，所以我们知道说任何人，只要是稍微家里有口吃的，一定要送孩子去上学，不能耽误他。

另外一方面，就是我们的生存压力非常非常大，动不动就是输在起跑线上。所以我们的孩子自小接受的这种教育，可能对于老外来说，他们就直接告你虐待了。最终产生聪明人的比例自然就高一些。

可能大家生下来没有那么大差异，但是呢，我们每一个人，甭管你能不能成才，甭管你有多聪明，我们都去用巨大的教育压力把它压一遍。可能很多国外的人也很聪明，但是呢，人就快乐教育，开开心心的吃喝玩乐，混了一辈子也就出来了。

但是中国可能稍微有点能念书能力的人，都被我们的教育体系给塑造成了一个可造之材吧。那么这几十年，这个生活环境、信息流动肯定还是发生了巨大改变的。可以做自己喜欢事情的中国聪明人，肯定会变得更多一些。

咱们甭管怎么说，这几十年的改革开放，我们能够获得的资金资源数据，从来没有像今天这样多过。这个事大家还是要去承认的，也不是每个人都活得那么苦大仇深。像Deepseek这帮人做量化的时候，我挣着钱了，那我就可以去追求一些自己喜欢的事情。

其实我是见过很多聪明的中国人的。原来我们去做盛大创新院的时候，是聚集了很多很多的聪明人在一起。那这个里头跟幻方又有一点相像，幻方是炒股票，自己手里有一堆钱，盛大创新院是做游戏，公司手里有一堆钱，说来我们去追求一下梦想吧，也是如此一个状态。

而且很多公司里边，还窝藏了一堆的扫地僧，就是他会解决很多的很细节的、很具体的问题。那你说这些问题，为什么大家老觉得这就是一个工程上的改进，不是一个从0到1的改进？原因很简单，因为这些人没有聚集在一起，没有让他们自由的去追求他们自己想干的事情，所以他们就只能成为扫地僧，而不能成为像Deepseek这样一鸣惊人的东西。

社区里边也有很多为爱好和梦想而努力的人。有些人呢，没有那么好的环境，但是也在努力，比如说那些独立游戏的开发者，那些开源软件的创作跟维护者。我们是见过很多的，说我喜欢这个事情，我就是愿意做这个事情，我真的是吃了上顿没下顿，这种人挺多的。

我曾经有一个以前公司投的项目，那是一个游戏公司的CEO，那也是一个很强的geek，自己的这个游戏做的不怎么样，每天在UDT社区里头揪着人家CTO扯淡。

讨论最新的物理引擎该怎么做。那个CTO还经常跟他之间相互的启发，相互的促进，做这样的一个事情。我呢，很尊重这种天才，但是这种人不是一个好CEO。那个案子原来不是我投的，虽然是我们项目里边的案子，但不是我投的，所以我也不会去投向Deepseek这样的公司。

当社会有一个基础保障的时候，这些人呢就会更大范围的存在，而且呢，有可能会创造出璀璨的成就出来。他是有一定的偶然性在里边。对于不同的环境呢，就应该有不同的应对方式。有些人说我想挣个快钱，有些人说我现在钱挣够了，我想追求点梦想，这个呢都无可厚非。

总有人问我说：“哎，我现在想投资，我有笔钱，我应该投什么好？”因为我原来做个投资人嘛，所以有人来问我这个问题，或者说：“哎，我有一个朋友，他们需要投资，让我来投，你看看这项目行不行。”也有人给我做这样的咨询。我给的答案一般都是一样的。

什么呢？第一个，你准备投多少钱？你对于回报的预期是什么？多长时间回报？挣回多少钱回来？这是你对回报的预期。再回报第三个是什么呢？你对于风险的承受能力是怎么样？这个钱如果就没了，或者是如果就亏进去了，你是不是愿意承担这件事情？绝大部分人回答了这三个问题以后呢，这个投资就黄掉了。他们压根就想不清楚，我到底对这个投资的预期是什么，或者说我到底能够承受什么样的风险，这个其实是很难回答的。

离钱近的人，或者说我要挣快钱的人做工程，找到清晰明确的路径，定好目标，直接冲上去，寻找可以融资或者让公司价值上升的人和团队。为什么很多人说：“我一定要谷歌挖个人回来，我要到百度挖个人回来，我要到自己挖个人回来。”因为这样的话，你相对来说比较好忽悠投资人嘛。投资人绝大部分是不懂的，一看到这个人的履历，这个好厉害，我要给钱，就变成这样。

