“所有0和1我這輩子都沒做，我做的全是看到美國人做了0和1，我做1×10、10×100的事?！遍_源中國董事長馬越對第一財經(jīng)表示。他認(rèn)為國內(nèi)的一些知名企業(yè)家做的也是類似的工作。

馬越是一位在科技領(lǐng)域闖蕩多年的老兵。DeepSeek以及人工智能的進展，讓他感慨新一代的科技創(chuàng)業(yè)者，更可能做出從無到有的創(chuàng)新性工作。

人工智能正在開啟大航海的時代，沒有人手里有明確的航海圖，但年輕創(chuàng)業(yè)者們更有冒險精神。“我們看現(xiàn)在的大模型公司，誰家的研發(fā)團隊大量聘用年輕的研究員，并給予充分的授權(quán)，它的發(fā)展一定很好。如果一個廠家有太多的學(xué)界、權(quán)威、層級很多，它的研發(fā)效率多半比較慢的。”MiniMax副總裁劉華也說。

炮灰的覺悟

馬越生于中國改革開放之前，既經(jīng)歷過中國的貧困時期，也見證過中國的經(jīng)濟騰飛。

盡管他是一位連續(xù)的創(chuàng)業(yè)者，而且在科技企業(yè)里有所成就。但他回頭看自己的過往，他這一輩人從小受的教育的經(jīng)歷等，塑造了他的工作方式。馬越自我調(diào)侃“也就這么點出息，沒有想象能力”。

在科技領(lǐng)域，想象力與創(chuàng)造力緊密相關(guān)。那些科技發(fā)展歷程中顛覆性的創(chuàng)新，比如半導(dǎo)體、計算機圖形界面、智能手機以及大模型等，都是從美國市場上走出來的。

馬越認(rèn)為，一些國內(nèi)知名的企業(yè)家，做出的也不是開創(chuàng)性的工作，而是摸著石頭過河。過去二十年間，中國市場上風(fēng)生水起的搜索、電商、云計算等概莫能外。

這一輪的大模型浪潮，OpenAI珠玉在前，但DeepSeek是中國創(chuàng)業(yè)者帶來的驚奇。

DeepSeek一夜之間給美國股市造成萬億美元的蒸發(fā)。它以史上最快的速度觸達了上億用戶，B端的企業(yè)投入開源模型的懷抱。它也改變了很多大模型企業(yè)的發(fā)展道路。

OpenAI在考慮某種形式的開源，百度也摒棄閉源道路，轉(zhuǎn)而選擇開源其最新的大模型產(chǎn)品。

一些初創(chuàng)型科技企業(yè)，此前融資數(shù)億，購買算力卡，訓(xùn)練自己的模型，在尚未成功之際發(fā)現(xiàn)DeepSeek以一種更具性價比的方式實現(xiàn)了更優(yōu)的模型性能。關(guān)鍵是，DeepSeek開源，任何企業(yè)都可以學(xué)習(xí)模仿，并在此基礎(chǔ)上二次開發(fā)。

大模型公司的估值和融資機會，因此受到DeepSeek的壓制。

“過去的估值都建立在做這件事必須投大錢的基礎(chǔ)上，因為起手的目標(biāo)融資10億美金，你不給我100億美金估值都不行?！币患彝顿Y機構(gòu)的合伙人認(rèn)為，現(xiàn)在融資會變得更難了，“大家覺得你不需要幾十億美金，10億美金是不是就行了，幾億美金是不是也能干得不錯?！?/p>

科技創(chuàng)新的代價一直很高。一些大模型企業(yè)此前為研發(fā)、預(yù)訓(xùn)練而做的巨大投資，面臨迅速貶值。

“中國本身這種沉沒成本就是巨高?！瘪R越說：“今天的積累都是給年輕人做土壤，我們變成炮灰。產(chǎn)業(yè)燒了幾百億，可能最終成就的是DeepSeek這樣的公司。沒有一點問題，我樂見其成。”

