中國的 7 家大模型創(chuàng)業(yè)公司中，DeepSeek（深度求索）最不聲不響,，但它又總能以出其不意的方式被人記住,。

一年前，這種出其不意源自它背后的量化私募巨頭幻方,，是大廠外唯一一家儲備萬張 A100 芯片的公司,，一年后，則來自它才是引發(fā)中國大模型價格戰(zhàn)的源頭,。

在被 AI 連續(xù)轟炸的 5 月,，DeepSeek 一躍成名。起因是他們發(fā)布的一款名為 DeepSeek V2 的開源模型,，提供了一種史無前例的性價比：推理成本被降到每百萬 token 僅 1 塊錢,，約等于 Llama3 70B 的七分之一，GPT-4 Turbo 的七十分之一,。

DeepSeek 被迅速冠以 'AI 界拼多多 ' 之稱的同時,，字節(jié)、騰訊,、百度,、阿里等大廠也按耐不住，紛紛降價,。中國大模型價格戰(zhàn)由此一觸即發(fā),。

彌漫的硝煙其實掩蓋了一個事實：與很多大廠燒錢補貼不同，DeepSeek 是有利潤的,。

這背后,，是 DeepSeek 對模型架構進行了全方位創(chuàng)新。它提出的一種嶄新的 MLA（一種新的多頭潛在注意力機制）架構,，把顯存占用降到了過去最常用的 MHA 架構的 5%-13%,，同時，它獨創(chuàng)的 DeepSeekMoESparse 結構,，也把計算量降到極致,，所有這些最終促成了成本的下降。

在硅谷,，DeepSeek 被稱作 ' 來自東方的神秘力量 '。SemiAnalysis 首席分析師認為,，DeepSeek V2 論文 ' 可能是今年最好的一篇 ',。OpenAI 前員工 Andrew Carr 認為論文 ' 充滿驚人智慧 ',，并將其訓練設置應用于自己的模型。而 OpenAI 前政策主管,、Anthropic 聯(lián)合創(chuàng)始人 Jack Clark 認為,，DeepSeek' 雇傭了一批高深莫測的奇才 '，還認為中國制造的大模型,，' 將和無人機,、電動汽車一樣，成為不容忽視的力量,。'

在基本由硅谷牽動故事進展的 AI 浪潮里,，這是罕有的情形。多位行業(yè)人士告訴我們,，這種強烈的反響源自架構層面的創(chuàng)新,，是國產大模型公司乃至全球開源基座大模型都很罕見的嘗試。一位 AI 研究者表示,，Attention 架構提出多年來,，幾乎未被成功改過，更遑論大規(guī)模驗證,。' 這甚至是一個做決策時就會被掐斷的念頭,，因為大部分人都缺乏信心。'

而另一方面,，國產大模型之前很少涉足架構層面的創(chuàng)新,，也是因為很少有人主動去擊破那樣一種成見：美國更擅長從 0-1 的技術創(chuàng)新，而中國更擅長從 1-10 的應用創(chuàng)新,。何況這種行為非常不劃算——新一代模型,，過幾個月自然有人做出來，中國公司只要跟隨,、做好應用即可,。對模型結構進行創(chuàng)新，意味著沒有路徑可依,，要經歷很多失敗,，時間、經濟成本都耗費巨大,。

DeepSeek 顯然是逆行者,。在一片認為大模型技術必然趨同，follow 是更聰明捷徑的喧嘩聲中,，DeepSeek 看重 ' 彎路 ' 中積累的價值,，并認為中國的大模型創(chuàng)業(yè)者除應用創(chuàng)新外，也可以加入到全球技術創(chuàng)新的洪流中,。

DeepSeek 的很多抉擇都與眾不同,。截至目前,，7 家中國大模型創(chuàng)業(yè)公司中，它是唯一一家放棄 ' 既要又要 ' 路線,，至今專注在研究和技術,，未做 toC 應用的公司，也是唯一一家未全面考慮商業(yè)化,，堅定選擇開源路線甚至都沒融過資的公司,。這些使得它經常被遺忘在牌桌之外，但在另一端,，它又經常在社區(qū)被用戶 ' 自來水 ' 式傳播,。

DeepSeek 究竟是如何煉成的？我們?yōu)榇嗽L談了甚少露面的 DeepSeek 創(chuàng)始人梁文鋒,。

這位從幻方時代,，就在幕后潛心研究技術的 80 后創(chuàng)始人，在 DeepSeek 時代,，依舊延續(xù)著他的低調作風,，和所有研究員一樣，每天 ' 看論文,，寫代碼,，參與小組討論 '。

