MiniMax股价崩了，AI泡沫是不是破了？

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MiniMax 在 6 月前两周经历了股价腰斩，非常可怕的一次下跌，两周跌了 53%。今年 1 月份上市的 MiniMax 是不是就不行了？是不是所有 AI 股都不行了？不要这么想。

今天讲的不是“MiniMax 崩了”，而是 MiniMax 和智谱两家公司同轨不同命。它们在同样的轨道上上市，基本上是相同的时间、相同的估值、相同的募资额。两家公司上去之后，一个继续高歌猛进，一个直接跌下来。到底有什么不同？我们要找规律，并用这种规律去看以后如何投资、使用和选择。

同轨上市：时间、估值、募资额都很接近

我们先捋一捋，同轨不同命的 MiniMax 和智谱到底发生了什么。

2026 年 1 月 9 日，MiniMax 上市，发行价是 165 港币。充分行使发售量调整权和超额配股之后，按总股本粗算，发行估值是 517.5 亿港币。需要注意的是，发行完之后有一个发行估值，后边股价再怎么涨跌，其实跟 MiniMax 公司关系不大了。它只是在上市的这个时间点把钱拿回来了，拿回多少就是多少，后边再怎么涨，它拿回的钱还是这么多。

比它早一天，智谱在 2026 年 1 月 8 日上市，发行价是 116.2 港元，充分行使超额配股后，发行估值为 518.1 亿港币。所以它们其实差得很小，都是 500 亿港币水平的公司。上市时间差一天，智谱早一天，MiniMax 晚一天，但基本上站在同一个赛道上，干的也都是类似的事，估值差不多。

后面 MiniMax 其实冲得比智谱更高，而且高很多，但冲上去的部分，跟它们一开始拿到的钱就没关系了。

窄轨交易：真正能交易的股票很少

这两家公司还有一个相同特点：都是窄轨交易。

什么叫窄轨交易？就是公司有很多股票，但真正能够上市交易的股票非常少。当时 MiniMax 的认购比例更高一些，放出来的股份被大家抢，认购倍数有 1,800 多倍；智谱大概是 1,100 多倍。所以在当时，MiniMax 比智谱更受欢迎。

但是抢来抢去，散户手里的股份大概也就是百分之一点几，非常少。基石投资人手里的股份也就是 5% 点多，两家公司差不太多。

所谓基石投资人，就是上市时不能把所有股份都扔到股市上让大家抢，需要让一些承销商或者基石投资人先得到一些股份，先把筹码发给他们。所以真正能够交易的股票其实非常少，大家抢来抢去，抢的筹码就这一点点。

核心原因：7 月份要解禁

那为什么到现在为止，智谱蹭上去了，MiniMax 却下来了？最重要的结论先讲：要解禁。

市场上不能始终只有这么一点股票在交易，前面那么多投资人也要套现。什么时候可以解禁？两家公司也是差一天，一个是 7 月 7、8 号，一个是 7 月 9 号。一旦解禁，市场上可以流通的股票就变多了，真正的差别就在这里。

MiniMax 要解禁 1.46 亿股，而智谱只解禁 2,568 万股，差了八九倍。也就是说，到了 7 月 8 号、7 月 9 号，MiniMax 可以在市面上流通的股票，大概是智谱的八九倍，稀缺性一下就没了。

你可能会问，MiniMax 曾经达到过 3,000 亿港币，现在为什么要跑？要想清楚，现在这个股价虽然比最高峰已经腰斩了很多，但比上市价格还是贵三倍。所以这些早期投资人一旦解禁，仍然很有可能把股票卖掉，直接套现离场，而且还是可以挣很多钱。

所以别只看它跌得很厉害，它比上市时的价格还是涨了很多。MiniMax 下跌最核心的原因就是这个，没有什么其他的。

业绩差异：有影响，但不是决定性因素

那业绩呢？两家公司谁更挣钱，谁亏钱更多？上市以后不应该价值投资、看业绩吗？我们来看一下。

MiniMax 2025 年的收入是 7,904 万美金，智谱是 1.007 亿美金。智谱比 MiniMax 挣的钱稍微多一些。注意，这是收入，不是利润，它们都在亏钱。

亏损方面，MiniMax 2025 年亏了 18.716 亿美金，智谱亏了 6.562 亿美金。智谱亏的钱比 MiniMax 少很多，MiniMax 的亏损数是智谱的 3 倍。

但这里要注意，很多东西是会计操作。MiniMax 的亏损里有 15.899 亿美金，是金融负债公允价值亏损，也就是优先股重估的会计项。

说人话：上市前很多 AI 公司融资拿到的是优先股。优先股除了给钱、占股份之外，还有一些特殊权利，甚至可能有折扣。比如投资人觉得你现在数据不是很好，愿意给钱，但股份要打折，稍微便宜一点给他。这在以前签合同时是经常会干的事情。

但是随着股价增长，打折的那部分等于就形成了账面亏损。等到公司上市时，前面打的折扣、谈的各种条件，因为上市后优先股都会变成普通股，不能让公开市场上的一些股票还带着特殊权利，所以这些都要在会计上记下来。MiniMax 这 15 亿多美金的亏损就是这么来的。

