全球AI人才竞争白热化，继OpenAI和Meta竞相吸引顶尖AI人才之后，DeepSeek正在LinkedIn上发布招聘信息，可能寻求从海外吸引人才。 周三，这家总部位于杭州的公司在过去一周内在微软旗下的这一求职和社交网络平台领英上发布了10个职位，这是该公司数月来首次在该平台发 布招聘信息。 这些职位包括三个专注于通用人工智能（AGI）的岗位，工作地点位于北京和杭州。所有职位描述均以中文发布。 | 全球的职位 10 条结果 | | 订阅职位 | DeepSeek Al | | --- | --- | --- | --- | | | 前端开发工程师 | 4 | 前端开发工程师 | | | DeepSeek Al | × | 中国 浙江省 杭州 · 1 天前 · 10 位申请者 | | | 中国 浙江省 杭州 (现场办公) | | | | | 已查看 抢先申请 同 快速申请 | | 由招聘者推广·尚无可用回复洞察 | | | 全栈工程师 | × | 现场办公 录品 ● 0 / 3 项技能匹配 | | | DeepSeek Al | | | | | 中国 浙江省 杭州 (现场办公) | | 聞 快速申请 收藏 | ...

全球AI人才格局 - 英伟达近期招募两位华人AI专家朱邦华和焦剑涛，分别来自华盛顿大学和加州大学伯克利分校[1] - Meta从OpenAI挖走至少7名核心研究员，其中4名为华人（赵盛佳、任泓宇、余嘉辉、毕书超），提供包含股权激励的长期合约薪酬[1] - 美国顶级AI人才中中国大学毕业生占比从2019年27%升至2022年38%，超过美国本土毕业生37%的占比[2] - 黄仁勋指出全球50%AI研究人员来自中国，美国每个AI实验室都有华人研究者[2] 中国AI人才培养体系 - 中国已有超过600所高校设立人工智能相关专业，北京等城市中小学开设AI通识课[2] - 吉利集团"左厂右校"模式和国家卓越工程师学院"双导师制"加速技术转化能力培养[3] - 中国工程师队伍总量庞大但硕士以上学历者不足9%，麦肯锡预测2030年高技能AI人才缺口达400万[5] 中国AI技术发展现状 - 中国生成式AI专利申请量2017年以来增长超800%，2024年新公开专利中中国占比61.5%（2.7万条）[3] - DeepSeek、腾讯元宝、阿里云通义千问等本土AI企业技术已达国际一流水平[3] - 斯坦福大学研究显示中国本土AI人才崛起，DeepSeek论文200多位作者中超100人仅在中国学习工作[3] 区域人才分布特征 - 北京归国留学人员达122.85万人，其中60%从事人工智能等新一代信息技术[4] - 2025中关村论坛"AI100青年先锋"首批65人中北京占33人，上海10人，香港6人[4] 技术瓶颈与挑战 - 中国在AI基础理论原创性方面仍有追赶空间，高端芯片等底层技术受制于人[4] - 何恺明2015年发布的特殊神经网络架构论文是科技领域被引用次数最多的成果，但类似案例仍不足[4]

大模型竞技场神秘模型steve的猜测与讨论 - 大模型竞技场秘密上线名为steve的神秘模型 在对话中透露来自DeepSeek [1] - 网友对steve身份展开热烈讨论 猜测可能是R2、V4或旧版本升级 [2][3] - 前端代码中发现steve存在痕迹 但公开页面无法直接找到该模型 [5] steve的性能表现与技术特征 - 通过对话测试确认steve自称来自DeepSeek 与mistral的厂商声明方式类似 [8] - 在智力测试中部分题目回答正确 但仍存在错误 [11] - 代码生成测试显示steve输出约300行 V3输出约800行 [13] - 部分网友认为steve表现不及V3和R1 思考时间较短 [19][22] DeepSeek-R2研发进展与行业动态 - 上周爆料称R2再度延期 因CEO对表现不满意且缺少英伟达H20芯片 [25][26] - 4月底流传R2参数：1.2T万亿参数 5.2PB训练数据 使用华为昇腾芯片 [32] - 公司最近更新是端午节前的DeepSeek-R1-0528 尚未发布R2 [34] - 行业同时关注奥特曼GPT5和马斯克Grok4进展 七月可能迎来多款大模型发布 [5] 历史版本与市场预期 - 去年12月发布V3模型 今年3月24日进行升级 [29] - 市场曾预期R2在4月上线 参照R1在初代V3后一个月发布的节奏 [31] - 行业认为"好事多磨"可能是更好选择 参考Llama4赶工翻车案例 [36]

