十年一觉量化梦，赢得AI薄幸名：解码DeepSeek的科技长征

一、没有人能随随便便成功：高频交易锤炼出的微妙必争

2025年1月20日，当深度求索（DeepSeek）发布首款MoE大模型R1时，整个AI界都在追问：这家成立仅半年的初创公司，何以能突破OpenAI、谷歌、Meta等巨头的技术封锁？答案藏在杭州幻方量化总部那面刻满数学公式的青铜浮雕墙上——这里记录着一支量化基金向通用人工智能进军的十年技术长征。

幻方量化自2015年成立起，就将金融市场的修罗场化作技术演武场。在纳秒级行情预测的生死竞速中，团队淬炼出三大核心技术基因：每秒处理2000万条行情的「幻方时间序列数据库」（HF-TSDB），以O(1)时间复杂度实现实时流数据处理，颠覆了传统金融数据处理范式；基于FPGA的极速决策引擎将预测-交易延迟压缩至5微秒；动态贝叶斯网络架构让多因子模型实现分钟级迭代。

这些为高频交易锻造的"数字肌肉"，在AI时代焕发新生：HF-TSDB的列式存储结构成为MoE架构专家并行计算的底层模板；FPGA引擎的流水线优化技术转化为大模型训练中的梯度张量并行策略；而动态贝叶斯网络的时间序列建模能力，则演变为R1模型中长程依赖关系的注意力机制优化器。当市场惊叹于R1的3.2×10的15次方浮点运算效率时，殊不知这恰是5微妙的生死竞速在AI大模型时代的内功心法。

在算力基建层面，幻方展现出超前的战略布局。2021年建成的「萤火二号」超级计算机集群，搭载18,432张A100 GPU构筑起当时亚洲最大的私有AI算力池（据IDC 2022年中国高性能计算报告）。这套为毫秒级交易优化的基础设施，在Transformer时代转化为大模型训练的军火库。其自研的「河图」分布式框架，通过张量切片重映射技术，将万卡集群训练效率提升至92.1%，这项在量化战场磨砺出的算力调度能力，最终成为R1模型高效训练的核心支柱。

二、怎么管人，就怎么训AI：设定目标，自由发挥

R1的训练秘密，藏在深度求索公司的管理智慧中。其采用的GRPO（群体相对策略优化）算法，恰似企业管理的至高境界：抛弃传统PPO算法中的"监工"（Critic模型），仅通过组内输出的相对优势引导进化。这就像优秀管理者撤除KPI枷锁，让工程师在自由探索中涌现创新——当模型不再被预设的价值函数束缚，反而在数学推理任务中将准确率从15.6%飙升至71%。

这种信任在训练模板中具象化为"思考-回答"的二分结构：模型先在<think>标签内自由推演，再于<answer>中给出结论。正如深度求索CTO所言："我们不给AI画思维导图，只搭建脚手架"。结果令人震撼——R1-Zero在训练中自发出现"顿悟时刻"，会像人类般暂停推演、回溯验证，这种元认知能力的觉醒，恰是放手策略的最佳回报。

正如梁文锋第二次采访所说：

「暗涌」：这种发散性灵感的诞生和你们完全创新型组织的架构很有关系。幻方时代，你们就很少自上而下地指派目标或任务。但AGI这种充满不确定性的前沿探索，是否多了管理动作？

梁文锋：DeepSeek也全是自下而上。而且我们一般不前置分工，而是自然分工。每个人有自己独特的成长经历，都是自带想法的，不需要push他。探索过程中，他遇到问题，自己就会拉人讨论。不过当一个idea显示出潜力，我们也会自上而下地去调配资源。

「暗涌」：听说DeepSeek对于卡和人的调集非常灵活。

梁文锋：我们每个人对于卡和人的调动是不设上限的。如果有想法，每个人随时可以调用训练集群的卡无需审批。同时因为不存在层级和跨部门，也可以灵活调用所有人，只要对方也有兴趣。