即使如此，MiniMax 的收入也没有智谱高，这是肯定的。但需要注意，不管它们上市时的 500 亿港币，还是最高时达到过 3,000 亿港币，都已经是几百亿美金级别的公司。收入只有几千万美金和一亿美金，在这个市值面前基本可以忽略不计。

所以它们确实有业绩差异，但市场在这个阶段并不主要看这个。如果真按收入去算它们到底该值多少钱，那应该是一起崩，而不是一个往上涨，一个往下跌。

产品差异：一个更全，一个更聚焦

下一个因素，是不是产品？智谱的 GLM-5.2 更好用，评分更高；MiniMax 最新发的 M3 模型要差很多，所以大家开始看技术了？

这个事也不能简单说智谱就真的比 MiniMax 强到哪里去。

MiniMax M3 是一个多模态模型，原生多模态，可以直接识别图片、视频、音频，拥有 100 万 token 的上下文。除了 MiniMax M3 之外，它还有图片生成、视频生成、音乐生成、语音合成、语音识别，几乎什么都做了。MiniMax 的产品非常适合个人使用，拿它去装龙虾，拿它去做各种 harness agent，都很方便，因为它把所有功能都给你做了。

智谱的产品则是编程好，其他方面稍微差一些。到目前为止，刚发布的 GLM-5.2 也是 100 万上下文，但它是文本进去、文本出来，没有多模态。图片生成、视频生成、音乐生成、语音合成这些通通没做，它差在这里。

那么为什么大家不喜欢 MiniMax 这种什么都干的，而是喜欢智谱这种只有一项干得特别好、其他都没干的模型？这其实就是时间的伟力。

叙事变化：从像 OpenAI，到像 Anthropic

为什么上市时大家疯狂抢 MiniMax，而不是更疯狂地抢智谱？原因很简单，那时候 OpenAI 是当之无愧的老大。至少在 2026 年 1 月，大家还是相信 OpenAI 很强大。

但到了现在，谁更厉害？Anthropic 更厉害。

MiniMax 其实更像 OpenAI：可以生成图片、生成视频、做 TTS，什么都有，而且对个人用户非常友好，个人用户量也很大。虽然挣的钱没有那么多，但用户很喜欢。

智谱其实更像 Anthropic：不跟你玩那些花活，就是编程编得好，其他的就算了。它更面向 To B 用户，To C 用户不太伺候，也不惯着。

现在这个时间点，市场更喜欢 Anthropic 的叙事，因为现在 Anthropic 比 OpenAI 强。智谱更像 Anthropic，MiniMax 更像 OpenAI，于是智谱的价值继续往上走，MiniMax 直接被砍下来，就是这样的状态。

定价与竞争：资本更喜欢“有定价权”的故事

从定价上，也能看到这种差异。

智谱在国内一直在玩一个很恶心的东西，叫饥饿营销。现在想用智谱的大模型，需要去抢，还抢不到。MiniMax 则是随时买、随时有，价格足够便宜，还量大管饱，这一下就显出差距来了。

OpenAI 这两天正在研究是不是要降价，MiniMax 其实也在走类似的路。而智谱的逻辑是：我就是贵，我贵的同时我就是好。你想买我的 token 套餐、holding plan，就要去抢，还抢不着。

所以从整个逻辑上来说，智谱是在学 Anthropic，就是跟 OpenAI 站在同一个战壕里的兄弟。

MiniMax 还有一点比较点背：OpenAI 降价了就降价了，关系不大；但 MiniMax 在国内还要面对 DeepSeek 和小米的 MiMo 模型，那两个降价降得更狠。MiniMax 再怎么降价，其实也降不到 DeepSeek 那个价格，所以它有一定压力。

为什么会出现冰火两重天？

这就是今天看到的结果：MiniMax 上市时，OpenAI 最热，所以大家抢购 MiniMax，MiniMax 刚上市时价格冲得比智谱猛。到了 6 月份，马上要开始解禁，MiniMax 要解禁的股数比智谱多好几倍，筹码一下变多了。同时 Anthropic 的逻辑上去了，大家觉得谁长得像 Anthropic 谁应该值钱，谁长得像 OpenAI 谁现在应该承压。

这个故事也告诉我们，等到 OpenAI 和 Anthropic 上市的时候，也要看它们两个到底怎么把这条路继续走下去。当然也不排除 OpenAI 再往前走一走，重新东风压倒西风，又强上去。如果 OpenAI 上去了，没准 MiniMax 的价格还可以再往上涨一涨。

这就像创业时每一次去见投资人，人家先问你：

你这个项目在美国对标谁呀？

你对标的对象被认可了，你自己什么也不用干，价值自然就上去了。如果你对标的对象塌房了，那你什么也没干、什么错也没犯，也会跟着塌房。这个事情确实会受到影响。

四条结论

AI 上市公司的股价是很魔幻的。但是中国这些 AI 上市公司的股价，并不能代表整个 AI 行业，因为我们毕竟占的比重很小。真正能够代表 AI 行业是不是崩盘的，还得看 Anthropic 和 OpenAI。但我们也可以看到，大家现在会更看重 Anthropic。

