本文讲述了DeepSeek创始人梁文锋从量化投资领域跨界到AI大模型领域凭借其技术和资本的双重优势迅速崛起成为全球身家最高的“大模型创业者”。文章深入分析了梁文锋的成功路径包括其在幻方量化的积累、对DeepSeek的投入以及独特的人才战略。此外还探讨了DeepSeek的估值增长、融资计划以及潜在的IPO前景展现了中国AI企业在全球舞台上的崛起。对于想要了解AI大模型领域发展及投资机会的读者来说本文提供了宝贵的 insights 和启示。这两天社媒被这样一串数字刷屏。据多家媒体援引彭博亿万富翁指数最新数据截至2026年7月15日DeepSeek创始人梁文锋的净资产已升至360亿美元约合人民币2440亿元位列全球富豪榜第63位。▲ 彭博亿万富翁指数但如果将比较范围限定在一众以AI大模型创业公司为核心资产的创始人他已超过Anthropic联合创始人达里奥·阿莫代伊155亿美元、OpenAI联合创始人格雷格·布罗克曼255亿美元成为目前全球身家最高的“大模型创业者”。▲ 图片由AI生成更引人注目的是财富增长速度。数据显示梁文锋的身家一年内增加199亿美元增幅超过120%。也就是说过去一年他平均每天的账面财富增长超过5000万美金。消息传开后不少网友感叹AI惊人的造富速度也有人翻出梁文锋的量化投资通过计算机程序化发出买卖指令以获取稳定收益背景调侃“量化收割是每一个散户的血泪史”。这类说法虽然更多是普通投资者对量化交易的情绪化表达但同时它也点出了梁文锋与多数大模型创业者的不同他的AI事业并非完全依靠外部资本起步而是建立在幻方量化多年积累的资金、算法与算力基础之上。虽如此这360亿美元也并不是躺在银行账户里的现金。梁文锋身家的快速上涨背后主要的原因来自DeepSeek最近的估值及其所持股权价值的重新计算。近期有市场消息称DeepSeek已经完成约500亿至510亿元人民币的首轮外部融资潜在估值达到4800亿至5000亿元并且很可能正筹备上市。▲ 图源BusinessFocus虽相关数字尚未获得官方完整确认不同报道之间也存在差异。但资本市场释放的信号已经足够清晰。DeepSeek正在从一家由幻方量化支持的AI研究型公司走向资本、算力与商业化全面提速的新阶段。那么问题来了如此巨大的财富与估值如此巨量的财富为何偏偏落在了这位长期隐身于西湖边的“程序员”身上从量化奇才到“大模型首富”梁文锋1985年生于广东湛江吴川。2002年17岁的他以优异成绩考入浙江大学电子信息工程专业还是当年湛江的高考状元。随后继续攻读信息与通信工程硕士研究方向涉及机器视觉。▲ 学生时期的梁文锋也是标准的理工男长相读研期间他便开始尝试将机器学习用于金融市场用算法分析行情并探索全自动量化交易。这段经历也为他后来横跨金融与人工智能两个领域埋下了伏笔。2015年梁文锋与浙江大学校友共同创立幻方量化。与传统投资机构依赖基金经理经验不同幻方把算法、数据和算力放在决策中心。2016年其首个由AI模型生成的实盘交易仓位上线到2017年底公司的大部分量化策略已经采用AI模型计算2021年一度跨过千亿元门槛与九坤、明汯、灵均并称国内量化私募“四大天王”。此间梁文锋没有把赚来的钱全部留在金融市场而是持续投入更重的算力基础设施。2019年前后幻方斥资约2亿元建设搭载1100块GPU的“萤火一号”2021年又投入约10亿元打造“萤火二号”配置规模达到约一万张A100。起初这些算力主要服务于量化交易后来却成为DeepSeek进军大模型领域的一张关键底牌。23年7月梁文锋正式创立DeepSeek从用算法寻找市场规律转向用算法探索通用人工智能。和许多擅长融资、营销和资源整合的创业者不同梁文锋不只是个躲在模型背后的出资人。公开资料显示梁文锋参与并署名了DeepSeek多项模型与架构研究日常工作也与论文、代码和技术讨论保持紧密联系外界因此更愿意把他称为“研究员型创始人”。从量化大佬到“大模型首富”看似是一次突然的身份跨越背后却有一条相当清晰的路径。