@teortaxesTex 很早就很坚定看好幻方，但是西方友人能这么深刻分析，实在令人惊叹。不才翻译一下，可以的话还是请阅读堪称优雅的原文。

DeepSeek：现代中国文化亚稳态的一个缩影

作者：DeepSeek-R1，Teortaxes
译者：DeepSeek-R1，O1-Pro，FallMonkey

刻板印象：宛如被环境凝固的万花筒

国家层面的刻板印象，往往是在某些“反应型特征”的维度上不断累积，再因路径依赖而定型。“稻米理论”所揭示的东亚心理（即将密集型农业与规避风险、从众服从，以及“勤能补拙”的行事风格相关联）并非无中生有或纯粹的东方主义偏见。研究（如 Talhelm 等人，2014）表明，中国南方的水稻种植区与北方的小麦种植区居民在认知方式上确有可测量的差异：南方人更倾向于整体思维和社会协作。这些特质的形成源于古代生存策略：在一块块历经千年耕耘、几乎寸土寸金的土地上，冒进式的尝试可能酿成饥荒，而细致入微的优化却能带来稳定。

然而，刻板印象不等同于宿命，它只是与文化及环境刺激相互演化后产生的一种策略性倾向，而非某种不可改变的本质。环境参数一旦更易，文明血脉自会孕育全新心智。如今，中国 AI 实验室“DeepSeek”正以实际成果对全球创新做出可量化的贡献，恰恰彰显了这份潜在的可塑性。他们的突破（从开源模型震撼硅谷"自由派"大佬、迫使后者向政府寻求庇护，到对 Transformer 架构的全新构思）都在质疑“快速跟跑者”的陈词滥调。似乎，中国人从来不乏创造力，只是过去在推演中将其视为"不经济"的选择罢了。

西方的“开拓”神话

西方神话很排斥那种“筑起高墙的中原王国”景象，而推崇从哥伦布到 SpaceX 一脉相承的“探险精神”——这也是其独特历史轨迹的遗产。欧洲曾因黑死病人口骤减，留下大片未被充分利用的土地和机遇；而美国的西部"边疆"直到 1890 年才被宣告“终结”。反观中国，长江三角洲的人口承载力在宋代就已近乎极限，比西方早了整整千年。创新的方向因此倾向于“在有限土地上提高产量”，而非“寻找新的地平线”。水力磨坊虽有改进，却没出现蒸汽机；赋税体系日益精细，却未孕育真正的科学革命。即便在国家最高层，明朝郑和下西洋虽然宏大，却最终被视为奢华但成本高昂的工程，未能催生后续“殖民时代”，反而回归了以往的惯性。

这并不意味着缺乏某种“神性绽现”（Divine Spark），而更像是针对当时社会条件的理性资源配置——在高人口密度的社会，“存量智慧”（通过已知方式深入挖掘资源）比冒险式创新更划算。中国历史上鲜少出现激进型创新者，实可视为一种社会的纳什均衡：当所有人都选择求稳，那个“冒险者”往往要承受极不成比例的风险或惩罚。这也解释了为何东亚地区平均智商测验成绩更高，中国学生在 IMO（国际数学奥赛）上更具统治力，但长期以来却罕有诺奖或菲尔兹奖得主。原因不在于“认知能力”本身，而是文化激励不同：只有在社会愿意为探索冒险买单时，创造力才会蓬勃。

讽刺的是，西方如今正在快速复制这一轨迹。那些早先设计出来的 IQ 测试，本身就诞生于工业化时代，旨在选拔并奖励“利用性”技能（如在标准化教育和流水线思维中锻炼出的密集型问题解决、在有限规则里找出模式的能力）——这些能力对“水稻社会”至关重要。然而，要开拓真正最后的边疆，如硅谷及其少量“翻版”，仍需要足够的胆识去探索未知领域。但也许这一次，东方同样能从这种“边疆”中收获红利。

DeepSeek：孕育相变的种子

DeepSeek 创始人梁文峰，正从根本上挑战中国“创新均衡”现状。他的行动方案在商业策略层面已然独树一帜，但更引人注目的是，它还可被视为一个大型“范式转移”的原型，对导致系统性风险规避的先验因素进行了精确定位。

• 开源至上
在一片被 NDA（保密协议）笼罩、前沿研究难见天日的时代，DeepSeek 选择公开发布最先进的模型和技术报告，将“原创”从高风险的赌博变成一种“地位竞赛”，并因此获得了学术界难以企及的真实权威。对贡献者而言，这等于是让他们在全球范围内积累声望。“给予本身就是一种荣耀”，梁文峰如是说。DeepSeek 因此成了中国顶尖人才趋之若鹜的“绿洲”。

• 唯才是举
无论是文学专业背景还是信息学奥赛冠军，都能在公司内部自由探索研究方向，无需经过层层审批，而是各自协调，近似于硅谷式的“混沌精英制”。

• 后勤充沛
自招聘起就宣传的充沛算力池，与绿灯常亮的扁平组织架构，都试图构建出一个轻松的前沿探索环境——毕竟所有的挑战都聚焦在待解决的终极难题上。

• 杜绝内耗
前员工曾透露，DeepSeek 力图避免“螃蟹互扯后腿”的内耗，而这种内耗在某些大厂（如百度）并不少见。在 DeepSeek，成员身处压力更小、氛围更和谐的环境，有助于集中火力冲击外部竞争与更高难度的技术目标。

