DeepSeek的人才观：没有KPI、极度扁平、禁止赛马

DeepSeek的成功，不仅是技术的胜利，更是一次组织和人才观念的革新。

DeepSeek用行动证明，中国不缺天才。 DeepSeek的成功，不仅是技术的胜利，更是一次组织和人才观念的革新， 不仅改变了AI行业的规则，也让世界看到了中国创新的力量。

在中国的科技行业，天才从不稀缺。但这些天才往往在毕业后进入大厂，迅速被推入成熟的分工体系中，消耗在重复性工作里，创新潜力也随之被埋没。

DeepSeek却选择了一条完全不同的路——他们专门挑选“未经验证”的年轻人，并赋予他们足够的资源和空间。

1. 顶尖年轻人，不是“二八原则”而是“百里挑一”

DeepSeek的团队成员，几乎全是国内顶尖高校的应届毕业生或博士实习生。一位团队成员曾公开分享自己的履历：北大毕业，三次国际大学生程序设计竞赛（ACM/ICPC）获金奖，本科期间发了6篇顶会论文，两篇是共同一作。

DeepSeek对年轻人才的选拔标准极为严苛：“金奖以下不要。”这种高门槛直接导致了团队规模的“小而精”，但也让DeepSeek拥有了国内AI行业最高的人才密度。

2. 用热情和潜力，替代经验和资历

DeepSeek有一个不成文的用人规则：工作经验超过8年，直接pass；超过5年，需要特别出色才能入选。

为什么？梁文锋给出的答案很简单：“我们需要的是对技术有极致热情的人，而不是习惯用经验找答案的人。”

在DeepSeek，有不少跨界而来的年轻人。比如一位物理专业的博士，在入职之前完全没有模型训练的经验，但凭借强大的学习能力和创新潜力，很快成为团队的中坚力量。

这些年轻人没有被传统的工作方式和思维惯性所束缚，他们敢于挑战“标准答案”，尝试不同的路径。“真正的创新，往往来自那些没有包袱的人。”

组织与管理：

如何激发年轻人的潜能？

仅仅招募天才，并不能造就奇迹。真正重要的是，如何管理和激发这些天才的潜能？

DeepSeek给出的答案，是一套完全不同于传统公司的组织方式。

1. 扁平化管理：打破上下级界限

DeepSeek没有传统的层级结构。团队内部按照目标组成小组，每个人负责自己擅长的部分，组内成员之间没有固定分工和上下级关系。 “

有问题就一起讨论，遇到困难可以直接向其他小组请教。”这种扁平化的结构，大大提高了团队的沟通效率，也让每个人都能在平等的环境中自由表达自己的想法。

一个典型的例子是DeepSeek V3的关键架构——MLA。它最初只是一个年轻研究员的兴趣项目，但因为显示出巨大潜力，团队专门成立了研究小组，经过几个月的努力，最终成功实现了训练成本的大幅下降。

梁文锋称这种模式为“自然分工”：“每个人都有自己独特的成长经历和想法，创新不需要push，而是需要顺势而为。”

2. 不赛马：杜绝内耗和资源浪费

在很多大公司，“赛马”是常见的管理方式——将相似的任务分配给不同团队，优胜者获奖，失败者淘汰。

但DeepSeek完全没有赛马机制。一位接触过DeepSeek的AI从业者透露：“DeepSeek内部不赛马，因为这会造成巨大的资源浪费，影响团队的凝聚力。反而是以协作为核心，确保每个人都能专注于自己的目标。”

赛马机制带来的不仅是内耗，更是短视的行为。DeepSeek选择从根本上消除这些弊端，为团队创造一个稳定、高效的创新环境。

3. 无限的算力支持：让创新没有后顾之忧

DeepSeek为研究人员提供了“不限”的算力支持。在AI领域，算力是创新的关键资源。DeepSeek的“慷慨”，让研究人员能够专注于技术本身，而不用担心资源的限制。

正是因为这种“豪横”的支持，DeepSeek团队得以在短短时间内突破技术瓶颈，用600万美元的成本训练出了性能超越GPT-4o的模型DeepSeek V3。

为什么是DeepSeek？

对其他企业的启示？

DeepSeek的成功，还离不开一种力量——技术理想主义。

在国内，很多AI公司将商业化放在首位，通过抢夺市场和融资来快速做大规模。但DeepSeek从一开始，就将目标定位于技术的前沿。梁文锋曾明确表示：“我们的出发点不是趁机赚一笔，而是推动整个技术生态的发展。”

这种技术理想主义，不仅吸引了顶尖的年轻天才，也让DeepSeek形成了完全不同于其他公司的文化：

·不追求短期利益，而是专注于长期价值。