（大公報 記者 盧靜怡、吳俊宏）蛇年春節，廣東湛江吳川米歷嶺村沿路掛滿紅色歡迎橫幅，車水馬龍，熱鬧非凡。近段時間在海內外引發轟動的AI企業「深度求索」（DeepSeek）創始人、靈魂人物梁文鋒，便是來自這個小村子。近日，有消息指梁文鋒春節回老家過年，這個小村莊一夜間彷彿成為AI創新的朝聖地，不少遊客慕名前來「沾沾學霸氣息」。

梁文鋒的高中同學兼好友陳先生告訴媒體，梁文鋒年廿八（1月27日）下午還和舊時同學一起踢足球敘舊，除夕夜吃過年夜飯後，正月初一（1月29日）上午便已經離開。也許知道自己這幾天特別「火」，梁文鋒回朋友信息時打趣稱，今年回老家過年，可能要躲起來。

在米歷嶺村村口，一個平時用來作為婚禮現場裝飾的雙喜紅拱門被立了起來，寫着對聯：「文鋒回鄉傳佳績，鄉村振興添動力」，吸引不少家長帶着小朋友前來打卡。村中大紅橫幅隨處可見：「熱烈歡迎文鋒榮歸故里，家鄉因你而驕傲！」1月31日中午，該拱門已被低調拆下。

梁文鋒去年曾在一次訪問中談到，自己上世紀八十年代生長於廣東一個五線城市。「父親是小學老師，那時候很多家長覺得讀書沒用，甚至直接跑來家裏勸讓孩子不讀書。但如今再回頭看，一代人的時間，觀念就改變了。」梁文鋒堅定地說，相信以後硬核創新會越來越多。當社會讓創新者功成名就，群體性觀念自然會改變。「我們只是還需要一堆事實和一個過程。」

數學天賦驚人 「絕非書獃子」

梁文鋒初中班主任容老師告訴媒體，梁文鋒從小就是「尖子生」，數學天賦驚人。「他初中就學完高中數學，還自學大學課程。」容老師說，文鋒絕不是書獃子，他在學習上很有自己的一套方法，很注重勞逸結合，學好每一個學科彷彿毫不費力。

梁文鋒還特別喜歡踢足球。他的高中同學兼好友陳先生透露，梁文鋒年廿八下午還和舊時同學一起踢足球敘舊，除夕夜吃過年夜飯後，正月初一上午便已經離開。他們踢球時的合影已經在網上熱傳。照片中梁文鋒戴着眼鏡，穿着黃色的球服，笑容燦爛。

據介紹，2002年，梁文鋒以吳川市第一中學狀元的成績考上浙江大學。陳先生回憶稱，梁文鋒當時大學讀的AI工程專業前景並不明朗，但他很有前瞻的眼光，「完全是白手起家。」

梁文鋒2015年主導創立私募基金幻方量化，如今幻方量化管理着約80億美元資產，是內地最大的量化基金之一。2022年，幻方量化對外公布慈善捐贈情況，公司累計捐款近4億元人民幣，其中一筆1.38億元的匿名捐款署名「一隻平凡的小豬」。有媒體報道，在上海某慈善平台的付款紀錄上，這位匿名捐贈者的姓名是「梁*鋒」。「梁文鋒此前以個人名義在村裏捐了很多錢，每逢重陽節敬老他都一定會捐款。」陳先生說。

延續「狀元故里」傳統

在家鄉人眼裏，梁文鋒是當地「狀元」傳統的延續。吳川曾是粵西唯一的狀元故里，歷史上曾培養出1名狀元、20名進士、165名舉人。如今，這座小城又走出了一位全球矚目的科技創新者。

