中國國產大模型 DeepSeek 引發全球熱潮，雷軍千萬年薪挖角，95後 AI 天才少女霸榜熱搜！

隨著科技的發展， AI 領域的競爭愈發激烈，特別是在大語言模型的研發上，不僅中國外巨頭紛紛投入巨額資源，連一些新興企業也開始嶄露頭角。最近，中國量化私募公司幻方量化旗下的 AI研發公司——深度求索（ DeepSeek ），發佈了其最新的大語言模型—— DeepSeek-V3 ，瞬間引起了全球 AI 圈的廣泛關注。更讓人驚嘆的是，這一技術突破背後有一位“95後 AI 天才少女”——羅福莉，她不僅是 DeepSeek-V2 的關鍵開發者之一，更在 DeepSeek-V3 的研發過程中發揮了重要作用。

她的成長軌跡、技術背景以及與 DeepSeek 的緊密聯絡，也讓她成為了本次 AI 熱潮中的焦點人物。網傳，小米雷軍親自重金挖人，開出千萬年薪招攬，羅福莉將就職於小米 AI 實驗室，領導大模型團隊。

01 DeepSeek-V3 ：性價比與技術實力的雙重突破

DeepSeek-V3 自發佈以來，就引發了全球範圍內的強烈反響。這款基於 MoE（混合專家大模型）架構的語言模型，憑藉其卓越的性能和極低的訓練成本，迅速躋身全球頂級大模型行列。與 GPT-4、Claude-3.5 等頂級閉源模型相比，DeepSeek-V3 的性能表現幾乎不相上下，但其訓練成本卻低得驚人。

根據 DeepSeek 發佈的技術報告， DeepSeek-V3 的參數量為671B（億級），啟動參數為37B，使用的預訓練 token 量高達14.8兆。這一規模的模型，不僅在多項評測中超越了阿里巴巴的Qwen2.5-72B和Meta的Llama-3.1-405B，還在性能上與 GPT-4 等閉源模型不相上下，堪稱中國外大模型領域的一次技術飛躍。

尤為令人驚訝的是， DeepSeek-V3 的訓練成本非常低廉。前 OpenAI 聯合創始人、知名 AI 科學家 Andrej Karpathy 在社交平台上表示， DeepSeek-V3 的訓練過程僅用了不到280萬GPU小時，而 Meta 的 Llama-3.0 模型需要超過3080萬 GPU 小時，差距巨大。以目前市場上常見的 GPU 租賃價格計算， DeepSeek-V3 的總訓練成本僅為600萬美元不到，而 Llama-3.0 的訓練成本則超過6000萬美元。這樣的性價比在全球大模型領域幾乎是無可匹敵的。

DeepSeek-V3 的發佈，引發了全球 AI 圈的廣泛關注。 Meta 的 AI 研究科學家田淵棟稱：“在非常有限的預算下實現如此強勁的表現，真的是一項了不起的工作。”美國知名 AI 資料公司 ScaleAI 的創始人兼 CEO Alexandr Wang 也表示，DeepSeek-V3“訓練所需計算量減少了10倍”，並稱其在速度、成本和實力上都達到了領先水平。甚至有觀點認為，DeepSeek-V3 的推出，標誌著 AI 行業在成本和效率上的一次重大突破。

02 DeepSeek 的幕後推手：低調的創始人梁文鋒

DeepSeek 的成功，離不開其創始人梁文鋒的遠見卓識和技術積澱。梁文鋒，浙江大學電子工程系畢業，曾長期從事量化研究與技術開發，具備紮實的理論基礎和豐富的實踐經驗。梁文鋒創辦 DeepSeek 後，專注於人工智慧領域，特別是大語言模型的研究與開發。

根據業內人士分析， DeepSeek 能夠以如此低的成本實現大模型的訓練，背後有兩個關鍵因素。一方面，DeepSeek 在早期就大量投資了 GPU 算力，為其技術研發提供了堅實的硬體支援。另一方面， DeepSeek 的團隊並不受傳統大廠盈利壓力的束縛，這使得他們能夠專注於技術研發，不必擔心短期的市場收益問題。

