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      震撼AI世界,DeepSeek 如何用 150 人掀起一場顛覆性的組織革命?

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      撰 文|況陽 資深組織發展專家,《中歐商業評論》特約作者,著有《蓋亞組織》《績效使能》《真OKR》

      DeepSeek APP一經發布,迅速成為全球的現象級應用。 根據AI產品榜數據,DeepSeek上線18天日活用戶數即達到了驚人的1500萬,而ChatGPT達到同樣的數字,花了244天,DeepSeek的增長速度遠超ChatGPT。


      彭博社當地時間1月31日報道顯示,DeepSeek的人工智能應用在全球140個市場中的移動應用下載量排行榜上位居榜首。可以說,整個假期,全球都在熱議DeepSeek。從用它仿《過秦論》風格寫《過美利堅論》,到用它進行輔助投資決策,DeepSeek均表現驚艷,完全占據了輿論場的核心。它的出現,也引發了一系列的連鎖反應,甚至挑戰了長期占據霸主地位的美國科技巨頭OpenAI,成為攪動全球AI格局的一匹黑馬。

      DeepSeek的開源AI模型DeepSeek-R1,以其強大的功能和低廉的開發成本震撼了全球科技界。該模型在數學、代碼和自然語言推理等任務上的性能與OpenAI的最新模型相當,但API定價僅為后者的3.7%,并且完全開源。這一突破不僅證明了高性能與低成本可以兼得,還通過開源策略打破了閉源巨頭對AI的壟斷。

      微軟、亞馬遜、騰訊、阿里等科技巨頭紛紛宣布在各自的云平臺上支持DeepSeek的模型,GPU霸主英偉達也迅速官宣了對它的支持。毫不夸張地說,DeepSeek的出現,仿佛一夜之間將全世界帶入了AI普惠時代。

      很多人于是好奇,在 AI 的風口浪潮中,為什么取得這樣創新成就的,不是那些擁有雄厚資本和頂尖人才的大廠,而偏偏是DeepSeek這樣只有不到150人,成立不到兩年的中國“小”企業?

      在我看來,DeepSeek的成功,不僅是技術的勝利,更是一種組織管理范式的勝利。DeepSeek 不是單純地復制硅谷模式,而是成功地打造了一套真正適應創新的組織管理范式。這是一場關于戰略、人才和組織的全新嘗試,包括堅持長期主義、大膽啟用年輕人、實行扁平化管理,以及為人才提供最充足的資源支持四大法門,它們共同構建起了DeepSeek這座創新高塔,值得所有希望依靠創新制勝的企業借鑒。


      創新法門一:

      戰略上,堅持長期主義

      不少初創企業在誕生之初,都懷揣著遠大的理想,夢想著做大做強,甚至顛覆行業格局。然而,隨著企業的發展,一個殘酷的現實問題開始浮出水面——缺錢。于是,許多企業要么被迫“賣身”,要么屈服于資方的壓力,逐漸雪藏最初的初心,放棄了詩和遠方,轉而追逐柴米油鹽的眼前利益。

      人工智能行業是個大觀園,零一萬物和DeepSeek,就走了兩條不同的路。

      在2024年5月,零一萬物成立一年后,李開復首次在媒體面前公開露面,立下豪言壯語,稱“我這次創業,十年都不會套現”,“我們的理念就是要做AGI 時代的微軟”。但遺憾的是,它的這一理想沒能堅持太久。短短八個月后,就在2025年1月初,在DeepSeek破圈的前夜,零一萬物便做出了重大戰略調整,和自己最大的投資方阿里進行“合作”,成立“聯合”實驗室,把超大模型交給了阿里,自己只留下了小模型,徹底轉向做應用變現了。

      與之形成鮮明對比的是,DeepSeek創始人梁文峰堅守住了技術理想主義。這當然得益于他之前創立的幻方量化有著雄厚的資金支持。但其實,DeepSeek也曾嘗試過尋求外界資本的支持。畢竟,如果能拉到資方,借助資方的資金支持幫助企業快速獲取更多算力、數據和人才,誰不想呢?但梁文峰接觸一圈下來,發現資方給錢的一個前提,多是希望他能快速做商業應用變現,這與DeepSeek的志向——聚焦做研究和探索——相矛盾,于是,他果斷地斷絕了走資方投資謀求發展這條路,決定用自己的錢,堅持自己的理想。

      無可厚非,資本是逐利的,研究是燒錢的,這兩者在很多時候是矛盾的。在面對這一矛盾的時候,企業的創始人是選擇屈服于當下的現實,還是堅持長遠的理想,很多時候就注定了這家企業能否在未來變得偉大,變得足夠顛覆行業格局。

      華為在早年也曾遇到過資金鏈斷裂的風險,但任正非始終不愿意為了解決資金的問題而讓華為上市。華為終端BG董事長余承東曾提及華為一直沒有上市的原因,他表示華為是要投資未來,而上市會為了財報重視短期利潤,這會影響華為的研發和對核心競爭力的持續投入。

