Nếu chỉ nhìn Liang Wenfeng qua lăng kính của truyền thông phương Tây, người ta sẽ thấy một nhà sáng lập DeepSeek xuất hiện khá đột ngột rồi nhanh chóng làm rung chuyển thế giới AI. Nhưng khi lật mở những bài viết từ báo chí và giới công nghệ Trung Quốc như Waves (暗涌)、LatePost (晚点)、36Kr (36氪)、Huxiu (虎嗅) hay Tencent Tech (腾讯科技), chân dung của ông hiện lên với nhiều lớp lang hơn. Đó không phải câu chuyện về một startup tăng trưởng thần tốc, mà là hành trình được chuẩn bị âm thầm trong hơn mười năm.
1. Một cậu bé lớn lên giữa gia đình giáo viên
Liang Wenfeng sinh năm 1985 tại thành phố Ngô Xuyên, tỉnh Quảng Đông. Cha mẹ đều là giáo viên tiểu học và gia đình không có nền tảng kinh doanh hay công nghệ nổi bật.
Theo nhiều nguồn tiếng Trung, ngay từ nhỏ ông đã nổi tiếng vì khả năng toán học vượt trội. Trong khi bạn bè còn học theo chương trình phổ thông, Liang đã tự đọc trước nhiều kiến thức ở bậc đại học. Năm 2002, ông thi đỗ Đại học Chiết Giang với thành tích thuộc nhóm cao nhất tại địa phương.
Tại đây, Liang theo học ngành Kỹ thuật Thông tin Điện tử trước khi tiếp tục chương trình thạc sĩ về Thông tin và Truyền thông. Hướng nghiên cứu tập trung vào Computer Vision và Machine Learning, hai lĩnh vực khi ấy vẫn còn khá xa lạ với phần lớn sinh viên Trung Quốc.
2. Không đi qua Big Tech
Phần lớn các nhà sáng lập AI nổi tiếng đều từng trải qua Google, Microsoft, Meta hay các phòng nghiên cứu hàng đầu. Liang Wenfeng gần như đi theo con đường hoàn toàn khác.
Ngay trong thời gian học cao học, ông vừa nghiên cứu các thuật toán học máy vừa dành nhiều thời gian phân tích thị trường chứng khoán. Sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, Liang cùng một nhóm cộng sự nhận ra rằng thị trường là môi trường lý tưởng để kiểm chứng năng lực của các mô hình AI. Dữ liệu khổng lồ, biến động liên tục và phản hồi theo thời gian thực tạo thành một bài toán hấp dẫn hơn nhiều so với các dự án nghiên cứu trong phòng thí nghiệm.
Từ suy nghĩ đó, nền móng của High-Flyer bắt đầu hình thành.
3. Dùng tài chính để nuôi nghiên cứu
Một trong những điểm khác biệt lớn nhất của Liang Wenfeng là cách ông xây dựng nguồn lực cho AI.
Trong cuộc phỏng vấn với Waves, Liang chia sẻ rằng nghiên cứu mô hình nền tảng đòi hỏi lượng vốn khổng lồ và chu kỳ đầu tư rất dài. Nếu phụ thuộc quá nhiều vào vốn đầu tư mạo hiểm, công ty sẽ phải chịu áp lực doanh thu, tăng trưởng và những mục tiêu ngắn hạn.
Thay vì vậy, ông lựa chọn để hệ thống AI tham gia giao dịch định lượng, tạo ra lợi nhuận rồi dùng chính nguồn lợi nhuận đó tiếp tục đầu tư vào nghiên cứu.
Ý tưởng này tạo thành một vòng tuần hoàn đặc biệt.
AI cải thiện mô hình giao dịch.
Giao dịch tạo ra lợi nhuận.
Lợi nhuận tiếp tục mở rộng năng lực nghiên cứu AI.
4. Một quỹ đầu tư mang dáng dấp phòng thí nghiệm
Theo nhiều bài viết của 36Kr và LatePost, High-Flyer chưa bao giờ chỉ là một quỹ đầu tư theo nghĩa truyền thống.
Trong khi nhiều quỹ ưu tiên tuyển chuyên gia tài chính hoặc trader, Liang tập trung xây dựng đội ngũ gồm kỹ sư Machine Learning, chuyên gia Computer Vision, nhà nghiên cứu Reinforcement Learning và các kỹ sư hạ tầng phân tán.
Bên trong công ty, các cụm GPU, hệ thống huấn luyện mô hình và nền tảng dữ liệu được đầu tư với quy mô hiếm thấy trong ngành quản lý quỹ. Nhiều phóng viên Trung Quốc nhận xét rằng nếu bỏ qua hoạt động giao dịch, High-Flyer trông giống một AI Lab hơn là một tổ chức tài chính.
5. Chuẩn bị năng lực tính toán trước khi cả thế giới đổ xô mua GPU
Một chi tiết được nhắc đến rất nhiều trên báo chí Trung Quốc là quyết định đầu tư vào GPU từ rất sớm.
Khoảng giai đoạn 2021 đến 2023, High-Flyer đã mua số lượng lớn GPU NVIDIA A100 trước khi các quy định kiểm soát xuất khẩu của Mỹ được siết chặt. Các nguồn đưa ra những con số khác nhau, nhưng đều thống nhất rằng đây là một trong những cụm GPU phục vụ AI có quy mô lớn nhất do doanh nghiệp tư nhân Trung Quốc sở hữu vào thời điểm đó.