量化投资为他积累了资本AI交易锻炼了其算法团队自建超算留下了算力基础而这些资源最终在DeepSeek汇合。而梁文锋能稳住DeepSeek这驾马车的还有他独有的人才战略。日薪5500重视工程的“人才战略”大家觉得DeepSeek算大厂吗其实说大不大说小也不小。相比阿里、腾讯动辄数万人的“全家桶”生态DeepSeek的算小规模了。自2023年5月成立以来很长一段时间内团队一直控制在150人左右的规模全公司只有两个层级——梁文锋和研究员。没有KPI不打卡不搞年度计划大部分员工下午六七点就下班。梁文锋曾说一个人每天真正高质量工作的时间很难超过6到8小时疲劳加班只会制造低质量决策浪费算力。说它大呢它又有媲美大厂的行业地位和薪资待遇。这两天上了一个热搜叫#DeepSeek工资待遇太恐怖了#怎么个事儿呢有位博主爆料说最近DeepSeek正在预备招收实习生一个清华姚班的同学晒了实习工资什么什么5500元税前。很多网友看了以后表示5500那也一般嘛但是再仔细一看日薪5500但是仔细想一想姚班出身的一般来说年薪几百万大家听上去也都能接受而5500一天按照每月22个工作日计算月薪约12.1万年薪约145万。它说明这家公司对顶尖年轻人才的定价逻辑已经和硅谷最激进的那一批AI实验室站在了同一条线上。有网友表示这笔钱对于姚班来说其实不算离谱。也有人注意到这位博主爆料的是实习生薪资因为一般来说实习生薪资通常比正式员工低一些。其实不然对于这些科技大厂来说实习生的脑袋更“新”行动更“敢”或许在经验上略逊老员工一筹但不代表他们给团队带来的价值就减少。毕竟像腾讯这样的大厂都已经开始落实实习生薪资正式员工薪资这样的制度了。▲ 腾讯“青云计划”实习生享受正式员工薪资待遇或顶级薪酬所以DeepSeek作为国内大模型第一梯队开出这样的薪资待遇也可以理解毕竟梁老板也确实有钱。hh但5500元日薪不是开给所有人的这是专门针对清华姚班等极少数具备顶会论文一作等硬核背景的顶尖天才开出的“特供价”。同时应届生的待遇同样惊人深度学习研究员月薪8万至11万按14薪计算年薪最高可达154万元。核心系统研发工程师月薪6万至9万年薪最高126万元… …以至于DeepSeek收到了不少人的求职邮件。其中最出圈的就是前华为“天才少年”李博杰。李博杰的履历放在任何一家AI公司都堪称“顶配”。92年出生中科大少年班出身中科大计算机科学博士华为首批八位“天才少年”之一。曾在SIGCOMM、SOSP、NSDI、ATC、PLDI等顶会发表多篇论文获ACM中国优秀博士学位论文奖和“微软学者”奖学金。彼时他正担任Pine AI首席科学家。但就是这样的履历在DeepSeek的面试流程中遭遇了“滑铁卢”。7月6日他公开发帖自述笔试通过后DeepSeek无故拖延半个月才安排面试。其间其他公司的offer已经到手他反复催促才最终排上面试。进入二面后矛盾进一步激化。代码面试中李博杰称使用双屏一个屏幕显示腾讯会议界面另一个是共享的代码编辑器。面试官称他“不断在瞟左边的屏幕”认定其在抄代码要求“如果不能证明没有在抄代码面试就无法继续”。李博杰解释双屏用途后未被采信旋即决定终止面试。该帖发布后舆论迅速分裂。有人为李博杰鸣不平但也有人为DeepSeek站台指出华为在线面试同样禁止双屏且面试官要求他编码就应该完整的呈现出来这是公平客观的合理要求。但这场风波揭示的远比争论本身要更有价值。DeepSeek不认“天才少年”的绿通卡不认顶会论文的背书不认过往履历的光环也不完全是但是它一定认一件事——此时此刻你的核心编码功底到底扎不扎实。这种“少看虚名多看实战”的工程师文化在外人看来或许有点冷酷傲慢。但这恰恰是DeepSeek能以极低成本训练出对标GPT的核心密码。DeepSeek-V3仅用2048块英伟达H800 GPU、耗费557.6万美元完成训练。而彼时GPT-4o的训练成本约为1亿美元。用不到二十分之一的成本却交出世界级的产品。秘密不在算力在人——一群不被title束缚、只认代码质量的年轻人在极度扁平的组织里把每一分算力都榨到了极致。