      回到人工智能行業,在眾多同行急于商業變現的浪潮中,DeepSeek選擇繼續做研究與探索。2024年5月,在DeepSeek一歲時,梁文峰稱"我們不會過早設計基于模型的一些應用,會專注在大模型上……我們的目標也很明確,就是不做垂類和應用,而是做研究,做探索"。今天DeepSeek取得的巨大成功,其實都源于對這一路線的堅持。有意思的是,當記者追問他為什么要堅持做研究和探索時,他是這樣回答的:“一種好奇心驅動。從遠處說,我們想去驗證一些猜想。比如我們理解人類智能本質可能就是語言,人的思維可能就是一個語言的過程。你以為你在思考,其實可能是你在腦子里編織語言。這意味著,在語言大模型上可能誕生出類人的人工智能(AGI)。從近處說,GPT4還有很多待解之謎。我們去復刻的同時,也會做研究揭秘”。這種好奇心驅動的技術理想主義的力量是強大的,如能堅守下去,必然會鍛造出東方的喬布斯,創造出下一個足以改變世界的偉大產品。

      技術是改變世界的信仰。在結果至上、變現為王的商業世界里,已經沒多少人再相信這句話了,大家更多是把技術當成是一種變現的手段,少了一種技術情懷。然而,DeepSeek的崛起,重新喚起了大家對這一理念的重視。


      創新法門二:

      人才上,內心要真正熱愛

      傳統企業依賴“資歷”篩選人才,而 DeepSeek 另辟蹊徑,采用了一種與眾不同的人才招募方法:不看資歷,不唯經驗,只挑選真正熱愛這份事業的年輕人。

      DeepSeek 招人不重經驗,而重熱情。當國內普遍哀嘆缺乏 AI 頂級人才時,梁文峰卻不以為然。在他看來,若追求短期目標,自然會急于尋找現成有經驗者,在這方面,中國當下的人才確實遜于硅谷。但若放眼長遠,經驗便不再關鍵。相反,“基礎能力、創造性和熱愛”才是核心特質。從這個角度看,國內合適的候選人并不稀缺。

      DeepSeek 的招聘標準始終基于熱情與好奇心。“我們招人的條件是熱愛”,團隊成員雖背景各異,卻個個充滿個性與趣味,他們對研究的渴望超越了對金錢的追求。這是一家完全由內在動機驅動的公司。正如我在 2019 年出版的《績效使能》一書中所論證的,由內在動機驅動的團隊,必將釋放出核能般的創造力。然而,許多企業家對此不以為然,結果讓自己的企業喪失了寶貴的原創力。

      梁文峰這種不看重經驗的理念,不僅體現在 DeepSeek 的研發中,更深深植根于他的骨髓。事實上,他始終如一地踐行著這一理念。梁文峰曾透露,他創立的幻方資本的兩名主力銷售,均無銷售經驗,其中一位曾是德國機械品類外貿從業者,另一位則是券商后臺的代碼編寫員。他們初入行業時,既無經驗,也無資源與積累,但幻方看重他們對銷售行業的熱情。正是他們,幫助幻方成為國內唯一一家以直銷為主的大型私募,免去了中間商分利潤,使得公司在同等規模與業績下,創造出了更高的收益。

      DeepSeek 青睞年輕人。在他們看來,AI 時代的突破往往源于“未經驗證”的年輕人,而非資深從業者。DeepSeek 的團隊成員多來自清華、北大等高校,很多都是畢業僅一兩年的應屆生,甚至不乏在讀博士生。這種人才策略與華為早年不謀而合。華為的人才主要來源于校園招聘,華為很少做社會招聘,華為每年招收約 8000 至 10000 名應屆生,近兩年更是啟動了百萬年薪招募天才博士的計劃。任正非早年曾坦言,華為偏愛那些“胸懷天下,一貧如洗”的年輕人。華為許多早期通信技術,都是由剛畢業的應屆生邊學邊干、從零突破而來。初生牛犢不怕虎,這群敢想敢為的年輕人,譜寫了華為的奮斗史,助力華為實現了從追隨者到領跑者的蛻變。

      AI 行業作為前沿領域,極度強調創新。在這方面,硅谷是領跑者,國內企業仍是追隨者。很多企業因此認為,國內要實現彎道超車,需要借助前人經驗,招募有經驗的人,站在前人的肩膀上。對于這點,梁文鋒曾犀利地指出,“中國AI和美國真實的差距是原創和模仿的差距”“其實在大廠很難單純去做研究,做訓練,它們更多會是業務需求驅動。如果不能很快應用,大廠不一定能持續堅持,因為它更需要看到結果。”他認為,“創新首先是一種信念……當 ChatGPT 橫空出世時,國內從投資界到產業界普遍喪失了創新自信,認為差距過大,只敢在應用層面發力。然而,真正的創新需要勇氣,而這種勇氣往往在年輕人身上體現得最為鮮明。”

