梁文锋与西蒙斯：不寻找答案，而是创造产生答案的生态

湛庐创始人韩焱在最新专栏文章里提出一个关键判断：“梁文锋真正厉害的是放弃了寻找答案，转而创造产生答案的生态。”

面对AGI这样没有地图、没有标准答案的未知领域，最顶级的竞争力，已不再是更快找到某个答案，而是建立一套能够保存可能性、降低试错成本，并持续涌现新答案的系统。

梁文锋为《征服市场的人》中文版撰写了序言：“西蒙斯敏锐地预见到，随着计算机技术的发展，终有一天‘不可能’将会变成现实。”

西蒙斯正是凭借这种对技术临界点的判断，用计算机改写了华尔街的游戏规则，创造了量化投资史上的传奇。

梁文锋则将从“偶像”身上学习到的这种探索基因从量化投资带入AGI领域——

每当在工作中遇到困难的时候，我会想起西蒙斯的话：“一定有办法对价格建模。”

读懂西蒙斯，或许也就更能读懂梁文锋与DeepSeek正在走的路。

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与你分享韩焱老师这篇文章，从种子库、抗生素耐药到DeepSeek的开源实践，理解何谓“创造产生答案的生态”。

文/湛庐创始人 韩焱

最近，DeepSeek 创始人梁文锋的内部发言稿流出，引发了全网的热烈讨论。

很多人都在拆解其中的

• 算力效率

• 开源策略

• 国产替代

• 技术路线竞争。

但整篇发言读下来，最触动我的不是某项具体的技术判断，而是背后隐藏的一个关键性问题：

当未来没有明确答案的时候，一个人、一个组织，究竟该怎么办？

这是通用人工智能（AGI）时代最根本的认知拷问。

（真正的未知，不是前方没有路，而是答案尚未出现）

面对 AGI，人类正处于一种前所未有的“绝对未知”中：我们不知道怎样的架构才是终局，不知道机器最终会如何理解世界，更不知道下一次重大突破会从哪里涌现。

在这个时代，传统的“工程思维”正在失效。

在一个充满未知的时代：

最顶级的竞争力，不再是寻找答案的速度。

而是建立一个能够持续发现答案的生态。

这种“演化思维”，并不是 AI 时代才出现的特产。生命用了几十亿年，早已给出了最深刻的示范。

01 斯瓦尔巴种子库：

别试图预测未来,

去保存可能性

（湛庐创始人韩焱与陈晓晖在斯瓦尔巴群岛的种子库前）

去年，我去北极点跑马拉松。行程的起点，是挪威北部的斯瓦尔巴群岛。

（全球种子库介绍牌）

在那片被冰雪覆盖的极寒之地，有一个嵌入山体的混凝土建筑——斯瓦尔巴全球种子库。

（韩焱在挪威斯瓦尔巴群岛拍下的全球种子库）

里面静静躺着的，是来自世界各地的数百万份农作物种子。

人类为什么要花巨大代价把种子保存到北极？

因为人类承认自己无法预测未来。

气候会如何演变？新的病虫害会在哪天爆发？今天的主粮未来是否还会产粮？没人知道答案。

所以人类采取了一种极具智慧的策略：不押注任何一种预测，而是最大化保存可能性。

一粒今天看似平庸的种子，可能就是五十年后拯救人类饥荒的唯一钥匙。

面对绝对未知，不要过早做剪枝。

保留概率，就是保留未来重新选择的权利。

02 抗生素耐药性：

不要预测敌人,建立持续进化的防御系统

20世纪，人类曾经以为自己找到了对抗细菌的终极武器。

1928年，亚历山大·弗莱明发现青霉素。此后几十年，抗生素拯救了数以亿计的生命。很多人一度相信：随着越来越多抗菌药物被发现，细菌感染终将成为过去。

（真正有效的防御，不是押注一种药，而是持续保留新的应对路径）

但现实证明，人类犯了一个典型的工程思维错误：

我们试图寻找一个“一劳永逸的答案”，却忽视了对手本身也是一个会进化的系统。

细菌没有大脑，也没有战略会议，但它们拥有生命最古老的创新机制——变异与选择。

