从DeepSeek的突起,看中国企业经营后十年的3点趋势
创始人
2025-02-05 19:21:40
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DeepSeek的突起为我们洞察中国企业经营后十年的趋势提供了思路。其一,技术创新驱动。DeepSeek在人工智能领域崭露头角,预示着中国企业将更加重视研发投入,通过技术创新提升核心竞争力。其二,国际视野拓展。其成果在国际范围内也有影响力,这表明中国企业后十年会积极参与全球竞争,在国际市场布局,整合全球资源。其三,多元化合作加强。它可能会与众多不同领域企业合作,中国企业未来十年将跨越行业界限,寻求多元合作模式,实现优势互补,共创价值,共同应对复杂多变的市场环境。


这几天大量的文章都是围绕DeepSeek的产品展开,但一个优秀的产品诞生,本身离不开产品背后的人和组织形态,产品的胜利,本质上也是公司经营方式的胜利。


中国的大模型公司,有两次掀起了全民狂潮,第一次是2024年中的Kimi,第二次是蛇年春节的DeepSeek。但不同的是,去年的Kimi是因为当时国产大模型相对贫瘠,而创业公司Kimi的出现,让人们对有希望追赶美国AI霸权感到欣喜,而这一次,DeepSeek则是完全的实力碾压,让中国大模型,真正走在世界前列。


商业形态发生逆转的波澜,往往都藏在热闹景象的背面。


如何打造一家DeepSeek?DeepSeek的经营哲学,对未来十年的公司经营,有什么启示?母公司幻方,如何在稳定业务上,拉出一条昂首增长的第二曲线?


DeepSeek R1 带来的波澜,远不止产品层面,无论是OpenAI o1 训练成本1/20的超级效率,还是登顶全球App Store、让英伟达股价暴跌17%(跌超5600亿美元),这些都只是蝴蝶效应的末端呈现,而DeepSeek这家公司,真正影响深远的,是能够从其中解析出,未来十年,所有创业型公司经营方式的变化趋势。


我们从公司经营的角度,来拆解,DeepSeek代表着的、创业公司经营发展的3点趋势。


一、以战养战,将成为未来十年主要的经营模式


尽管AI快速发展带来的情绪Hi点很高,但在AI大变革的前夜,依然要面对残酷现状的事实——在过去5年间,创业公司融资的环境急剧恶化,2024年的融资事件,不及2021年的一半,而且“明股实债”的融资本质,也让中国的创始人们,胆战心惊。


与之对应地,是从2023年起,几乎所有知名的投资人,都在呼吁,企业要以尽快盈利为导向,朱啸虎和张磊在媒体前反复发声:烧钱融资的时代将一去不复返,企业必须尽快达到PMF。事实上,无论是2024年掀起的超级个体还是一人公司,都代表着同一个趋势,就是公司经营要依赖可持续的盈利能力。


DeepSeek诞生于中国私募量化投资公司幻方,一家投资公司做出了世界顶级的AI大模型,这也是让世界感到意外的原因之一。当OpenAI近日正在研究如何以3000亿估值,融资过去以来最大规模的400亿美元时,DeepSeak团队却在研究另一组数据——母公司幻方的主营业务量化投资,旗下基金以12.18%的收益率均值,排名全国私募业绩前20,粗略估计,每年能为大模型研发输送至少10亿弹药。


所以,DeepSeek不融资、不上市,但却能给团队最优厚的薪酬、最长的研发耐心、最大的方向自由。


曾经硅谷奉行二十年的“烧钱-融资-垄断”路径,因为当前的市场变化,在中国行不通了。


而以战养战,先做出源源不断的现金奶牛业务,为公司真正想做的愿景,持续输送资源。这可能是中国企业在未来穿越资本寒冬的终极密码:用盈利业务构筑护城河,用现金流浇灌创新火种。


一定会有人说,公司有钱才能以战养战,但实际上,以战养战经营逻辑的核心,是以终为始,先知道终极目标,然后走一些“弯路”,用“弯路”创造盈利,在不依赖外部资金的情况下,自我造血,直到实现最开始要去追逐的愿景。


