法国AI聊天工具Le Chat在法国登到了排行榜第一名。法国AI是不是有戏了？大家好，欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天咱们来讲一讲这个叫Le Chat。我在讲这个故事之前，专门去向我学过法语的太太请教过了，说这个东西应该那么去念啊，最后这个t是不发音的。这个产品到底怎么样？咱们先说一说它的公司呢，其实原来我们介绍过啊，叫Mistral公司，应该算是整个欧洲拿到投资最多的一家AI公司了。

然后他们的创始人呢，原来是Deepmind的员工。他在法国受的教育，到Deepmind混了两年以后，回到法国去创业。他们大量的创始团队都是从Deepmind回来的。Deepmind被Google收购了以后，他大量的团队依然是在英国上班。所以，这帮人有可能是在美国混了一段时间，当然也有可能是在英国混了一段时间，现在在法国创业。然后他们拿到了像微软啊，英伟达等很多公司的这种投资。但是法国还有一个很有钱的人，特别喜欢投资AI啊，谁啊？就是那个LV的那个老板，也会去投资很多的AI公司。

那么这个公司呢，他们出的很多的模型，特别是开源模型，在AI圈子里头还是有很大响度的。比如说Mistral的7B啊，特别早就出来，很多人会去使用。他们出的很多这种MoE模型，也是很流行的。最早被大家所接受的MoE模型就是他们家的，比如说8X7B啊，或者是8X22B这些啊。MoE模型啊，很广泛的被使用。所以这一次呢，去问他们的创始人，说你看DeepSeek怎么样？他说哎呀，Deepseek用到的很多模型组织方式是原来我们开源出来的啊。当然最早的MoE不是他们发明的，但是Mistral在MoE整个的演化过程中还是做了非常多的贡献的。

这个公司呢，在2025年的2月5号啊，发了一个比较大的更新，就是叫这个Le Chat。这个Le Chat呢，它是有iOS安卓的应用，有网页版，主要就是一个聊天应用。

原来呢，它们主要是出大模型，大家需要接API去使用的。现在等于就是说，他们把这个聊天应用出来了。聊天应用原来也有啊，只是这一次做了一个大的更新而已。这个更新呢，主要是加上了搜索、加上了canvas，还有图片识别，这些功能都上去了。这个产品呢，现在是法国iOS榜效率榜的第一名，超过了ChatGPT和DeepSeek。

大家注意哈，原来我们说什么Temu在美国登了排行榜第一了，剪映在美国登过排行榜第一。这个东西我们讲的叫总榜，就是iOS的所有榜单排一块。所有跟办公有关的都是排效率榜的，什么office呀，各种网盘啊，还有很多的这种AI聊天工具啊，都是排这个效率榜，就是提升办公效率。这个呢，其实应用要少很多。想要在效率榜里排第一的话，特别是在法国这样的一个国家，排第一其实不需要多少下载量啊，就可以达到第一。但是呢，这也算是人家取得的好成绩吧，我们还是要去讲一下的。

那么Le Chat这个产品到底怎么样？首先讲一下啊，这个产品在中国是可以使用的，没有被墙，这个是非常非常少见的。Claude啊、ChatGPT、Gemini这些产品在中国都是不允许使用的，但是Le Chat在中国没有被墙。虽然并不是很快啊，但是还是可以用。这个产品呢，相对来说有一点点简陋，就是跟豆包、通义千问这些产品比起来，就显得非常非常简陋了啊，即使比文心一言都差很远。他呢没有语音功能啊，只能打字。像豆包什么，你是可以直接跟他聊天的啊。据说呢可以联网啊，但是我捅了半天，没有感受到联网搜索的这个结果。提升吧，图片呢，可以处理，就是你给他一张图说：“哎，给我看一下这图到底怎么回事，说什么了啊。”他还是能够认得，特别是图片里有一些中文的时候，他都可以把中文认出来啊，这个是没有任何问题的。然后也可以画图啊，他的画图呢，使用的是Flux的图片模型，原来xAI里面用的，其实也是Flux的这个图片模型。