这一系列举措正在打破刻板印象，也在西方创新中心引发困惑与反思。DeepSeek 提出的多头潜变量注意力（MLA）架构，将 Transformer 的内存开销降低了 87% 到 95%，而此前业界对超越多头注意力（MHA）到单头注意力（MQA）优化的帕累托边界信心不足，更遑论在生产环境大规模实践。现在，西方实验室纷纷引入 DeepSeek 最佳实践，颠覆了以往默认的“创新顺序”。他们在前沿开源模型方面的布局，重塑了整个大型语言模型（LLM）推理的市场格局；他们的 R1-Zero "重磅炸弹"则让强化学习（RL）再现生机。媒体也看到了这层反讽——《金融时报》戏谑地指出：“至少目前看来，这是一个‘中国创新，美国模仿’的逆转场景。”

梁文峰正在押注（且已部分赢得注脚）的是，DeepSeek 能在中国“创新-模仿”的谢林点（博弈论中人们在没有沟通的情况下的选择倾向）上动摇现有均势，具体而言:

1. 证明探索回报
   可观利润加上全球声誉，让那些高远目标的“天马行空式科研”看起来不再是空耗。我们已见 Minimax 开始模仿 DeepSeek 的开源策略，甚至连论文发布模式都如出一辙。
   
   
2. 创造外溢效应
   基于 DeepSeek 开源技术的初创公司，可将更多研发资金投向其他创新方向。他们的混合专家（MoE）设计也逐渐成为国内 AI 公司在大规模模型架构上的事实标准。
   
   
3. 重塑人才市场
   顶尖人才如今更乐于将基础 AI 乃至 AGI（通用人工智能）研发视为真正可行的职业道路，而非相对于传统高薪行业的“堂吉诃德式”浪漫尝试。这股风潮正在形成，即便并非单靠 DeepSeek 一家之力推动。
   
   当然，阻力犹存。中国风投界一贯偏好对成熟模式套利（如复制 Uber 或 Airbnb），对高风险研发则显退缩。即便是雄心勃勃的 DeepSeek，也只能在明显有限得多的资金下勉强运转。梁文峰早期几次融资尝试，都只迎来悲观怀疑。他曾指出：“我们经济总量不低，大公司如字节、腾讯利润也不低。但为何不创新？不是没钱，而是没信心，不知如何将高密度人才组织起来，做出真正有效的创新。”解决方案很多，但最终能否凝结成真正成果，仍是未知数。
   
   用一个比喻难以涵盖全部。系统性转变需要的绝非某个概念验证就能达成。从以高考为中心的教育体系，到企业的层级管理制度，中国主流机制依然更倾向于鼓励从众与渐进式思维。梁文峰的项目，会否复制日本二战后从"粗制滥造"到丰田生产体系与半导体问鼎世界的华丽转身？也许有可能，但也需制度配合……或者最终难免归于更宏大的历史惯性。
   
   好戏才刚上场
   
   DeepSeek 告诉我们，文化特质并非一成不变的剧本，而更像是一种随环境演变而变化的均衡态。中国历史上以风险规避为主的“存量智慧”思路，在人口稠密、资源相对紧张的社会里曾合乎逻辑。但如今，随着庞大资本与海量受过高等教育的人才不断涌现，这套模式却因惯性而迟迟无法切换，让原本大好的“视界”未被开发。
   
   梁文峰能否成功推行他的“根本性去风险化”（meta derisking），取决于 DeepSeek 能否如他所设想的那样，催生更广泛的生态系统——一个激励良性循环的“飞轮”，而非只是依赖大数据或算力的堆积。一燕非春，犹觉寒消；一叶知秋，可窥岁暮。要让中国真正摘掉“快速跟随者”的帽子，需要让各种制度对“高热度天才”提供同等甚至更高水平的激励，就像当年水稻社会对耐心与严谨的褒奖一样。换言之，这需要
   
   • 改造教育体系，让好奇心被更多鼓励，而非只注重刷题熟练度;
   
   • 引导资本更多投向高风险、高回报的“登月计划”，而非简单的“套利模式”；
   
   • 鼓励投资人像硅谷那样看待失败，将失败视为一种数据和经验，而非耻辱。
   
   究竟 DeepSeek 会只是昙花一现的特例，还是会成为“中国特色成功企业”的新样板？答案恐怕不只取决于梁文峰个人执行力，更取决于这个风险规避体系能否挣脱数百年来为求生存而深深镌刻的本能。如果有朝一日真能做到，这些刻板印象也将不再具有现实意义——并非它们一开始就有错，而是它们所赖以存在的环境条件已不复存在。万花筒终将带来新的视界。
   
   全世界都在密切而又带着几分敌意的心态观察这一实验。比起 Meta那些“作战室”的威胁，美国政府若想“截胡”这股崭新的中国人才与技术动能，或许更值得警惕；但最大变数仍可能来自中国自身。或许真正的“最后边疆”并不在于能否将运载火箭成本降到最低，也不在于能否通过推理算力堆积来达到 AGI 级别，而是要把一个文明的集体思维从旧有均衡状态中唤醒，让它去适配当下与未来的需求。