据报道，三位熟悉DeepSeek运营的知情人士透露，DeepSeek原计划在5月初发布R2，但目前正在全力加速，将尽早推向市场，具体发布时间尚未确定。其中两位知情人士表示，R2在代码生成和多语言推理能力方面将有显著提升，并可能在AI可解释性、推理稳定性和推理速度等多个关键技术指标上超越当前行业标准。

DeepSeek R1的成功发布，让全球AI行业为之震惊。DeepSeek仅使用了性能相对较低的旧款英伟达A100芯片，其模型的能力却足以与OpenAI、Google DeepMind等美国科技巨头投资数千亿美元打造的模型相抗衡。印度科技服务公司Zensar的首席运营官Vijayasimha Alilughatta（维贾亚西姆哈·阿利卢加塔）表示：“DeepSeek R2的推出可能成为AI产业的一个关键拐点。他们的成功不仅展示了AI领域的新可能性，还可能促使全球企业加快AI研发步伐，打破当前AI领域由少数巨头主导的格局。”

DeepSeek由梁文峰创立，属于“低调实干型”企业家，出生于1985年，来自广东省的一个农村家庭，在浙江大学获得通信工程学位，职业生涯始于上海的一家智能影像公司，并迅速在算法研究领域崭露头角。

据他曾经的上司透露，梁文峰的管理风格与传统科技企业不同，他更倾向于扁平化管理，并鼓励员工自主创新。他在DeepSeek以及其母公司High-Flyer量化基金中，均推行去层级化管理模式，强调高薪吸引顶尖人才，并鼓励年轻研究员承担核心研发任务。据一位曾在DeepSeek任职的前员工透露：“这里不像传统的中国大厂那样有层层汇报的官僚体系，而更像一家技术研究机构，大家共同解决问题，而不是单纯执行上级的命令。”

在人才培养方面，DeepSeek大量招聘清华大学、北京大学以及全球顶级AI研究机构的年轻研究员，并提供行业领先的薪资。据知情人士透露，DeepSeek以及High-Flyer的核心研究员年薪通常可达150万元人民币，远超国内同行的平均水平（80万元人民币）。

DeepSeek能够在AI领域迅速崛起，离不开其母公司High-Flyer量化基金的长期支持。据了解，High-Flyer早在2020年和2021年便投入12亿元人民币建立了两座超级计算AI集群，其中Fire-Flyer II计算集群包含10000颗英伟达A100芯片，为DeepSeek模型的训练奠定了坚实基础。值得注意的是，在2022年美国禁止向我国出口高端AI芯片（如A100和H100）之前，DeepSeek便已完成了芯片的采购和计算基础设施的搭建，使其具备了较强的抗风险能力。

技术架构方面，DeepSeek采用了包括专家混合模型（MoE）和多头潜在注意力（MLA）在内的创新架构。MoE技术使得AI模型可以根据不同任务激活特定的专家模块，而不是全局计算，降低了算力需求；MLA技术则帮助AI在理解复杂语境时提高效率，使得DeepSeek的AI模型在推理能力上达到全球领先水平。

据投资银行Bernstein估算，DeepSeek的AI计算成本仅为OpenAI的1/20到1/40，这直接促使OpenAI、Google Gemini等巨头不得不降低API定价，并调整商业策略，以应对DeepSeek带来的市场冲击。

然而，DeepSeek在国际市场的扩展却面临阻力。韩国、意大利等国家已经以数据安全和隐私为由，将DeepSeek相关产品从其应用商店下架。一些分析人士认为，随着DeepSeek影响力的扩大，美国及其盟友国可能进一步收紧AI相关技术的出口管制。如今，DeepSeek正在用技术创新和成本优势，向全球AI巨头发起挑战，并推动全球AI产业迈向新的发展阶段。

参考资料：https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/deepseek-rushes-launch-new-ai-model-china-goes-all-2025-02-25/