揭秘DeepSeek一個更極致的中國技術 理想主義故事
時間：25-02-07 來源：暗涌waves
揭秘DeepSeek一個更極致的中國技術
理想主義故事
中國的7家大模型創(chuàng)業(yè)公司中，DeepSeek（深度求索）最不聲不響，但它又總能以出其不意的方式被人記住。
一年前，這種出其不意源自它背后的量化私募巨頭幻方，是大廠外唯一一家儲備萬張A100芯片的公司，一年后，則來自它才是引發(fā)中國大模型價格戰(zhàn)的源頭。
在被AI連續(xù)轟炸的5月，DeepSeek一躍成名。起因是他們發(fā)布的一款名為DeepSeek V2的開源模型，提供了一種史無前例的性價比：推理成本被降到每百萬token僅 1塊錢，約等于Llama3 70B的七分之一，GPT-4 Turbo的七十分之一。
DeepSeek被迅速冠以“AI界拼多多”之稱的同時，字節(jié)、騰訊、百度、阿里等大廠也按耐不住，紛紛降價。中國大模型價格戰(zhàn)由此一觸即發(fā)。
彌漫的硝煙其實掩蓋了一個事實：與很多大廠燒錢補貼不同，DeepSeek是有利潤的。
這背后，是DeepSeek對模型架構進行了全方位創(chuàng)新。它提出的一種嶄新的MLA（一種新的多頭潛在注意力機制）架構，把顯存占用降到了過去最常用的MHA架構的5%-13%，同時，它獨創(chuàng)的DeepSeekMoESparse結構，也把計算量降到極致，所有這些最終促成了成本的下降。
在硅谷，DeepSeek被稱作“來自東方的神秘力量”。SemiAnalysis首席分析師認為，DeepSeek V2論文“可能是今年最好的一篇”。OpenAI前員工Andrew Carr認為論文“充滿驚人智慧”，并將其訓練設置應用于自己的模型。而OpenAI前政策主管、Anthropic聯(lián)合創(chuàng)始人Jack Clark認為，DeepSeek“雇傭了一批高深莫測的奇才”，還認為中國制造的大模型，“將和無人機、電動汽車一樣，成為不容忽視的力量。”
在基本由硅谷牽動故事進展的AI浪潮里，這是罕有的情形。多位行業(yè)人士告訴我們，這種強烈的反響源自架構層面的創(chuàng)新，是國產(chǎn)大模型公司乃至全球開源基座大模型都很罕見的嘗試。一位AI研究者表示，Attention架構提出多年來，幾乎未被成功改過，更遑論大規(guī)模驗證。“這甚至是一個做決策時就會被掐斷的念頭，因為大部分人都缺乏信心。”
而另一方面，國產(chǎn)大模型之前很少涉足架構層面的創(chuàng)新，也是因為很少有人主動去擊破那樣一種成見：美國更擅長從0-1的技術創(chuàng)新，而中國更擅長從1-10的應用創(chuàng)新。何況這種行為非常不劃算——新一代模型，過幾個月自然有人做出來，中國公司只要跟隨、做好應用即可。對模型結構進行創(chuàng)新，意味著沒有路徑可依，要經(jīng)歷很多失敗，時間、經(jīng)濟成本都耗費巨大。
DeepSeek顯然是逆行者。在一片認為大模型技術必然趨同，follow是更聰明捷徑的喧嘩聲中，DeepSeek看重“彎路”中積累的價值，并認為中國的大模型創(chuàng)業(yè)者除應用創(chuàng)新外，也可以加入到全球技術創(chuàng)新的洪流中。
DeepSeek的很多抉擇都與眾不同。截至目前，7家中國大模型創(chuàng)業(yè)公司中，它是唯一一家放棄“既要又要”路線，至今專注在研究和技術，未做toC應用的公司，也是唯一一家未全面考慮商業(yè)化，堅定選擇開源路線甚至都沒融過資的公司。這些使得它經(jīng)常被遺忘在牌桌之外，但在另一端，它又經(jīng)常在社區(qū)被用戶“自來水”式傳播。
DeepSeek究竟是如何煉成的？我們?yōu)榇嗽L談了甚少露面的DeepSeek創(chuàng)始人梁文鋒。