然后把这些团队凑起来以后呢，拼执行力，实际上也就是内卷了。然后寻找漏洞，细节不断的完善，卷死其他所有人，这就是快速挣钱的这个团队要干的事情。还有些人说，我钱挣够了。

或者说钱一时半会不用太担心，我只需要追求梦想就可以了。这些人呢，心思就会更单纯一些。在小说里边，有一个名词叫做“剑心通明”。我这个心里头只有剑，没有任何其他东西，那他就可以去做一些不一样的事情。

当然，不同的人呢，有不同的追求，这个里头没有谁对谁错，也没有谁高谁低。我们也不要去笑话中国AI、六小龙这些企业。你说既要又要，没做任何创新，模型架构就直接抄人家的，别笑话人家。大家只要自己的逻辑自洽了，说我就是要去做一个公司，我要把公司做上去，我要对投资人负责，我要在这个过程中做出一些有趣的东西出来，就可以了。这个事并没有什么问题。

那么，深度求索的未来会怎么样？人怕出名，猪怕壮，因为呢，资本已经盯上他们了。大厂呢，会快速的抄袭迭代他们的架构和模型。不用等美国人开源，中国人开源了以后，其他中国人也会自主创新、自主研发的，挖人是必然的。小米刚刚千万年薪，挖的这个叫罗福莉的人，就是Deepseek V2的一个主要贡献者。至于小米千万年薪把它挖回来以后，是否能给小米带来什么，这个我们拭目以待，不一定。

然后，中国呢，有一个特别有趣的名字，叫什么叫“黄埔军校”。百度就是推荐算法、自动驾驶这块的黄埔军校。盛大呢，原来是盛产大量的游戏人才，而金山呢，是早期大量的软件人才都从这出来的。路径清晰，想要做同样的事情，最简单的方式是干嘛？去挖人，把这个做过的人挖回来，这事不就搞定了吗？

所以，深度求索的技术呢，一定会快速的随着原代码的开放以及人才的流动，普惠到中国各大AI厂商里边去。而深度求索自己呢，未必最后能够挣到钱，这个我要跟大家讲清楚。跟大家讲一个故事吧，就是李开复早年做这个创新工厂的故事。当年，李开复招聘了大量的，他们叫“娃娃兵”，也就是没有毕业的这些硕士，因为他当时在中关村附近那边嘛，所以有什么北航的呀、清华北大的呀，很多这样的硕士或者是本科生，就在那干活。其实，创新工厂实际上最开始的两拨人，一拨是李开复从谷歌里边带出来的人。

然后，另外一拨干活的人，就是这帮娃娃兵。后来等李开复开始有一定名声之后，他们的整个办公室就被各大互联网公司进去疯狂的洗，慢慢的就分崩离析了。当时我们就干过这个事，坐在那个创新工厂楼下的咖啡馆里，挨着个给上门打电话来，一个一个叫下来面试。而且是分几摊，同时上四五个面试官在咖啡馆的不同的角落里坐着。只要聊着还可以的人，3倍薪水你来不来吧？当时盛大干了一次，后边的各大厂都去干这个事情。因为呢，我们发现李开复把这帮娃娃兵训练得非常好，每一个人都是心中有火，眼中有光，而且呢，执行力还很强。当时挖了好多那种回来，效果非常好。

希望呢，这个深度求索可以在资金充裕的情况下，继续进行探索和尝试。也只能这样的希望，我没法期望说深度求索这公司未来成长成一家非常巨大的这种大厂，最后能够挣到很多的钱。这个事呢，我是不抱期望的。希望经历各种风风雨雨的过程之后，不要把心态搞崩，这个是最重要的。因为呢，很多的时候人员离职或者是项目失败，有很多这样的事情出来以后的话，创始人的心态会崩的。那么，是不是还会有很多深度求索这样的公司，隐藏在水面之下呢？会有的，而且会越来越多。

AIGC时代大公司的优势其实没有那么大，更多的个人和小团队可以调用更多的资源、数据以及算力，做出大家意想不到的事情出来。像我现在也可以自己坐在家里头，使用各种搜索引擎，使用各种的大模型去进行工作。我交的钱实际上也就是一个月20美金给了OpenAI了，豆包还是免费的。我现在可能真的是一个人，相当于一个团队在干活了，我也可以做出一些可能别人意想不到的事情出来。