你给他一个提示词以后，画出来还是比较好看的，速度那真的是飞快飞快的。但是呢，大家要注意啊，就是对于这种大模型来说，速度快并不是一个褒义词。为什么呢？你说速度快不好吗？对，速度快其实说明一个问题：用的人少。DeepSeek慢啊，而且经常不反应，那原因是什么？用的人多呀，就这么简单对吧？Le Chat速度飞快飞快的啊，因为用的人少。给他一些简单的问题呢，他会给你一个简单的回复啊。这个要专门强调一下，为什么呢？就是ChatGPT跟DeepSeek，你如果给他一个简单的问题的话啊，他们也会啰里八嗦跟你说半天啊。ChatGPT要稍微的简洁一点，像DeepSeek也好，豆包也好，Gemini这些模型也好，都是挺啰嗦的。我就随便问你一句，你给我嘚啵嘚啵，说半天啊，就这样的一个感觉。然后在这一点呢，其实跟千问有点像啊，千问就是你给他一个简单问题，他也会给你一个相对比较简单的答复啊。这个是呃你去使用Le Chat的一个感受。但是你如果给他一个很复杂的提示词，整个的这个提示词，依从度还是不错的啊，他也会给你根据你的要求啊，一个比较完善的答案。所以呢这个模型，现在应该算基本可用的一个状态。但是呢你给他这种复杂提示词以后，他得到的答案，要比DeepSeek还是要简陋一些。

法国总统呢，也借着在巴黎开AI峰会的这个机会，宣布欧洲版的星际之门计划要启动起来，对吧？美国的不是说第一期1,000亿美金，后边一共5,000亿美金，建立美国的算力中心，要保证美国在AI上的领先。那法国的马克龙总统啊，也是说了，说我们啊，出1,090亿欧元，欧元应该比美元还值钱一些吧，反正就是他就整了这么个数啊。为什么有零有整了，我没去研究。他呢，要扶植欧洲的人工智能团队去创业，建立欧洲的算力中心啊。那么这件事到底行不行，对吧？法国人是不是通过Mistral这件事，也算是在AI领域里头，占有一席之地了呢？

因为现在在里头打来打去，基本上就中美两国嘛。那么，法国人是不是算上桌了呢？这就是又一个“中国行，我也行”的故事啊。没有做出DeepSeek之前，中国的一大堆模型，什么AI六小虎啊，或者六小龙啊，包括像通义千问啊、豆包啊、文心一言啊、华为的盘古啊、腾讯的混元啊，这些模型，原来人家其实是看不太上的啊，认为我们是上不了桌的。但是DeepSeek出来了以后，他们觉得：“哎，中国人上桌了啊，呃，可以，在AI领域里头，跟美国人稍微的，呃，不能算掰手腕吧，也算是有这么一号名声了。”那法国人是不是也行？呃，首先给一个结论啊，不行。先跟大家讲，然后说为什么。

法国在AI创业这一块呢，有中国所有的劣势，但是呢，没有中国的优势啊。那你说中国有哪些劣势，跟法国是一起有的呢？法国的AI公司里面都是法国人，你说这不是废话吗？这法国的AI公司里头不都是法国人吗？对，中国的AI公司里头也都是中国人，这就是劣势啊。为什么这是一个劣势呢？你跟美国比啊，美国的AI公司里头是全世界的人，对吧？我们在里头看看有多少亚洲联，有多少从中国去的人，有多少从法国去的人。在这个里边最有名的，Meta的AI老大叫杨立坤，那就是个法国人。等于全世界的人在美国创业啊，给他们去做AI。而中国只能是说，我们邀请中国人或者华人回国创业，或者我们在中国境内找一堆的人来去创业啊，做AI。法国在这块跟咱们一样啊，就包括像Mistral这块，他没有什么全世界的人，全是法国人，在法国受了教育，然后跑到Deepmind，或者跑到Google，跑到Meta上几天班，回来以后回法国继续创业。在这点上，其实中国跟法国都比美国要差啊。美国真的是全世界的精英汇聚在一起的。

下一个问题是什么呢？就是监管都挺严的。为了限制中美的AI产品进入，欧盟建立了非常严格的法律法规来去管理AI应用。而且它还有一个很大的问题是什么呢？就是欧盟这帮人立了法以后，他真的很认真去执行。

那你说这谁立了法不认真执行啊？这个我们就不能瞎讲了啊。有些地方的规矩很大，规矩很严，但是执行起来呢，灵活度又很高啊。这个跟规矩很严，执行很严格，这个是差异很大的啊。所有规矩很严，执行很严格的，这些地方都比较难以创新啊。这个大家自己去理解，这是啊，他们有中国的劣势，但是呢，他没有中国的优势。