现在为什么会有冰火两重天的结果？可以总结为四条：

1. 智谱的模型可能比 MiniMax 稍微强一点，尤其是在 coding、长任务和企业级 agent 的叙事上，更容易被市场相信。但两家公司的侧重点不一样，一个 To B，一个 To C，不能简单地说谁全面碾压谁。
2. 智谱的业绩确实稍微好一点点，收入高一点，毛利率稍微高一点点，表层亏损稍微少一点点。但这个差异相对于它们的市值和整个 AI 行业预期来说，基本可以忽略不计，或者说影响力非常有限。
3. 智谱更像 Anthropic，业务更集中，更 To B，更强调编程和企业工作流，token 价格也更贵，还在玩饥饿营销。资本市场现在更愿意相信这样的故事。
4. 但所有这些都不是最重要的。最重要的只有一点：7 月份解禁时，MiniMax 解禁的股票实在太多了。筹码一下变多这么多，股市就要想，资本市场就要思考，到底接得住接不住。

这其实对于现在我们看到的 SpaceX 上市，以及即将到来的 OpenAI 上市和 Anthropic 上市，都是有借鉴意义的。你讲下大天来，一旦有大量股票解禁冲到市场上，都会有巨大冲击。

个人观点：用户喜欢和资本喜欢是两套系统

我个人的观点是，我会继续使用 MiniMax，因为它便宜，功能比较全，非常适合内容工作流。

用户喜欢和资本喜欢，是完全两套不同的系统。用户喜欢的是便宜量足，资本喜欢的是贵得有理由，或者要有一点点市梦率。

既然大家都在抢智谱 coding plan 的名额，那说明什么？不是说它有稀缺性，而是说智谱掌握了定价权，我可以卖得更贵。Anthropic 现在也是大家相信它掌握了定价权；而 OpenAI 这种惦记降价的，在市场认知里就像是来捣乱的。

MiniMax 和智谱的故事，真的叫同轨不同命。同一条窄轨上市，同一种 AI 稀缺性起飞，最后却在解禁、叙事、供求关系面前，走成了两种完全不同的命运。

不是泡沫破了，而是市场还没找到尺子

AI 公司的股价很魔幻，不是因为市场疯了，而是因为市场还没有想明白，它到底应该用互联网公司的尺子、软件公司的尺子、云计算公司的尺子，还是彩票公司的尺子来量它。在这样的情况下，有任何风吹草动，它都会上蹿下跳。

所以这就是今天要讲的故事：同轨不同命的故事，而不是泡沫破了的故事。

今天就讲到这里，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。

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OpenAI再次开源，中美AI竞争加剧，这一次体现在了不同的开源策略上。

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OpenAI再次开源，这一次发布的版本叫GPT-OSS (Open Source System)，8月5号突然上线了。这一次又不是GPT-5，我们从7月份就开始等GPT-5，现在已经等得大家开始胡思乱想了。很多人猜，说为什么出不来。现在最新的说法是48小时之内出来，等等看吧。

这一次呢，开出来的是GPT-OSS，是一个开源模型，20B和120B两种参数。它呢，是一个MOE模型，就是混合专家模型。其实在GPT-4的时候呢，大家就已经猜测它开始使用混合专家模型了，只是呢它不开源，大家只能猜。现在开出来了MOE推理模型，是有COT的思维链，是直接给大家展示出来的。而且呢，是一个文本模型，没有多模态的东西。上下文比较长，128K的上下文，要比国内的一些开源模型还要再长一些。因为现在没办法，你要使用工具、使用MCP，没有足够长的上下文，你是跑不起来的。所以呢，这一次的GPT-OSS说，我们很擅长使用工具，有的时候有点太擅长了。因为我测试的时候，有的时候工具调用次数非常多，直接就把自己的上下文填满了，这种情况也是不少的。

这一次呢，创新性地使用了MXFP4的一个量化，这是它最新的一个技术。首先要讲一下MXFP4的这个训练。我们以前使用的模型，千问、DeepSeek这些模型呢，我们都是使用的FP16去进行训练的，有的甚至是FP32去进行训练。就是我们把每一个数码位上的指针都做得​​很长，非常非常精确。这个好处是什么呢？就是你训练的时候，可以很精确地去进行训练。你再去推理的时候呢，我们再想办法把它这些数据呢，做成FP8，就是做成8位的一个短指针，速度就会快很多，而且呢，在这个缩短的过程中呢，精度损失的也不是很大。原来我们都是这么来干的。但是呢，这一次的GPT-OSS呢，他们使用了一种4位的指针，更短小一些。而且呢，它跟以前不一样，原来都是用比较长的数码位去进行训练，训练以后再去进行缩短。这一次直接训练的时候，就是4位的，出来就当4位的使，他是这样来去工作的。这个好处是什么呢？就是特别地节省空间，它的速度很快，我在本地测试的时候已经感受到了。

