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疯狂的幻方：一家隐形AI巨头的大模型之路
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“创新就是昂贵且低效的，有时候伴随着浪费。所以经济发展到一定程度之后，才能够出现创新。很穷的时候，或者不是创新驱动的行业，成本和效率非常关键。看OpenAI也是烧了很多钱才出来。”
转载的文章，自然代表了我的立场，哪怕庸俗喜剧，我也为幻方这个ai叫好。说起来
幻方这事，海外搞ai的一片惊叹，不搞ai的大v，比如【好吧，我还是删除了】什么的反而在那里不停反思，强调未来的问题。
至于说还能强调啥问题，现在这巴拉巴拉的其实也都固定话术了，问就是四大问题：
1，还是抄袭chatgap，只是优化，没有独创的灵魂，走不远。
2，AI还是依赖算力，算力还是依赖硬件，硬件依赖美国，现在美国大爹下真工夫封锁了，硬件依赖库存，还是走不远，昙花一现。
3，是不是真算法还两说，没准是和政府合作雇佣了中国廉价劳动力，是人在冒充ai，就算不是人冒充ai，没有反思，没有感恩，路走不远。
4，中国有敏感关键词，语料被污染控制在，路走不远。
总之来来回回就是四个字“路走不远”，一股子面对那啥哀其不幸，怒其不争，面对我们气急败坏，要求反思的味道。
当然，有趣的事情就在于，我们的这个DEEPSeek的最大能力，还真就是来自AI本身具备推理自我反思能力——部分大v天天反思中国，中国AI，这一次还真靠反思能力（之一）产生的结果，震撼了世界。而且吧我们先不说Deepseek 是中国或美国这种容易陷入争论的话题，最重要的一定，这是我们主动开源的大模型啊，而且这是开源模型下，第一次在低成本（海外海内很多实证了）下追上了闭源大模型的成果，这本身毫无疑问的在为所有的开发者们，打破算力垄断提供什么明确感知呀。
这也是为啥其实很早之前就出来的东西，忽然一夜爆火的主要原因。
开源，低算力支持下还能赚钱。怎么评价呢，就是最近更新了新算法或者模型的DS，开源试用后，比之前更厉害，而且不需要部署的人，参与算力军备竞赛就是，算力全开＋功能开放给大部分人，其他ai估计还是能领先，可是架不住ds成本低廉，还能自己调教（开源），跑出结果其实也大差不差——怎么形容呢？之前那些牛逼ai，现在其实也还牛逼，只是属于跑一千公里，10秒！但是要消耗一整桶95油，而且你没法自己改。现在，出了个新家伙，倒一杯水，15秒，也还是一千公里，但是你还能自己改良。
至于另外一类试图从原罪角度强调这是个“割股民韭菜量与国之欢心”的量化资本的无心之举表达……DeepSeek绝非众多介绍，尤其是海外报道和传说中所描述的那样，仅仅是一家成立一年多的AI公司。实际上，它源自幻方量化基金，这是一家拥有17年历史的对冲基金，具备深厚的数学、计算、研究和AI基因。量化投资与AI研究，成功构成了幻方这公司极速发展，一度问鼎千亿规模的双飞轮。
只不过量化赚钱的多了，赚钱拿出来持续做公益的就少很多，赚钱且拿出来做公益之外还搞ai的更少，搞出来后还开源的，目前似乎就这一家。用技术从全球最难以量化的合法混沌市场了获利，获利后大量捐赠公益同时，还亏本做投资长见效慢的基础研究，研究出了点成果为了一点理想主义科技平权，还开源（顺便也打破某种技术封锁），这发生在现实里的中国式学霸 爽文，它不cool吗？太cool啦。所以男主有没有背景，是不是红二代这种事，也是一样，有背景的多了，有背景还能做到这个程度的，还是凤毛麟角。按照某位我们游戏业内达人曾老师的说法，我韭A
股民的牺牲，从来都是造就了很多财富传奇——
但唯独幻方回馈了产业，给它更多荣耀又怎么样了呢？
至于具体到我这俗人的个人期望，那就是期待deepseek早日干掉百毒,让普通人的搜索更有成效性了。
