醒醒吧！DeepSeek真不是中国应试教育的胜利！加拿大博士爸：相信这个你可能就输惨了…

最近，《纽约时报》发表了一篇题为 “DeepSeek的成功是中国教育的胜利吗” 的文章，在家长圈里讨论度很高。

文中提到DeepSeek是一家震惊人工智能界的中国初创公司，其背后的核心开发人员和科学家都曾就读于中国的大学，这与许多中国科技公司的做法形成了鲜明的对比。

另外通讯平台Telegram的创始人帕维尔·杜罗夫也曾表示： 如果美国不改革教育体系，就有可能把科技领导权拱手让给中国。

这也让我想到最近几天上了热搜第一的 #特朗普说中国教育做得好# 。事情是特朗普在2月7日回应记者提问时，对中国教育给予了高度评价，称中国在教育方面做得很好，同事指出美国在40个国家的教育排名中倒数第一，人均教育成本却排名第一，表达了希望美国花费更少的钱获得更好教育的愿景。

这让我们不禁疑惑：AI时代中国的教育真的做得足够好了吗？（文末我也将这个问题抛给了DeepSeek回答，大家猜猜它的答案是什么）

我们邀请了“爸爸真棒”的专栏作者，多伦多大学工程博士舒己怀老师来聊聊他的思考，在他看来： DeepSeek并不一定是应试教育的成果。与其追捧应试教育，不如提前培养孩子的“新企业家精神”。

*为方便阅读，下文以第一人称展开。

由于最近DeepSeek掀起的波澜和美国发生的很多不稳定的事件，很多华人朋友扬眉吐气，引起了很多人要对教育观念的重新评判。在我 前一段时间的文章 下面有人留言：

我更看到有人说中国教育才是世界教育的天花板。你看，那么多没出过国的土博士和应届博士生搞出来了那么大的事情。

我很高兴我的文章在这时候被拿出来被重新审视和考验，这对于写作的我应该是很大的监督。对于我来说，我一直是带着诚恳开放的心去写作的，每个人都有自己的盲点与误区，希望能够客观真实地更新自己的认知。

而在我看来DeepSeek不是横空出世的偶然现象， 而是中美创新生态的一个snapshot(快照)和延续。 这个快照是一个很好的采样，这反应了中美在创新中目前的现状。

我答应读者朋友们写一篇文章从这个事件中做个分析。

👉先说美国 ：

在Transformer神经网络架构这个理论基础突破下（2017年谷歌 的文章“Attention Is All You Need" ）， ChatGPT 的技术在长期积累之后，才在不断尝试下发掘了新的市场。

根据下图， 新技术和新的市场的组合，所以可以把之归为彻底的创新（第一象限的Radical Innovation根本创新 ）。毫无疑问，他们是开辟了一个新的领域，并力图用平台和基础工具的垄断和应用前景获得金融方面巨额的成功。

在美国高科技和金融就像一对双生儿，是美国一贯擅长的游戏，都带着巨大的获利能力。而这一对双生儿的过分成长， 本土理工科人才和适价工人的缺少，也剥夺了实体工业和基础设施的成长空间。

所以巨额的资本和利润是一个高风险的存在，也造就了其孤独远行的，和成为被颠覆的形象。我想这也是目前美国产生基于恐惧的极端行为的原因。

👉再说中国 ：

DeepSeek是在美国软硬件和数据封锁下，中国公司做出的更便宜的和性能基本相当的科技实现。这样的市场是已然存在的，科技方面也是有突破的，基于此观察， 我想把之归类为略有渐进式创新, 影响是巨大的，但是基本还是优化和提高 。

对市场和现实更有打破性创新的效果，处于上图中的第三和第四象限之间。尤其选择用开源的形式更是反应了打破的目标。

这也是Peter Thiel 的书《从0到1》里面不建议的创业类型。但我愿意把这种打破性的创新比喻做汽车的后轮，而把ChatGPT那种彻底的创新则可以被比喻做前轮。这个四轮驱动，前轮带领后轮前进，后轮推动或逼迫前轮前进，他们可以一起推动整个业内的创新。

相比于美国金融和创新的优势，中国的优势则是生产力和人才数目，中国在的优势在产品落地和各种场景下的应用。与产业优势的结合的这种颠覆的前景是令人敬畏的。

此外，万维钢在博客中也提出，美国智商高于145的人数有80万，中国有2000万。所以这么久才出了D eepDeek并不是中国教育的胜利，或许还是中国教育应该反思的地方。

