秘诀就是宽松？其实DeepSeek学不来，还是看看这家公司…

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本期要点：推荐一个创新的模式

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

随着DeepSeek的爆火，国外不少媒体也开始关注这家名不见经传的公司。比如《财富》杂志最近总结道，DeepSeek的成功源于其宽松的企业文化，具体表现为“三无模式”：无职级、无赛马、无KPI。

DeepSeek内部项目是通过自由组队机制执行的，而且是让每个人都可以根据自己的兴趣和专长自由组队，甚至实习生也能参与核心项目，并且团队可以根据实际需求调用算力，理论上没有上限。既然是自由组队，员工也就没有固定角色分工与绩效考核压力，可以自由探索自己感兴趣的领域。

然而，我们认为，这些分析恐怕更多是“射了箭再画靶子”，或者说“打哪儿指哪儿”。用DeepSeek的成功反推管理上的优势，却忽视了成功的其他核心问题，也低估了成功背后的偶然性。虽然“宽松”是观察一个地区是否具有创新土壤的重要因素，但“宽松”并不是万能的钥匙。

比如，大家总在说DeepSeek让美国的芯片限制泡汤了，证明AI模型的发展不再依赖芯片。但事实是，在2022年美国开始进行AI芯片的对华禁售时，DeepSeek的母公司幻方量化是中国拥有最多AI芯片的公司，所以他们才有足够的算力资源进行研发。

再如DeepSeek的团队多来自麻省理工、清华等顶尖高校，而且都是自驱力强、且最具有创新精神的年轻人才，这才让他们能够做出重大突破。

而且，DeepSeek的所有资金都来自于母公司幻方量化，没有来自投资人的指指点点。而幻方量化是一个成功的量化基金公司，钱都是从股市赚来的。所以，可以开玩笑地说，每个股民都是DeepSeek的赞助人。

此外，AI产业正在迎来开源潮，算力的成本也在迅速降低，这些都成为了DeepSeek成功的外部客观环境。

所以，如果一个企业既没有足够多的战略资源，也没有赶上红利期，就贸然学习DeepSeek，开始宽松管理、搞“三无模式”，只会把企业变得一团糟。

这个模式甚至大企业都不能轻易借鉴。

2010年，谷歌推出了GoogleX实验室，允许工程师用20%工作时间自由探索新项目，并被标榜为科技时代的“登月计划”。GoogleX也是工程师自由组队、没有考核，但数年下来，最终仅有Waymo自动驾驶等极少数案例存活了下来，更多项目却像吸食资源的黑洞。

如热气球互联网（Loon），耗资23亿美元，却因商业化困难以及Starlink的崛起而在2021年终止。因为GoogleX没有合理的考核机制，以至于大家完全没有考虑技术的落地问题。Loon的项目团队甚至在热气球坠毁后，仍在顶级期刊发论文庆贺。科技本应通过商业化而造福人类，却变成了这些人炫技的工具。

虽然目前谷歌仍在维持GoogleX实验室项目，甚至前段时间在量子计算领域还取得了不小进展，但其中众多项目，如无人机物流、地热发电技术等等，显然已经不合时宜，不可持续。

值得一提的是，OpenAI也逐渐出现了类似的状况，虽然技术领先，却始终没有好的商业化战略。

可见，简单复制“三无模式”并不是创新的灵丹妙药。

我们认为，相比之下，字节跳动的创新模式，更值得大家了解借鉴。

他们采用了“内部竞技场”的方式，原则上任何员工都可以发起项目，极大地激发了员工的创新热情。

但字节跳动并没有放松对项目的筛选和把关。各个项目需在3-6个月内通过用户留存率、变现潜力等指标进行商业化验证，只有符合标准的项目才能继续推进。失败项目会快速止损，单个项目投入不超过500万元，成功团队可获得净利20%的超额分成，失败者则回归中台沉淀经验。此外，字节跳动还通过资源动态调配机制，确保创新资源的高效利用。

现在拥有8亿日活用户的抖音，就正是从30余个短视频项目中胜出的佼佼者。2024年，字节跳动在AI领域诞生了约20款应用，特别是“豆包”，通过调用字节巨量的用户行为数据以优化对话逻辑，三个月内日活最高达到了8000万。

当然，字节跳动的创新实践也是有局限性的。比如过于沉浸于“豆包”的高日活量，而没有跟进OpenAI的o1模型，被DeepSeek反超。同时，也缺乏用商业化反哺长期研究的机制，没有增加足够多的资本开支，储备创新所需的战略资源，也没有形成专门的组织来推动这一进程。

所以，DeepSeek与字节跳动应当作为互补。DeepSeek模式更适合技术突破期，而字节模式则更适用于技术的规模化商业落地。

尽管如此，我们仍然认为，对于更广大的企业而言，还是应当选择更功利主义一些的字节模式。

原因在于，当前AI技术已经可以满足应用需求，尤其DeepSeek还大幅降低了AI的使用成本和门槛，也就是说，未来会进入“无门槛创新”时代。这时，找到广泛存在的、未被满足的需求，并通过原生AI应用予以满足，才是当前AI产业发展的要点。

以前创新之所以需要靠小企业推动，就是因为大量的小企业可以广泛地试错。但在创新成本大幅下降的情况下，大企业内部创新的成本甚至会低于小企业创新，因为小企业也需要维持运营，而大企业具有系统性优势，它们拥有巨大的用户量、数据资产和应用场景，可以迅速将创新产品推向市场，获取大量用户反馈，同时大企业内部可以分担运营成本。这无疑非常有利于新应用的试错和迭代，使得大企业在应用创新上更加游刃有余。

所以未来，大企业内部创业的现象会越来越普遍。

创业者必须意识到这种变化，并做出相应的调整：

首先，试错成本低不再是小企业的优势，大企业内部很可能大量出现和创业企业一样的项目，而且竞争力更强，小企业要想生存，就要更有远见、更有独特的竞争力。

其次，即使是独立的创业者，或许与大企业形成协同创新的关系，才能更容易成功。

当然，最后，我们也想强调，上述内容只是停留在“术”的层面。无论是大企业、还是创业者，未来成功的关键仍在于对“道”的思考。是否意识到了AI会给社会带来根本性的改变，会引领社会进入服务规模化的时代，而不是仅仅盯着数据去判断应用的未来。只有具备了这样的高度和深度，在“术”上的打磨优化才有价值。

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王煜全要闻评论，我们明天见。

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