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梁文峰：‘面对颠覆性技术，闭源创造的护城河是暂时的。即使OpenAI的闭源方法也无法阻止其他人追赶。所以我们将价值寄托于我们的团队——我们的同事在这个过程中成长，积累知识，形成一个有创新能力的组织和文化。这就是我们的护城河。’来源：[https://www.chinatalk.media/p/deepseek - ceo - interview - with - chinas]

讨论总结

这个讨论主要围绕DeepSeek展开，涵盖了多个方面的话题。从量化金融领域的人才价值，到中国股市监管对公司的影响，再到操作系统相关的开源影响和市场份额等内容。同时也深入探讨了DeepSeek公司自身的情况，例如其在市场中的引领地位以及对美国AI投资的影响，还有对DeepSeek团队和其CEO的不同评价，包括正面赞赏、质疑、调侃等多种态度，整体讨论氛围热烈且话题多元。

主要观点

  1. 👍 量化金融公司中熟悉机器学习的人有价值
    • 支持理由：没有明确提及，但从量化金融公司的业务性质推测，机器学习有助于提升业务效率等。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 DeepSeek正在以亏损的方式引领市场
    • 正方观点：twnznz提出DeepSeek及其团队非常了不起，他们在以这种方式引领市场。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 AI领域保持优势取决于团队人员素质
    • 支持理由：评论者认为这是一场智慧的竞赛，很多人忽略了团队和文化的重要性，而DeepSeek CEO重视团队价值是正确的做法。
    • 反对声音：无。
  4. 👍 对DeepSeek表示感谢
    • 支持理由：可能是对DeepSeek在面对如开源闭源技术竞争等方面理念的认同。
    • 反对声音：无。
  5. 🔥 希望DeepSeek团队避免傲慢
    • 正方观点：ab2377指出很多受到过多关注的团队都会变得傲慢。
    • 反方观点：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Zeikos: "growth for the sake of growth is the ideology of the cancer cell"”
    • 亮点：以一种形象的比喻表达对某些现象的看法。
  2. “🤔 TastesLikeOwlbear: "Finance is \"make line go up.\" Economics is \"why line not go up?\""”
    • 亮点：简洁地阐述了金融和经济概念目的上的区别。
  3. “👀 nrkishere: gives me the early 90s vibe when Unix was virtually wiped out by open source”
    • 亮点：通过回忆历史事件来进行观点表达。
  4. “😂 ArsNeph: Maybe the real moat was the friends we made along the way?”
    • 亮点：用诙谐幽默的方式调侃DeepSeek CEO关于公司价值在于团队等方面的观点。
  5. “👍 twnznz: Deepseek is incredible and so is the team.”
    • 亮点：简洁地表达对DeepSeek团队的高度赞赏。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有正面评价，如对DeepSeek团队和CEO的赞赏、对其理念的认同等；也有负面评价，如对DeepSeek盈利模式的质疑、对所谓“重视员工”的怀疑等。主要分歧点在于对DeepSeek公司及其运营理念的不同看法，可能的原因是不同评论者从不同的专业领域（如金融、技术等）、不同的价值观（如对企业员工价值的认知）以及不同的市场预期等角度出发进行评论。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来LLM提供商可能采取向响应中添加有害内容来应对有人试图通过其API训练精简模型的情况。
  • 潜在影响：如果这种情况真的发生，可能会影响LLM的应用生态，引发伦理道德和安全方面的讨论，也可能促使相关监管政策的出台。

详细内容：

标题：DeepSeek CEO 言论引发 Reddit 热议

近日，DeepSeek CEO 梁文峰的一番言论在 Reddit 上引起了广泛关注。他表示：“面对颠覆性技术，闭源创造的护城河是暂时的。即使 OpenAI 的闭源方式也无法阻止其他人追赶。所以我们将价值锚定在团队上——我们的同事在这个过程中成长，积累专业知识，并形成一个能够创新的组织和文化。这就是我们的护城河。”此帖来源：https://www.chinatalk.media/p/deepseek-ceo-interview-with-chinas 该帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于 DeepSeek 发展策略、技术创新以及行业竞争等多方面的热烈讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人认为，作为一家量化金融公司，拥有熟悉机器学习的人员非常有价值。还有人觉得从专注金融领域的机器学习应用转向构建基础模型很有趣，这能让他们对技术有更深入的理解和掌控。也有人指出，鉴于中国股市监管严格，他们需要多元化发展。

有人分享道：“中国股市就是个烂摊子，那里有 65 只基金，去年有 36 只亏损。”

有人提出“processing textual data is likely useful for trading”的观点。

有人提到“Windows 从未在移动领域有过显著地位，即使在 Windows Phone 高峰期，也只占 1 - 2%的手机用户。” 并引发了关于操作系统竞争和发展的深入讨论。

有人表示，Open AI 等公司虽然拥有更多用于训练的 GPU，但如果他们采用 DeepSeek 论文中的技术，能提高现有硬件的效率。但也有人认为，美国的机器学习工程师难以迅速转向新技术，需要多年时间才能追赶。

有人认为 DeepSeek 不应变得傲慢，还有人希望它能取代 OpenAI。有人质疑免费提供权重如何盈利，也有人指出它作为量化交易公司可能有自己的盈利方式。

讨论中的共识在于认可团队和人才对于保持 AI 领域优势的重要性。独特的观点如“我无法想到美国有哪家大公司会给新人支付有竞争力的薪水来学习和实验新技术。”丰富了讨论。

总之，这次关于 DeepSeek 的讨论展现了行业内对技术创新、市场竞争和团队发展的多元思考。