在人工智能的激烈赛道上，一夜之间，DeepSeek 成为众人瞩目的焦点，其光芒盖过了众多国产大模型。过去一年，无论是 C 端表现出色的 Kimi、后来居上的豆包，还是用户日活早早突破 2 亿的文心一言，乃至登顶全球开源第一的通义千问，在 DeepSeek 引发的全球科技圈震动面前，都显得有些黯淡。这并非其他国产大模型不够出色，而是 DeepSeek 的表现太过惊艳。

此前，国内大厂一直探讨与 OpenAI 的差距，然而 DeepSeek 出现后，情况发生了转变。如今市场热议的是 DeepSeek 是否超越了 OpenAI，其开源路线甚至让 OpenAI 的 CEO 山姆・奥尔特曼反思，考虑调整开源策略。DeepSeek 在 C 端市场同样成绩斐然，上线仅 20 天，日活就突破 2000 万大关，成为全球增速最快的 AI 应用。对比之下，ChatGPT 突破 1500 万日活花了 244 天，而 DeepSeek 达到这一数字仅用了 18 天。上线 20 天后，DeepSeek 日活达到 2215 万，是 ChatGPT 日活用户的 41.6%，也超过了豆包的 1695 万日活用户。这一场由中国创业公司主导的 AI 风暴，来势汹汹。

人们不禁要问，为什么是 DeepSeek 取得了这样的成绩？毕竟过去两年，国内主流互联网大厂在大模型赛道投入巨大，也推出了不少产品，市场曾对它们寄予厚望，期待能与硅谷 AI 一争高下。但最终实现破局的却是 DeepSeek。

DeepSeek 的成功并非偶然，是长期积累后的爆发。它由知名私募巨头幻方量化孕育而生，创始人为梁文锋。早在大学时期，梁文锋就坚信人工智能将改变世界，这一信念贯穿其创业历程。2015 年，梁文锋创办幻方，作为国内最早运用人工智能进行量化交易的公司，2016 年深度学习生成的交易仓位上线执行，2017 年全面应用深度学习技术交易。2018 年，幻方将 AI 确定为主要发展方向，2019 年成立幻方 AI，专注大规模深度学习基础研究与应用。

从 2019 年到 2021 年，幻方先后研发 “萤火一号” 与 “萤火二号” AI 集群，“萤火二号” 投资达 10 亿元，大幅提升了算力。在此期间，幻方积极招募算法科学家，梁文锋本人也投身代码编写工作。到 2023 年 ChatGPT 出现时，幻方已储备超过 1 万张 A100 芯片，在云算力端，除了几家互联网大厂，幻方的芯片储备量相当可观，其对 AI 的投入丝毫不输大厂。

以梁文锋为代表的 DeepSeek 创业团队的创新锐气，也是其成功的关键因素。互联网大厂的 AI 战略常与现有业务紧密结合，腾讯的 AI 服务于社交和游戏生态，阿里的 AI 融入电商和云计算场景。这种业务协同虽然能快速实现商业化，但限制了技术的创新发展，资源投入越多，越倾向于优化现有模式，难以开拓新的技术路径。

而 DeepSeek 背靠幻方，有雄厚的财力支持，且创业团队敢于 “从零开始”，不惧失败。梁文锋坚定地追求创新，他认为中国 AI 不能永远处于跟随地位，要走到技术前沿推动生态发展。在实现创新的过程中，DeepSeek 采用了反套路的方式。

在团队组建方面，国内大厂进入大模型赛道时，往往选择从海外挖掘技术大牛，快速搭建团队。而 DeepSeek 团队大多由国内顶尖高校的应届毕业生组成，选拔标准注重热爱和好奇心，而非经验资历。在工作机制上，DeepSeek 不预设分工，而是自然分工。员工带着自己的想法工作，遇到问题会自发交流讨论。一旦某个想法展现潜力，团队会自上而下调配资源。在这里，员工可以随时调用训练集群的计算资源，且能灵活与他人协作，不受层级和部门限制。相比之下，大厂的组织架构像一台精密的 “效率机器”，而颠覆性创新往往需要突破常规，DeepSeek 做到了这一点。

当 AI 蓝媒汇就大厂未做出 DeepSeek 级产品的原因向 DeepSeek 提问时，得到的答案是组织惯性、商业化压力与技术路径共同作用的结果。这场由开源模型引发的技术革命，正促使大厂重新审视创新逻辑。如果大厂不能跳出固有框架，技术话语权可能会进一步被削弱。

展望未来，大厂若想在 AI 领域突破，需要重构创新机制，设立类似 Google DeepMind 的独立研发单元，容忍长期投入和失败风险；拥抱开源生态，通过开放协作提升数据与算法效率；优化资源分配，联合攻克国产算力瓶颈，推动跨行业数据合规共享；重新定义云服务价值，从单纯的算力供应商转变为 “AI + 云 + 行业” 的全栈服务商，避免陷入低毛利困境。