AI应用市场格局变化 - 我国AI应用市场格局正经历显著变化，嵌入式插件形态AI应用用户规模爆发式增长，正在重塑移动互联网生态 [1] - 国内AI应用主要分为四大类型：插件形态AI应用、手机厂商原生AI类APP、互联网及AI科技企业原生APP和PC端网页AI应用 [2] 插件形态AI应用 - 插件形态AI应用用户规模达5.8亿，同比增速高达106%，跃居四大AI应用类型首位 [5] - 深度融入微信、抖音、百度等超级APP，月人均使用次数达34.7次 [5] - 抖音、腾讯凭借AI搜索服务等入口扩展功能，月活用户分别达2亿和1.6亿 [5] - 业内专家认为这种模式形成了"产业基础设施+多元生态应用"的发展路径，正推动各行业升级 [5] 手机厂商原生AI类APP - 手机厂商原生AI类APP月活跃用户规模为5亿，同比增速仅为9.5% [5] - 华为小艺、OPPO小布助手等应用面临互联网企业原生APP强力拉新造成的用户分流 [5] - 陷入功能差异化"迷茫期"，月人均使用次数为17.7次 [5] 互联网及AI科技企业原生APP - 互联网及AI科技企业原生APP整体月活用户规模2.7亿，呈现两极分化 [6] - DeepSeek和豆包两大应用月活跃用户数分别突破1.68亿和1.3亿 [6] - 83.8%的中小AI应用月活用户不足百万，且大部分用户数量持续下滑 [6] PC端网页AI应用 - PC端网页AI应用整体月活跃用户数1.9亿 [6] - 随着巨头加码AI插件布局，缺乏核心竞争力的中小开发者将面临更大生存压力 [6] AI应用生态构建 - 巨头正优化插件AI的入口位置和形态，如QQ浏览器和京东的AI入口分别增加至3个和2个 [9] - 玩家将自身优势能力绑定AI插件构建"新护城河"，如腾讯布局AI搜索、社交互动、文案插件，抖音发力AI搜索、图像及视频处理插件等 [9] - 这种趋势正在改变用户搜索、获取新闻、处理图像等传统习惯 [9]

