DeepSeek 的胜利，坊间传言，是专业人员+雄厚资本合二为一的胜利。公司之前做量化交易，有强大的技术能力，技术人才储备与硬件储备，显而易见的是，管理团队必定精通技术。这么一个经验丰富，精通技术的公司，自己拿钱出来做大模型研发，自己控制方向目标与节奏，不受任何外力干扰。市场上乌泱泱混战的时候，管理团队有耐心地去做自己认为正确的方向，蛰伏一年，出手就是暴击。负面典型则是：1、缺乏经验，但急于成功；2、缺乏资金与耐心；3、一个外行指挥内行的老板；4、被资本干扰方向目标节奏。
今天在匿名职场社区teamblind上的一个meta员工发的匿名帖子特别火：《Meta genai org in panic mode》
Meta 的生成式 AI 团队陷入了恐慌状态。
这一切的开端是 DeepSeek V3 的推出，这让 Llama 4 在各项基准测试中全面落后。更让人雪上加霜的是，一家“未知的中国公司”用仅 550 万美元的预算完成了训练，直接打脸了现有的大型模型。
目前，工程师们正在疯狂拆解 DeepSeek，试图复制其中的一切。我不是在夸张，事情就是这么紧迫。
管理层也在焦虑如何为生成式 AI 团队的高昂成本向高层交代。尤其是，当团队中每一位所谓的“领导者”拿到的薪水都远远超过了训练整个 DeepSeek V3 的成本，而这样的“领导者”团队却有数十人之多。
DeepSeek R1 的出现更是雪上加霜。虽然有些信息还不能透露，但很快就会公开，到时候情况可能更加不利。
本来，这个团队应该是一个以工程为核心的小型组织，但因为一些人想借机刷存在感、抢占资源，人为地扩大了团队规模，结果反而让大家都成了输家。
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Meta 的生成式 AI 团队陷入了恐慌状态。
这一切的开端是 DeepSeek V3 的推出，这让 Llama 4 在各项基准测试中全面落后。更让人雪上加霜的是，一家“未知的中国公司”用仅 550 万美元的预算完成了训练，直接打脸了现有的大型模型。
目前，工程师们正在疯狂拆解 DeepSeek，试图复制其中的一切。我不是在夸张，事情就是这么紧迫。
管理层也在焦虑如何为生成式 AI 团队的高昂成本向高层交代。尤其是，当团队中每一位所谓的“领导者”拿到的薪水都远远超过了训练整个 DeepSeek V3 的成本，而这样的“领导者”团队却有数十人之多。
DeepSeek R1 的出现更是雪上加霜。虽然有些信息还不能透露，但很快就会公开，到时候情况可能更加不利。
本来，这个团队应该是一个以工程为核心的小型组织，但因为一些人想借机刷存在感、抢占资源，人为地扩大了团队规模，结果反而让大家都成了输家。
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