近日，中国科技行业因一位85后青年登上《新闻联播》而彻底沸腾。作为AI初创公司深度求索（DeepSeek）的创始人，他罕见现身某场国家级高规格座谈会，并在现场发言。发言照片随即在各大社交平台疯转。
所有人都在好奇：这位年轻人到底分享了哪些可能影响全球科技未来走向的深度见解？
他就是将开源模型做到全球第一、性价比力压估值1570亿美元的独角兽OpenAI的“浙大天才”——梁文锋。
他和DeepSeek曾在一夜之间引爆硅谷，震惊全球，而他们开发的大模型 “DeepSeek-V3” 也被海外称作“来自东方的神秘力量”。
2024年，斯坦福在大模型评测中纳入DeepSeek-V3。其技术白皮书显示： 综合表现接近GPT-4，但成本仅为后者的1/20。（据SemiAnalysis推测GPT-4成本约1.1亿美元）
“这也太不科学了！”评论区里某硅谷工程师的惊叹瞬间炸开。
更不可思议的是， DeepSeek只用了2048张H100的GPU集群（同行平均约需要1.6万张），用时也仅花了53天！
外媒评价道：“DeepSeek-V3的性价比优势，标志着中国AI公司首次在基础层创新上威胁硅谷主导地位。”
而看到DeepSeek背后的团队，硅谷更是站不稳了——
事实上，网上关于创始人梁文峰的报道非常有限，他17岁考上浙大之前的经历，就像一片空白，查不到公开资料。
根据《人物》杂志报道，梁文峰2002年考入浙大电子信息工程专业，常常泡在实验室研究机器视觉，甚至自费购买零件组装设备。
他的一位校友回忆：“当时AI在国内还是冷门领域，他却坚信这是未来，连毕业论文都聚焦于低成本摄像机的算法优化。”在大模型闻所未闻的时代，他就已经自学成才，成为一位“建模达人”了。
据披露，这支让硅谷色变的核心团队，主要是由两类人组成：
一类是顶尖高校的
“学术深耕者”：多位核心成员来自浙大、中科大等国内高校的AI实验室，他们在自然语言处理、强化学习等领域的论文被ICML、NeurIPS等顶会收录；
另一类是产业界的“技术实用派”：包括从华为、阿里转型而来的工程师，擅长将学术成果转化为工业级应用。
此前因为雷军「天价招人」而大火的95后AI天才少女罗福莉，她被挖出曾经是DeepSeek的成员，参与研发了达模型DeepSeek V2。
任凭梁文锋再低调，他的锋芒再也藏不住了。
梁文峰在2024年DeepSeek的开发者大会上说：“我的父亲是一名小镇数学老师，他从不问我考试排名，只问‘今天解决了什么问题’——这种对解题本能的呵护，是我后来敢于挑战技术无人区的底气。”
在DeepSeek杭州总部的展示厅里，陈列着一台90年代的“飞跃牌”收音机——那是梁文峰初中时拆装过37次的实验品。边上的标签写着：
所有伟大的创新，都始于对现状的“不合理”拆解。
在接受自媒体《暗涌》的记者采访时，梁文峰说：“过去三十多年IT浪潮里，我们基本没有参与到真正的技术创新里。我们已经习惯摩尔定律从天而降，躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件。但其实，这是西方主导的技术社区一代代孜孜不倦创造出来的，只因为之前我们没有参与这个过程，以至于忽视了它的存在。“创新首先是一个信念问题。为什么硅谷那么有创新精神？首先是敢。”Chatgpt出来时，整个国内对做前沿创新都缺乏信心，从投资人到大厂，都觉得差距太大了，还是做应用吧。记得去年我在上海某学校旁听“AI创新课”，看到触目惊心的一幕：当学生试图修改代码，老师立刻制止：“你们会搞坏系统！照着教材调用API就行。”同一时间，在美国MIT媒体实验室里，学生被鼓励拆解GPT-4代码，2024年有17%的AI顶会论文，源于此类“破坏性试验”。梁文峰在2023年世界人工智能大会上演讲直指痛点：“过去我们总说中国AI落后美国1-2年，但真正的差距是原创与模仿的差距。”
当我们还在教孩子调用API时，硅谷的中学生已在用PyTorch重构transformer。
这种反差让我想起两个中美家庭，一个普通的夜晚：
在硅谷Palo Alto，15岁的华裔男孩在车库苦苦钻研大模型，父亲虽看不懂代码，却默默升级了网络带宽。并在深夜端来一碗云吞面：“你爷爷说广东人最敢闯，别输给老家人啊。”