AI推理能力的发展与演进 核心观点 - AI行业进入新范式，推理能力成为智能下半场的关键驱动力，模型从表层关联跃升至复杂认知[4] - 推理是涌现能力，需pre-training达到阈值后才有效，小模型无法受益[11] - 未来数据将比算力更稀缺，强化学习可提升数据利用效率[5][25] - Multi-agent长期互动或催生"AI文明"，规模扩大自然涌现复杂隐式模型[44][46] 推理能力的本质与演进 01 推理是涌现出来的能力 - 类比人类"系统一/系统二"思维：系统一为直觉快速反应，系统二为慢速深度推理[8] - GPT-2级小模型使用思维链无效，大模型才能展现推理增益，类似大脑皮层进化[11] - 多模态任务中，空间推理/多步整合需系统二，图像识别等依赖系统一[12] 02 超级智能的推理范式 - 仅靠pre-training scaling无法实现超级智能，需通用推理范式[20] - OpenAI内部曾分歧，领导层前瞻性押注推理与强化学习，放弃部分其他方向投入[21] - 决策关键：2016年押注scaling，2021年与Ilya共识需推理范式[22][23] 数据效率与训练方法革新 03 RL高效数据利用 - 人类5样本学会概念，模型需上百样本，强化学习可弥补效率差距[25] - 扑克AI依赖GTO策略效率低，人类能快速识别对手漏洞（剥削性策略）[26] - Diplomacy项目突破：AI需建模玩家行为动态调整，非固定策略[28][31] 06 Mid-training新范式 - Mid-training介于pre-training与post-training间，通过RLHF等干预模型内部表征[40] - 三阶段流程：pre-training半成品→mid-training能力拓展→post-tuning优化体验[42] - 直接交互pre-training模型体验差，mid-training后实用性显著提升[42] 技术瓶颈与未来方向 05 Test-time compute瓶颈 - 成本指数上升：思考时间从分钟延长至周，需提升单位计算质量非单纯延长时间[36] - Wall-clock时间限制：串行实验流程拖累研发效率，药物研发领域尤为突出[37][39] 07 Multi-agent与文明演化 - OpenAI团队探索multi-agent长期协作竞争，类比人类文明积累知识[44] - 反对人工启发式规则，主张规模化训练自然涌现心智理论[45][46] - 自博弈范式局限：非零和博弈缺乏明确目标，万智牌等复杂游戏需无模型强化学习[48][50] AI应用实践与挑战 Noam的AI编程实践 - 日常依赖Codex/Windsurf处理核心开发，模型独立完成PR生成[52][53] - 当前缺陷：无法积累任务经验，PR评审仍依赖人工，环境配置自动化待突破[54] - Sora多模态进展迅速，但推理速度限制即时响应场景适用性[53] 非共识观点与对齐 04 推理能力边界拓展 - 推理不仅限于可验证领域，Deep Research等主观任务仍可形成反馈闭环[33] - 推理助力AI对齐：Cicero案例显示可控推理系统可提升安全性[34][35] 注：所有数据与案例均来自OpenAI研究员Noam Brown的前沿实践，涉及GPT系列、Diplomacy AI Cicero等关键项目[4][20][29][31]

中国AI行业全球竞争力 - 中国AI公司如DeepSeek正通过高性能、低成本的模型挑战美国AI主导地位，客户覆盖亚洲、中东、非洲及欧洲的跨国银行（如汇丰、渣打）和能源巨头（如沙特阿美）[1] - 美国云服务商（亚马逊、微软、谷歌）虽受政府限制，仍向客户提供DeepSeek模型，显示其商业化渗透力[1] - 中国AI模型以"同等性能、价格低数倍"的策略吸引国际用户，例如DeepSeek价格仅为竞品的1/17，在智利、巴西等市场优势显著[4] 技术性能与市场数据 - 全球主流AI模型排名中，中国DeepSeek R1-0528以1,424分与xAI Grok 3并列第三，仅次于谷歌Gemini 2.5 Pro（1,477分）和OpenAI ChatGPT 4o（1,428分）[3] - ChatGPT下载量9.1亿仍居首位，但DeepSeek达1.25亿，显示中国模型用户基数快速扩张[2] - 阿里巴巴开源通义千问衍生模型超10万个，日本经济产业省定制项目弃用谷歌/Meta选择该模型[4] 中美发展路径差异 - 美国AI公司聚焦人工超级智能突破，中国则侧重实际应用与开源策略，腾讯、百度等开源模型加速全球开发者生态构建[4] - 哈佛大学研究指出中国在数据、人才资源上的优势，支撑其追赶美国技术[2] - 美国限制中国获取芯片/资本后，中国加速构建自主AI供应链，英伟达因H20芯片禁售损失100亿美元收入[5] 全球市场影响与行业趋势 - OpenAI在欧亚扩张时面临中国智谱AI在东南亚、中东、非洲的基础设施建设竞争[6] - 美国AI公司可能因中国模型普及而流失市场份额，如谷歌、Meta面临收益压力[5] - 行业担忧中美AI割裂将加剧信息茧房，削弱全球应对AI风险的能力[6]