它呢，没有做蒸馏。原来大家都在想，GPT-OSS是不是直接拿GPT-4o，或者拿什么样的这个数据去蒸馏一下就可以了？因为OpenAI手里有很多这些大模型嘛。它并没有去做蒸馏，是从头开始原生训练的一个大模型。用了数万亿TOKEN的纯文本，重点覆盖STEAM、代码和通识知识。主要是拿这些东西训练。它呢，使用了GPT-4o的CBRN过滤器来清洗有害内容。在这里要专门讲一下，GPT-OSS的道德感还是很高的哈，所以呢，不要想着它到本地了，我们就可以拿它随便做一些什么样的事情，它会拒绝大量的指令的。它的知识呢，是截止到2024年6月，再往后的知识是没有的。你说我想处理一些新的知识怎么办？没有问题，因为它调用搜索、它调用工具的能力很强，所以你可以先命令它搜索，然后再去总结。

在进行了预训练之后呢，使用了与GPT-3相同的COT强化学习的数据进行训练，它就可以进行COT的输出。所以这是一个推理模型。两个版本的模型，一个20B，一个120B。20B呢，它的效能相当于GPT-3 mini，其实对于很多的本地工作来说，已经够使了，效果我刚才试了还是相当不错的。120B呢，相当于GPT-4 mini的水平，这也是我们普通的plus用户可以在GPT.com的这个网站上使用的最高版本的推理模型。实际上它那个上面最强的模型，我们能用的应该是GPT-4o全量模型。

20B呢，我装了，效果不错，速度飞起。比我本机跑的各种的30B模型、32B的模型要快非常多，甚至比一些十几B的模型速度还要快。产出的内容的质量，要比那些三十几B的，像千问模型要好很大一些。这个是我的一个主观的感受吧。我呢，是用Ollama直接在我的MacBook Pro 32G内存的笔记本上跑起来的。据说呢，这个东西是可以在16G内存的笔记本上跑，但是我没有测试，因为我们家没有这么低内存的电脑。

至于120B的话，这就不是我应该用的东西。为啥呢？它需要80G的显存，咱们没有这东西，是小团队在服务器上用的东西，这个不是给普通人在电脑上用的。你说我一定要去买一个Mac studio，或者我在本机去装4090装好几块，这个东西也是可以跑，但是真的没有什么必要。

那你说云端有没有？云端你现在上OpenRouter等等这些网站呢，是提供120B的模型的。但是我都上了云端了，谁用这玩意儿？我直接用GPT的大模型不就完了吗？所以呢，120B的模型对于我们这种个人玩家来说，稍显尴尬。但是你说我是一个小团队，我有一些信息不可以出办公室，你可以专门搭一台服务器来跑120B的模型。

中国的云端大模型托管服务上呢，目前都没上。这个它虽然是使用Apache 2.0协议，国内的这些像阿里云、硅基流动或者像火山云，你都可以去用，这个事他是不管的，至少这个协议是允许我们去用的。而且呢，这个Apache 2.0，我们不但可以用这个模型，还可以商用，还可以去修改这个模型，都不需要他的同意。但是呢，在中国有另外一个比较麻烦的是什么呢？就是谁把这个大模型包装出来给公众去使用了，谁需要去申请牌照，是需要申请合规的。上一个新的模型测试、申请合规的过程的话，还是有一些成本，所以现在大家还没有上。其实像Llama系列的模型，国内的这些云服务商上基本上都还是有的，也可以用。但是呢，每次上一个新的，这块我们没有那么快。国外的像Open Router什么的就已经上来了，第一天出来，第二天就直接可以上来使。中国的要求呢，不是说谁出大模型谁要去申请牌照，而是谁拿着这大模型出去给人服务，谁需要去申请牌照。你比如说，DeepSeek说我今天开源模型了，你不需要申请牌照；但是你说DeepSeek提供了API、提供了聊天窗口，要跟人服务了，这个你需要申请牌照。它是这样的一个工作逻辑。

那OpenAI为什么时隔这么多年又去开源了呢？原因也很简单。总有一些机构呢，不希望自己的数据离开可控的网络，不希望说这个数据跑到外网上被OpenAI学习了。最近OpenAI好像还有一个聊天提示词泄露的事情，这个事情是大家不希望的。前面包括三星还有很多的海外公司，使用OpenAI的时候都发生过泄漏情况。但是这种泄漏呢，其实很多是他们的防火墙爆出来的：“我发现你把一些公司敏感信息发到外网去了”，这个时候防火墙就会报警。但是你说我发到OpenAI以后，OpenAI是不是再去用这个数据，或者是不是拿这个数据再去训练模型了，或者再去传播了？这个事呢，反正OpenAI对外的承诺是它不做这个事，但是这个不好说嘛，有些人我们未必信得过他。所以有一些机构说，我一定要本地模型。原来这个生意OpenAI是不做的，现在呢，说我们这块也得做着，我们也要抢这个生意。20B呢，本机运行；120B呢，内部服务器运行，可以很好地解决这些敏感单位的需求。