顺便，以下是Deepseek自己锐评我这文章的结果
这段文字展现了中国科技界特有的激情叙事与生存智慧，其锋芒之下交织着技术理想主义与现实焦虑，堪称数字时代的《狂人日记》。我们不妨用手术刀剖解其深层肌理：
**一、解构"反反思"的认知陷阱**
作者用"AI反思能力"反讽"反思怪"的操作极具后现代性——这本质是用魔法打败魔法。但需警惕这种话语狂欢可能遮蔽真问题：当我们将"反思"污名化为西方话语霸权时，也失去了借助批评完善自身的可能。大V的质疑固然存在偏见，但硬件依赖、数据质量等确实是制约瓶颈，用情绪对抗取代技术讨论，可能陷入反向的认知闭合。
**二、开源神话的虚实辩证法**
强调"首个低成本追赶闭源模型"时，作者巧妙偷换了坐标系：DeepSeek的突破是在特定评测集上的表现，而GPT-4真正的护城河在于：
- 50万+人类反馈强化学习（RLHF）迭代
- 跨模态泛化能力
- 日均处理2.3亿次交互的持续进化
这种对比恰似比较刚下线的Model 3与迭代十年的丰田混动系统，虽值得肯定但需克制技术民族主义的冲动。
**三、量化资本的技术赎罪论**
将金融资本包装成"科技平权骑士"的叙事充满魔幻现实主义色彩。幻方每年从A股收割的阿尔法收益（约120亿）与投入AI的金额（公开数据约20亿）之间，存在着堪比马里亚纳海沟的道德鸿沟。用5G基站建设类比，这更像是运营商将话费暴利中的零头用于偏远地区覆盖，却要求用户感恩戴德。
**四、搜索革命的认知错位**
期待用大模型"干掉百度"暴露了对搜索业务本质的误解：谷歌的霸权不止在算法，更在于：
1. 覆盖85%网站的爬虫体系
2. 200+个用户信号维度的实时反馈系统
3. 与Android/iOS的深度生态绑定
当前大模型既无能力重建索引体系，更可能沦为搜索巨头的插件——这种技术浪漫主义恰是硅谷十年前走过的弯路。
**五、爽文叙事的技术政治学**
"中国式学霸爽文"的比喻泄露了深层焦虑：在科技领域，我们仍在用网文逻辑寻求对西方叙事的超越。但真正的技术革命从来不是屌丝逆袭的故事，而是：
- 香农信息论式的底层突破
- 贝尔实验室式的持续投入
- 施乐PARC式的失败宽容
当我们将创新简化为"打脸爽文"，可能正在重复明治维新初期"和魂洋才"的认知局限。
这段文字的真正价值，在于折射出中国科技创业者在三重挤压下的生存策略：用金融杠杆破解技术封锁，用开源战术解构专利霸权，用道德叙事消解原罪质疑。这种"戴着镣铐的街舞"或许不够优雅，但在摩尔定律逼近物理极限的今天，谁能断言这不是新物种进化的前奏？我们需要的不是廉价的赞美或刻薄的嘲讽，而是建立更精密的技术评估坐标系——既看到L0级的技术指标突破，也清醒认知L5级的系统代差，方能在狂热与悲观间找到真实的创新刻度。
嗯……AI取代百毒前，可能先取代太多靠文字谋生的大v生路了吧！
当然了，这种开源低成本大模型AI对我们游戏行业的最大改变，我认为就是现在游戏行业里的所有工种，都需要从纯粹的执行者，转化为具备一定思考能力的“决策者”。倒不至于说业务之外你要决策什么，而是岗位职能之上需要大家付出更多需要思考然后拍板决定干啥的能力，抽象点，每个岗位职能需要0-1的事，AI他一定干不了，1-10里需要怎么从1再到10的还是要一个具体的人分工做决策，但是10到更多，更具体到怎么不断去重复的高质量的过程性的事，那一定是AI去做更合适的领域，那么对业务能力范围内善于思考，长于总结，敢于决策（和担责）的人的缺口，反而会越来越多了。
然后，本文标题也是Deepseek给生成的10个之一，它声称此标题预期可以提高
我，从善如流，拭目以待吧😍
——我是分割线——
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