幻方一开始就是要做AI的,最开始的量化投资业务,只是为了给做AI攒钱的手段和过程罢了。


2008年,幻方创始人梁文锋就读于浙江大学人工智能专业,当时,人工智能还是一个空有理论并无实质的概念,但梁文锋就无比笃信,“人工智能一定会改变世界”。


但当时并没有什么人工智能研发的土壤,市面上也没有几家AI公司。所以毕业后,梁文锋并没有选择进入大厂做个程序员,而是在成都的廉价出租屋里,思考AI的落地场景和形态,最终,他认为,量化投资是能够发挥AI超能力的行业,并且能为他创造足够的现金流、场景数据、经验,这可以为他在AI黎明的那一刻迅速出手,提前做好准备。


基金成立后,凭借高额的业绩,很快跻身全国量化投资巨头行列,连续多年获得金牛奖,2021年资金管理规模超千亿,成为国内量化基金“四大天王”。


金融交易是计算科学最复杂的场景之一,既然有场景,那就见缝插针搞AI。幻方在国内是最早使用人工智能进行量化交易的公司,2016年第一份由深度学习生成的交易仓位上线执行,2017 年全面应用深度学习技术进行交易。这为公司的终极愿景AI,储备了大量经验和数据。


赚到钱,就买卡,做AI肯定离不开算力。2021 年,幻方就搞了一万张 A100 GPU 集群,推出了“萤火二号”算法模型,以至于2023年全国“卡荒”时,国内有1万张卡的,只有字节阿里等几家头部大公司,以及乱入的这家“投资公司”幻方。


幻方的这种双螺旋经营策略,恰好成为创业公司未来十年经营方式的先行探索,每年超60%的净利润被投入看似无关的大模型研发,这种决策背后是惊人的战略定力——以终为始,明确公司目标的基础上,通过现成的业务,先赚点钱。


不仅仅是幻方这样的大公司,早期的初创企业、超级个体、一人公司,融资更加艰难,但身位却很灵活,更需要建立以战养战的模型,在当前盈利的基础上,兼顾长期目标。用当前的业务,保持在牌桌上,养活公司长期的、持续的经营目标,这会让公司走得更远,也更实际。


公司经营是残酷的,从来不是赌徒式的All in,而是猎人般的精妙算计:既要握紧今天的猎枪,更要锻造明天的子弹。


二、后发先至,是成本降低的关键哲学


在这次大爆发之前,DeepSeek有两次被人关注,一次是DeepSeek V2开源发布时,以极低的成本,拉开了24年后半年的大模型Token价格战的序幕,另一次,是2024年12月,雷军以千万年薪,亲自挖走了DeepSeek核心成员、95后天才少女罗福莉。


DeepSeek被全球关注的原因之二,在于成本。DeepSeek R1 的训练成本是550万美元,不到OpenAI o1 的1/20,但性能却基本持平。极低的成本,是模型能够更快走进各行各业的关键,DeepSeek R1 的出现,为AI加速产业落地,狠狠注入了一针兴奋剂。


成本如此降低的原因,其实除了技术能力外,也和OpenAI是在前沿探路有关,前沿探路总是要有一些浪费和消耗,因为是在一团迷雾中摸索,免不了要多出成本。就像三体里的光速飞船一样,一无所知的情况下,始终无法技术突破,但一旦知道,光速飞船是可行的,很快就实现了技术爆炸。知道某条路的终点是存在的,哪怕不知道路线上的细节,也会极大加速找到终点的速度。


这种探索成本,在其他大模型的训练成本上,也很容易推导出来。OpenAI o1的训练成本大约 1 亿美金,到了Meta的模型,训练成本就降低到了约 5000万美金,再到DeepSeek的550万美金,成本确实在一路降低。波士顿咨询的测算显示,2020-2024年间,AI领域后发企业的研发ROI是先驱者的2.3倍,因为前者能规避47%的试错成本。