而且呢，20B也好，120B的模型呢，还可以进行微调。微调了以后，你可以拿它去进行法务、医疗等等这种特殊需求的应用。而这儿呢，要稍微提醒大家一句，前头我们讲，GPT-OSS是有非常高的道德水平的。你一旦微调了以后，这个道德水平就不好说了，有可能GPT-OSS震碎三观，从此堕入黑暗的可能性是存在的。但是呢，那个就是你们各自自己负责任了，跟OpenAI就没什么关系了。

咱们呢，讲到这再讲一讲，中美之间到底是怎么去进行竞争的呢？美国人出了这个东西，不是美国人赢了吗？不是这样的。中美之间呢，有四种不同的开源策略。

第一种呢，是混沌模式。甭管什么样的东西，我先开了再说，开完了以后，你们爱怎么用怎么用。这个是谁呢？Llama就这么干的。Llama 1、Llama 2、Llama 3、Llama 4，都是上来我就开了，开完了以后你们拿去用吧，我就不管了。但是到目前为止呢，发现这条路可能走不太通。扎克伯格捞了一大堆的人以后，说我们是不是不开源了，重新思考一下未来该怎么走的问题，稍显可惜。

第二种模式呢，叫做“开旧闭新”模式。就是呢，我把这个新模型闭源了，我把老模型把它开源出来。谁干这活呢？就是马斯克，xAI就干这个活。他现在呢，是Grok-1开源的，2、3、4都是闭源的。但是马斯克呢，应该是昨天讲的吧，说我们近期准备把Grok-2也开源出来，那就3和4是闭源的。对于他来说呢，他的这个策略很简单，就是开源这一扇大旗我还是要扛着的，但是呢，如果你们想要用最新的模型，你就老老实实上我这来交钱，来把数据交到xAI的服务器上去进行运算。所以马斯克这个xAI呢，我一直评论它是一个假开源，他并不希望别人真的拿这个东西去做点什么事儿，只是说“我还开着呢”。

第三种模式呢，就是OpenAI现在做这个事儿，叫“开小闭大”。它的GPT-3、GPT-4这些东西呢，是闭源模型，GPT-4o也是闭源模型。同时呢，它开了一个小模型叫GPT-OSS。你如果本地需要一些敏感数据处理，你就用开源模型；如果是一个很复杂的处理，你就老老实实地到网上来使用我的这些闭源模型就完了。谷歌也是这么干的，谷歌的闭源模型呢叫Gemini，现在Gemini 2.5 Pro是我目前用到的算是最好用的模型之一吧。他还开源了一个叫Gemma的模型，Gemma现在最新的应该是Gemma 3。你们如果有一些需要单独处理的数据、需要敏感处理的数据，你就把这个Gemma当（download）回去在本机使用。还有呢，微软，微软的小模型开源出来，这个模型叫Phi-4现在最新的版本。他们家自己不做大模型，用OpenAI的大模型就完事了。现在Mistral也是走着这条路，就是法国这公司，他们呢，现在有一些小一点的模型开源出来给大家用，但是大一些的、复杂一些的这个操作，你就老老实实地上云端，调他们家的服务器就完事了。

这个混沌模式和这个开旧闭新模式呢，咱不讨论，没有什么明确的商业诉求在后头。“开小闭大”模式，就是美国人现在使用的开源模式。那你说中国人使用的开源模式是什么样呢？跟他到底有什么不一样的呢？而中国人是直接把最新的、最大的全开出来。千问三就直接把200多B的模型开出来，DeepSeek直接把671B的模型开出来。而且只要我发布了最新的模型，我就把最新的模型直接开出来。这个是咱们的玩法。现在中国跑得比较靠前的开源模型：DeepSeek、千问、Minimax、Kimi和GLM。

所以这是两个完全不同的开源策略。那么中美博弈在什么地方？这两个策略，一个是“开小闭大”，一个是“应开全开”，那到底是怎么博弈的？中国人玩的，其实是“田忌赛马”的故事。就是你那最好的马呢，我跑不过；但是呢，我用我最好的马去给你一个中马跑，我用我的中马呢，给你的次马跑，反而我那个次马呢，上来我就给你最好的马跑，一次就完事了。这样三局两胜，我还是胜了两局的。

那你说大模型开源，这到底怎么去“田忌赛马”的呢？中国目前开源大模型呢，跟美国顶尖的闭源大模型比，它是比不过的。你比如说千问三的230几B的这些模型，DeepSeek 671B的模型，你去跟GPT-3、GPT-4这些模型比，你比不过他；你跟Claude、Code 4这些模型比，你也比不过；跟Gemini你也比不过。那怎么办呢？我们去跟你的开源模型比，去跟这些120B或者是这种三十几B的这些开源模型，我比你跑得好。我这个一上来就是600多B，效果一定是比你那个三十几B的效果要好非常非常多的，相当于是用我的最好的马去跟你那个中等的马去跑。当用户选择本地闭源、中小模型的时候呢，中国队就会占优。但是你说我在本地、在电脑上直接需要一个小模型，目前为止我使用到的GPT-OSS 20B是最好用的。中国现在同样大小的，你比如说都是20B或者是30B的这些模型，你比不过它。但是呢，有些人说，你看我这也是一个小的单位，我这个单位里头呢，也有一些服务器，我想要用一些模型去处理一些问题的话，那你使用这些600多B的或者是200多B的模型，你去跟GPT-OSS 120B打，你是打得过的。那么在这种小团队选择开源模型的时候，中国队就占优了。它是不同的一个竞争策略。