Khi cuộc đua mô hình ngôn ngữ bùng nổ, DeepSeek không phải bắt đầu từ con số không. Họ đã có sẵn hạ tầng tính toán được chuẩn bị nhiều năm trước.
6. DeepSeek không sinh ra để phục vụ giao dịch
Nhiều người từng cho rằng DeepSeek chỉ là bộ phận AI của High-Flyer.
Liang Wenfeng phủ nhận cách nhìn đó.
Trong cuộc phỏng vấn với Waves, ông khẳng định việc phát triển mô hình lớn không có quan hệ trực tiếp với hoạt động tài chính của quỹ.
Mục tiêu của DeepSeek không phải xây chatbot, công cụ tìm kiếm hay phần mềm văn phòng. Đích đến mà Liang nhiều lần nhắc tới là AGI, nơi các mô hình có khả năng học hỏi và giải quyết những bài toán ngày càng rộng hơn.
Đó là lý do DeepSeek đầu tư mạnh vào nghiên cứu nền tảng thay vì chỉ tập trung vào các sản phẩm ngắn hạn.
7. Tuyển người chưa nổi tiếng
Một trong những triết lý được cộng đồng công nghệ Trung Quốc nhắc lại nhiều nhất là cách Liang tuyển dụng.
Ông không quá chú trọng những cái tên đã có danh tiếng trong ngành.
Thay vào đó, DeepSeek dành nhiều cơ hội cho sinh viên mới tốt nghiệp, nghiên cứu sinh và các tiến sĩ trẻ có nền tảng học thuật vững chắc.
Liang cho rằng người trẻ thường ít bị giới hạn bởi những lối tư duy đã hình thành từ nhiều năm làm việc. Họ sẵn sàng thử nghiệm các ý tưởng táo bạo hơn và chấp nhận đặt câu hỏi với những giả định vốn được xem là hiển nhiên.
8. Văn hóa nghiên cứu đi trước marketing
Những người từng tiếp xúc với DeepSeek mô tả công ty có cấu trúc khá phẳng.
Số tầng quản lý không nhiều.
Các nhóm nghiên cứu có quyền thử nghiệm các hướng tiếp cận mới.
Nhiều quyết định kỹ thuật được trao cho chính các nhà nghiên cứu thay vì phải đi qua nhiều lớp phê duyệt.
Liang từng chia sẻ rằng đổi mới không phải thứ có thể được tạo ra bằng những bản kế hoạch chi tiết từ cấp quản lý. Vai trò của người lãnh đạo là xây dựng môi trường đủ tốt để những ý tưởng có cơ hội xuất hiện.
9. Khát vọng tạo ra nghiên cứu gốc
Trong nhiều cuộc phỏng vấn, Liang Wenfeng nhiều lần nhấn mạnh rằng Trung Quốc không thể mãi chỉ đóng vai trò theo sau trong lĩnh vực AI.
Theo ông, một quốc gia muốn giữ vị trí quan trọng trong cuộc đua công nghệ cần tạo ra những đóng góp nền tảng, thay vì chỉ tối ưu hoặc triển khai lại thành quả của người khác.
Quan điểm này cũng giải thích vì sao DeepSeek dành nguồn lực lớn cho nghiên cứu mô hình lõi, ngay cả khi con đường đó tốn kém hơn và cần nhiều thời gian hơn để tạo ra kết quả.
10. Một con đường rất khác
Nếu nhiều công ty AI lớn khởi đầu từ phòng nghiên cứu của các tập đoàn công nghệ rồi tách ra thành startup, Liang Wenfeng lại xây hành trình theo chiều ngược lại.
Ông bắt đầu từ nghiên cứu Machine Learning.
Dùng năng lực AI để phát triển giao dịch định lượng.
Biến lợi nhuận thành nguồn vốn dài hạn.
Đầu tư hạ tầng GPU.
Sau đó mới thành lập DeepSeek để theo đuổi các mô hình nền tảng.
Đó là một lộ trình hiếm gặp trong ngành AI hiện đại, nơi năng lực nghiên cứu được xây dựng từng lớp một trước khi trở thành tâm điểm của thế giới.
11. Những câu nói phản ánh tư duy của Liang Wenfeng
Qua nhiều cuộc phỏng vấn bằng tiếng Trung, có thể thấy một số ý tưởng luôn xuất hiện xuyên suốt trong cách Liang nhìn về AI.
“Chúng tôi làm điều này vì nghiên cứu.”
“AGI là một trong những bài toán khó nhất mà con người từng theo đuổi.”
“Đổi mới không thể được tạo ra chỉ bằng mệnh lệnh quản lý.”
“Người trẻ thường là lực lượng tạo ra những bước tiến lớn.”
“Muốn đi xa, phải tạo ra công nghệ của chính mình.”
Những phát biểu này không được xây dựng như các khẩu hiệu. Chúng phản ánh khá rõ triết lý đã định hình con đường của Liang Wenfeng suốt nhiều năm: tích lũy năng lực trước, xây nền tảng trước, rồi mới bước vào cuộc cạnh tranh toàn cầu khi thời điểm thực sự chín muồi.
Để lại một bình luận
Bạn phải đăng nhập để gửi bình luận.