而在北京海淀，某重点中学学生用大模型帮视障同学开发导航工具，却被母亲嗤之以鼻：“竞赛拿奖才是正经事！做这些事情能申藤校吗？”
“我们这一代人的思维包袱确实太重了。”
一位曾反对儿子参加机器人社团的父亲忏悔说，他的孩子后来考上加州理工，却在入学三个月后抑郁休学：“他说感觉自己像台被预设好路径的扫地机器人，永远在别人画的框里打转。”
或许这就是教育的悖论：当我们拼命给孩子安装“成功模组”时，真正的创新者却在笨拙地拆解自己。
作为家长，我们不需要懂transformer架构或Scaling Law，但至少要守护好孩子眼中那簇“敢”的火光。
当他说要造会飞的汽车，别急着计算藤校录取率，先问：“需要爸爸帮你找钛合金材料吗？”
当她在作业本上画满外星代码，别怒吼“好好写作业”，不如说：“妈妈看不懂，但觉得特别酷。”
在深夜的DeepSeek杭州总部，一群工程师正在复盘一场“代价60万美元的事故”：12张H100因非常规参数设置过载损坏，但他们的讨论焦点却是GitHub页面：
“这是我们第47篇开源技术避坑指南，下载量3287次，19个国家开发者提交了改进建议。”
在DeepSeek的文化手册里，写着一条反常识规则：“所有失败实验必须产生两份资产——一份内部技术报告，一份全球开发者可复用的开源指南。”
后来，2023年的数据清洗事故催生了《多语言语料预处理标准》，被团队称为“错误副产品”。
该标准被LlamaIndex、Hugging Face等12个社区引用，并列入斯坦福CS324课程“数据处理”案例库。
“我们不是在为错误买单，而是在投资认知基础设施。”
创始人梁文锋在2024中国人工智能大会上，指着一块烧毁的GPU芯片说：“就像这片硅晶体，它的物理寿命结束了，但催生的安全协议正在保护多个研究机构的训练集群。”
但我们的教育，通常只会歌颂成功，逃避失败。
曾有位硅谷华裔母亲，为让女儿进入天才班投入巨大财力，却因孩子偷偷参加一场几乎没有胜算的辩论大赛，勃然大怒：“你知道斯坦福录取率只有4%吗？有时间不如多刷几套题！”
事实证明，很多看似错误的尝试，恰恰是创新的温床。或许，我们应该允许孩子“多犯一些错误”，给错误更大的宽容。
其实，学习中最宝贵的不是正确答案，而是让每个错误找到其历史坐标。
公开报道显示，DeepSeek的招聘原则和梁文峰的创业理念高度一致。
首先，拒绝“唯学历论”，据不完全统计，2023年录取的工程师中，有11%来自非985/211院校；
其次，强调“动手能力”，网传面试时会要求候选人现场优化一段开源代码；
同时，独特的“算力自由”政策：网传成员无需审批即可调用千卡级GPU集群，这一机制曾帮助团队在3天内完成关键模型的压力测试。
他招募的工程师可能没有光鲜的履历，但有人会为优化一个算法连续鏖战三年，也有人把调试模型当作解谜游戏。
重新审视一下我们传统教育中的评价体系：当孩子痴迷于“非主流”领域时，我们是否有勇气像梁文锋一样，让他们“随意调用GPU集群”般地尽情探索？
顶尖人才从来不是被筛选出来的，而是被“允许疯狂”的环境滋养出来的。
这让我想起在某个精英家长聚会上，听到的一个似乎很像段子，但却真正发生过的一段对话——
李太太率先说：“我儿子在约翰霍普金斯修双学位，教授说他是十年一遇的天才！”
张总不甘示弱：“我女儿16岁发了SCI，学校还要给她立雕像呢！”
只有角落里的陈先生轻轻说：“我女儿用了三年时间，在非洲村庄搭了12座太阳能AI农场。虽然没什么奖项，但上个月她收到了 Google的实习邀请……”
父母的托举，希望培养出怎样的孩子？我相信大家应该有自己的判断了吧。
结语
作为父母和教育者，我们或许无法预知孩子将来能有多大的成就。但至少可以做到：
当孩子说“我想用AI改变世界”时，不要再回答“先考上清华再说”。真正的教育，从相信每一个“不可思议”开始。
真正的教育者，不需要给出所有答案，只要在孩子说“我想改变世界”时，能轻声回应——
“去吧，记得回家吃饭。”
本文部分内容由Deep Seek生成。
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