但梁文锋觉得还不够。因为外面的世界正在加速变化2026年4月以后DeepSeek开启了一场前所未有的招聘攻势。秘密造芯直面瓶颈预备上市前文我们有提到DeepSeek很长一段时间一直保持着团队人数不超过200的规模。但是2026年随着国外AI大厂的持续迭代升级以及算力轰炸以原有的规模去抵抗这波洪流似乎有点捉襟见肘了所以在2026年4月以后DeepSeek开启了一场前所未有的招聘攻势。招聘岗位覆盖算法、研发、运维、产品、数据工程师等7大类共开放33个岗位。公司宣布了一个目标——“将所有部门的规模扩大至少一倍”。当然外界也流传着一种说法招聘是因为DeepSeek正秘密造芯。并且该项目已启动约一年目前仍处于早期阶段。▲ 消息来源路透社大模型厂商下场造芯也不算新鲜事了此前就有OpenAI与博通合作开发推理芯片JalapeñoAnthropic也在今年早些时候被报道正考虑自研AI芯片。而DeepSeek此前训练的R1模型底座是在英伟达H800芯片上训练出来的后来DeepSeek转向华为昇腾4月发布的V4模型就已适配昇腾芯片了。但是现在大家也都知道2026年了大模型最缺的就是电和卡如果像训练这样的“早期步骤”都还需要依赖别人那么只能说后患无穷啊。所以梁文锋很早就表示过“真正的挑战从来不是资金而是高端芯片的出口禁令”这也是他出发造芯的原动力。而真正推动的还得是钞票。2026年6月完成的约510亿元人民币约74亿美元首轮外部融资。资金用途明确包括扩建以国产芯片为主的算力中心、自研AI芯片、扩充顶尖人才团队。当这些钱到账的那一刻DeepSeek就不再是一家单纯的“大模型公司”了。它同时集成了算力基建商、一个芯片设计者、一个人才黑洞的身份。也是这笔融资让外界开始猜测如果DeepSeek借此准备IPO上市世界会发生什么你看DeepSeek从4月大扩招、6月融资落定到7月IPO传闻四起每一步都像踩在IPO的必经之路上。别忘了梁总可是走量化投资起家的没有人比他更清楚这么走意味着什么。一旦登陆二级市场它将成为全球资本市场第一个纯AIGC领域的巨无霸IPO估值体量直指4800亿至5000亿元人民币。DeepSeek如果成功上市将第一次为全球投资者提供一个 “中国版”的高增长AI标的。同样的技术赛道更低的训练成本更高的运营效率背后还有一个14亿人口的巨量市场。一位香港投行人士评价说“以前美国VC讲AI故事中国投资人只能拍拍手算了。以后他们得先问问DeepSeek的市盈率。”全球AI资本市场的单极格局或将从此被打破。▲ 图片由网友AI生成在算力端DeepSeek算力储备在中国科技公司中位列前五不算最最头部吧但上市带来的巨额资金可以让它不再只做“买卡大户”它会成为算力规则的制定者之一。融资已明确用于扩建以国产芯片为主的算力中心加上他们的自研推理芯片计划DeepSeek正在走一条“英伟达买不到就自己造国产芯片不够强就协同优化”的混合算力路线。一旦二级市场资金注入这套组合拳将提速数倍。以后中国AI公司不再用受“英伟达排期”和“华为产能”的气了。DeepSeek的算力模式如果跑通也会成为业界的范本。硬件代差正在被一点点扯平扯平它的不是国家政策、巨头联盟是一家规模不过数百人的大模型公司。它的掌舵人梁文锋渐渐从那个隐身于西湖边、不爱抛头露面的会金融的程序员变成了中国AI在世界舞台上的主力一位硅谷不得不正视的对手。而硅谷正视他的方式可能比所有人想象的都更具体。当DeepSeek的IPO真的到来那一天全球AI资本市场的版图上会第一次出现一个不以硅谷为原点的坐标系。那时候人们再回头看梁文锋17岁从湛江坐火车去浙大报到的那个秋天会发现一切都有迹可循。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】 从量化投资到AI首富：梁文锋的DeepSeek财富传奇，小白程序员必收藏！