有了基础的社会保障之后，从小接受残酷学习训练的中国人，做出各种奇奇怪怪东西的概率肯定要比其他地方的人大得多。这是我的一个结论。而且，中国人本来就多。最终呢，咱们要给这个故事下一个结论，就是会不会有深度求索这样的创新模式被不断的复刻？而我的结论是这样：深度求索的创新模式。

复是不能复刻和模仿的。因为你一旦要去刻意学习什么东西，你就是有目的的。而这种目的的话，跟刚才我们讲的深度求索的这种研发方式，它是相互矛盾的。目标很明确，就应该像AI六小龙他们干活，什么都沾一点点。但是呢，会有很多很多类似的团队，还是潜龙在渊。就是大厂你学这东西你是学不了的，但可能会有一些小团队，在不定在哪个角落里，哪个旮旯里头，在做一些大家意想不到的事情。突然哪一天就冒出来了。这个事情我觉得还是可以去期待的。好，这就是今天的第二个故事。

雷军千万年薪挖回来的AI萝莉，到底值不值呢？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，雷军花了千万年薪挖回来的天才少女，到底价值几何的故事。

首先，这个消息并不是小米官方放出来的，而是证券时报等一大堆媒体报道出来的。报道出了这样的一个故事之后，肯定就会被舆论热炒。第一个，AI现在肯定是全村最靓的仔，跟AI相关的事情更容易被媒体所报道。第二个，小米跟雷军本身就是顶流，任何事情只要沾着小米，沾着雷军了，都会被过度的炒作。

现在这位AI天才少女叫罗福莉，号称是雷军亲自下场捞的人。这个事情到底有多亲自呢？不好说。很多记者也去找小米核实，问有没有这么个事情，是不是有千万年薪，雷军到底是怎么谈的这个事情呢？目前为止，小米没有给出官方确认。但是，如果千万年薪是真的，那这个事雷军必须是要签字确认的。如果不签字的话，这样高的薪水是开不出来的。

这是一方面，另外一方面，Deepseek V3也是现在的顶流。新的模型出来以后，包括美国很多AIGC圈的老大，都给出了很高的评价。国内一定是说，哎呀，你看我们做出来的东西被别人夸奖好了，这个事情我们与有荣焉一下。这位天才少女从Deepseek这边出来的，也成为了整个事件炒作中的一个推手。1,000万年薪，加上小米最近在宣传的万卡集群，也算是这个事件能够不断在热搜上停留的催化剂。

而且前几天超级小爱演示的翻车，你也需要一些AI相关的新闻出来中和一下吧。所以这个事情被舆论热炒了。小米官方刚才我们讲了，并没有正式的回应这件事情，原因也很简单。第一个是薪资，在小米这样的公司里边，她应该是保密的。如果有谁把这个薪资泄露了，肯定还是要受到一定处罚的。第二个，这个人如果真的去了，炒的太热了是没法干活的。这个人就是千万年薪的AI萝莉，那剩下的这些没挣到1千万的人，你咋跟她一块配合干活嘛？中国人向来都不是喜欢。

把薪资贴在脑门上的，而且有些人说呀，说你能干啥呀？就雷军亲自去请你，我不服气，她会有这样的事情。所以这个人就算是真的去了小米了，为了未来能够干活，为了能够跟团队合作。所以小米估计在回应的时候，也会相对比较谨慎。

记得当年遇到过一个擦桌子故事。什么呢？就是我原来是清华同方的员工。有一次清华同方的一位，应该叫事业部经理吧，说：“哎，我为咱们事业部找了一个销售大牛回来，这个人可厉害了。”这位事业部经理在入职之前，就跑去把人桌子给擦了一遍。

清华同方呢，有一点跟其他地方不太一样。什么呢？就是这帮事业部经理在当时，97年98年的时候，都是清华大学里边的老师，很多是系里边的比较大的老师，一些教授，一些副教授，在当事业部经理。然后她下边的很多员工呢，是她的学生。所以这帮学生一看，哎，这个老师到底是怎么回事呢？招了一个什么神奇的人回来？来之前你还把人桌子擦了。我们跟着你坐了这么多年，也没看你给谁擦过桌子呀。