這位從幻方時代，就在幕后潛心研究技術的80后創(chuàng)始人，在DeepSeek時代，依舊延續(xù)著他的低調作風，和所有研究員一樣，每天“看論文，寫代碼，參與小組討論”。
和很多量化基金創(chuàng)始人都有過海外對沖基金履歷，多出身物理、數(shù)學等專業(yè)不同的是，梁文鋒一直是本土背景，早年就讀的也是浙江大學電子工程系人工智能方向。
多位行業(yè)人士和DeepSeek研究員告訴我們，梁文鋒是當下中國AI界非常罕見的“兼具強大的infra工程能力和模型研究能力，又能調動資源”、“既可以從高處做精準判斷，又可以在細節(jié)上強過一線研究員”的人，他擁有“令人恐怖的學習能力”，同時又“完全不像一個老板，而更像一個極客”。
這是一次尤為難得的訪談。訪談里，這位技術理想主義者，提供了目前中國科技界特別稀缺的一種聲音：他是少有的把“是非觀”置于“利害觀”之前，并提醒我們看到時代慣性，把“原創(chuàng)式創(chuàng)新”提上日程的人。
一年前，DeepSeek剛下場時，我們初次訪談了梁文鋒 ：《瘋狂的幻方：一家隱形AI巨頭的大模型之路》 。如果說當時那句「務必要瘋狂地懷抱雄心，且還要瘋狂地真誠」還是一句美麗的口號，一年過去，它已經(jīng)在成為一種行動。
以下為對話部分：
價格戰(zhàn)第一槍是怎么打響的？
「暗涌」：DeepSeek V2模型發(fā)布后，迅速引發(fā)一場血雨腥風的大模型價格戰(zhàn)，有人說你們是行業(yè)的一條鯰魚。
梁文鋒：我們不是有意成為一條鯰魚，只是不小心成了一條鯰魚。
「暗涌」：這個結果讓你們意外嗎？
梁文鋒：非常意外。沒想到價格讓大家這么敏感。我們只是按照自己的步調來做事，然后核算成本定價。我們的原則是不貼錢，也不賺取暴利。這個價格也是在成本之上稍微有點利潤。
「暗涌」：5天后智譜AI就跟進了，之后是字節(jié)、阿里、百度、騰訊等大廠。
梁文鋒：智譜AI降的是一個入門級產(chǎn)品，和我們同級別的模型仍然收費很貴。字節(jié)是真正第一個跟進的。旗艦模型降到和我們一樣的價格，然后觸發(fā)了其它大廠紛紛降價。因為大廠的模型成本比我們高很多，所以我們沒想到會有人虧錢做這件事，最后就變成了互聯(lián)網(wǎng)時代的燒錢補貼的邏輯。
「暗涌」：外部看來，降價很像在搶用戶，互聯(lián)網(wǎng)時代的價格戰(zhàn)通常如此。
梁文鋒：搶用戶并不是我們的主要目的。我們降價一方面是因為我們在探索下一代模型的結構中，成本先降下來了，另一方面也覺得無論API,還是AI,都應該是普惠的、人人可以用得起的東西。
「暗涌」：在這之前，大部分中國公司都會直接copy這一代的 Llama結構去做應用，為什么你們會從模型結構切入？
梁文鋒：如果目標是做應用，那沿用 Llama結構，短平快上產(chǎn)品也是合理選擇。但我們目的地是AGI，這意味著我們需要研究新的模型結構，在有限資源下，實現(xiàn)更強的模型能力。這是scale up到更大模型所需要做的基礎研究之一。除了模型結構，我們還做了大量其他的研究，包括怎么構造數(shù)據(jù)，如何讓模型更像人類等，這都體現(xiàn)在我們發(fā)布的模型里。另外，Llama的結構，在訓練效率和推理成本上，和國外先進水平估計也已有兩代差距。
「暗涌」：這種代差主要來自哪里？
梁文鋒：首先訓練效率有差距。我們估計，國內最好的水平和國外最好的相比，模型結構和訓練動力學上可能有一倍的差距，光這一點我們要消耗兩倍的算力才能達到同樣效果。另外數(shù)據(jù)效率上可能也有一倍差距，也就是我們要消耗兩倍的訓練數(shù)據(jù)和算力，才能達到同樣的效果。合起來就要多消耗4倍算力。我們要做的，正是不停地去縮小這些差距。