梁文鋒在2023年創立DeepSeek，向世界頂級科技巨頭發起挑戰。很短時間內，DeepSeek的開源AI模型風靡全球，「DeepSeek-V3」更被認為在性價比上超越了OpenAI的GPT-4o。新模型發布後，全球用戶蜂擁而至，春節前夕，梁文鋒才終於抽身回鄉，短暫休整，但假期不會太長，因為DeepSeek的下一代模型將啟動開發。節後梁文鋒將立即投入工作，繼續推動AI發展。

香港用戶如何註冊使用DeepSeek

捕捉AI開源商機　港應善用優勢

科技創新界立法會議員邱達根表示，DeepSeek的出現會進一步推動中國人工智能的全面發展。香港在人工智能領域也具備獨特優勢，主要體現在推動不同專項大模型的研發上。香港擁有豐富的醫療數據和內地工業生產數據，這些數據均為訓練人工智能模型提供了寶貴的資源。「低質數據將嚴重損耗算力效率，香港成熟的數據標準體系與法規框架，正可協助內地開源軟件實現標準化升級，增強市場信任度。」

身兼人工智能科技上市公司戰略顧問的立法會議員尚海龍認為，香港人工智能的優勢在於香港高校創新基礎雄厚，能夠快速跟進甚至引領國際創新科技方向，短板在於產業基礎薄弱，應用市場有限。他建議特區政府一方面要持續培育本地AI人才、盡快推動人工智能作為必備素養進中小學，另一方面，也要善用數以十萬計新來港人才的寶貴資源，挖掘本港創新科技快速轉化，支持AI落地於本港、壯大於灣區、銷售去全球。

選委會界別議員吳傑莊表示，香港AI正處在初始發展期，特區政府已推動自家開發的大語言模型在內部應用，並於去年通過政策支持和資金投入，推動業界加大投入發展AI。然而，香港仍面臨人才短缺和產業鏈不完善等挑戰。他建議鼓勵企業、大學和研究機構之間的合作，共同推動技術創新。對於所謂「技術偷竊」的指控，吳傑莊認為這反映了美國對中國技術崛起的擔憂，以及對市場競爭的焦慮。「在開源協作已成主流的AI領域，知識共享是創新基石。中美更應探索技術共治框架，而非陷入零和博弈。」

話你知｜建授權數據生態　利AI創新

使用數據訓練AI大模型，有潛在侵權風險，特別是當訓練數據涉及受版權保護的內容、個人信息或受限制的商業數據。2023年，美國紐約時報起訴OpenAI與微軟，指控ChatGPT在未經授權的情況下複製其文章內容用於訓練，且生成的回答可逐字復現原文段落，侵犯版權。爭議焦點在於，模型輸出是否構成「演繹作品」，以及訓練階段的臨時數據複製是否適用「合理使用」。簡單來說，該案涉及「數據價值分配權」，判決結果將重塑AI行業的數據獲取成本與創新速度。隨着數據抓取時代邁步「合規化」，授權數據生態逐步的建立，對推動AI創新具有重大意義。

什麼是縮放定律？

在人工智能（AI）和深度學習（DL）領域，縮放定律（Scaling Laws）指的是模型性能如何隨計算量、參數規模和數據量的增加而變化的規律。這些定律幫助研究者理解如何提高AI性能，以及是否值得投入更多資源來訓練更大的模型。

如果用「培育一棵樹」的比喻來理解縮放定律，樹的樹根深度即為大模型的模型參數量；土壤養分為訓練數據量，陽光能量為計算資源，果實甜度為模型性能。當樹根更深（模型參數量更大）、土壤更肥（訓練數據量更大）、陽光更足（算力更強），果實會越來越甜（模型性能更強），且甜度提升速度超過投入增長─直到遇到「玻璃天花板」，此時再增加投入，甜度增幅急劇放緩。

就像園林大師不會盲目追求最高樹木，AI工程師通過縮放定律尋找「甜蜜點」：在算力預算內，找到使（性能提升／資源消耗）比值最大的參數─數據─算力組合，這就是DeepSeek以算法突圍而出的關鍵所在。

（來源：大公報A2：要聞 2025/02/01）