OpenAI沒有出現(xiàn)在谷歌，也不是誕生于亞馬遜。DeepSeek并非產(chǎn)生于騰訊或者阿里巴巴。

馬越認(rèn)為，顛覆式的創(chuàng)新，大廠很難。國內(nèi)大廠習(xí)慣了拿來主義的路徑依賴，內(nèi)部是職業(yè)經(jīng)理人的思維，“我完成 KPI還不簡單，寫PPT就完了，我跟自己較什么勁？徹底的創(chuàng)新這件事兒，大廠員工背著免責(zé)盾牌搞創(chuàng)新，拳頭根本揮不開。”

新一代的科技創(chuàng)業(yè)者，更可能做出0-1的、從無到有的創(chuàng)新性工作。

“至少比我們這代人靠譜得多了?！瘪R越表示：“因為我們窮，沒想象力。年輕人現(xiàn)在不應(yīng)該這樣了。”

大模型創(chuàng)新靠誰

中國大模型向前發(fā)展，推動力是什么？

“我們認(rèn)為依賴于高度組織化精細(xì)化的研發(fā)團隊，它絕對不僅僅依賴于學(xué)界權(quán)威、院士、教授、博導(dǎo)?！眲⑷A說。

MiniMax是大模型六小虎之一，它的產(chǎn)品已經(jīng)開始落地海外20多個國家,是中國地域覆蓋范圍最廣的大模型開放平臺。

2017年，谷歌幾位員工提出Transformer架構(gòu)。大模型剛出現(xiàn)的時候，是以Transformer為底層架構(gòu)的稠密模型。但是經(jīng)過八年發(fā)展，企業(yè)界認(rèn)為Transformer碰到了它的瓶頸。現(xiàn)在企業(yè)在探索非Transformer架構(gòu)，稠密模型已經(jīng)被逐漸放棄，MoE（混合專家模型）成了共同的選擇。

“Transformer處理任務(wù)的長度跟它的算力消耗程度是成平方的關(guān)系。比如我現(xiàn)在處理100Token任務(wù)的算力消耗是一個恒定值。如果處理10000Token的任務(wù)，處理的任務(wù)增加100倍，算力消耗要增加100的平方，一萬倍?！眲⑷A說。

隨著多模態(tài)的發(fā)展，大模型處理Token的規(guī)模遠不止百倍增長，將來可能是萬倍。大模型解決超長文本處理能力，需要研發(fā)新的模型底層架構(gòu)，MiniMax選擇的是線性注意力機制，其新一代的MiniMax-01模型，可以做到基本性能和GPT4o、Claude3.5齊平，但是能夠處理400萬Token的長文本，是4o和Claude3.5的20倍、30倍。

MiniMax在2023年擁抱MoE架構(gòu)。大模型研發(fā)的底層框架迭代，MiniMax的經(jīng)驗是，要去聘用年輕的研究員，給予充分的授權(quán)，讓他們敢于嘗試新的思路，讓他們用充沛的算力做大量的實驗，才可以敏銳地捕捉到大模型迭代的方向。

劉華表示：“現(xiàn)在的大模型公司，如果誰家的研發(fā)團隊是大量聘用年輕的研究員，并給予充分的授權(quán)，它的發(fā)展一定很好。如果一個廠家有太多的學(xué)界權(quán)威、層級很多，它的研發(fā)效率多半是比較慢的?！?/p>

馬越認(rèn)為，中國傳統(tǒng)文化里缺少對年輕人的尊敬，更不必提敬畏了。老一輩的人都是基于功利主義，而年輕人的價值觀跟過去不一樣了。

“DeepSeek是一個年輕的團隊打造的，少年強則中國強。我們這種年過半百的封建殘余，滿腦子的舊認(rèn)知，一天到晚吹牛也好，抱大腿也好。”馬越說，“你得有覺悟，我們這一輩子到今天是給年輕人當(dāng)梯子的。”

人工智能拉開了一個大航海的時代，年輕人是更好的冒險者。

“新大陸在哪兒，我們不知道，每條海岸線都是迷霧。所有的舊認(rèn)知都沒價值，我們沒有羅盤，也不知道自己的方向在哪里，也不知道終點在哪里，所以它才有意思?！瘪R越表示。