这个人进来，我们一定要好好称量称量她。这哥们入职了以后呢，大概没两个月就离职了。甭管她自己的能力怎么样，你进来了以后，所有人都要看看你说：“哎，这个老师给你擦过桌子，你到底是个什么样的人？”所以这样的人这么高调加入团队以后，相对来说是比较难以去开展工作的。

那么罗福莉到底是何许人也呢？从网上公开的信息来看，95后小镇做题家，她是四川宜宾市第一中学清北班毕业的。就在这样的学校里头，专门会有这种尖子班，她们叫清北班。然后呢，去了北师大计算机系上大学，算是第一次接触电脑，以前没接触过，所以呢，一开始成绩并不好。

大三呢，去了北大语言计算实验室实习，三个月自学Python，选择了NLP方向。NLP叫自然语言处理，就是向语言学的方向，或者计算语言学的方向转移了。开始呢，在别人的论文上署名了，就别人写的论文上头，已经开始有她名字了，这时候还没有大学毕业呢。然后保研到了北大，在北大的语言计算实验室里边。

继续深造。2019年，在ACL大会上发表了8篇文章，这个大会叫国际计算语言学年会，简称ACL。其中有两篇是第一作者，剩下的算第二作者。第一作者的文章中，第一个是《在文本和语音中检测隐藏信息》。意思是什么呢？就是说，如果我们的语音具备某些特征的时候，这个人可能在信息里边隐藏了一些东西。比如说在隐瞒信息的时候，讲话者的最大音高强度和语速增加，而讲话持续时间减少。这些特征与欺骗检测研究中的发现相似。如果你突然声音变大了，语言变短了，就有可能在骗人。

如果是语言特征，前面是语音特征，后边是语言特征的话，隐瞒信息的文本中，认知过程词汇，比如说“我认为怎么怎么样”、确定性词汇和正面情感词汇的使用频率更高。这表明隐藏信息可能增加认知负荷，同时伴随着更高的自信水平。这个有点像《Lie to Me》，谁说谎了是不是？这是一篇。

另外一篇是《将AMR解析视为序列到图的转换》。这个AMR的意思是抽象意义表示有向无环图。什么意思呢？就是我们说了一句话以后，在计算机要去处理之前，要把整个这句话变成一个有向无环图。什么叫有向无环图？就是她有方向，从前到后；而无环呢，就是她最后不是循环的，是这样的一个顺序的，由点和线连接出来的一个图，有这个正确的方向，但不能循环。她做的这个论文是在这种有向无环图上进行一些数学变化，变化了以后可以进行进一步的训练或者进行进一步的识别，而且在识别率上会有一些变化。这就是她作为第一作者的两篇论文。

研究生期间，总共发表了20多篇论文。看来这个北大还是很厉害的。2021年毕业后，加入了阿里达摩院。当时，她还写了一个公众号，告诉大家要选择有科研也有业务的公司。如果选择这种完全没有科研的公司，只做业务的，那么大概率只会去做一些边缘业务，这是没有办法在科研领域里继续深造的。所以，她当时在一堆的顶流offer里，挑中了阿里达摩院。

觉得这边还是可以做一些科研的。2022年呢，这就是在阿里达摩院里头待了一年，跳槽去了换方量化。据说呢，也是在这一年里头领证结婚，夫妻两个在杭州还买了房。幻方呢，在2023年分拆深度求索，也就是开始做Deepseek的这个公司。那么这位罗福莉呢，也就跟着去了深度求索。罗福莉在Deepseek Coder这个论文上作为第六作者，也是署名的。幻方以及深度求索，其实发的各种文章还是很多的。而且呢，她们会很大方的将所有贡献者都写在作者名单里头，或者叫贡献者名单里头。

比如说最近大火的Deepseek V3里边儿，大概是有200个贡献者。这200个贡献者呢，有150个是工程师，还有一些其他的支持人员，还包括10名已经离职的人员。罗福莉的名字呢，是在为Deepseek V3做贡献的已经离职人员这个里面还是有的。号称呢，她是参与了Deepseek V2版本的开发。当然了，这些都是大家的描述，具体在里边参与了什么，其实并没有表述。

2024年年底跳槽去了小米，这就是她整个的一个履历。那么下面我们就要去看千万年薪到底值不值的问题了。其实挖技术大牛回来，我们到底应该如何评价其价值呢？这个一直是很多的投资人，包括一些大老板需要去思考的问题。你挖回来以后是给钱呀，给期权呀，然后给她各种的资源呀，还是给她一个大的团队，一个很好的研发环境，你到底给她什么，这都是我们要先对人的价值进行评估的一个过程。