中国AI正凭借成本优势和应用导向，在全球市场挑战美国AI霸主地位。 尽管OpenAI的ChatGPT仍是全球主导的AI消费级聊天机器人，全球下载量达9.1亿次，而DeepSeek为 1.25亿次，但中国AI公司正以接近的性能和更低的价格赢得客户。 微软总裁Brad Smith在最近的参议院听证会上表示： 决定美国或中国谁赢得这场竞赛的首要因素，是谁的技术在世界其他地区被最广泛采用。谁 先到达那里，就很难被取代。 低成本策略撬动全球市场 尽管美国设置重重障碍，中国的人工智能公司仍一路高歌猛进，中国AI公司采用价格优势正在全球范 围内获得成功。 在塞浦路斯的AI工具平台Latenode上，全球多达五分之一的用户现在选择DeepSeek模型。该平台联合创 始人Oleg Zankov表示： DeepSeek整体质量相同，但价格便宜17倍，这使其在智利和巴西等资金和计算能力不那么 充裕的地区特别有吸引力。 据媒体周三报道，在欧洲、中东、非洲和亚洲，从跨国银行到公立大学，各行各业用户正将中国公司， 如DeepSeek和阿里的大语言模型视为ChatGPT等美国产品的替代选择。数据显示，目前全球多达五分之 一的用户选择中国A ...

中国AI公司全球竞争力 - 中国AI公司正在挑战美国在全球AI领域的主导地位，为全球AI军备竞赛奠定基础 [1] - 跨国银行、公立大学等用户在欧洲、中东、非洲和亚洲越来越多地选择中国企业的大语言模型，如DeepSeek和阿里巴巴的模型 [1] - 汇丰银行、渣打银行和沙特阿美等国际企业已开始测试或部署DeepSeek的模型 [1] - 美国云服务提供商亚马逊AWS、微软和谷歌也向客户提供DeepSeek服务，尽管白宫因数据安全问题禁止在部分政府设备上使用 [1] 中美AI竞争格局 - 中美AI竞争正在引发技术分化，各国可能需要在美式或中式AI系统之间做出选择 [3] - 微软总裁认为决定中美AI竞赛胜负的关键在于谁的技术在全球更广泛被采用 [3] - 美国限制中国AI企业获得美国生产的计算机芯片、技术专长和融资渠道，中国则在大力投资建设减少对美国依赖的AI供应链 [3] - 中美AI系统互通性减少可能导致信息茧房问题，长期来看可能削弱全球应对AI威胁的能力 [3] 中国AI的市场策略与优势 - 中国公司通过提供性能相近但价格更低的产品抢夺客户，例如DeepSeek的价格比同类产品低17倍 [2][6] - 中国在AI领域的数据和人力资本方面占据优势，帮助其迎头赶上美国 [2] - 中国AI产业更注重实际应用而非技术突破，这有助于迅速赢得新用户 [6] - 腾讯、百度等公司通过开源AI模型获得优势，开发者已基于阿里巴巴的通义千问创建超过10万个衍生模型 [6] 全球市场采用案例 - 东京AI创业公司Abeja为日本经济产业省构建AI模型时选择了阿里巴巴的通义千问而非谷歌或Meta的产品 [7] - 南非金山大学选择使用DeepSeek因其开源且可离线运行，有助于保护数据安全 [7] - 塞浦路斯AI工具平台Latenode上五分之一的全球用户选择使用DeepSeek的模型 [6] 美国管制的经济影响 - 美国对华AI芯片管制导致西方芯片制造商损失数十亿美元销售额，英伟达因H20芯片禁令可能损失100亿美元收入 [4] - 如果中国AI模型被广泛采用，谷歌、Meta等美国公司可能面临市场份额和收益流失 [4] - OpenAI指出中国公司智谱AI正积极进入东南亚、中东和非洲市场，试图锁定中国系统和标准 [4] 行业历史与现状对比 - 2018年中国AI行业融资219亿美元，美国投资者参与占30%，如今美国对中国AI企业的风险投资已基本停止 [7] - 中国学生曾大量涌入美国大学和硅谷，如今前往美国求学和工作的难度增加 [7] - OpenAI的ChatGPT全球下载量达9.1亿次，DeepSeek为1.25亿次，美国AI模型仍被视为行业标杆 [1]