本文讲述了DeepSeek创始人梁文锋从量化投资领域跨界到AI大模型领域凭借其技术和资本的双重优势迅速崛起成为全球身家最高的“大模型创业者”。文章深入分析了梁文锋的成功路径包括其在幻方量化的积累、对DeepSeek的投入以及独特的人才战略。此外还探讨了DeepSeek的估值增长、融资计划以及潜在的IPO前景展现了中国AI企业在全球舞台上的崛起。对于想要了解AI大模型领域发展及投资机会的读者来说本文提供了宝贵的 insights 和启示。这两天社媒被这样一串数字刷屏。据多家媒体援引彭博亿万富翁指数最新数据截至2026年7月15日DeepSeek创始人梁文锋的净资产已升至360亿美元约合人民币2440亿元位列全球富豪榜第63位。▲ 彭博亿万富翁指数但如果将比较范围限定在一众以AI大模型创业公司为核心资产的创始人他已超过Anthropic联合创始人达里奥·阿莫代伊155亿美元、OpenAI联合创始人格雷格·布罗克曼255亿美元成为目前全球身家最高的“大模型创业者”。▲ 图片由AI生成更引人注目的是财富增长速度。数据显示梁文锋的身家一年内增加199亿美元增幅超过120%。也就是说过去一年他平均每天的账面财富增长超过5000万美金。消息传开后不少网友感叹AI惊人的造富速度也有人翻出梁文锋的量化投资通过计算机程序化发出买卖指令以获取稳定收益背景调侃“量化收割是每一个散户的血泪史”。这类说法虽然更多是普通投资者对量化交易的情绪化表达但同时它也点出了梁文锋与多数大模型创业者的不同他的AI事业并非完全依靠外部资本起步而是建立在幻方量化多年积累的资金、算法与算力基础之上。虽如此这360亿美元也并不是躺在银行账户里的现金。梁文锋身家的快速上涨背后主要的原因来自DeepSeek最近的估值及其所持股权价值的重新计算。近期有市场消息称DeepSeek已经完成约500亿至510亿元人民币的首轮外部融资潜在估值达到4800亿至5000亿元并且很可能正筹备上市。▲ 图源BusinessFocus虽相关数字尚未获得官方完整确认不同报道之间也存在差异。但资本市场释放的信号已经足够清晰。DeepSeek正在从一家由幻方量化支持的AI研究型公司走向资本、算力与商业化全面提速的新阶段。那么问题来了如此巨大的财富与估值如此巨量的财富为何偏偏落在了这位长期隐身于西湖边的“程序员”身上从量化奇才到“大模型首富”梁文锋1985年生于广东湛江吴川。2002年17岁的他以优异成绩考入浙江大学电子信息工程专业还是当年湛江的高考状元。随后继续攻读信息与通信工程硕士研究方向涉及机器视觉。▲ 学生时期的梁文锋也是标准的理工男长相读研期间他便开始尝试将机器学习用于金融市场用算法分析行情并探索全自动量化交易。这段经历也为他后来横跨金融与人工智能两个领域埋下了伏笔。2015年梁文锋与浙江大学校友共同创立幻方量化。与传统投资机构依赖基金经理经验不同幻方把算法、数据和算力放在决策中心。2016年其首个由AI模型生成的实盘交易仓位上线到2017年底公司的大部分量化策略已经采用AI模型计算2021年一度跨过千亿元门槛与九坤、明汯、灵均并称国内量化私募“四大天王”。此间梁文锋没有把赚来的钱全部留在金融市场而是持续投入更重的算力基础设施。2019年前后幻方斥资约2亿元建设搭载1100块GPU的“萤火一号”2021年又投入约10亿元打造“萤火二号”配置规模达到约一万张A100。起初这些算力主要服务于量化交易后来却成为DeepSeek进军大模型领域的一张关键底牌。23年7月梁文锋正式创立DeepSeek从用算法寻找市场规律转向用算法探索通用人工智能。和许多擅长融资、营销和资源整合的创业者不同梁文锋不只是个躲在模型背后的出资人。公开资料显示梁文锋参与并署名了DeepSeek多项模型与架构研究日常工作也与论文、代码和技术讨论保持紧密联系外界因此更愿意把他称为“研究员型创始人”。从量化大佬到“大模型首富”看似是一次突然的身份跨越背后却有一条相当清晰的路径。量化投资为他积累了资本AI交易锻炼了其算法团队自建超算留下了算力基础而这些资源最终在DeepSeek汇合。