和很多量化基金創(chuàng)始人都有過海外對沖基金履歷,，多出身物理,、數學等專業(yè)不同的是，梁文鋒一直是本土背景,，早年就讀的也是浙江大學電子工程系人工智能方向,。

多位行業(yè)人士和 DeepSeek 研究員告訴我們，梁文鋒是當下中國 AI 界非常罕見的 ' 兼具強大的 infra 工程能力和模型研究能力,，又能調動資源 ',、' 既可以從高處做精準判斷，又可以在細節(jié)上強過一線研究員 ' 的人,，他擁有 ' 令人恐怖的學習能力 ',，同時又 ' 完全不像一個老板，而更像一個極客 ',。

這是一次尤為難得的訪談,。訪談里，這位技術理想主義者,，提供了目前中國科技界特別稀缺的一種聲音：他是少有的把 ' 是非觀 ' 置于 ' 利害觀 ' 之前,，并提醒我們看到時代慣性，把 ' 原創(chuàng)式創(chuàng)新 ' 提上日程的人,。

一年前,，DeepSeek 剛下場時,，我們初次訪談了梁文鋒 ：《瘋狂的幻方：一家隱形 AI 巨頭的大模型之路》 ,。如果說當時那句「務必要瘋狂地懷抱雄心,，且還要瘋狂地真誠」還是一句美麗的口號，一年過去,，它已經在成為一種行動,。

以下為對話部分

價格戰(zhàn)第一槍是怎么打響的？

「暗涌」：DeepSeek V2 模型發(fā)布后,，迅速引發(fā)一場血雨腥風的大模型價格戰(zhàn),，有人說你們是行業(yè)的一條鯰魚。

梁文鋒：我們不是有意成為一條鯰魚,，只是不小心成了一條鯰魚,。

「暗涌」：這個結果讓你們意外嗎？

梁文鋒：非常意外,。沒想到價格讓大家這么敏感,。我們只是按照自己的步調來做事，然后核算成本定價,。我們的原則是不貼錢,，也不賺取暴利。這個價格也是在成本之上稍微有點利潤,。

「暗涌」：5 天后智譜 AI 就跟進了,，之后是字節(jié)、阿里,、百度,、騰訊等大廠。

梁文鋒：智譜 AI 降的是一個入門級產品,，和我們同級別的模型仍然收費很貴,。字節(jié)是真正第一個跟進的。旗艦模型降到和我們一樣的價格,，然后觸發(fā)了其它大廠紛紛降價,。因為大廠的模型成本比我們高很多，所以我們沒想到會有人虧錢做這件事,，最后就變成了互聯(lián)網時代的燒錢補貼的邏輯,。

「暗涌」：外部看來，降價很像在搶用戶,，互聯(lián)網時代的價格戰(zhàn)通常如此,。

梁文鋒：搶用戶并不是我們的主要目的。我們降價一方面是因為我們在探索下一代模型的結構中,，成本先降下來了,，另一方面也覺得無論 API, 還是 AI, 都應該是普惠的,、人人可以用得起的東西。

「暗涌」：在這之前,，大部分中國公司都會直接 copy 這一代的 Llama 結構去做應用,，為什么你們會從模型結構切入？

梁文鋒：如果目標是做應用,，那沿用 Llama 結構,，短平快上產品也是合理選擇。但我們目的地是 AGI,，這意味著我們需要研究新的模型結構,，在有限資源下，實現(xiàn)更強的模型能力,。這是 scale up 到更大模型所需要做的基礎研究之一,。除了模型結構，我們還做了大量其他的研究,，包括怎么構造數據,，如何讓模型更像人類等，這都體現(xiàn)在我們發(fā)布的模型里,。另外,，Llama 的結構，在訓練效率和推理成本上,，和國外先進水平估計也已有兩代差距,。

「暗涌」：這種代差主要來自哪里？

梁文鋒：首先訓練效率有差距,。我們估計,，國內最好的水平和國外最好的相比，模型結構和訓練動力學上可能有一倍的差距,，光這一點我們要消耗兩倍的算力才能達到同樣效果,。另外數據效率上可能也有一倍差距，也就是我們要消耗兩倍的訓練數據和算力,，才能達到同樣的效果,。合起來就要多消耗 4 倍算力。我們要做的,，正是不停地去縮小這些差距,。