美元黄昏与黄金的逆袭 - 美国失去最后一个AAA主权评级 37万亿美元国债利息支出超过军费开支 [1] - 美元指数连续六个月下跌 日元和瑞士法郎年初至今升值超过12% [1] - 黄金价格突破3300美元/盎司 各国央行上半年增持黄金量同比激增74% [1] - 日本养老金GPIF减持美债转投澳元资产 沙特主权基金人民币资产配置比例提升至12% [1] 美股市场风险 - 标普500和纳斯达克指数刷新历史新高 但四月曾暴跌19% [4] - 四月市场暴跌期间90%抄底买单来自个人投资者 机构投资者悄悄减持 [4] - "科技七巨头"股票第一季度被机构减持3.2% 散户持仓比例飙升至90% [4] - 伯克希尔哈撒韦现金储备增至创纪录的3342亿美元 [4] - 十年期美债收益率单月跳涨20个基点 全球基金买入信用违约互换规模达820亿美元 [4] 科技行业变革 - 中国AI公司DeepSeek开源模型R1以十分之一成本达到GPT-4水平 [6] - 苹果放弃自研AI模型 与Anthropic和OpenAI合作开发新版Siri [6] - 微软斥资300亿美元与甲骨文达成云计算合作 [6] - 英伟达高管年内套现超过10亿美元 黄仁勋计划减持600万股股票 [6] - AI芯片股AMD和英特尔下跌 传统科技硬件公司思科和超威电脑逆势上涨 [6] 贸易政策影响 - 特朗普"90天关税豁免期"即将到期 欧盟印度等国商品或面临10-20%惩罚性关税 [7] - "大美丽法案"计划未来十年减税3.8万亿美元 联邦债务率将从98%升至125% [7] - 波音公司因供应链成本激增下跌2.34% 亚马逊因关税物流压力下跌1.75% [7] - 超威电脑和甲骨文等持有政府云服务订单公司逆势上涨超过3% [7] - 标普500成分股盈利增速预期从年初9.3%下调至7.1% [7] 市场整体表现 - 标普500和纳斯达克指数创历史新高 但机构减持股票被散户高价接盘 [9] - 7月中旬财报季将检验企业真实盈利能力 决定美股未来走向 [9]

浙大系创业文化 - 浙大系创业者包括段永平、史玉柱、吕建明、李伟、方毅、黄峥、梁文锋等，形成创新创业领域的金字招牌 [4] - 浙大创业者具有务实态度和求是精神，注重失败价值而非仅追求成功 [5] - 创业沙龙流行"比惨"文化，创业者通过分享失败经历释放压力 [6] 创业环境与心态 - 浙江民营经济发达，创业者对失败无包袱，可接受重新就业或再创业 [7] - 杭州创业环境注重孵化潜力项目，年初"六小龙"出圈反映长期积累的孵化能力 [7] - 浙大校友企业总部经济园采用动态展示方式，体现创业项目快速迭代特点 [7] 代表性企业案例 - 每日互动创始人方毅参与公司2019年上市，并打造西湖数据智能产业园 [2][4] - 通策医疗董事长吕建明从房地产转型医疗，强调稳健商业模式 [4] - 广脉科技董事长赵国民48岁创业，保持"开卡车"的备选计划 [6]