在挖人回来的时候，科研能力到底重不重要？如果这是一个科研院所，我们需要再去国家申请经费，再去做一些更新的科研研发的时候，那她的科研能力可能是重要的。但是对于小米这样的一个产品型的公司来说，这个挖回来的人科研能力到底有多大，其实没有那么重要。那么这种技术带头人呢，她们需要的能力是什么？第一是对前沿的理解和认知。你真挖一个人回来，说这个最前沿的东西是什么，我说不清楚，我看不懂，谁在搞这个事我不知道。

这个事是不允许的。而且这种认知呢，是真的可以去跟最前沿研究的人进行面对面的沟通和讨论的。我们也见过很多，比如说像猎头公司这些人，对这个最前沿的发展也是有一定认知的。但是呢，她一旦是跟前沿的这些人去沟通的时候，就会露馅。像罗福莉在这块应该还是可以的。

工程技术能力呢，这块要看你具体要她干什么。你比如说，有些人说：“我真的是需要有一个人回来替我解决一个很难的难题。”那么在这个时候呢，就需要有工程技术能力的人回来。她能够管理团队、能够面试团队，甚至能够挖角原来的团队，可以带出一个团队出来，这个是工程技术能力，还有人脉资源。

但是人脉资源呢，一方面是说你能不能忽悠起一帮人来跟你干活，另外一方面的话，就是你做出来的产品是不是可以让顶流的圈子快速去认可。因为任何人，只要做出这种高精尖的东西来，她的这种认可的速度或者认可的成本都是挺高的。认可的速度都不会那么快，但一旦是有一个自己人，大家都已经熟悉了，你就是这圈子的人，你也做出过相应的成绩来。那你说：“我继续在发表相应的论文或者发表相应的成果。”那么别人就会优先选择相信你，所以这也是人脉的一个很重要的点。

最后呢，就是她的IP价值，这个人是不是有一定的影响力。通过这几个方面来评估一个技术大牛的价值。从能够公开找到的信息呢，其实没有办法去评定罗福莉具体都做过些什么东西。这个事现在发出来的信息比较少，不是写了什么论文就会什么东西。刚才我们说了她写了哪些论文，我们认为说她就会这几样东西，这个事一定是非常片面的。她可能研究的涉猎非常广泛，而且最前沿的很多科学与技术其实是相通的。只是可能这几个点，它是适合出来写论文的，剩下的点呢，虽然不适合出来写论文，但你要在Deepseek这样的参与到里边去，你还是要去解决或者还是要去做事情的。所以呢，并不能认为说她就会这个自然语言的这点东西。

罗福莉呢，应该还是一个语言学方面的研究型人才。罗福莉的价值到底应该如何去评价呢？第一个，它的IP价值呢，现在还算是拉满了。为什么叫还算是拉满呢？因为有的时候，就叫“花花轿子人人坐，人人抬”。现在这样的一个消息出来了以后，她也借助了Deepseek的光环，以及小米和雷军的光环，有大量的媒体出来炒作，来捧这个事情了。

这个人在她的行业内，到底有什么样的名声，我们不去管她，但至少在公众视角里头，这已经算是一个很厉害的人了。当然了，以深度求索的这种招聘以及用人原则来说呢，像罗福莉这样的履历的人，其实在里面还是蛮多的，因为里面各种清华、北大、德大这些人其实是蛮多的。而且这些人呢，好多还没有毕业，就是可能在里边做博士实习，或者做很多这样的事情，她们就都已经开始在各个论文里边去署名了。

所以呢，并不是说以这个论文量，以她的师从，或者是北大的这个学历，她是个硕士嘛，还不是博士，她就已经是站到一个什么顶流上了，其实距离那个还是有一点点差距的。只是呢，现在通过炒作的方式，让她站得比较靠前。

在Deepseek里面呢，毕业了一两年的人呢，就可以在里边挑大梁干事了。真正负责的呢，可能是有个四五年经验的一些人。而以罗福莉的这个资历，进去的时候呢，有可能能够负责一个项目，但也未必，因为呢它属于是相对来说比较专项的科学家，并不是工程方面的这种专家。因为工程专家是写不出这么多论文来的。