「暗涌」：大部分中國公司都選擇既要模型又要應用，為什么 DeepSeek 目前選擇只做研究探索,？

梁文鋒：因為我們覺得現(xiàn)在最重要的是參與到全球創(chuàng)新的浪潮里去,。過去很多年，中國公司習慣了別人做技術創(chuàng)新，我們拿過來做應用變現(xiàn),，但這并非是一種理所當然,。這一波浪潮里，我們的出發(fā)點,，就不是趁機賺一筆,，而是走到技術的前沿，去推動整個生態(tài)發(fā)展,。

「暗涌」：互聯(lián)網和移動互聯(lián)網時代留給大部分人的慣性認知是,，美國擅長搞技術創(chuàng)新,，中國更擅長做應用,。

梁文鋒：我們認為隨著經濟發(fā)展，中國也要逐步成為貢獻者,，而不是一直搭便車,。過去三十多年 IT 浪潮里，我們基本沒有參與到真正的技術創(chuàng)新里,。我們已經習慣摩爾定律從天而降,，躺在家里 18 個月就會出來更好的硬件和軟件。Scaling Law 也在被如此對待,。

但其實,，這是西方主導的技術社區(qū)一代代孜孜不倦創(chuàng)造出來的，只因為之前我們沒有參與這個過程,，以至于忽視了它的存在,。

真正的差距不是一年或兩年，而是原創(chuàng)和模仿之差

「暗涌」：為什么 DeepSeek V2 會讓硅谷的很多人驚訝,？

梁文鋒：在美國每天發(fā)生的大量創(chuàng)新里,，這是非常普通的一個。他們之所以驚訝,，是因為這是一個中國公司,，在以創(chuàng)新貢獻者的身份，加入到他們游戲里去,。畢竟大部分中國公司習慣 follow,，而不是創(chuàng)新。

「暗涌」：但這種選擇放在中國語境里,，也過于奢侈,。大模型是一個重投入游戲，不是所有公司都有資本只去研究創(chuàng)新,，而不是先考慮商業(yè)化,。

梁文鋒：創(chuàng)新的成本肯定不低，過去那種拿來主義的慣性也和過去的國情有關。但現(xiàn)在,，你看無論中國的經濟體量,，還是字節(jié)、騰訊這些大廠的利潤,，放在全球都不低,。我們創(chuàng)新缺的肯定不是資本，而是缺乏信心以及不知道怎么組織高密度的人才實現(xiàn)有效的創(chuàng)新,。

「暗涌」：為什么中國公司——包括不缺錢的大廠,，這么容易把快速商業(yè)化當第一要義？

梁文鋒：過去三十年,，我們都只強調賺錢,，對創(chuàng)新是忽視的。創(chuàng)新不完全是商業(yè)驅動的,，還需要好奇心和創(chuàng)造欲,。我們只是被過去那種慣性束縛了，但它也是階段性的,。

「暗涌」：但你們究竟是一個商業(yè)組織,，而非一個公益科研機構，選擇創(chuàng)新,，又通過開源分享出去,，那要在哪里形成護城河？像 5 月這次 MLA 架構的創(chuàng)新,，也會很快被其他家 copy 吧,？

梁文鋒：在顛覆性的技術面前，閉源形成的護城河是短暫的,。即使 OpenAI 閉源,，也無法阻止被別人趕超。所以我們把價值沉淀在團隊上,，我們的同事在這個過程中得到成長,，積累很多 know-how, 形成可以創(chuàng)新的組織和文化，就是我們的護城河,。

開源,，發(fā)論文，其實并沒有失去什么,。對于技術人員來說,，被 follow 是很有成就感的事。其實,，開源更像一個文化行為,，而非商業(yè)行為。給予其實是一種額外的榮譽。一個公司這么做也會有文化的吸引力,。

「暗涌」：你怎么看類似朱嘯虎的這種市場信仰派觀點,？

梁文鋒：朱嘯虎是自洽的，但他的打法更適合快速賺錢的公司,，而你看美國最賺錢的公司,，都是厚積薄發(fā)的高科技公司。

「暗涌」：但做大模型,，單純的技術領先也很難形成絕對優(yōu)勢,，你們賭的那個更大的東西是什么？

梁文鋒：我們看到的是中國 AI 不可能永遠處在跟隨的位置,。我們經常說中國 AI 和美國有一兩年差距,，但真實的 gap 是原創(chuàng)和模仿之差。如果這個不改變,，中國永遠只能是追隨者,，所以有些探索也是逃不掉的。