「暗涌」：大部分中國公司都選擇既要模型又要應用，為什么DeepSeek目前選擇只做研究探索？
梁文鋒：因為我們覺得現(xiàn)在最重要的是參與到全球創(chuàng)新的浪潮里去。過去很多年，中國公司習慣了別人做技術創(chuàng)新，我們拿過來做應用變現(xiàn)，但這并非是一種理所當然。這一波浪潮里，我們的出發(fā)點，就不是趁機賺一筆，而是走到技術的前沿，去推動整個生態(tài)發(fā)展。
「暗涌」：互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)時代留給大部分人的慣性認知是，美國擅長搞技術創(chuàng)新，中國更擅長做應用。
梁文鋒：我們認為隨著經(jīng)濟發(fā)展，中國也要逐步成為貢獻者，而不是一直搭便車。過去三十多年IT浪潮里，我們基本沒有參與到真正的技術創(chuàng)新里。我們已經(jīng)習慣摩爾定律從天而降，躺在家里18個月就會出來更好的硬件和軟件。Scaling Law也在被如此對待。
但其實，這是西方主導的技術社區(qū)一代代孜孜不倦創(chuàng)造出來的，只因為之前我們沒有參與這個過程，以至于忽視了它的存在。
真正的差距不是一年或兩年，而是原創(chuàng)和模仿之差
「暗涌」：為什么DeepSeek V2會讓硅谷的很多人驚訝？
梁文鋒：在美國每天發(fā)生的大量創(chuàng)新里，這是非常普通的一個。他們之所以驚訝，是因為這是一個中國公司，在以創(chuàng)新貢獻者的身份，加入到他們游戲里去。畢竟大部分中國公司習慣follow，而不是創(chuàng)新。
「暗涌」：但這種選擇放在中國語境里，也過于奢侈。大模型是一個重投入游戲，不是所有公司都有資本只去研究創(chuàng)新，而不是先考慮商業(yè)化。
梁文鋒：創(chuàng)新的成本肯定不低，過去那種拿來主義的慣性也和過去的國情有關。但現(xiàn)在，你看無論中國的經(jīng)濟體量，還是字節(jié)、騰訊這些大廠的利潤，放在全球都不低。我們創(chuàng)新缺的肯定不是資本，而是缺乏信心以及不知道怎么組織高密度的人才實現(xiàn)有效的創(chuàng)新。
「暗涌」：為什么中國公司——包括不缺錢的大廠，這么容易把快速商業(yè)化當?shù)谝灰x？
梁文鋒：過去三十年，我們都只強調賺錢，對創(chuàng)新是忽視的。創(chuàng)新不完全是商業(yè)驅動的，還需要好奇心和創(chuàng)造欲。我們只是被過去那種慣性束縛了，但它也是階段性的。
「暗涌」：但你們究竟是一個商業(yè)組織，而非一個公益科研機構，選擇創(chuàng)新，又通過開源分享出去，那要在哪里形成護城河？像5月這次MLA架構的創(chuàng)新，也會很快被其他家copy吧？
梁文鋒：在顛覆性的技術面前，閉源形成的護城河是短暫的。即使OpenAI閉源，也無法阻止被別人趕超。所以我們把價值沉淀在團隊上，我們的同事在這個過程中得到成長，積累很多know-how,形成可以創(chuàng)新的組織和文化，就是我們的護城河。
開源，發(fā)論文，其實并沒有失去什么。對于技術人員來說，被follow是很有成就感的事。其實，開源更像一個文化行為，而非商業(yè)行為。給予其實是一種額外的榮譽。一個公司這么做也會有文化的吸引力。
「暗涌」：你怎么看類似朱嘯虎的這種市場信仰派觀點？
梁文鋒：朱嘯虎是自洽的，但他的打法更適合快速賺錢的公司，而你看美國最賺錢的公司，都是厚積薄發(fā)的高科技公司。
「暗涌」：但做大模型，單純的技術領先也很難形成絕對優(yōu)勢，你們賭的那個更大的東西是什么？
梁文鋒：我們看到的是中國AI不可能永遠處在跟隨的位置。我們經(jīng)常說中國AI和美國有一兩年差距，但真實的gap是原創(chuàng)和模仿之差。如果這個不改變，中國永遠只能是追隨者，所以有些探索也是逃不掉的。
