当所有人都在讨论如何用AI搞钱时，一家中国量化基金却宣布：我们要烧10年钱，研究不赚钱的通用人工智能（AGI）
他们囤积1万张顶级显卡，招聘不要有经验的人，甚至把销售冠军换成零基础素人。
没错这家公司，正是最近爆火的：DeepSeek
《华尔街日报》评价这是中国最激进的AI豪赌，而团队却说：这不是商业，是好奇心驱动。
从独家对话deepseek创始人梁文锋，拆解这场疯狂实验背后的生存逻辑——或许，这才是未来10年职场人的破局密码。
如果一定要找商业理由，这件事根本划不来。团队坦言。
当被问到一家量化基金为何要跨界做AGI时，创始人给出惊人答案：
人类思维的本质可能就是语言——你以为你在思考，其实是在编织语言。如果这个猜想成立，语言大模型就是打开AGI的钥匙。而验证这个猜想，比赚钱更重要。
这种非功利主义甚至体现在资源分配上：
- 每年数亿研发预算，必要时可调用原计划捐赠公益的资金
- 1万张A100显卡自建机房（2021年完成部署，早于多数云厂商）
- 我们不设商业化KPI，可以接受10年不盈利
职场启示1：顶级高手都在寻找超越KPI的目标
为什么程序员愿意熬夜写开源代码？为什么有人自费徒步50公里？因为人需要精神奖赏。团队认为，当工作与深层好奇心绑定，人会爆发出超常耐力。
给大家的建议：
- 列出你愿意亏钱做的事——那可能是你的天赋所在
- 警惕只谈KPI的工作：短期赚钱≠长期价值
很多人以为我们赌对了风口，其实我们从2012年就开始‘犯错’。
团队透露，显卡军备竞赛始于10年前：
- 2012年：用1张显卡跑AlexNet，发现AI潜力
- 2015年：100张显卡探索量化交易模型
- 2021年：1万张A100建成萤火2号集群
当时没人理解，但我们相信：算力是AI时代的石油。
更反常识的是资源管理策略：
- 老显卡退役后二手价坚挺，没亏太多
- 电费和维护成本仅占硬件投入的1%
- 人才成本是对未来的投资，比显卡更值钱
职场启示2：打造你的硬通货资产
团队用显卡比喻个人竞争力：
英伟达显卡是硬通货，因为所有AI公司都需要。职场人也要成为‘人类A100’——你的能力必须同时满足三个条件：稀缺性、通用性、抗贬值。
具体方法：
- 稀缺性：深耕高算力需求领域（如AI、低空经济）
- 通用性：像Python一样可跨界（例：数据分析+业务洞察）
- 抗贬值：选择学习曲线陡峭的技能（如商业思维＞基础编程）
我们的销售冠军，一个是卖德国机械的外贸员，一个是写代码的券商后台——现在他们吊打所有同行。
这支团队颠覆了所有招聘常识：
- 核心技术岗以应届生为主：有经验的人会不假思索，新人会死磕最优解
- 销售团队零资源起步：考核不看短期业绩，只看能否建立信任
- 管理者每天自问：我的经验是否正在杀死创新？
职场启示3：把自己变成素人武器
创始人分享反常识成长路径：
幻方当年杀入量化时，团队连金融常识都不懂。但正因为没经验，我们发现了行业盲点：所有人都在研究价格波动，而我们研究‘市场共识的形成过程’。
行动指南：
- 新手红利期战略：每隔3-5年主动进入新领域，保持外行视角
- 经验剥离术：接到任务先问如果我是小白会怎么做？
- 野蛮人社交：定期接触其他行业素人，收集最原始的需求痛点
创新就是低效的，过程中必然浪费。就像你教孩子走路，不能计较他摔了多少次。
团队透露两个反效率原则：
- 50%时间自由计划：允许工程师用一半工作时间做无目标实验
- 第一年容忍零产出：新人销售首年不做业绩考核，专注建立行业人脉
这让我们在AGI研究上发现多个意外突破——有些甚至是刷显卡时偶然触发的。
职场启示4：建立你的浪费配额
创始人建议职场人：
如果你每天所有时间都‘有用’，说明你正在变成工具人。一定要留出20%时间做‘看似无用的事’：比如研究冷门技术、和跨行业的人聊天、甚至发呆——这是对抗AI取代的核心策略。
具体方案：
- 每月设立疯狂8小时：做一件与工作无关但感兴趣的事
- 用好奇心账本记录非常规尝试：3个月后分析潜在价值
- 加入失败者联盟：与愿意分享挫折的人组队交流
Q：大厂和创业公司都在裁员，普通人该如何选择？
> 看一个公司对待未来的方式：如果它只考虑短期盈利，说明随时可能撤退；如果敢思考3年以上长期价值，才是真All in。
Q：未来哪些岗位最危险？
> 所有‘不犯错的工作’都会消失——比如按流程操作的会计、基础客服。反而需要大量试错的岗位更安全，比如AGI研究员。
Q：想转行AI但没经验怎么办？
> 去GitHub找10个开源项目，每个提交100行代码。这比考证有用得多——我们招人时，一个活跃的开发者账号抵得上3年大厂经验。
这家公司的故事，或许揭示了未来生存法则：
- 当AI能完成所有正确的事，人类最大的价值在于创造性的犯错
- 比经验更重要的是持续刷新经验的能力
- 最危险的职场状态不是忙碌，而是高效地重复昨天
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