一家中国量化私募基金，突然宣布“不务正业”，豪掷数亿美元、囤积1万张顶级显卡，誓要打造“中国版OpenAI”。
他们不做金融应用，不谈商业化，甚至直言“从商业角度看这很疯狂”。
最近Deepseek这家企业实在是赚够了大家的注意力。
凭什么敢叫板大厂？钱烧光了怎么办？接下来听听“暗涌Waves”和这群“疯子”的采访片段。
一、量化基金跨界AGI：一场“好奇心”的豪赌
“别人问我们为什么做AI？对我们来说，问题应该是‘为什么不做’。”
当全球科技巨头争相入局大模型时，一家中国量化基金“幻方”却宣布成立独立公司“深度求索”（DeepSeek），目标直指通用人工智能（AGI）。他们坦言：这与量化、金融毫无关系，纯粹是“好奇心驱动”。
团队核心成员来自AI领域，曾用AI颠覆量化行业，如今想验证更大胆的猜想：
“人类思维的本质可能就是语言——你以为你在思考，其实是在编织语言。若如此，语言大模型就是通向AGI的钥匙。”
二、1万张A100显卡背后的“硬核底气”
“大厂和创业公司现在拼的其实是算力军备竞赛。没两三亿美元，连牌桌都上不了。”
早在2021年，当多数人还看不懂GPT-3的价值时，这家公司已悄然自建机房，囤积1万张英伟达A100显卡（当前单价超10万元），甚至早于部分云厂商。
为什么能未卜先知？
“从2021年AlexNet引爆AI革命起，我们就开始‘囤卡’。”团队解释，“研究员对算力的渴求永无止境。就像家里买钢琴，既买得起，更因为有一群急于弹奏的人。”
更惊人的是，他们退役的老显卡在二手市场依然抢手，“硬通货没亏太多”。
三、“不招有经验的人”：反常识人才战
“销售主力曾是卖德国机械的素人，研究员多是应届生——经验是创新的敌人。”
这支团队奉行一条反常识法则：“能力>经验”。
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核心技术岗以应届生为主，理由是“有经验的人会不假思索，新人会认真摸索”
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销售团队不用行业老手，两位主力此前零经验：一人卖过机械，一人写过后台代码
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考核标准颠覆传统：“不设KPI，鼓励发展圈子，哪怕第一年零业绩”
“当年幻方杀入量化时，团队连金融背景都没有。创新不是靠复制经验，而是靠‘野生’创造力。”
四、“烧钱做研究，公开代码”：挑战巨头的“疯子逻辑”
“大厂优势？如果他们不能快速赚钱，未必能坚持。而我们愿意等十年。”
面对OpenAI和科技巨头的碾压，团队坦言劣势，却坚信机会：
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“不做应用，专注底层研究”：公开训练结果，让小公司也能低成本用大模型
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“不怕浪费”：每年数亿研发预算，甚至可调用原计划捐赠公益的资金
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“疯狂是必要的”：“就像程序员熬夜写开源代码——身体瘫掉，精神满足”
被问及“如何说服投资人”，他们直言：“真正的AGI信徒不会计较短期回报，OpenAI的早期投资人也是如此。”
在长达两小时的对话中,我特别关注了一个问题：这波AI革命,将如何重塑科技行业的人才版图？
"过去几个月,我们收到了大量来自互联网大厂的简历,"王文锋透露了一个有趣的现象,"其中不乏BAT、字节等公司的技术专家。他们中很多人都提到一个共同的想法：不想错过这波AI革命。"
"我们发现,在AI领域真正有竞争力的人才,往往具备三个特质：
"比如我们最近招到的一位专家,他本科学物理,研究生做计算机视觉,后来去华尔街做量化交易。这种跨学科背景,在做大模型研究时反而是优势。因为大模型本质上就是在模拟人类的认知过程,需要综合多个领域的知识。"
"很多人以为AI工程师主要是调参调模型,但实际上,理解底层原理比掌握工具更重要。那些在大厂写了多年业务代码的工程师,如果不补充基础知识,很难在AI时代保持竞争力。"
"现在AI发展太快了,每个月都有重要突破。我们看重的不是候选人已经掌握了什么,而是他们能否快速学习新东西。"
Lisa姐姐在过年期间和三位科技公司创始人聊了聊今年的规划，大家都异口同声的回答——all in AI.
春节后马上可以看到的是传统岗位JD正在批量消失，但AI杂交型人才被疯抢。deepseek这波带来的冲击实在太大了。给产品、运营、市场条线的朋友泼盆冰水醒醒神：
某大厂刚把"需求文档工程师"岗位全撤了，新设"AI产品架构师"职位。知道现在顶级PM的核心能力是什么吗？不是画原型，是调教AI同时生成需求，原型与代码。见过最狠的95后产品，用GPT-4o重构用户画像，把付费转化率预测误差从27%压到4.6%。
杭州某跨境电商把30人运营团队砍到8人，但给留下的人配发"AI增长黑客"title。现在考核指标不是日活月活，是"单日AI生成的有效策略颗粒度"。更震撼的是某内容平台，00后运营用Claude3批量制造200个垂类人设账号，真人只负责给AI打修正分。
有家SaaS公司给全员发最后通牒：3月31日前不会用Copilot做归因分析的一律转岗。但会训练AI抓取非结构化数据的人，工资条突然多出个"数据炼金师补贴"。传统BI工程师？猎头说现在得自降30%薪资预期。
AI公司正在发生恐怖故事：普通销售岗冻结，但"AI客户经理"开价50万年薪。见过最颠覆的玩法，是用DeepSeek分析竞品，自动生成销售方案。"现在比的不是带销售团队，搞SOP，是带调教好的AI军团"
原有岗位经验 × AI工具链掌握度 = 新职场估值
那些还在用Excel做竞品分析、用PPT堆砌卖点的朋友，建议去逛逛boss——你会亲眼看见JD已经把AI换成必要技能，这一切发生的太快了。
1. AI不会淘汰销售，但会淘汰不会用AI预测高意向客户的销售
2. 企业需要的不是更牛的文案更厉害的产品经理，而是能指挥AI进行作战的人
机会永远只给有准备的人，不要说学AI太难，一点都不难，只看你有没有心，愿不愿意坚持。
在对话最后,王文锋分享了他们对未来1-2年的一些重要判断：
"目前国内懂大模型的人才可能不到1万人,但需求在快速增长。我们预计未来两年,这个领域的人才缺口可能超过5万。"
"随着开源项目增多,入门门槛会降低,但真正的核心机会在于理解底层原理。建议关注国内外顶级实验室的研究进展。"
"可能会出现新的创业模式,比如专注于某个特定问题的小而美的研究型公司,这给经验丰富的技术专家提供了新的职业选择。"
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