那么，中国有哪些优势是法国所不具备的呢？第一个最重要的优势，封闭市场。在我们这里没有OpenAI，没有Anthropic，没有Google，他们都不允许进入中国市场。我们的这些产品哪怕质量做得差一些，他也有一个封闭的市场，可以把门关起来，说来你们再好好发展发展，对吧？他是这样的一个过程。法国没有啊，呃，刚才我们讲的什么OpenAI、Anthropic、Google都可以在法国市场上面去驰骋啊。那你现在做出来的这个产品，如果没有Google、OpenAI做的好话，那你就需要直面跟他们的竞争啊，你打不过他呀，对吧？这个是很麻烦的问题。

第二个是什么？就是没有足够的人才。哎，那你说你老范是不是又民族主义犯了？哎，咱们这么讲啊，就中国的人才密度跟素质这块，未必比法国高啊，这个咱们还是要承认的。法国也是产很多大数学家、大科学家的地方，AI领域里头杨立坤啊，也是个法国人。但是呢，从总数量和成本的角度上来说，全世界都没有办法跟中国去比，AI的人才密度以及AI的人才成本。

再往后第三个，中国拥有法国不拥有的优势是什么呢？就是足够大的单一市场。这个跟前面咱们讲这个封闭市场的，又是另外一个概念了啊。AI做出来你是要挣钱的，因为做这个玩意很花钱，没有统一的市场，你就很难产生出足够多的利润来去覆盖这个成本。OpenAI它收割了全世界都还没法盈利呢，其他的像Google，因为后边是有广告收入，Meta后边也是有广告收入，我可以拿别的收入来去顶这块烧钱。那你这个法国的Mistral，你光靠法国市场，你想去顶住你烧钱这事。

你是不可能的呀。中国厂商完全可以靠中国这样的一个封闭市场厮杀出来以后，再到外边去杀去。因为我们的市场是可以养活几个这样的AI企业的。法国一共就6,600万人口，这是刚刚在AI上查的。中国咱不说一共有多少人吧，中国超过6,600万人口的省份，广东、山东，这都是人口破亿的大省啊。河南、四川、江苏、河北、湖南、浙江，这都是人口超过6,600万的省份。整个中国说同一种语言，在同一个政府的管理下，使用同一种货币。在这样的一个市场里边，我们去做AI才有可能把这个钱挣回来。你对于法国六千六百万人来说，你咋把这钱挣出来？

呃，那你说我们去欧洲整个去部署，上德国部署去，上西班牙部署去。但是这个大模型，虽然是对法语特别特别好，但是你对德语也那么好吗？你对西班牙语、意大利语，其他的各种语言都那么好吗？它这种大模型你一旦离开法国以后，在德国、在西班牙，你可能需要跟ChatGPT、跟Claude、跟Gemini去共同一起来竞争。而你竞争的时候，你又没有OpenAI和Gemini这样的这种优势，你根本打不过他。

再往后呢，就是最后一个优势，法国人所不具备的是什么？就是没有咱们狠啊。就是在烧钱买量这件事，中国人就是第一啊。在这块美国人都比不了，更别说法国人了。所以法国做AI这件事情，有中国的各种劣势，但是呢又不具备中国的各种优势啊。那你说他怎么往前走？

那有些人说不对啊，他说法国人可以买卡呀，你中国人不能买卡呀。H200、H100这中国人都不能买，法国人可以买呀。呃，法国人是能买啊，但是在这个环保主义者盛行的法国，耗能耗水大户的算例中心，会被这帮人拆了的啊。这个并没有那么容易。那你说Mistral是不是有机会走出自己的路呢？很难啊，非常非常难。它呢先做了开源Mistral，包括Mixtral，就是把那s变成x，就是它的所有MoE模型都叫Mixtral啊，它的所有的这种单体模型叫Mistral啊，它是这样来去起名字的。

他做完开源以后呢，发现不挣钱，又开始推闭源。在2024年，又推了一堆叫Mistral Large、Medium，Mistral应该是Light还是什么，就是这种小模型啊。但是这些模型都是闭源的，外边人使不了的。又推了一堆这些东西出来，发现还是没挣着钱。现在又准备去做这个聊天工具。

大家有没有发现，这个整个的历程有点像李开复的零一万物的这个发展历程。那零一万物，现在已经是六小虎里第一个倒下的。Mistral呢，比零一万物呢，肯定是有钱啊，因为毕竟呢，法国不像中国这么卷。它是法国乃至欧洲，可能最好的AI团队啊，但是英国的Deepmind不算啊，他已经被Google收入囊下了。所以很多的钱会聚集在Mistral身上。

