
DeepSeek принадлежит какой компании: Передовое ИИ-предприятие от HuanFang Technology
@Подробный обзор того, как DeepSeek под руководством HuanFang Technology революционизирует ландшафт ИИ с помощью прорывных инноваций
DeepSeek принадлежит какой компании: Передовое ИИ-предприятие от HuanFang Technology
В начале 2025 года, когда DeepSeek-V3 поразил мировое ИИ-сообщество своей беспрецедентной эффективностью обучения, эта молодая ИИ-компания вновь привлекла внимание всего мира. Будучи дочерней компанией HuanFang Technology, DeepSeek всего за восемнадцать месяцев превратилась из неизвестного стартапа в мирового технологического лидера.
HuanFang Technology: От количественной торговли к инновациям в ИИ
В ханчжоуском небоскрёбе Huijin International Building, с видом на исторический Великий канал, команда под руководством основателя Ляна Вэньфэна, родившегося в 80-х, организует технологическую революцию. Это место рождения DeepSeek, появившегося на свет из гиганта количественной торговли HuanFang Technology.
Основанная в 2016 году, HuanFang Technology утвердилась в качестве ведущего китайского количественного хедж-фонда. Используя свои глубокие знания в области ИИ и количественной торговли, компания начала готовиться к выходу на рынок больших языковых моделей ещё в 2022 году. Во время серьёзного дефицита чипов HuanFang предусмотрительно закупила 10 000 GPU A100, заложив прочный фундамент для рождения DeepSeek.
Уникальный технический подход: Фокус на оригинальные инновации
В отличие от других китайских ИИ-компаний, DeepSeek выбрала особый путь развития. Основатель Лян Вэньфэн твёрдо верит, что китайские ИИ-предприятия не должны оставаться вечными последователями, а должны вносить вклад в глобальную волну технологических инноваций.
Эта вера отражается в каждом важном решении компании. Среди семи ведущих китайских стартапов по разработке ИИ-моделей DeepSeek выделяется исключительной концентрацией на исследованиях и технологиях без pursuit потребительских приложений. Это также единственная компания, которая не ставила коммерциализацию во главу угла, вместо этого твёрдо придерживаясь открытого исходного кода и избегая внешнего финансирования.
Прорывные технические инновации
Технические инновации DeepSeek в основном проявляются в двух областях: инновации в архитектуре и прорывы в методологии обучения.
В архитектуре новаторский механизм MLA (Multi-head Latent Attention) компании сокращает использование памяти до 5-13% от традиционной архитектуры MHA. Эта инновация возникла из инсайта молодого исследователя и была реализована благодаря месячным усилиям команды. Кроме того, архитектура DeepSeekMoE dramatically сокращает вычислительные требования.
В методологии обучения DeepSeek pioneered FP8 mixed-precision training с оптимизированными стратегиями обработки данных. Эти инновации позволили DeepSeek-V3 завершить обучение всего на 2 048 GPU менее чем за два месяца, при общей стоимости в 5,5 миллиона долларов — примерно одна двадцатая от стоимости обучения GPT-4o.
Молодая инновационная команда
DeepSeek может похвастаться distinctive исследовательской командой. Основные технические позиции в основном занимают fresh graduates и те, у кого есть 1-2 года опыта, в то время как руководители групп обычно имеют 4-6 лет опыта. Эти молодые таланты из ведущих университетов, таких как Tsinghua и Peking University, процветают в условиях плоской структуры управления компании и инновационной атмосферы.
В DeepSeek любой может свободно получить доступ к ресурсам тренировочного кластера без одобрения. Когда у исследователя возникает идея, он может немедленно сформировать команды с заинтересованными коллегами. Этот гибкий инновационный механизм позволил реализовать множество прорывных идей.
Философия открытого исходного кода
Будучи инновационным предприятием, инкубированным HuanFang Technology, DeepSeek унаследовала практические инновационные гены материнской компании, одновременно развивая собственные characteristics. Компания придерживается подхода открытого исходного кода, полагая, что рвы, formed закрытыми системами, временны перед лицом disruptive технологии.
DeepSeek воплощает ценность в своей команде, способствуя развитию всей экосистемы ИИ через открытый исходный код. Лян Вэньфэн считает, что «открытый исходный код — это скорее культурное поведение, чем коммерческое. Отдавать — это дополнительная честь».
Глобальные технические амбиции
В волне ИИ, в значительной степени движимой Кремниевой долиной, DeepSeek provides редкий обратный случай. Её инновация в архитектуре MLA была praised главным аналитиком SemiAnalysis как «возможно, лучшая статья в этом году», в то время как бывшие сотрудники OpenAI восхищались её «удивительно мудрой» настройкой обучения.
Будучи ключевой ИИ-инициативой HuanFang Technology, DeepSeek демонстрирует, что китайские технологические компании fully способны вносить вклад на глобальном инновационном фронте. От простых технологических последователей до активных contributors инноваций, эта молодая компания пишет новую главу в китайской ИИ-индустрии.
Взгляд в будущее
В перспективе DeepSeek aims стать ведущим мировым поставщиком базовых моделей. Компания надеется сформировать complete промышленную экологию через continuous технологические инновации, позволяя большему количеству предприятий строить B2B и B2C бизнес на основе DeepSeek.
От истоков количественной торговли HuanFang Technology до нынешней экспансии на передний край ИИ, DeepSeek exemplifies эволюцию китайских технологических компаний от 1 к N, а затем от 0 к 1. Эта история continues разворачиваться, и сочетание HuanFang Technology и DeepSeek, несомненно, напишет remarkable главу в эпоху ИИ.
Категории
Больше записей

Deepseek V3 на Ollama: Запуск продвинутого ИИ локально
Полное руководство по локальному запуску Deepseek V3, мощной MoE-модели с 671B параметров, с использованием Ollama

VSCode Cline + Deepseek V3: Мощная альтернатива AI-ассистентам программирования Cursor и Windsurf
Узнайте, как создать мощного AI-ассистента для программирования, объединив плагин VSCode Cline с новейшим Deepseek V3 в качестве альтернативы Cursor и Windsurf

DeepSeekV3 vs Claude-Sonnet vs o1-Mini vs Gemini-ept-1206: Тестирование ИИ-ассистентов для программирования в реальных сценариях
Сравнительный анализ производительности ИИ-ассистентов для программирования в реальных проектах разработки