“我們不是有意成為鯰魚，而是偶然成為了鯰魚。”梁文鋒在接受媒體採訪時表示。儘管DeepSeek 的團隊規模相對較小，但憑藉其強大的技術實力和高效的營運模式， DeepSeek 在 AI 大模型領域迅速嶄露頭角。與中國外巨頭相比， DeepSeek 的獨特之處在於其始終堅持性價比至上的戰略，推動了整個行業的價格戰，進一步促進了中國 AI 產業的蓬勃發展。

03 從 DeepSeek-V2 到 V3 ：技術創新與持續迭代

DeepSeek 的創新不僅體現在模型的訓練效率和成本上，還體現在其架構設計的不斷最佳化上。早在發佈 DeepSeek-V2 時， DeepSeek 便以其創新的架構設計、出色的中文理解能力和極高的性價比引起了廣泛關注。DeepSeek-V2 不僅在中文自然語言處理領域躋身世界級大模型行列，其 API 價格更是僅為 GPT-4 Turbo的1/100，這讓 DeepSeek-V2 在中國外企業中廣受歡迎。

DeepSeek-V2 的成功並非偶然， DeepSeek 團隊在架構設計上採用了多項創新技術。例如，在注意力機制上， DeepSeek 採用了 MLA （多頭潛在注意力）技術，在前饋網路方面則引入了 DeepSeek MoE 架構，這些技術的應用使得 DeepSeek 能夠在更低的計算成本下實現更強的性能。

在 DeepSeek-V3 的研發過程中，團隊進一步最佳化了這些技術，使得模型在保持高效的同時，性能得到了更大的提升。 DeepSeek-V3 的發佈，標誌著 DeepSeek 技術架構不斷成熟的同時，也為全球 AI 行業提供了一種全新的研發範式。

04 AI“天才少女”羅福莉：技術與才華的雙重閃耀

在 DeepSeek 取得巨大成功的背後，一位年輕的 AI 研究者成為了焦點人物——羅福莉。95後的她，憑藉在 AI 領域的傑出表現，成為眾多企業爭相追逐的技術人才。羅福莉的成長軌跡和技術背景，充分展示了中國年輕一代 AI 科研人員的潛力和才華。

羅福莉本科畢業於北京師範大學電腦專業，碩士畢業於北京大學計算語言學專業。2019年，羅福莉在國際頂級 AI 會議 ACL 上，發表了8篇論文，其中兩篇為第一作者，令人驚嘆。她的論文在中國外學術界引起了廣泛關注，並迅速成為了人工智慧領域的佼佼者。

碩士畢業後，羅福莉先後進入阿里達摩院和幻方量化，從事人工智慧和深度學習相關的研究工作。2022年，她加入了 DeepSeek ，參與了 DeepSeek-V2 和 DeepSeek-V3 的研發工作，並在技術上做出了重要貢獻。她曾在知乎上撰文分析 DeepSeek-V2 ，稱其在中文處理能力上已經處於中國外閉源模型的第一梯隊。

近日，羅福莉以千萬年薪加盟小米 AI 實驗室，領導大模型團隊，成為 AI 行業又一重要人事變動的焦點。據悉，小米早在2023年便宣佈組建 AI 實驗室，致力於 AI 大模型的研發，並計畫在算力、人才和技術上進行大規模投入。羅福莉的加盟，標誌著小米在 AI 大模型領域的戰略佈局進入了一個新階段。

隨著 DeepSeek-V3 的發佈， AI 大模型的研究和應用迎來了新的發展機遇。 DeepSeek 不僅在技術上持續創新，更通過極高的性價比推動了整個行業的價格戰，極大降低了 AI 大模型的使用門檻。未來，隨著 DeepSeek 繼續推出更強大的模型， AI 大模型的應用場景將進一步擴展，尤其在中文語境下，其表現有望超越國外模型。

同時，羅福莉的崛起也為中國 AI 科研人才的國際化提供了榜樣。作為中國 AI 領域的年輕才俊，羅福莉不僅在技術上有所突破，還在推動行業發展、促進產業創新方面發揮了積極作用。她的加盟無疑為小米 AI 實驗室注入了強大的技術動力，也為中國 AI 行業的崛起貢獻了力量。

DeepSeek 與羅福莉的故事，正是中國 AI 行業快速崛起、創新不斷的縮影。在未來的 AI 競爭中，中國企業和人才將繼續發揮越來越重要的作用，推動全球 AI 技術的進步與變革。 (技術加)