中国的这种环境呢，是非常非常残酷的竞争。但是呢，跑到最后的这个，如果最后，比如大家厮杀来厮杀去，在中国，最后通过养蛊的方式杀出一只来，那么我相信他的战斗力，一定是可以暴打各种小朋友的。所以在Mistral整个的发展历程来看，他未来的战斗力，肯定是不会有中国的这些厂商强的。你还不用说跟DeepSeek比，你去跟豆包比，他都打不过啊。当然我觉得拿豆包跟他说算欺负他啊，因为字节跳动，是一个在全世界战斗力都很强的公司。你去跟阿里通义千问去比啊，他都未必打得过。

那Mistral模型不够好吗？对吧，其实基本上呢，现在已经到了可用的状态了。我原来用过一段时间Mistral的模型啊，但是他有一点讨厌的，就是他经常是中英文，或者有的时候出法语，他混合出啊。他没有办法说，很稳定的用一种语言输出。即使现在的了差，你去问他各种问题的时候，还是会出现一些混合。在这点上呢，跟DeepSeek包括跟千问2.5什么比起来，都还是有一些差距的。但即使是模型再好，你没有一些独特的优势，你都是没有办法跟开源模型去竞争的。因为Mistral最大的一些模型。

现在最新的模型应该叫Mistral Large 202411，就是2024年11月份更新的。这个模型是一个闭源的。你说：“哎，我这个可以保护隐私，我可以给你私有部署什么的。”你再怎么私有部署，保护隐私这件事，你都没有满血的DeepSeek这样香啊，对吧？它是开源的。只要我这里有足够的算力，我就可以把671B的DeepSeek部署到自己的服务器上去。你想去跟他比，你肯定打不过他，这个事是没有任何可能性的啊。即使你是免费，也没有开源的香。

现在我们去Mistral的网站上去注册他的API，以后你是可以免费使用的啊。他不收钱，但是你只能在他的服务器上用。你说：“我想把它弄到本地来啊。”就是闭源的几个大模型搞不定啊。那么最终Mistral会走向哪里呢？我觉得，可能最终被收购的可能性比较大。你想他的所有的创始团队，原来都是Deepmind的员工，而Deepmind就被Google收购了。那他是不是等过一段时间，发现不是那么挣钱了以后，而且他在法国，可能也挣不出足够他们烧的钱来啊。那到最后可能还是会去找到Deepmind，找到Google，说：“我们都在这呢，你要不要吧？”Google大概率还是会把它收下来的。

像Mistral这样的团队啊，它是依靠法国。即使是整个欧洲的市场，都不可能跟全球化运作、技术领先的美国公司去竞争的。他打不过的，他也没有办法跟咱们在中国这些经过残酷斗争、胜利啊或者说出圈的这种公司，还可以砸锅卖铁、勒紧裤腰带买量的公司，他也打不过。这就是他们未来的一个惨淡前景。

那你说法国的星际之门怎么样呢？如果买卡建立数据中心的话，微软、Google、亚马逊都还是愿意接手的。比如说微软法国分公司说：“哎，你法国政府投钱吧，我来买了卡到微软云里边去运行啊，运营完了以后呢，我愿意把这个算力再租借给Mistral啊。”因为微软是Mistral的股东之一啊，就像它是OpenAI的股东是一样的。

你就可以使用微软云的算力来跑你的这些模型了。这个就有可能最后还能剩点东西下来。如果法国人说：“咱们干脆搞这个法国电信啊，或者法国自己的这些企业，咱们来去把这个显卡都塞进去吧。”那这个呢，反正肯定会有人赚到这笔钱啊，然后就没有然后了啊。咱们就不管，这个1,090亿欧元的法国版星际之门，到底这钱花到哪去了吧，或者谁能挣到这个钱，跟咱们没关系了啊。啊，唯一能够确定的就是，在这个过程中，英伟达肯定能挣到钱的啊。因为你甭管是谁干这个事，英伟达都是可以去卖他的H200、H100，或者是GB200这些卡啊。这个东西一定是能卖得掉的。好啊，这就是我们要讲的，法国到底在AI这个圈子里头行不行，是不是中国行他也行。结论就是，中国行的事，你们真未必行啊。好，这一期就讲到这里，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。