但我觉得目前人工智能的平台依然在一个高速迭代的过程中，很成功的应用还没有来得及涌现出来。与此同时，在进一步的打压之下能否持续革新也是挑战。

所以中国和美国在生产式AI方面的地位还是不同的。这里没有贬低的意思，毕竟这是一个在被封锁的情况下这是一个突破，给凌乱之中领先的美国一个威慑，我觉得这里面有一些值得解读的地方。

■ 谷歌DeepMind首席执行官Demis Hassabis表示：DeepSeek是最好的AI模型，但没有任何科学进步

DeepSeek 是发生在应试教育盛行的中国，

但这不一定是应试教育的成果

DeepSeek的出现是发生在中国，中国是应试教育成分比较大的地方。但DeepSeek的成就推不出这是应试教育的成就。成功是个几率问题，必然有偶然的成分。

庞大人口基数，无论如何都会有出几个突破人才的几率，这会是筛选后的结果。他们团队中都是竞赛娃，都是应试教育的“幸存者”。

我们通常所探讨的教育制度是针对个体的，普娃的。而针对大部分孩子的教育都是需要具体分析的，基于差异性的（西方所追求的differentiated education差异化教学)。

记得有人留言，中国做出的突破的几大科技公司的CEO都有几个沟通特点：

我就把这三条称为适度卷，因为85后的教育还没有太卷起来，特别是在小县城资源不太丰富的情况下。 我们国家因为高考录取靠分数段，类似分数段的孩子集中在同样的学校，形成同温层，这对孩子的自信心和创造力是不利的（我想藤校多年也在做的是社会工程，按照一个合适的比例构成录取一些不同的孩子。这样更容易让孩子们发挥自己的特点和创造力）。

而清北的牛人太多，硬挤上去的孩子们是有内心压力的。比如梁文峰他就是可以上清北而选择不上的。所以这几个CEO都成长在一个卷的适当度的环境里。

而DeepSeek把用来做量化金融的GPU用于人工智能学习，把一个量化金融公司的人才改用于人工智能研发。这就是我说的这里的最大创造性，既有想象力也有胆量。这不是应试教育教的。而是一种商业的敏锐性。

这就像我认识的一个孩子，修双学位，新闻学和计算机科学。

所以说这本质上是一种repurpose （重新利用）或者是reframe （再构造）的一种创造能力。而量化公司聚集大量的竞赛娃并不是中国特有的现象，在美国也是一样。

有人说中美科技界的竞争是都是华裔科技人才的竞争，而在两国这些人才往往被一些有特殊能力的人所领导。而且大陆科技目前还没有到全面领导潮流的地步。

美国最近有个科技投资人Shaan Puri最近贴了一个图。他把企业工作的人才分为五个层次：

创新有难度的。除了做出突破的技术难度和现实资源的制约， 我觉得在于上面有第五级能力的人，有技术的洞见，有该有的领导力，又要有现实资源。 这样的人未必要会完成技术任务（第二级）和解决问题（第三级）的细节能力，比如马斯克就是就是这样一种人。

在我看来这种技术洞见，能够识别问题，和进行执行环节，本来就是一种横跨能力。这也就是我一直在呼吁的π 型人才（ 马斯克和比尔盖茨最大相同点：“π型人才”引领未来 ）。国内培养的第二和第三层次的人是不缺的，缺乏的第四和第五层次的人，即系统 维者和跨系统的思维者。这正是DeepSeek团队的过人之处。恰恰就是听说最近一线城市的重点公办学校的科创课程做的都不错。我也相信第二和第三层次之中有天赋的人可以慢慢成为第四第五层次的人。毕竟人才的基数很大。

而美国第四第五层次的人就会相应多一些，毕竟他们的教育更加讲究个人能力和特点。

而原先国际合作比较多或吸引移民比较多的情况下，第二第三层次的人就不缺乏。而对于在紧收移民而让制造业回归这样的使命，那第二第三层次的就是缺少的。而高科技和金融人才的高收入的吸引力，也减少了大家对成为第二第三层次的动力。

马斯克说一个公司的产出就是 “ 这个公司里面每一个人的向量总和。” 究竟人才培养比率是多少就是是很好的问题。中国缺顶部，美国则是缺腰部或底部。而这张图，对我最大的帮助就在于知道创新的难度和顶级人才的难得。而我相信对于家长们就是在于合理地给孩子们定位。知道每个位置的价值和难度。

比如说第二第三层次的人适应能力就要差一些，而第四第五层次地人就会好很多，但培养模式则是完全不同的。要培养系统思维者和跨系统的思维者，我就简单给几点建议：