英偉達的領先，不只是一個公司的努力，而是整個西方技術社區(qū)和產(chǎn)業(yè)共同努力的結果。他們能看到下一代的技術趨勢，手里有路線圖。中國AI的發(fā)展，同樣需要這樣的生態(tài)。很多國產(chǎn)芯片發(fā)展不起來，也是因為缺乏配套的技術社區(qū)，只有第二手消息，所以中國必然需要有人站到技術的前沿。
更多的投入并不一定產(chǎn)生更多的創(chuàng)新
「暗涌」：現(xiàn)在的DeepSeek有一種OpenAI早期的理想主義氣質，也是開源的。后邊你們會選擇閉源嗎？OpenAI和Mistral都有過從開源到閉源的過程。
梁文鋒：我們不會閉源。我們認為先有一個強大的技術生態(tài)更重要。
「暗涌」：你們有融資計劃嗎？看有媒體報道，幻方對DeepSeek有獨立拆分上市的計劃，硅谷的AI創(chuàng)業(yè)公司，最終也都難免要和大廠綁定。
梁文鋒：短期內沒有融資計劃，我們面臨的問題從來不是錢，而是高端芯片被禁運。
「暗涌」：很多人認為，做AGI和做量化是完全不同的兩件事，量化可以悶聲去做，但AGI可能更需要高舉高打，需要結盟，這樣可以讓你的投入變大。
梁文鋒：更多的投入并不一定產(chǎn)生更多的創(chuàng)新。否則大廠可以把所有的創(chuàng)新包攬了。
「暗涌」：你們現(xiàn)在不做應用，是因為你們沒有運營的基因嗎？
梁文鋒：我們認為當前階段是技術創(chuàng)新的爆發(fā)期，而不是應用的爆發(fā)期。長遠來說，我們希望形成一種生態(tài)，就是業(yè)界直接使用我們的技術和產(chǎn)出，我們只負責基礎模型和前沿的創(chuàng)新，然后其它公司在DeepSeek 的基礎上構建toB、toC的業(yè)務。如果能形成完整的產(chǎn)業(yè)上下游，我們就沒必要自己做應用。當然，如果需要，我們做應用也沒障礙，但研究和技術創(chuàng)新永遠是我們第一優(yōu)先級。
「暗涌」：但選擇API的話，為什么選擇DeepSeek，而不是大廠？
梁文鋒：未來的世界很可能是專業(yè)化分工的，基礎大模型需要持續(xù)創(chuàng)新，大廠有它的能力邊界，并不一定適合。
「暗涌」：但技術真的可以拉開差距嗎?你也說過并不存在絕對的技術秘密。
梁文鋒：技術沒有秘密，但重置需要時間和成本。英偉達的顯卡，理論上沒有任何技術秘密，很容易復制，但重新組織團隊以及追趕下一代技術都需要時間，所以實際的護城河還是很寬。
「暗涌」：你們降價后，字節(jié)率先跟進，說明他們還是感受到某種威脅。你怎么看創(chuàng)業(yè)公司與大廠競爭的新解法？
梁文鋒：說實話我們不太care這件事，只是順便做了這件事。提供云服務不是我們的主要目標。我們的目標還是去實現(xiàn)AGI。
目前沒有看到什么新解法，但大廠也沒有明顯占優(yōu)。大廠有現(xiàn)成的用戶，但它的現(xiàn)金流業(yè)務也是它的包袱，也會讓它成為隨時被顛覆的對象。
「暗涌」：你怎么看DeepSeek之外的6家大模型創(chuàng)業(yè)公司的終局？
梁文鋒：可能活下來2到3家。現(xiàn)在都還處在燒錢階段，所以那些自我定位清晰、更能精細化運營的，更有機會活下來。其它公司可能會脫胎換骨。有價值的東西不會煙消云散，但會換一種方式。
「暗涌」：幻方時代，面對競爭的姿態(tài)就被評價為“我行我素”，很少在意橫向比較。關于競爭，你思考的原點是什么？
梁文鋒：我經(jīng)常思考的是，一個東西能不能讓社會的運行效率變高，以及你能否在它的產(chǎn)業(yè)分工鏈條上找到擅長的位置。只要終局是讓社會效率更高，就是成立的。中間很多都是階段性的，過度關注必然眼花繚亂。
一群做“高深莫測”事的年輕人