后发,不代表不创新。后发是一种经营技巧,而是让先驱者承担试错代价,后发者收割技术红利。后发者的创新,不在于跟随,而在于快速建立真正的经营壁垒。就像过去100年工业王冠上的明珠汽车产业一样,最开始的汽车是德国人发明的,美国人发扬光大,做了很多马力很足的大排量汽车。等到日本人进场的时候,竞争已经非常激烈,于是日本人另辟蹊径,发明了很多省油耗、减车重的技术,在汽车工业中,占据了一席之地。


内燃机和汽车不是日本发明的,但不能说日本在这个行业里没有做创新。


所以对于大多数的中国创业企业来说,找到生态位,在技术上后发,以最大限度节约成本,进而通过精准的市场需求洞察,迅速适配场景,反而在应用落地上,比先发的开创者,能更快到达落地应用和盈利的终点。


我再强调一遍,后发并不代表跟随,更不代表放弃创新,后发代表着的是进入时机、切入点、场景洞察的融合发展。


后发先至的本质,是创新效率的重构。


三、从场景进入,在工作流中寻找解法


过去4个月,我跟不下10位创始人聊过内部工作流和SOP标准化的问题,每一次,创始人都会问我一个问题:AI 这么火,怎么把 AI 运用在团队工作中?


我做了许多年产品经理,最关键的工作之一,就是梳理产品的逻辑和用户路径,也就是流程。后来我创业经营公司的过程中,我发现,让公司内部稳定运转的密码,也是流程。


举个例子,新媒体运营是当下大部分企业都必须重视的板块,但如果命题定位“新媒体运营如何使用AI?”那得到的答案,只能是浮于表面的高谈阔论。


如果把“新媒体运营”的工作流程拆出来,比如拆成“时事监控-选题-信息搜集-文案创作-文案校审-配图制作-多平台发布”的工作流程后,就能够轻松发现,AI能够提效的地方,就在题面上。“时事监控”可以是一个每天早晨总结要闻的AI Bot,文案创作可以是某个风格定义好的Agent。


所以AI参与到业务这件事,要想深刻,就要具体。


AI只是基础设施,能否让AI真正为企业贡献效率,更核心的,要看企业内部的SOP是否足够标准化。先有SOP,才能真正拆出AI提效的点。


大模型的推理,会把思考过程呈现出来,这给了我们拆解业务流程SOP非常大的启发。



AI 的思考过程,恰是拆解业务流程的过程,也就是说,即使给AI一个开放性的命题,AI也需要先把问题拆解成具体的工作流,然后再针对工作流,逐一寻找解法。


但AI并非完全了解实际业务,所以AI拆解的工作流,就会出现宽泛和片面的问题,因此,如果想让AI真的达到落地可使用的阶段,工作流的拆解、以及寻找AI介入环节的事情,还是需要懂业务的人,来掌舵和操控。


我们把AI在企业内部真正落地,也总结一个SOP,这个SOP包含4个大步骤:


  1. 把业务形成标准化的SOP;


  2. 识别 AI 介入点;


  3. 实施 AI 应用;


  4. 评估与优化,并关注技术新趋势。


工作流标准化这件事,在AI时代被赋予了更大的价值,华为IPD流程6个阶段7个评审点,进一步细分有140多个子环节;某车险公司,把车险理赔拆解成5大环节、139个标准动作,提效85%。这些拆解,都为AI在具体执行的细节上,有了参与空间,让AI不再是空中楼阁。


    SOP建立越细,AI参与深度越深。


    “未来的 AI 效率革命不在宏大叙事里,而在每个0.1秒的动作优化中。那些拒绝自我解剖的企业,终将在AI时代的显微镜下显露出粗糙的裂痕。”这句话是DeepSeed告诉我的,我想,下一个十年,AI的加持,会从根本上改变商业运作和公司经营的方法,这股洪流势不可挡,只能积极拥抱,顺势则昌。


    本文来自微信公众号:产品变量,作者:亨亨(先锋创业者、产品人)

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