在科研能力上，至少是语言学方面的，罗福莉应该还是有所建树的，写论文绝对好手。工程技术能力的话，没有验证。人脉资源的话，大家注意，工程技术方面的人脉资源跟学术圈的人脉资源是完全两回事。她有可能在学术圈有人认识了，知道这个名字，她可能参加各种会，很多的会议上的这些教授，这些大拿也都能跟她聊得来。但是呢，你说真正能够拉起一帮人来，把事干出来的，那是完全另外一拨人。

至于她能不能做工程技术方面的事情，有没有工程技术方面的人脉，这件事呢？

我只能说，没有验证过，不知道。那么小米到底想干什么呢？大概率呢，也没指望罗福莉真的能做出什么来。因为小米自己也是有AI实验室，而且成立了很长时间。这个AI实验室自己也是有完整的体系架构。你不可能说我招了一个新人，然后你现在就给你另起一摊，或者说我把原来的架给我打散了，现在你就是老大了。她肯定还是要在小米的AI实验室里边，在她相应的位置去进行工作和研究的。

Deepseek这样的模型应该也不是小米追求的，因为如果要部署和训练Deepseek这样的模型的话，罗福莉应该是可以给出一些指导的。你毕竟原来在一个屋里，把东西做出来的。通常的科研和工程是两条线，罗福莉未必能够有能力挖角组建面试带领工程团队。像我们以前也招过这种工程老大，那就是招完了以后就问她说：“你能不能带回团队来？”像以前你前面几家老板的这个团队，你能不能找得来？如果找不来的话，那给你机会去面试，你能不能去面试一堆能干活的人出来？

等你把这个团队组建起来以后，你能不能带着这个团队去把这个事干出来？这个是对于工程老大的这种要求，这不是对于科研老大的要求。

小米最近还在说：“我们就训练端侧模型小模型。”这都是雷军最近说的话。当然了，说什么并不重要，做什么呢其实也不重要。那什么重要呢？就是为什么这么说，这个才是最重要的。小米毕竟是个卖手机的，你不这么说怎么让用户下单去买那个更贵的、更高端的手机呢？所以她一定会去喊说：“我们不去关注这种大模型，我们要关注端测小模型。”

但是呢，我相信小米也还是会照着Deepseek的这个套路，自己在训练一套云端模型。当然这个训练的应该也算是一个技术储备吧。像小米这样的公司，更大概率会在国内的各个大模型厂商之间进行平衡。就是什么字节、百度、阿里，包括Minimax，她可能都会用那么点，包括Deepseek可能都会去用一点点，然后在不同的应用里边去调用不同的模型。这应该是小米的一个策略。

然后自己同时训练一个模型呢，算是有一个技术储备，可以跟这些大模型厂商进行平等对话的一个东西。在中国就是这样，如果别人发现你不懂的话，总是要在你身上咬一口的。所以小米在这块呢，应该还是会做。

另外，对于小米来说，超级小爱的翻车，这个热度也还是要压一下的。讲到这呢，你说我们的结论，这个1,000万的年薪到底值不值？这个事情我觉得，大家自己去做判断就好了。你让我现在来给大家下一结论，说这事太值了，反正我没看出来；说这事肯定不值，咱们了解的信息呢也不够充分，也就只能是这样的一个情况。

我只能说以这个罗福莉现在从外界可以披露的公开信息来看，这个1,000万的年薪呢，稍微有一点点存疑。但是我相信呢，小米这个事情，甭管是她有意做的，还是无意做的，她的目的已经实现了。她的目的是什么呢？她股价涨了。除了卖车之外，现在我们还做AI了，还有一个万卡集群了，还从现在当红炸子鸡Deepseek挖了人出来了，号称雷军亲自下手，给了千万年薪了。

小米现在已经接近1万亿港币的市值了，她现在的市值是9,097亿港币，可能到周一开盘的时候，就直接冲万亿就过去了。所以我觉得小米呢，这个事情肯定已经好处落袋了，这个市值已经收获了，收获的还是很高的一个市值。

至于未来罗福莉到底能够在小米里边做什么东西出来，或者她到底能够在小米里边混多久，或者说小米未来到底会如何对此事进行官方回应，我觉得还是可以拭目以待的。未来也许还有新的瓜可以去吃。

好，这一期就跟大家讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道，再见。