      繼華為之后,DeepSeek 再次用事實證明,未來終將屬于敢于打破陳規的年輕人。年輕人勇于顛覆舊秩序,年輕人勇于開創嶄新紀元。這不僅是對當下主流用人觀念的挑戰,更是對創新本質的深刻洞悉。


      創新法門三:

      組織上,極度扁平化管理

      層級是創新的枷鎖,管束是天才的牢籠。

      DeepSeek創始人梁文峰堅信:“創新需要盡可能少的干預和管理讓每個人有自由發揮的空間和試錯機會。創新往往都是自己產生的,不是刻意安排的,更不是教出來的。”這家僅有150人的公司,以其極致的扁平化管理模式,徹底顛覆了傳統企業的科層架構。在這里,每一位天才都能突破層級的束縛,最大限度地釋放創造力。

      DeepSeek采用完全自下而上的方式組織工作,不事先對人設定崗位分工,分工是在工作中自然形成的。每個人可以基于自己的經驗和想法去主動做事。在他們遇到挑戰時,也會自發地拉上其他成員一起討論。然而,一旦一個想法被證明有發展潛力,公司就會自上而下地投入大量資源,推動它快速向前發展。

      與大型科技公司盛行的"賽馬機制"——即多個團隊競爭同一任務,勝者生存敗者淘汰——形成鮮明對比的是,DeepSeek沒有賽馬機制,它更強調通力協作而非彼此競爭。

      DeepSeek還摒棄了傳統的KPI考核體系,梁文峰說:"我們的考核標準和一般公司不太一樣。我們沒有 KPI,也沒有所謂的任務。"在DeepSeek看來,KPI或許適用于管理"熟練工",卻會扼殺探索型創新的活力。與傳統企業為科研人員設定固定目標的常規做法不同,DeepSeek讓研究人員自由探索最具挑戰性的問題,讓熱情而非指標成為創新的驅動力。

      在這個獨特的組織里,即便是CEO梁文峰,日常工作也主要是研讀論文、編寫代碼。這里沒有森嚴的等級制度,只有基于共同理想的自然分工。DeepSeek V3的核心架構MLA就是一個典型案例:它最初只是某位研究員的一個興趣項目,卻在團隊的支持下,最終發展成為AI模型降本增效的關鍵突破。

      最優秀的人才,往往不需要管理。偉大不是靠KPI管出來的, 偉大是在自由與信任的土壤中自然生長出來的。


      創新法門四:

      資源上,給人才充足支持

      在 AI 時代,算力就是生產力。如果資源受限,巧婦也難為無米之炊,即便天才也會無能為力。DeepSeek 能迅速崛起,不僅因為他們前瞻性地購置了GPU計算資源,還在于他們敢于把這些昂貴的算力資源放手分配給研究人員。在 DeepSeek,員工可以隨意調用他們需要的計算資源,而不需像不少大廠那樣需要層層申請和審批。這種“資源管飽”的策略,正如梁文峰所強調的,旨在構建一個輕松的前沿探索環境,讓所有挑戰都聚焦在待解決的終極難題上,而非資源的爭奪上。

      DeepSeek 的這種資源供應策略,不僅打開了員工創造力的天花板,還直接推動了技術突破。例如,DeepSeek-V3 大模型在預訓練階段僅使用 2048 塊 GPU 訓練了 2 個月,花費 557.6 萬美元,卻達到了與 OpenAI GPT-4 相媲美的性能,根據外媒Semianalysis的報道,GPT-4訓練一次的成本為6300萬美元,是DeepSeek的11倍之多。不少人調侃說,DeepSeek 的總訓練成本,甚至還頂不上Meta 一位 AI 高管的年薪,而這樣的高管在 Meta 有數十位。這一低成本創造的奇跡的背后,某種程度上也是 DeepSeek 對算力資源的靈活分配和高效利用的結果,這讓它僅有的算力資源得以開足馬力,實現了最大化利用。

      此外,DeepSeek 的開源模式和算法創新進一步證明了其資源分配策略的成功。通過開源,DeepSeek 不僅降低了研發成本,還吸引了全球開發者的參與,形成了良性循環。例如,DeepSeek-V3 的開源代碼和技術報告一經發布,便引發了全球 AI 社區的廣泛關注,許多開發者甚至嘗試在個人設備上運行這一模型。

      創始人秉持技術理想主義、擁有一群敢想敢為對事業極度熱愛的年輕人、實行扁平化組織管理模式、給天才最充足的資源支持,這四大核心組織管理實踐,構成了 AI 時代中國組織管理的新范式,它注定會成為所有希望通過創新崛起的企業的典范。在AI時代,DeepSeek 用自己獨特的實踐證明——中國不缺人才,缺的是對人才的尊重和識別,缺的是給人才自由環境的組織管理新范式。


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