「暗涌」：OpenAI前政策主管、Anthropic聯(lián)合創(chuàng)始人Jack Clark認為DeepSeek雇傭了“一批高深莫測的奇才”，做出DeepSeek v2的是怎樣一群人？
梁文鋒：并沒有什么高深莫測的奇才，都是一些Top高校的應屆畢業(yè)生、沒畢業(yè)的博四、博五實習生，還有一些畢業(yè)才幾年的年輕人。
「暗涌」：很多大模型公司都執(zhí)著地去海外挖人，很多人覺得這個領域前50名的頂尖人才可能都不在中國的公司，你們的人都來自哪里？
梁文鋒：V2模型沒有海外回來的人，都是本土的。前50名頂尖人才可能不在中國，但也許我們能自己打造這樣的人。
「暗涌」：這次MLA創(chuàng)新是如何發(fā)生的？聽說idea最早來自一個年輕研究員的個人興趣？
梁文鋒：在總結出Attention架構的一些主流變遷規(guī)律后，他突發(fā)奇想去設計一個替代方案。不過從想法到落地，中間是一個漫長的過程。我們?yōu)榇私M了一個team，花了幾個月時間才跑通。
「暗涌」：這種發(fā)散性靈感的誕生和你們完全創(chuàng)新型組織的架構很有關系。幻方時代，你們就很少自上而下地指派目標或任務。但AGI這種充滿不確定性的前沿探索，是否多了管理動作？
梁文鋒：DeepSeek也全是自下而上。而且我們一般不前置分工，而是自然分工。每個人有自己獨特的成長經(jīng)歷，都是自帶想法的，不需要push他。探索過程中，他遇到問題，自己就會拉人討論。不過當一個idea顯示出潛力，我們也會自上而下地去調配資源。
「暗涌」：聽說DeepSeek對于卡和人的調集非常靈活。
梁文鋒：我們每個人對于卡和人的調動是不設上限的。如果有想法，每個人隨時可以調用訓練集群的卡無需審批。同時因為不存在層級和跨部門，也可以靈活調用所有人，只要對方也有興趣。
「暗涌」：一種松散的管理方式也取決于你們篩選到了一批強熱愛驅動的人。聽說你們很擅長從細節(jié)招人， 可以讓一些非傳統(tǒng)評價指標里優(yōu)秀的人被選出來。
梁文鋒：我們選人的標準一直都是熱愛和好奇心，所以很多人會有一些奇特的經(jīng)歷，很有意思。很多人對做研究的渴望，遠超對錢的在意。
「暗涌」: transformer誕生在谷歌的AI Lab，ChatGPT誕生在OpenAI,你覺得大公司的AILab 和一個創(chuàng)業(yè)公司對于創(chuàng)新產(chǎn)生的價值有什么不同？
梁文鋒：不管是Google實驗室，還是OpenAI，甚至中國大廠的AI Lab，都很有價值的。最后是OpenAI做出來，也有歷史的偶然性。
「暗涌」：創(chuàng)新很大程度也是一種偶然嗎？我看你們辦公區(qū)中間那排會議室左右兩側都設置了可以隨意推開的門。你們同事說，這就是給偶然留出空隙。transfomer誕生中就發(fā)生過那種偶然經(jīng)過的人聽到后加入，最終把它變成一個通用框架的故事。
梁文鋒：我覺得創(chuàng)新首先是一個信念問題。為什么硅谷那么有創(chuàng)新精神？首先是敢。Chatgpt出來時，整個國內對做前沿創(chuàng)新都缺乏信心，從投資人到大廠，都覺得差距太大了，還是做應用吧。但創(chuàng)新首先需要自信。這種信心通常在年輕人身上更明顯。
「暗涌」：但你們不參與融資，很少對外發(fā)聲，社會聲量上肯定不如那些融資活躍的公司，怎么確保DeepSeek就是做大模型的人的首選？
梁文鋒：因為我們在做最難的事。對頂級人才吸引最大的，肯定是去解決世界上最難的問題。其實，頂尖人才在中國是被低估的。因為整個社會層面的硬核創(chuàng)新太少了，使得他們沒有機會被識別出來。我們在做最難的事，對他們就是有吸引力的。
「暗涌」：前一段OpenAI的發(fā)布并沒有等來GPT5,很多人覺得這是技術曲線明顯在放緩，也很多人開始質疑Scaling Law，你們怎么看？