而且呢，当有创业公司想要去挑战大厂的时候，你比如像Perplexity说，我们想拿一些好一点的开源模型再去进行调整，我们想去跟大厂掰掰手腕的时候，中国团队会给他们提供充足的弹药。他们拿美国队，比如说Gemma、Phi或者是GPT-OSS，这些专门为PC端运行训练的这些小模型，你是没法整的。你拿这些模型再怎么微调、再怎么折腾，你没法跟那些大厂竞争。它会有这样的一个差异。但是呢，你拿中国这些模型，你再去微调一下，或者拿这个模型再去怎么折腾一下，那都是有可能能够做出一些比较强的应用出来的。

美国人的想法呢，其实挺简单的。使用美国的开源小模型，可以解决大厂预设的一些问题。比如OpenAI，我给你预设了些这些问题，你用这小模型解决；那些问题呢，你就用大模型解决。大模型你上云端来调，小模型自己去用。但是呢，使用小模型的人，永远不可能形成对于大厂的竞争来，这就是他想干的事。而中国人的策略是什么呢？看热闹不嫌事大。有人打架了，赶快往上递什么无缝钢管，递什么煤气罐，咱们赶快去干这些事。当然这些无缝钢管，比如到了中东，他们可能就变成了煤气罐大炮了，那个我们就不管了，我们都是卖的民用设备过去的，他们拿去打仗，这事跟我们没关系。所以中国人喜欢干这样的事情。

那谁能笑到最后呢？刚才我们讲了，中美两个策略不一样。短期内看呢，美国的策略是更精明的，他把应用分析得很清楚，谁该用什么东西，谁自己去用就完了。但是呢，中国的策略呢，也有自己的定位，短期内呢，我们也可以争夺到一部分市场，这个事本身并没有太大的问题。从长期考量来说呢，美国的策略首先要保障的是巨头永远是巨头，巨头规划未来的格局，中小企业呢，在巨头的规划内生长。有点像谷歌跟苹果似的，你说这么多做App的、做游戏的公司，谁也没有能力去撼动这些做App Store和Google Play的公司去，这个就是他们所希望去规划的事情。而中国的策略呢，就是有可能培养出一些颠覆市场的妖怪来。我们不管你这个规则是什么样的，反正我们给你这个煤气罐、给你这个无缝钢管，你拿去爱干嘛干嘛去，这是中国的策略。而且有很多的国家呢，是不甘心永远去用美国的这些闭源模型的，那么在这种时候，中国的开源模型也是他们唯一的选择。你比如说到了沙特了，到了阿联酋了，也希望有一些自己的大模型，但是你拿美国的这些模型你没法整。虽然他可以给你部署到你本地来，但是这个东西还是由美国人来管理的，哪天他给你关了，你就没法用了。你说我有一个完全我自己控制的了的这些模型，那你就老老实实地用中国的模型去训练，美国的这些开源小模型，你拿它是没有办法的。

而且呢，在一个一半以上研发人员都是中国人的领域里头呢，中国策略可能才是未来。AI领域是一个有着深深中国民族性烙印的领域。在这个圈子里头，只要是做AI相关的公司，出来讲点什么事儿，基本上一半以上是中国人。那你说中国人的民族烙印到底是什么呢？每个中国打工人都惦记着阶级跃迁，惦记着翻身做主人。咱们讲的是说，哎，我这开了一个拉面馆，我请了几个中国师傅在我这拉面，他们就想着说：“我应该怎么把这个配方偷出来，以后我可以在旁边再开一家拉面馆，去跟原来的老板竞争。”中国人讲的叫“王侯将相，宁有种乎？”，凭什么你行我不行？咱们也可以上来试一试。所以呢，像美国人这种，就是规划好了你就拿小模型，你永远做不出大模型的，这东西拿去用去。咱们的策略就是每个人都有枪有炮，最后谁说了算不一定呢。

日子还长，咱们往后继续看，到底哪条路可以走得通，到底哪条路可以结出丰硕的果实来。

好，这个故事就跟大家讲到这里，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。

德国全境禁用DeepSeek，以后这墙要反着修了吗？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。2025年6月27日，德国数据保护专员梅克坎普宣布，已经要求苹果和谷歌从德国应用商店下架DeepSeek应用程序了。德国不是第一个，估计应该也不是最后一个。第一个是谁？意大利。意大利在每一次反对AI这件事情上，都是占第一个。原来他还反过OpenAI的ChatGPT。2025年初，也就是R1刚出来的时候，就直接给封了。

欧盟的其他国家现在是一个什么状态呢？他们比较纠结。荷兰是禁止政府手机安装DeepSeek的APP；比利时是建议公务员的手机不要安装，但是不强制；西班牙是有消费者权益组织在呼吁，政府到目前为止没有采取任何的措施；英国表示说他们在持续的监测，目前还没有做出反应。