英偉達的領先,，不只是一個公司的努力，而是整個西方技術社區(qū)和產業(yè)共同努力的結果,。他們能看到下一代的技術趨勢,，手里有路線圖。中國 AI 的發(fā)展,，同樣需要這樣的生態(tài),。很多國產芯片發(fā)展不起來，也是因為缺乏配套的技術社區(qū),，只有第二手消息,，所以中國必然需要有人站到技術的前沿。

更多的投入并不一定產生更多的創(chuàng)新

「暗涌」：現(xiàn)在的 DeepSeek 有一種 OpenAI 早期的理想主義氣質,，也是開源的,。后邊你們會選擇閉源嗎？OpenAI 和 Mistral 都有過從開源到閉源的過程,。

梁文鋒：我們不會閉源,。我們認為先有一個強大的技術生態(tài)更重要。

「暗涌」：你們有融資計劃嗎,？看有媒體報道,，幻方對 DeepSeek 有獨立拆分上市的計劃，硅谷的 AI 創(chuàng)業(yè)公司,，最終也都難免要和大廠綁定,。

梁文鋒：短期內沒有融資計劃，我們面臨的問題從來不是錢，而是高端芯片被禁運,。

「暗涌」：很多人認為,，做 AGI 和做量化是完全不同的兩件事，量化可以悶聲去做,，但 AGI 可能更需要高舉高打,，需要結盟，這樣可以讓你的投入變大,。

梁文鋒：更多的投入并不一定產生更多的創(chuàng)新,。否則大廠可以把所有的創(chuàng)新包攬了。

「暗涌」：你們現(xiàn)在不做應用,，是因為你們沒有運營的基因嗎,？

梁文鋒：我們認為當前階段是技術創(chuàng)新的爆發(fā)期，而不是應用的爆發(fā)期,。長遠來說,，我們希望形成一種生態(tài)，就是業(yè)界直接使用我們的技術和產出,，我們只負責基礎模型和前沿的創(chuàng)新,，然后其它公司在 DeepSeek 的基礎上構建 toB、toC 的業(yè)務,。如果能形成完整的產業(yè)上下游,，我們就沒必要自己做應用。當然,，如果需要,，我們做應用也沒障礙，但研究和技術創(chuàng)新永遠是我們第一優(yōu)先級,。

「暗涌」：但選擇 API 的話,，為什么選擇 DeepSeek，而不是大廠,？

梁文鋒：未來的世界很可能是專業(yè)化分工的,，基礎大模型需要持續(xù)創(chuàng)新，大廠有它的能力邊界,，并不一定適合,。

「暗涌」：但技術真的可以拉開差距嗎 ? 你也說過并不存在絕對的技術秘密。

梁文鋒：技術沒有秘密,，但重置需要時間和成本,。英偉達的顯卡，理論上沒有任何技術秘密,，很容易復制,，但重新組織團隊以及追趕下一代技術都需要時間,，所以實際的護城河還是很寬。

「暗涌」：你們降價后,，字節(jié)率先跟進,，說明他們還是感受到某種威脅。你怎么看創(chuàng)業(yè)公司與大廠競爭的新解法,？

梁文鋒：說實話我們不太 care 這件事,，只是順便做了這件事。提供云服務不是我們的主要目標,。我們的目標還是去實現(xiàn) AGI,。

目前沒有看到什么新解法，但大廠也沒有明顯占優(yōu),。大廠有現(xiàn)成的用戶,，但它的現(xiàn)金流業(yè)務也是它的包袱，也會讓它成為隨時被顛覆的對象,。

「暗涌」：你怎么看 DeepSeek 之外的 6 家大模型創(chuàng)業(yè)公司的終局,？

梁文鋒：可能活下來 2 到 3 家。現(xiàn)在都還處在燒錢階段,，所以那些自我定位清晰,、更能精細化運營的，更有機會活下來,。其它公司可能會脫胎換骨,。有價值的東西不會煙消云散，但會換一種方式,。

「暗涌」：幻方時代，面對競爭的姿態(tài)就被評價為 ' 我行我素 ',，很少在意橫向比較,。關于競爭，你思考的原點是什么,？

梁文鋒：我經常思考的是,，一個東西能不能讓社會的運行效率變高，以及你能否在它的產業(yè)分工鏈條上找到擅長的位置,。只要終局是讓社會效率更高,，就是成立的。中間很多都是階段性的,，過度關注必然眼花繚亂,。