梁文鋒：我們偏樂觀，整個行業(yè)看起來都符合預期。OpenAI也不是神，不可能一直沖在前面。
「暗涌」：你覺得AGI還要多久實現(xiàn)，發(fā)布DeepSeek V2前，你們發(fā)布過代碼生成和數(shù)學的模型，也從dense模型切換到了MOE,所以你們的AGI路線圖有哪些坐標？
梁文鋒：可能是2年、5年或者10年，總之會在我們有生之年實現(xiàn)。至于路線圖，即使在我們公司內部，也沒有統(tǒng)一意見。但我們確實押注了三個方向。一是數(shù)學和代碼，二是多模態(tài)，三是自然語言本身。數(shù)學和代碼是AGI天然的試驗場，有點像圍棋，是一個封閉的、可驗證的系統(tǒng)，有可能通過自我學習就能實現(xiàn)很高的智能。另一方面，可能多模態(tài)、參與到人類的真實世界里學習，對AGI也是必要的。我們對一切可能性都保持開放。
「暗涌」：你覺得大模型終局是什么樣態(tài)？
梁文鋒：會有專門公司提供基礎模型和基礎服務,會有很長鏈條的專業(yè)分工。更多人在之上去滿足整個社會多樣化的需求。
所有的套路都是上一代的產(chǎn)物
「暗涌」：過去這一年，中國的大模型創(chuàng)業(yè)還是有很多變化的，比如去年開頭還很活躍的王慧文中場退出了，后來加入的公司也開始呈現(xiàn)出差異化。
梁文鋒：王慧文自己承擔了所有的損失，讓其他人全身而退。他做了一個對自己最不利，但對大家都好的選擇，所以他做人是很厚道的，這點我很佩服。
「暗涌」：現(xiàn)在你的精力最多放在哪里？
梁文鋒：主要的精力在研究下一代的大模型。還有很多未解決的問題。
「暗涌」:其他幾家大模型創(chuàng)業(yè)公司都是堅持既要又要，畢竟技術不會帶來永久領先，抓住時間窗口把技術優(yōu)勢落到產(chǎn)品也很重要，DeepSeek敢于專注在模型研究上是因為模型能力還不夠嗎？
梁文鋒：所有的套路都是上一代的產(chǎn)物，未來不一定成立。拿互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)邏輯去討論未來AI的盈利模式，就像馬化騰創(chuàng)業(yè)時，你去討論通用電氣和可口可樂一樣。很可能是一種刻舟求劍。
「暗涌」：過去幻方就有很強的技術和創(chuàng)新基因，成長也比較順利，這是你偏樂觀的原因嗎？
梁文鋒：幻方某種程度上增強了我們對技術驅動型創(chuàng)新的信心，但也不都是坦途。我們經(jīng)歷了一個漫長的積累過程。外部看到的是幻方2015年后的部分，但其實我們做了16年。
「暗涌」：回到關于原創(chuàng)式創(chuàng)新的話題。現(xiàn)在經(jīng)濟開始進入下行，資本也進入冷周期，所以它對原創(chuàng)式創(chuàng)新是否會帶來更多抑制
梁文鋒：我倒覺得未必。中國產(chǎn)業(yè)結構的調整，會更依賴硬核技術的創(chuàng)新。當很多人發(fā)現(xiàn)過去賺快錢很可能來自時代運氣，就會更愿意俯身去做真正的創(chuàng)新。
「暗涌」：所以你對這件事也是樂觀的？
梁文鋒：我是八十年代在廣東一個五線城市長大的。我的父親是小學老師，九十年代，廣東賺錢機會很多，當時有不少家長到我家里來，基本就是家長覺得讀書沒用。但現(xiàn)在回去看，觀念都變了。因為錢不好賺了，連開出租車的機會可能都沒了。一代人的時間就變了。
以后硬核創(chuàng)新會越來越多。現(xiàn)在可能還不容易被理解，是因為整個社會群體需要被事實教育。當這個社會讓硬核創(chuàng)新的人功成名就，群體性想法就會改變。我們只是還需要一堆事實和一個過程。
摘自-暗涌waves
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