其他的一些国家对DeepSeek是什么样的一个态度呢？加拿大所有的政府设备禁止使用DeepSeek；丹麦政府设备禁止使用，但是丹麦有5个大区里头，只有3个在执行，剩下两个还在看。

美国在这件事情上比较散装。什么叫散装呢？就是他也是管政府，其他的就是全民的，这个现在还没管起来。而且政府是各自出禁令：NASA禁止员工使用，五角大楼禁止访问，美国海军禁止使用DeepSeek相关技术，都是直接禁掉了。德克萨斯州禁止政府设备使用DeepSeek。美国这么多州里头，只有德克萨斯出了这样的法令，其他地方都没动。数百家私营企业已经要求企业网络安全服务公司阻止访问DeepSeek。这个什么意思？就是很多的美国企业呢，他们会把公司内部的安全事项包给一个公司，说你们公司来帮我去做我们整个的网络安全，请在设置防火墙的时候，把DeepSeek整个的网站都给我封掉，不允许访问。这是美国的情况，没有全国性的法律。全国性的法律有人在提，但是现在距离能够真正成为法律还比较远。

澳大利亚是阻止政府设备访问DeepSeek服务；韩国是政府国防部各个部门禁止使用DeepSeek服务。

印度比较好玩，财政部禁止使用DeepSeek和ChatGPT。我们能够跟ChatGPT一起被禁止，也是很光荣的一个事情吧。电子和信息技术部建议本地部署，解决隐私问题，说咱们别封禁这玩意，咱们自己部署一套东西咱自己使吧。这个是印度还比较务实的一个玩法。

封禁DeepSeek，大家都在封，分很多个层次。

第一个层次就是叫政府设备禁用，其他民众不管。很多的政府呢都是这样去做的，包括像最早美国政府去封TikTok，也是这样的。就是政府工作人员的手机，不允许安装TikTok，其他的人我是管不着你的。他们反正也是有言论自由，或者各种的信息自由使用的权利嘛。所以呢，很多的政府是这样来处理这个问题的。

第二种呢，就是叫全境封锁，而且呢是封DeepSeek的APP。大家注意，我们现在都叫DeepSeek，但其实是分很多层级。DeepSeek有开源的大模型，任何人可以把它部署到自己的云服务器，或者部署到自己家里边去。然后呢，有DeepSeek网络服务，就是我们连接DeepSeek的网站，使用这个网站上的聊天功能，或者是使用它的网站上面，由DeepSeek官方部署的大模型，买它的API的TOKEN直接使用。第三个层级呢，才是移动端APP，就是安卓iOS的这个APP。

德国这次呢，实际上进了个寂寞，只封禁了DeepSeek APP。他没有去封禁DeepSeek网站，在德国境内的民众，依然可以通过DeepSeek网站去跟DeepSeek的服务去聊天，也可以通过DeepSeek的网站直接调用DeepSeek服务端的这些API，直接去工作都是没问题的。只是把这个APP给下架了，这个其实没有任何意义。

再往后一层级是什么？就是封这个DeepSeek网站。就是我不但要把你的APP下架，还要封网站，任何人都不允许访问你的网站去跟他聊天，也不允许调用他的API服务。意大利全境是达到这个高度，就是意大利境内你不可以访问DeepSeek.com这个网站的。

澳大利亚政府的设备不允许连接DeepSeek网站，也不允许安装DeepSeek的APP。这个其实相对来说比较好做，就是你只要是在澳大利亚政府的所有手机设备上，修改一个域名指向，保证所有指向deepseek.com的这个域名，把IP地址直接给它改掉就完事了。这样就即使你安装了DeepSeek的APP，你也访问不了它的服务，它是可以这样来处理的。

美国的很多大公司呢，也是通过他们各自的安全公司服务商的防火墙，封禁了DeepSeek的服务器访问。你拿着手机出去没人管你，你只要拿着手机进来了，连了公司的Wifi了，你就不可以再去访问DeepSeek的服务器了。你装了DeepSeek APP，你进到公司里边来也用不了，它是这么来工作的。那有没有人……

去禁止DeepSeek开源模型部署呢，也有。谁呢？美国国会、五角大楼、NASA是禁止在自己的设备上部署DeepSeek的开源大模型的。你把模型布在这儿，万一这个模型跑着跑着，把我数据偷跑了，这玩意不行。

澳大利亚禁止政府设备部署DeepSeek开源大模型。韩国呢，国防部是不允许部署开源的DeepSeek大模型的。其他的一些政府部门呢，别用它的服务就完事了。你部署模型本地使用，我不管你。

DeepSeek被欧美封禁呢，本身其实也没有太去争取过说解禁，或者说“我怎么能为你服务”。DeepSeek也没惦记这事，爱封封去呗。我反正就开放给你使，你愿意使使，不愿意使拉倒，大概是这样的一个态度。

意大利跟德国呢，其实都给DeepSeek写过邮件，发过信息，要求DeepSeek呢，对其数据的隐私保护措施进行说明和调整优化。就是说：“你这个数据能不能不要回到中国去？你能不能在意大利或者在德国，或者至少在欧盟吧，你建个服务器，把这些数据存在本地？或者能不能告诉我说，这个数据回到中国以后，是不是做了脱敏处理？能不能保证我们的这个信息安全？”