一群做 ' 高深莫測 ' 事的年輕人

「暗涌」：OpenAI 前政策主管、Anthropic 聯(lián)合創(chuàng)始人 Jack Clark 認為 DeepSeek 雇傭了 ' 一批高深莫測的奇才 ',，做出 DeepSeek v2 的是怎樣一群人,？

梁文鋒：并沒有什么高深莫測的奇才,，都是一些 Top 高校的應屆畢業(yè)生、沒畢業(yè)的博四,、博五實習生,，還有一些畢業(yè)才幾年的年輕人。

「暗涌」：很多大模型公司都執(zhí)著地去海外挖人,，很多人覺得這個領域前 50 名的頂尖人才可能都不在中國的公司,，你們的人都來自哪里？

梁文鋒：V2 模型沒有海外回來的人,，都是本土的,。前 50 名頂尖人才可能不在中國，但也許我們能自己打造這樣的人,。

「暗涌」：這次 MLA 創(chuàng)新是如何發(fā)生的,？聽說 idea 最早來自一個年輕研究員的個人興趣？

梁文鋒：在總結出 Attention 架構的一些主流變遷規(guī)律后,，他突發(fā)奇想去設計一個替代方案,。不過從想法到落地，中間是一個漫長的過程,。我們?yōu)榇私M了一個 team,，花了幾個月時間才跑通。

「暗涌」：這種發(fā)散性靈感的誕生和你們完全創(chuàng)新型組織的架構很有關系,?；梅綍r代，你們就很少自上而下地指派目標或任務,。但 AGI 這種充滿不確定性的前沿探索,，是否多了管理動作？

梁文鋒：DeepSeek 也全是自下而上,。而且我們一般不前置分工,，而是自然分工。每個人有自己獨特的成長經歷,，都是自帶想法的,，不需要 push 他。探索過程中,，他遇到問題,，自己就會拉人討論。不過當一個 idea 顯示出潛力,，我們也會自上而下地去調配資源,。

「暗涌」：聽說 DeepSeek 對于卡和人的調集非常靈活。

梁文鋒：我們每個人對于卡和人的調動是不設上限的,。如果有想法,，每個人隨時可以調用訓練集群的卡無需審批,。同時因為不存在層級和跨部門，也可以靈活調用所有人,，只要對方也有興趣,。

「暗涌」：一種松散的管理方式也取決于你們篩選到了一批強熱愛驅動的人。聽說你們很擅長從細節(jié)招人,， 可以讓一些非傳統(tǒng)評價指標里優(yōu)秀的人被選出來,。

梁文鋒：我們選人的標準一直都是熱愛和好奇心，所以很多人會有一些奇特的經歷,，很有意思,。很多人對做研究的渴望，遠超對錢的在意,。

「暗涌」: transformer 誕生在谷歌的 AI Lab,，ChatGPT 誕生在 OpenAI, 你覺得大公司的 AILab 和一個創(chuàng)業(yè)公司對于創(chuàng)新產生的價值有什么不同？

梁文鋒：不管是 Google 實驗室,，還是 OpenAI,，甚至中國大廠的 AI Lab，都很有價值的,。最后是 OpenAI 做出來,，也有歷史的偶然性。

「暗涌」：創(chuàng)新很大程度也是一種偶然嗎,？我看你們辦公區(qū)中間那排會議室左右兩側都設置了可以隨意推開的門,。你們同事說，這就是給偶然留出空隙,。transfomer 誕生中就發(fā)生過那種偶然經過的人聽到后加入,，最終把它變成一個通用框架的故事。

梁文鋒：我覺得創(chuàng)新首先是一個信念問題,。為什么硅谷那么有創(chuàng)新精神,？首先是敢。Chatgpt 出來時,，整個國內對做前沿創(chuàng)新都缺乏信心，從投資人到大廠,，都覺得差距太大了,，還是做應用吧。但創(chuàng)新首先需要自信,。這種信心通常在年輕人身上更明顯,。

「暗涌」：但你們不參與融資，很少對外發(fā)聲,，社會聲量上肯定不如那些融資活躍的公司,，怎么確保 DeepSeek 就是做大模型的人的首選,？

梁文鋒：因為我們在做最難的事。對頂級人才吸引最大的,，肯定是去解決世界上最難的問題,。其實，頂尖人才在中國是被低估的,。因為整個社會層面的硬核創(chuàng)新太少了,，使得他們沒有機會被識別出來。我們在做最難的事,，對他們就是有吸引力的,。

