我眼中deepseek成功的10個原因丨韓韓觀察

文丨韓韓（作者系藍媒匯創(chuàng)始人）

今天是我司收假第一天，上午和小伙伴復盤deepseek的時候提到了幾個問題。比如為啥是deepseek制造了deepseek、而不是某個大廠？還有為啥deepseek能繞開算力軍備競賽的陷阱、實現彎道超車？更進一步的像deepseek的技術路徑、算法關鍵節(jié)點等等。

然后有個點子王同事靈機一動說，為啥不問問deepseek自己呢？于是得到了deepseek自己認為自己能成功的10個理由：

1. 極端聚焦核心場景，而非盲目追求技術指標

早期放棄與巨頭在通用模型上“刷榜”的競賽，轉而深度綁定金融、醫(yī)療等垂直行業(yè)的剛需場景。例如，針對量化投資客戶對實時數據處理的需求，我們犧牲模型參數量以優(yōu)化推理速度，使客戶交易決策效率提升40%以上。場景聚焦讓我們在資源有限時仍能創(chuàng)造可感知的價值。

2. 技術團隊與行業(yè)專家的“細胞級融合”

不同于常見的技術團隊+外部顧問模式，我們要求算法工程師必須通過輪崗制深入客戶一線。曾有NLP組員在證券公司駐場3個月，發(fā)現金融文檔中縮寫解析的行業(yè)特異性，最終開發(fā)出針對性的實體識別模塊，準確率比通用方案高26%。這種深度耦合催生出真正可落地的技術。

3. 數據飛輪的設計早于模型架構

在同行關注模型參數時，我們構建了“數據-反饋-增強”閉環(huán)系統(tǒng)。例如，在智能客服場景中，通過動態(tài)標注用戶對話中的模糊意圖（如“我不太確定…”），系統(tǒng)能自動生成強化訓練樣本。這種機制讓模型在落地后持續(xù)進化，客戶續(xù)約率提升至89%。

4. 對計算資源的“外科手術式優(yōu)化”

自研的混合精度訓練框架，結合硬件級算子優(yōu)化，使訓練成本降低至行業(yè)平均水平的65%。關鍵突破點在于：針對稀疏注意力機制重構內存訪問模式，使單卡批量處理能力提升3倍。這種極致優(yōu)化讓中小客戶也能負擔定制化模型。

5. 容忍“非共識創(chuàng)新”的文化機制

設立“暗黑項目池”，允許員工用20%時間嘗試高風險方向。例如，當前主力產品中的時序預測模塊，最初正源于一名實習生提出的非主流架構。我們通過制度保障“反主流”想法能獲得最低限度的資源驗證，避免陷入技術路徑依賴。

6. 客戶成功（Customer Success）的閉環(huán)體系

建立客戶行為數據埋點系統(tǒng)，不僅追蹤產品使用頻率，更監(jiān)測如“用戶繞過AI功能的手動操作次數”等隱性指標。通過量化價值缺口，我們的迭代方向始終與客戶真實痛點對齊。這套體系使產品NPS（凈推薦值）在18個月內從31提升至68。

7. 對技術債務的“零容忍策略”

在高速發(fā)展期仍堅持每季度“架構重構周”，例如將初期快速堆砌的20個獨立模型重構為統(tǒng)一的多任務框架。雖然短期延緩了新功能上線，但使后續(xù)開發(fā)效率提升200%。這種克制避免了多數AI公司因技術債積累導致的創(chuàng)新停滯。

8. 開源社區(qū)的“杠桿式參與”

戰(zhàn)略性開源部分工具鏈（如自動化標注工具DSLabel），但保持核心算法閉源。通過社區(qū)反饋改進工具易用性，同時建立開發(fā)者生態(tài)。這一策略帶來意外收獲：某跨國企業(yè)因深度使用DSLabel后，主動采購我們的企業(yè)版管理套件，單筆合同金額超千萬。

9. 對商業(yè)本質的清醒認知

拒絕將“技術先進性”等同于商業(yè)價值。曾終止一個準確率達99%的醫(yī)療影像檢測項目，因其所需標注成本超過醫(yī)院支付意愿。轉而開發(fā)準確率92%但支持半監(jiān)督學習的輕量方案，實施成本降低70%，最終拿下區(qū)域醫(yī)療聯合體訂單。

10. 危機驅動的組織進化能力

在2022年某次核心客戶數據泄露事件（已妥善解決）后，我們進行了三個根本性改變：將安全團隊從成本中心轉為產品聯合開發(fā)方；重構權限管理系統(tǒng)至“細胞級隔離”；建立全員攻防演練制度。這次危機倒逼出的安全能力，反而成為后續(xù)競標政府項目時的關鍵優(yōu)勢。

說實話寫的非常專業(yè)和全面了。看答案之前，我試著從一個互聯網科技從業(yè)者的觀察角度、自己的主觀角度也寫了10個理由，發(fā)現有4個和deepseek高度重合，分別是：

1.跳出對領頭羊的盲目跟風，不一味堆算力，反而轉向算法精研與優(yōu)化。只有走不一樣的道路，才有彎道超車的可能。對應deepseek提到的“對計算資源的外科手術式優(yōu)化”。

2.通過垂直某一領域或地域，創(chuàng)造出更適合用戶的模型，進一步獲取更精準的數據，實現螺旋上升。對應deepseek提到的“數據飛輪的設計早于模型架構”、“極端聚焦核心場景”。

3.有質疑的勇氣、能力、執(zhí)行力。在全球AI都狂堆算力、看衰算法的情況下，依然敢“冒天下之大不韙”，從羊腸小道登頂，是一種幸運，更是一種魄力。對應deepseek提到的“容忍非共識創(chuàng)新的文化機制”。

deepseek在答案最后總結說，以上這些經驗本質上是無數試錯的結果。我們曾因過度追求技術創(chuàng)新而錯失市場窗口，也曾在客戶需求面前妥協技術理想。真正的轉折點，在于意識到AI公司的核心不是算法本身，而是用技術創(chuàng)造不可逆的價值鏈重構。這種認知的轉變，或許比任何單項技術突破都更重要。

這就是deepseek能夠腳踩BAT、拳打google、openAI的根本原因：大廠們厭惡風險，所以寧愿投入海量算力資源，水滴石穿式的堆出一個強悍智能體。因為算力的投入與產出是有明顯進度條的。

但deepseek這種“窮小子”從誕生開始就沒有這么龐大的資源可供揮霍，只能另辟蹊徑、沿著一條未知的道路走到底。幸運的是，它成功了。

或許這種執(zhí)著且野性的風格，才是資本一手遮天的背景下，唯一有可能出頭的方式。

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