凯明格资讯网500亿融资刚到账，梁文锋就要干掉DeepSeek的“杀手锏”
作者｜周松
原创首发｜蓝字计划
500亿元人民币融资尘埃落定，杀手锏DeepSeek这笔巨款将投向何方？亿融
是疯狂堆砌芯片与算力，还是资刚迭代下一代基础模型？
DeepSeek创始人梁文锋给出的首要答案，出人意料：人。到账掉
近日，梁文DeepSeek在官方社交平台发布题为“寻找闪亮发光的锋干你”的招聘公告，宣布将全面扩大团队规模，杀手锏各部门编制至少翻倍。亿融
图源：DeepSeek官方微信
此次招聘涵盖7大类、资刚33个核心岗位，到账掉横跨研发、梁文算力、锋干产品、杀手锏运维及职能支持等全链路互联网组织架构，亿融且所有岗位均开放实习机会。资刚
这标志着自2023年成立以来，DeepSeek发起的规模最大、覆盖面最广的一次公开招募。
资金到位，扩张自然水到渠成。据媒体报道，本轮融资已将DeepSeek的投后估值推高至500亿美元以上，使其正式跻身全球估值最高的AI初创企业行列。
对于任何一家获得巨额融资的科技公司而言，大规模招聘并非新闻。
但对DeepSeek而言，此次扩招具有里程碑式的战略意义。作为全球知名的大模型公司，DeepSeek长期以来以“人少、层级扁平、决策高效”著称，这种“效率神话”是其核心竞争力之一。
然而，DeepSeek此次不惜打破过往“极简主义”的人设，追求“做大做强”，其背后折射出的是该公司长期存在的深层焦虑。
“小而美”曾是DeepSeek的杀手锏，也是软肋
DeepSeek此次扩招之所以引发行业震动，首要原因在于其过往极度精简的人员配置。
关于DeepSeek的员工规模，最权威的公开数据来自2025年3月《金融时报》的报道：当时其员工总数约为160人。
160人意味着什么？
对于普通初创公司，这可能是一个刚起步的微型团队；但对于DeepSeek而言，这一百人左右的团队已稳居全球顶级大模型公司的牌桌。
随着DeepSeek V3和R1的发布，其直接竞争对手已升级为OpenAI和Anthropic。
但在人员规模上，差距悬殊：
- OpenAI：截至2026年3月，员工约4500人。
- Anthropic：员工约2500人。
- 智谱AI（国内头部）：截至2025年末，员工938人。
尽管人数寥寥，DeepSeek却凭借这百余人团队，推出了享誉全球的DeepSeek V3和R1，创造了行业奇迹。
DeepSeek的“少”，不仅节省了薪资与管理成本，更构建了极高的组织效率。
在小团队中，模型、算法与基础设施人员之间几乎没有层级壁垒。一个新想法若被认可，即可迅速调动算力与人力进行验证。
图源：AI生图
梁文锋曾透露，DeepSeek内部采用接近自然分工的模式，成员围绕具体问题自由协作。例如，关键技术MLA（多头注意力机制）最初便源于年轻研究员的个人构想，公司发现其潜力后，迅速调配资源将其跑通。
这种“人少、层级少、高人才密度”的结构，使DeepSeek能将有限资源聚焦于关键问题，构成了其连续推出V2、V3和R1的组织基石。
然而，用发展的眼光审视，“小而美”并非没有代价。对DeepSeek而言，最大的痛点在于对核心人才流失的高度脆弱性。
相比拥有数千名员工的大厂，DeepSeek的关键模型、算法和基础设施长期集中在少数核心成员手中。一名骨干的离职，可能意味着一整块技术积累的断层。
据媒体梳理，自2025年下半年以来，DeepSeek已有至少5名核心研发人员离职：
- 罗福莉（DeepSeek-V2重要贡献者）：加入小米，现任小米MiMo大模型团队负责人。
- 郭达雅（DeepSeek R1论文第一作者）：转投字节跳动Seed团队。
- 王炳璇（参与早期模型研发）：加入腾讯混元团队。
- 阮翀（多模态核心研究员）：加盟自动驾驶公司元戎启行。
这些新东家——小米、字节、腾讯——均重金布局大模型，急需具备顶级模型训练经验的成熟人才。DeepSeek培养的这批年轻研究员，因此成为行业争抢的香饽饽。
罗福莉等人的离职，甚至让外界戏称DeepSeek为中国大模型行业的“黄埔军校”。
人才被认可，证明了DeepSeek的培养能力；但对于百人规模的公司，核心人才不断成为竞争对手的高管，压力呈指数级放大。这正是“精兵模式”最脆弱的环节。
过去，DeepSeek可凭借技术理想、研究自由和高薪吸引人才。但在全球AI人才争夺白热化的今天，竞争对手能提供巨额现金、股票期权，甚至直接负责一条业务线的机会。
长期不融资、无明确外部估值的DeepSeek，在人才激励上难以与互联网巨头正面硬刚。
如今，500亿元融资到位，DeepSeek终于拥有了明确的估值体系，以及扩充团队和完善长期激励机制的资本。
梁文锋此次扩招，绝非简单的“填补离职缺口”，而是一场彻底的组织重构。
估值500亿美元的公司，为何还在招行政？
此次招聘中，最引人注目的并非顶尖算法工程师，而是行政、法务、财务、采购和HR。