而梁文锋能稳住DeepSeek这驾马车的还有他独有的人才战略。日薪5500重视工程的“人才战略”大家觉得DeepSeek算大厂吗其实说大不大说小也不小。相比阿里、腾讯动辄数万人的“全家桶”生态DeepSeek的算小规模了。自2023年5月成立以来很长一段时间内团队一直控制在150人左右的规模全公司只有两个层级——梁文锋和研究员。没有KPI不打卡不搞年度计划大部分员工下午六七点就下班。梁文锋曾说一个人每天真正高质量工作的时间很难超过6到8小时疲劳加班只会制造低质量决策浪费算力。说它大呢它又有媲美大厂的行业地位和薪资待遇。这两天上了一个热搜叫#DeepSeek工资待遇太恐怖了#怎么个事儿呢有位博主爆料说最近DeepSeek正在预备招收实习生一个清华姚班的同学晒了实习工资什么什么5500元税前。很多网友看了以后表示5500那也一般嘛但是再仔细一看日薪5500但是仔细想一想姚班出身的一般来说年薪几百万大家听上去也都能接受而5500一天按照每月22个工作日计算月薪约12.1万年薪约145万。它说明这家公司对顶尖年轻人才的定价逻辑已经和硅谷最激进的那一批AI实验室站在了同一条线上。有网友表示这笔钱对于姚班来说其实不算离谱。也有人注意到这位博主爆料的是实习生薪资因为一般来说实习生薪资通常比正式员工低一些。其实不然对于这些科技大厂来说实习生的脑袋更“新”行动更“敢”或许在经验上略逊老员工一筹但不代表他们给团队带来的价值就减少。毕竟像腾讯这样的大厂都已经开始落实实习生薪资正式员工薪资这样的制度了。▲ 腾讯“青云计划”实习生享受正式员工薪资待遇或顶级薪酬所以DeepSeek作为国内大模型第一梯队开出这样的薪资待遇也可以理解毕竟梁老板也确实有钱。hh但5500元日薪不是开给所有人的这是专门针对清华姚班等极少数具备顶会论文一作等硬核背景的顶尖天才开出的“特供价”。同时应届生的待遇同样惊人深度学习研究员月薪8万至11万按14薪计算年薪最高可达154万元。核心系统研发工程师月薪6万至9万年薪最高126万元… …以至于DeepSeek收到了不少人的求职邮件。其中最出圈的就是前华为“天才少年”李博杰。李博杰的履历放在任何一家AI公司都堪称“顶配”。92年出生中科大少年班出身中科大计算机科学博士华为首批八位“天才少年”之一。曾在SIGCOMM、SOSP、NSDI、ATC、PLDI等顶会发表多篇论文获ACM中国优秀博士学位论文奖和“微软学者”奖学金。彼时他正担任Pine AI首席科学家。但就是这样的履历在DeepSeek的面试流程中遭遇了“滑铁卢”。7月6日他公开发帖自述笔试通过后DeepSeek无故拖延半个月才安排面试。其间其他公司的offer已经到手他反复催促才最终排上面试。进入二面后矛盾进一步激化。代码面试中李博杰称使用双屏一个屏幕显示腾讯会议界面另一个是共享的代码编辑器。面试官称他“不断在瞟左边的屏幕”认定其在抄代码要求“如果不能证明没有在抄代码面试就无法继续”。李博杰解释双屏用途后未被采信旋即决定终止面试。该帖发布后舆论迅速分裂。有人为李博杰鸣不平但也有人为DeepSeek站台指出华为在线面试同样禁止双屏且面试官要求他编码就应该完整的呈现出来这是公平客观的合理要求。但这场风波揭示的远比争论本身要更有价值。DeepSeek不认“天才少年”的绿通卡不认顶会论文的背书不认过往履历的光环也不完全是但是它一定认一件事——此时此刻你的核心编码功底到底扎不扎实。这种“少看虚名多看实战”的工程师文化在外人看来或许有点冷酷傲慢。但这恰恰是DeepSeek能以极低成本训练出对标GPT的核心密码。DeepSeek-V3仅用2048块英伟达H800 GPU、耗费557.6万美元完成训练。而彼时GPT-4o的训练成本约为1亿美元。用不到二十分之一的成本却交出世界级的产品。秘密不在算力在人——一群不被title束缚、只认代码质量的年轻人在极度扁平的组织里把每一分算力都榨到了极致。但梁文锋觉得还不够。