当人类大规模使用某一种抗生素时，大部分细菌会被杀死，但少数具有耐药突变的细菌会幸存下来。随后，这些幸存者繁殖，把耐药基因传播给下一代。

于是，人类每找到一种有效药物，细菌就开始探索新的生存路径。

这场竞争，本质上不是“谁拥有更强的武器”，而是：

谁拥有更快的进化速度。

面对耐药性危机，科学家逐渐意识到，答案并不是找到一种“超级抗生素”，然后结束战争。

因为在一个不断变化的系统中，任何单一答案都会迅速过期。

真正有效的策略，是建立一个持续进化的防御系统：

• 保留更多不同机制的药物储备；

• 监测细菌基因变化，及时调整治疗方案；

• 减少不必要使用，让耐药性进化速度慢下来；

• 持续研发新的抗菌策略。

这和自然演化的逻辑完全一致：

不要押注一个永远正确的方案。

而是保持足够丰富的可能性，让系统拥有持续适应环境变化的能力。

自然界中最强大的生命，并不是那些拥有最完美设计的物种，而是那些拥有最大适应空间的物种。

面对未知，真正的优势不是预测下一次攻击来自哪里。

而是让自己永远保有产生新答案的能力。

03 DeepSeek 的真正启示：

打造低成本试错的“探索引擎”

回到 DeepSeek。梁文锋在发言中所展现的，正是这种将“自然演化”融会贯通后的组织哲学。

在 AGI 这种人类终极难题面前，没有哪个团队敢说自己握有终极答案。

当全行业都在押注某种极其昂贵、极其确定（也极其耗资）的暴力堆算力路线时，DeepSeek 为什么能够以惊人的低成本，涌现出像 MLA（多头潜在注意力）或 R1 的强化学习架构？

一个关键原因在于：他们把核心资源花在了“极大幅度降低单次试错成本”上。

当试错成本极高时，你只能赌一个所谓“绝对正确”的答案；

当试错成本足够低时，你的系统就能在未知的解空间里进行高频的分布试错。

（没有谁掌握完整路线，新的秩序却能从协同中自然涌现）

包括 DeepSeek 坚持的开源生态，其意义也绝非仅仅是公关或商业竞争，而是将全世界的开发者纳入这个分布式探索网络，让更多人参与到寻找未来的进化链条中。

04 个人成长的新底层：

做“指南针”，不做“过时地图”

AI 时代的到来，正在加速淘汰那些“储备了大量已知答案”的人。

因为任何既定的知识和答案，保鲜期都在急剧缩短。

我们必须完成从“地图型人才”到“指南针型人才”的认知进化：

地图型人才： 手握一张过去绘制的精细地图，一旦走入未开发的无人区，就会瞬间陷入恐慌与失能。

指南针型人才： 只有一个大致的方向，但拥有极强的探路能力，走一步、看一步、修正一步。

（真正的探索，往往从地图结束的地方开始）

想要在不确定的未来里建立自己的“个人演化系统”，不妨落地这三个微观动作：

建立你的“个人种子库”（保留 20% 的无用冗余）：

不要把日程和知识结构塞满当下“有用”的事。每周留出固定时间去接触完全未知的领域，为未来埋下概率的种子。

极度降低个体的试错成本（做 MVP 快速测试）：

放弃“想清楚了再行动”的执念。用最轻量化、最低成本的方式快速抛出尝试，直接向真实环境要反馈。

用“迭代环”替代“意志力硬撑”：

像生物进化一样，只保留能产生正向反馈和微小进化的习惯，及时修剪那些纯靠意志力硬耗、却得不到真实环境响应的“完美计划”。

面对未来的绝对未知，不必焦虑于自己手中没有答案。

因为在 AGI 乃至更广阔的未来面前，没有人拥有剧本。

不要成为装满旧答案的容器，去成为能够不断迭代出新答案的引擎。

CHEERS CHEERS CHEERS

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