一家投后估值超500亿美元、跻身全球大模型前列的公司，招聘名单中竟出现这些传统意义上的“后台岗位”。
图源：DeepSeek官方微信
这些岗位看似与大模型技术无关，却恰恰揭示了DeepSeek过往组织架构的单薄。
500亿元资金注入后，资金管理、算力采购决策、合同合规、团队扩张推进，以及数据产品出现危机时的责任归属，这些问题已无法靠几个人“顺手”解决。
行政岗位虽不起眼，却是此次招聘中最具代表性的信号：DeepSeek正从一支能做出顶级模型的“特种部队”，转型为一家能够长期稳健运转的“正规军”。
更有趣的是，DeepSeek补齐的不仅是基础骨架，还包括法律、医学和小语种等专业领域的数据产品经理。
这些角色虽不直接参与底层模型训练，却能解决通用模型进入垂直场景时的痛点。例如，法律文件的结构化整理、医学数据的使用边界、小语种语料的版权与隐私合规，均需行业专家把关。
此外，DeepSeek此次招聘极具前瞻性，紧扣AI前沿趋势：Agent（智能体）。
DeepSeek专门组建了Agent Harness团队。
Harness可理解为包裹在模型外部的运行系统，负责上下文管理、工具调用、文件读写、代码修改、终端执行及结果校验。
此前，DeepSeek资深研究员陈德里已公开招募DeepSeek Code Harness团队，直接对标Anthropic旗下的Claude Code。
图源：DeepSeek资深研究员陈德里X账号
这一举动彻底颠覆了DeepSeek过去“扫地僧”般的形象。一年前，人们认为DeepSeek只埋头训练模型，不问世事。
如今，Agent成为主流，Harness风头正盛。Claude Code的迅速流行，不仅依赖Claude模型本身，更依托于一套围绕真实编程工作流搭建的产品与工程能力。
DeepSeek正顺势补齐这一短板。
同时，DeepSeek还在招募全栈开发、算法与AI核心系统研发人员，并将招聘地点扩展至内蒙古乌兰察布，招募数据中心高级运维工程师与高级交付经理。
图源：DeepSeek官方招聘网站
从行政、财务、法务，到Agent、算力基建，500亿元融资后，梁文锋的野心远超“训练更大模型”。
他要为DeepSeek构建一套完整的产品体系、稳固的基础设施，以及一家500亿美元估值公司应有的组织架构。
然而，新问题随之浮现：
当人员翻倍、部门增多、流程固化后，DeepSeek能否保留百人团队般的反应速度，延续昔日的“效率神话”？
是扩招，更是重生
事实上，从决定将所有部门扩大一倍的那一刻起，DeepSeek过去的“效率神话”便已翻篇。
团队规模扩大、部门细分，意味着财务、法务、采购、行政将建立标准化流程。随着Agent、专业数据、算力基建和商业交付的推进，DeepSeek不可能再像百人研究团队那样随意运转。
组织复杂度的提升，是DeepSeek选择“做大做强”必须支付的代价。
这种“阵痛”，是所有巨头从“小而美”走向规模化必经的阶段。
以谷歌为例，其曾因管理混乱、行动迟缓而在生成式AI竞争中一度落后。ChatGPT爆发时，谷歌虽拥有Transformer、DeepMind和庞大算力，但研究团队分散，模型与产品脱节，Bard的多次失误加剧了外界对其“大公司病”的质疑。
但谷歌通过重组找回了节奏：
- 2023年：Google Brain与DeepMind合并，成立Google DeepMind。
- 2024年：将更多模型研发、安全团队及Gemini应用团队并入DeepMind，缩短从技术突破到产品上线的距离。
结果，Gemini从被嘲笑的追赶者，重回全球顶级模型竞争行列。至2025年末，Gemini月活用户突破7.5亿。2026年初，路透社评价谷歌已从“落后者”变为“领先者”。
谷歌的案例证明：大公司并非注定丧失创新能力。通过重新整合资源、人才与产品入口，庞大组织同样能找回竞争节奏。
相比之下，DeepSeek的处境在组织包袱方面优于当年的谷歌。
它没有谷歌数十年积累的部门历史包袱，也未形成僵化的官僚体系。
图源：网络表情包
此刻的扩招，反而赋予梁文锋一次提前设计组织的机遇：
- 法务、财务、采购：承接扩张带来的复杂合规与运营工作。
- 产品与数据团队：负责将模型推向真实场景，解决垂直领域痛点。
- 算力团队：保障基础设施的稳定运行。
- 核心研发团队：保持高自主权，专注技术突破。
最终，DeepSeek的技术人员反而可能比以往更加专注。
500亿元融资提供了充足的弹药，过往的模型成绩赋予了梁文锋试错的底气。
过去的DeepSeek已证明，百余人团队可将模型做到世界前列。
接下来，它需要证明：一家拥有数百名员工、完整产品体系和稳定基础设施的公司，同样能保持强大的创新能力。
无论如何，“人少干大事”的效率神话大概率将成为历史。
但一个部门更齐全、产品能力更强、具备长期交付能力的DeepSeek，才刚刚起步。