「暗涌」：前一段 OpenAI 的發(fā)布并沒有等來 GPT5, 很多人覺得這是技術曲線明顯在放緩，也很多人開始質疑 Scaling Law,，你們怎么看,？

梁文鋒：我們偏樂觀，整個行業(yè)看起來都符合預期,。OpenAI 也不是神,，不可能一直沖在前面。

「暗涌」：你覺得 AGI 還要多久實現(xiàn),，發(fā)布 DeepSeek V2 前,，你們發(fā)布過代碼生成和數學的模型，也從 dense 模型切換到了 MOE, 所以你們的 AGI 路線圖有哪些坐標,？

梁文鋒：可能是 2 年,、5 年或者 10 年，總之會在我們有生之年實現(xiàn),。至于路線圖,，即使在我們公司內部，也沒有統(tǒng)一意見,。但我們確實押注了三個方向,。一是數學和代碼，二是多模態(tài),，三是自然語言本身,。數學和代碼是 AGI 天然的試驗場，有點像圍棋,，是一個封閉的,、可驗證的系統(tǒng)，有可能通過自我學習就能實現(xiàn)很高的智能,。另一方面,，可能多模態(tài)、參與到人類的真實世界里學習,，對 AGI 也是必要的,。我們對一切可能性都保持開放,。

「暗涌」：你覺得大模型終局是什么樣態(tài)？

梁文鋒：會有專門公司提供基礎模型和基礎服務 , 會有很長鏈條的專業(yè)分工,。更多人在之上去滿足整個社會多樣化的需求,。

所有的套路都是上一代的產物

「暗涌」：過去這一年，中國的大模型創(chuàng)業(yè)還是有很多變化的,，比如去年開頭還很活躍的王慧文中場退出了,，后來加入的公司也開始呈現(xiàn)出差異化。

梁文鋒：王慧文自己承擔了所有的損失,，讓其他人全身而退,。他做了一個對自己最不利，但對大家都好的選擇,，所以他做人是很厚道的,，這點我很佩服。

「暗涌」：現(xiàn)在你的精力最多放在哪里,？

梁文鋒：主要的精力在研究下一代的大模型,。還有很多未解決的問題。

「暗涌」: 其他幾家大模型創(chuàng)業(yè)公司都是堅持既要又要,，畢竟技術不會帶來永久領先,，抓住時間窗口把技術優(yōu)勢落到產品也很重要，DeepSeek 敢于專注在模型研究上是因為模型能力還不夠嗎,？

梁文鋒：所有的套路都是上一代的產物,，未來不一定成立。拿互聯(lián)網的商業(yè)邏輯去討論未來 AI 的盈利模式,，就像馬化騰創(chuàng)業(yè)時,，你去討論通用電氣和可口可樂一樣。很可能是一種刻舟求劍,。

「暗涌」：過去幻方就有很強的技術和創(chuàng)新基因,，成長也比較順利，這是你偏樂觀的原因嗎,？

梁文鋒：幻方某種程度上增強了我們對技術驅動型創(chuàng)新的信心,，但也不都是坦途。我們經歷了一個漫長的積累過程,。外部看到的是幻方 2015 年后的部分,，但其實我們做了 16 年。

「暗涌」：回到關于原創(chuàng)式創(chuàng)新的話題?，F(xiàn)在經濟開始進入下行，資本也進入冷周期,，所以它對原創(chuàng)式創(chuàng)新是否會帶來更多抑制,？

梁文鋒：我倒覺得未必,。中國產業(yè)結構的調整，會更依賴硬核技術的創(chuàng)新,。當很多人發(fā)現(xiàn)過去賺快錢很可能來自時代運氣,，就會更愿意俯身去做真正的創(chuàng)新。

「暗涌」：所以你對這件事也是樂觀的,？

梁文鋒：我是八十年代在廣東一個五線城市長大的,。我的父親是小學老師，九十年代,，廣東賺錢機會很多,，當時有不少家長到我家里來，基本就是家長覺得讀書沒用,。但現(xiàn)在回去看,，觀念都變了。因為錢不好賺了,，連開出租車的機會可能都沒了,。一代人的時間就變了。

以后硬核創(chuàng)新會越來越多?，F(xiàn)在可能還不容易被理解,，是因為整個社會群體需要被事實教育。當這個社會讓硬核創(chuàng)新的人功成名就,，群體性想法就會改變,。我們只是還需要一堆事實和一個過程。

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