因为外面的世界正在加速变化2026年4月以后DeepSeek开启了一场前所未有的招聘攻势。秘密造芯直面瓶颈预备上市前文我们有提到DeepSeek很长一段时间一直保持着团队人数不超过200的规模。但是2026年随着国外AI大厂的持续迭代升级以及算力轰炸以原有的规模去抵抗这波洪流似乎有点捉襟见肘了所以在2026年4月以后DeepSeek开启了一场前所未有的招聘攻势。招聘岗位覆盖算法、研发、运维、产品、数据工程师等7大类共开放33个岗位。公司宣布了一个目标——“将所有部门的规模扩大至少一倍”。当然外界也流传着一种说法招聘是因为DeepSeek正秘密造芯。并且该项目已启动约一年目前仍处于早期阶段。▲ 消息来源路透社大模型厂商下场造芯也不算新鲜事了此前就有OpenAI与博通合作开发推理芯片JalapeñoAnthropic也在今年早些时候被报道正考虑自研AI芯片。而DeepSeek此前训练的R1模型底座是在英伟达H800芯片上训练出来的后来DeepSeek转向华为昇腾4月发布的V4模型就已适配昇腾芯片了。但是现在大家也都知道2026年了大模型最缺的就是电和卡如果像训练这样的“早期步骤”都还需要依赖别人那么只能说后患无穷啊。所以梁文锋很早就表示过“真正的挑战从来不是资金而是高端芯片的出口禁令”这也是他出发造芯的原动力。而真正推动的还得是钞票。2026年6月完成的约510亿元人民币约74亿美元首轮外部融资。资金用途明确包括扩建以国产芯片为主的算力中心、自研AI芯片、扩充顶尖人才团队。当这些钱到账的那一刻DeepSeek就不再是一家单纯的“大模型公司”了。它同时集成了算力基建商、一个芯片设计者、一个人才黑洞的身份。也是这笔融资让外界开始猜测如果DeepSeek借此准备IPO上市世界会发生什么你看DeepSeek从4月大扩招、6月融资落定到7月IPO传闻四起每一步都像踩在IPO的必经之路上。别忘了梁总可是走量化投资起家的没有人比他更清楚这么走意味着什么。一旦登陆二级市场它将成为全球资本市场第一个纯AIGC领域的巨无霸IPO估值体量直指4800亿至5000亿元人民币。DeepSeek如果成功上市将第一次为全球投资者提供一个 “中国版”的高增长AI标的。同样的技术赛道更低的训练成本更高的运营效率背后还有一个14亿人口的巨量市场。一位香港投行人士评价说“以前美国VC讲AI故事中国投资人只能拍拍手算了。以后他们得先问问DeepSeek的市盈率。”全球AI资本市场的单极格局或将从此被打破。▲ 图片由网友AI生成在算力端DeepSeek算力储备在中国科技公司中位列前五不算最最头部吧但上市带来的巨额资金可以让它不再只做“买卡大户”它会成为算力规则的制定者之一。融资已明确用于扩建以国产芯片为主的算力中心加上他们的自研推理芯片计划DeepSeek正在走一条“英伟达买不到就自己造国产芯片不够强就协同优化”的混合算力路线。一旦二级市场资金注入这套组合拳将提速数倍。以后中国AI公司不再用受“英伟达排期”和“华为产能”的气了。DeepSeek的算力模式如果跑通也会成为业界的范本。硬件代差正在被一点点扯平扯平它的不是国家政策、巨头联盟是一家规模不过数百人的大模型公司。它的掌舵人梁文锋渐渐从那个隐身于西湖边、不爱抛头露面的会金融的程序员变成了中国AI在世界舞台上的主力一位硅谷不得不正视的对手。而硅谷正视他的方式可能比所有人想象的都更具体。当DeepSeek的IPO真的到来那一天全球AI资本市场的版图上会第一次出现一个不以硅谷为原点的坐标系。那时候人们再回头看梁文锋17岁从湛江坐火车去浙大报到的那个秋天会发现一切都有迹可循。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 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JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】