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
BD@cheerspublishing.com,
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