## 417｜回顾DeepSeek开源周，聊聊他们为啥不怕“泄密”

同学们，快刀广播站又开始广播了。

之前给大家推荐《大教堂与集市》这本书时，我聊过“开源文化”。DeepSeek R1爆火后，开源生态一下子站上了舞台中央，就像一片被雨水唤醒的热带雨林，迅速焕发出勃勃生机。

如果要给从2月24日这一天开始的这一周取个名字，我会叫它“DeepSeek开源周”。

在那几天里，DeepSeek像是打开了自己的“百宝箱”，一口气放出了不少亮点项目，而这些项目的分量，放在别的大厂，几乎能算是公司级机密。考虑到有些技术细节比较硬核，我就用更直白的方式和大家聊聊，可能不够严谨，但至少能让大家弄明白这些项目到底是干嘛的。

2月24日，第一天，按理说应该是个开胃菜。DeepSeek的第一个开源项目FlashMLA，是一个专门加速AI模型推理的工具。可以简单理解成F1赛车换上了更大马力的引擎，专门用来处理复杂任务。而且，它针对英伟达的H800显卡做了优化，相当于让一张性能普通的显卡发挥超常水准。

看到这个项目时，我莫名有点亲切感。因为在大学时，我有段时间沉迷超频——也就是把CPU出厂时设定的限制突破，相当于本来仪表盘上标的最高时速是200公里每小时，但实际能开到250公里。当然，我玩超频，并不是因为特别热爱硬件，而是因为——穷，买不起更快更贵的CPU，只能靠“科技与狠活”自己榨点性能出来。

而DeepSeek能把英伟达显卡的计算力榨干，也正是因为显卡算力太宝贵了。真要是预算充足，谁会在双十一研究淘宝那堪比数学竞赛的满减叠加策略呢？

2月25日，DeepSeek开源的第二个项目——DeepEP，是一个通信工具。要理解它的作用，得先聊聊DeepSeek的架构。DeepSeek是一个混合专家模型，简单来说，就是它内部有多个“专家”模块，各司其职。比如你提了个医学相关的问题，系统就会自动调用“医学专家”模型来解答，而不是让一个通用模型硬着头皮回答。

DeepEP的作用，就是提高这些“专家”之间的沟通效率。打个比方，以前医院里多个专家会诊，可能还得派个实习生满楼层跑着喊人。但现在，有了DeepEP，就相当于直接在群里喊一声，所有专家立刻收到通知，直接线上开会。

所以，这个工具特别适合跨领域的AI任务，可以让不同的“专家”高效协作，避免沟通上的信息损耗。

2月26日，开源的是DeepGEMM，一款为DeepSeek V3专门设计的矩阵计算工具。啥是矩阵计算？说白了，就是AI世界里一种常见的数学运算方式。你不需要深究原理，只要知道DeepGEMM的作用就是优化计算过程，特别是在处理大量数据的时候，能在有限的硬件资源下，提高计算效率，算得更快、更准。

2月27日，开源第四天，这一天放出了三个“小工具”。第一个是DualPipe，一种并行计算方法，能让计算任务更高效、更快地完成。第二个是EPLB，专家并行负载均衡器。可以把它理解成一个调度员，专门负责给计算资源“排班”，确保没人被累趴下，也没人闲着发呆，让资源利用更均衡。最后还有一个性能分析数据，相当于给开发者提供一张“透视图”，帮助他们更清楚地理解计算和通信的底层数据，看看哪里可以优化，哪里还能再提速。

2月28日，开源第五天，这一天放出的是3FS文件系统。大家都知道，AI训练需要动用大量机器，数据量自然也爆炸式增长。3FS的作用，就是给数据建了一个智能仓库，让信息流转更快、更稳。举个例子，180台电脑同时读取数据，依然能保持闪电般的速度。每秒传输6.6TB的数据，相当于一秒钟就能下载600部高清电影——这效率，简直是数据界的“高铁”。

从这五天的开源项目来看，哪怕你完全不懂技术，应该也能感觉到，DeepSeek几乎覆盖了AI开发的核心环节：榨干硬件性能、加速文件读取、提升计算能力、优化数据处理。而且这些项目对开源生态的影响，并不只是有多少团队下载了代码，更重要的是，它们的技术细节可能会启发一个千里之外、正被难题折磨的开发者，甚至推动新的创新出现。

当然，最近聊起开源，大家第一时间想到的都是DeepSeek，毕竟他们最近实在太火，直接站上了全球焦点。但开源的本质，从来不是某一家公司主导，而是无数团队和个人的共同探索。

举个例子，稚晖君。他曾通过华为的“天才少年”计划进入华为，专注AI芯片和算法研究，2022年底离职后，创办了智元机器人。在2024年第四季度的三个月里，他开源了三个项目——9月底，他开源了一个专门为机器人打造的通信框架，提升机器人之间的通信效率。10月24日，他开源了人形机器人灵犀X1的全套资料，包括设计图纸和代码。也就是说，只要有制造能力，就算团队里没有机器人专家，也能低成本造出一台机器人。12月30日，他又开源了百万机器人的真机数据集，这是全球首个基于真实场景的大规模机器人数据集，对行业内的研究和开发有很大帮助。

除此之外，阿里开源了万相大模型，这是一个支持图生视频和文生视频的多模态大模型，还能生成中文特效。大家都知道，AI做视频可比AI文本聊天烧钱快多了，完全不是一个量级。对于小公司来说，根本扛不住这种成本。所以，当阿里开源万相6天后，它就登上了Hugging Face的开源榜第一名。不少国外团队试用后，都评价它的效果不输许多顶尖的闭源商业产品。

类似这样的例子还有很多，包括智谱等AI公司也纷纷加入了开源行列。但我还是必须要说，开源只是一种选择，并不是万能解药。如果项目本身没有价值，就算开源，也不会有人用。

不过，如果开源项目足够有价值、技术水平够高，在开源世界，最大的回报就是尊敬和认可。全球的高手们会基于你的代码继续创新，推动技术前进，形成非常好的共创氛围。

最近，不少非技术出身的创始人同学问我一个问题：这么多技术团队，不只是DeepSeek，他们都选择了开源。他们难道不怕自己的核心技术被别人拿走，行业壁垒被彻底打破吗？

在我看来，现在的竞争，说到底，是人的竞争，而不是某个专利或文档的竞争。开源的意义，不是把技术拱手让人，而是让更多优秀的人被看到。正因为核心技术项目开源了，才会吸引更多人继续在这个方向上创新。真正的壁垒不是某个代码库，而是长时间的积累和对未来的判断。

我觉得这波DeepSeek的开源革命，不仅仅是开放了几个技术项目，更是推动了一批公司变得更加开放和透明。这样的公司，更有意思，也更懂得重视核心人才。毕竟，如果你把人才当牛马使唤，他们转身去别的公司，可能立刻成为中流砥柱。公司可以限制他们带走现有资料，但你没办法限制一个人的记忆力和创造力。真正宝贵的，不是文件，而是那些藏在员工脑海里的知识。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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