「暗涌」：一种松散的管理方式也取决于你们筛选到了一批强热爱驱动的人。听说你们很擅长从细节招人， 可以让一些非传统评价指标里优秀的人被选出来。

梁文锋：我们选人的标准一直都是热爱和好奇心，所以很多人会有一些奇特的经历，很有意思。很多人对做研究的渴望，远超对钱的在意。

三、穷则穿插分割，富则给我炸它娘的

——当算力封锁遇上中国式"战术穿插"

算力游击战：在GPU禁运中杀出血路

当美国商务部将A100 H100芯片列入出口管制清单时，硅谷巨头们或许未曾料到，这场算力绞杀战反而催生了中国AI的"穿插分割战术"。

OpenAI的GPT-4o堪称AI界的"范弗利特弹药量"（参谋估算基础弹药量后，直接乘以5倍执行），每天烧掉2.3×10的5次方千瓦时的电力，相当于朝鲜上甘岭190万发炮弹的能量总和。这种"有钱挥霍"式打法确实凶猛——其语音模式能实时翻译50种语言，响应延迟压至320毫秒，活脱脱现代版"每分钟30万发炮弹"的火力覆盖。

而DeepSeek-R1却在算力禁运的夹缝中，用一套"冷启动+GRPO+动态路由"组合拳，上演了AI界的上甘岭奇迹。

第一穿插纵队：GRPO算法省掉价值网络

传统PPO算法如同带着监工干活——既要策略网络生成答案，又需价值网络评估优劣。DeepSeek的GRPO（群体相对策略优化）却玩起"轻步兵渗透"：每次生成8组候选答案，组内比较相对优势后直接优化，省去价值网络相当于甩掉40%的算力包袱这就像志愿军扔掉重机枪，用"波波沙冲锋枪+手榴弹"战术突袭——在数学推理任务中，R1用30分之一的API成本实现与GPT-4同等精度。

第二机动兵团：动态路由玩转算力分配

面对A100芯片断供，DeepSeek将MoE架构的"专家激活率"压榨到极致。其动态路由算法如同战术电台的跳频技术：简单问题仅激活2个专家模块快速响应，复杂任务才调用16个深度思考单元这种"能省则省"的策略，让R1在代码生成任务中，用3.2×10的18次方运算达成GPT-4需要1.1×10的20次方运算的效果，相当于用迫击炮打出榴弹炮的杀伤半径。

第三后勤奇兵：数据反哺构建可持续供给

当Meta用4.9万块H100显卡训练Llama3时，DeepSeek却把"炒面加步枪"的后勤智慧发挥到新高度：通过模型自生成的60万条合成数据反哺训练，配合仅1000+人工标注的高质量思维链数据冷启动，硬是在算力荒漠中建起数据绿洲。这波操作堪比志愿军"用美军哑弹造土地雷"——R1的推理能力提升曲线显示，其数据利用效率是传统方法的17.3倍。

这场不对称战争的最新战报令人振奋：在AIME数学竞赛中，R1以79.8%的通过率追平GPT-4，训练成本却仅为后者的30分之一；其代码生成能力达到Codeforces 2029分，动态路由技术节省了52%的显存开销。当OpenAI还在纠结是否推出GPT-5时，DeepSeek已用"一个模型四次训练阶段"的穿插战术，在算力封锁线上撕开一道AI长征的突破口。

结语：站在幻方量化十年技术积淀的肩膀上，DeepSeek-R1的诞生既是对过往的总结，更是新纪元的开篇。当行业陷入"暴力美学"的算力竞赛时，这群来自西子湖畔的工程师用中国式的创新智慧证明：人工智能的进化之路，需要的不仅是芯片堆砌，更是对计算本质的深刻理解与资源运用的哲学思辨。这场始于量化金融的科技长征，正在书写属于中国AI的"星辰大海"。