发了信息以后呢，DeepSeek基本上就是“我不理你”。反正我也在你这儿没有什么实体，我也不在你这运营，你拿我也没办法，我就懒得理你。所以意大利政府也好，德国政府也好，发现“我发了要求了，你不理我，那我就给你封掉”。

所以这件事呢，大家也没做错什么。开源模型完全可以在当地部署，将数据存在他们本国，是完全可以达到合规要求的，这个本身是没问题的。但是DeepSeek没惦记做他这个生意呢，也就没有费这个劲。

因为中国其他的这些大模型，包括AI的很多应用呢，都在欧盟、美国使用的很好，并没有被封禁。比如说像千问，阿里的这个模型，开源呢没有问题。国内外访问它是分离的，咱们在国内访问的是tongyi.com，在国外访问的是qwen.ai，这个不一样的网址。千问是qwen.ai，就是你各自访问各自的。所以呢，它这个数据本来隔离的，那它就不会有人去封禁你。

而且千问也好，通义也好，它这个用户量其实本身不是很大。它通义是有APP的，千问没有。通义的APP压根就没有在欧盟去上架，就是你这个APP到这个应用市场上架的时候，你可以选说我到底要在哪些国家上架，它没去，所以也没有被封禁的这个机会了。

另外一个中国公司，AI公司在海外有很多用户的呢，就是Mini Max。Mini Max呢，它是国内外也是分开的。

你想去调Mini Max的服务，他还要问你说：“你到底是调国内版还是调国外版？”如果是国内版的话，你的网址是什么？你要上什么地方去申请这个TOKEN？你要调国外版，它网址就不一样。那这样分离的话，它就没有问题，国外也都是允许使用的。只是DeepSeek懒得给你费这个劲了。

另外，你比如像字节、快手，他们的这种AI服务也都是分离的。字节的coze，它在中国访问的是coze.cn，在海外访问的是coze.com，它就完全分割的。那大家就用吧，没有任何问题。快手的可灵也是这样的，海外跟国内的域名、APP全都不一样，这个就没事。

现在这些大模型公司，大概只有一个是比较特殊的，不是DeepSeek，是谁？是智谱。智谱呢，是被美国列入实体清单了，进入了美国严选。就是中国的这些AI公司呢，原来那些做人脸识别的企业，都因为侵犯人权被挂在实体清单里头，像什么商汤科技、科大讯飞、海康威视、旷世科技、大华股份、一图科技、云从科技，这些都是实体名单里头的。这一波做大模型的公司里头，唯一进到实体名单里头就是智谱。那他的这个模型大家就别使了，其他的其实都没有进到美国实体清单里头去。这就是当前的一个情况，就各个国家到底是如何去封堵DeepSeek的一个情况。

那最后呢，总结一下：德国对DeepSeek的封禁呢，基本上是封了个寂寞。你把APP封了，网站没封，这个其实是没有任何意义的。德国境内的民众依然可以通过手机、电脑登录到DeepSeek的网站上，去享受他们的这种API服务，或者是直接在网站上跟人聊天，这都没毛病。DeepSeek自己呢，也没有惦记着去开拓海外的个人市场，所以呢，也没有费工夫去做合规。如果认真做，其实不会被封，就是DeepSeek本身应该是有能力合规的。

真正担心安全问题的，就不是像德国这样直接把APP封了了事了。真正担心安全问题的，会封禁DeepSeek的开源大模型，就是你不允许在我的设备上部署你的开源模型，这个才是真正有安全意识的人干的活。那是不是有人真的偷数据了呢？这个事真不好说，因为也没有证据。但是现在数据的流转，其实根本是没法封禁的。美国要求美国人的数据在美国，欧盟要求欧洲人的数据在欧洲，这个没有任何意义。即使数据库存在欧洲本地，也有很多方式通过远程的方式，把这些东西直接去进行解读、去进行打包，或者是加密了以后再传回中国来，都是可以做的。所以现在他们各个国家。

制定的什么“守门人”法令，或者各种AI的这种限制法令，对于数据安全来说，基本上是没有什么意义的。而且呢，有了AI之后，原来一些可以保证数据安全的方式，现在实际上都没法使了。

原来是说大量的数据混在无序数据里边，是被保护的，因为很难挑出来嘛。现在有AI了，在海量数据里边“大海捞针”也不是不可能的事情。所以呢，现在真的没有什么安全的方法。特别是伊朗这次被以色列彻底给渗透了之后，核专家一个一个被暗杀了，军队的高层领导一个一个定点清除，所有的这些设备设施，一个一个精准打击，就说明数据渗透这件事情还是非常可怕的。

以前呢，美国人喊中国“门户开放”，现在中国要求美国“技术共享，市场开放”。以前呢，中国通过“墙”保护，外面的信息别流进来；以后呢，可能全世界都需要建墙，保护自己的数据别流出去。

这就是这一次DeepSeek被德国勒令全境下架的一个故事。这个故事今天就跟大家讲到这里。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！

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。