浙江
在收了騰訊、京東、寧德時代、網易、IDG等巨頭300多億投資后，梁文鋒正式“擴軍備戰”，叫板美國頂尖AI公司。
長久以來，DeepSeek及梁文鋒都給人一種特別神秘的感覺，這家只有150多人的小公司，在2024年春節一鳴驚人后，似乎重歸沉寂，今年萬眾期待的V4模型也沒帶來特別多的驚喜。
然而，真正的競爭，猶如“鴨子劃水”，水面上的鴨子波瀾不驚，水面下的鴨蹼拼命倒騰。DeepSeek藏在水面下的“鴨蹼”就是Harness——決定Agent（智能體）運行規則的核心標準。
6月25日晚間，DeepSeek發布招聘公告，一口氣開放了33個崗位，覆蓋公司管理、深度學習、產品經理、運維、AI研發等，其中最惹眼的是3個月前，剛成立的Harness部門。
該部門的負責人名叫崔添翼，是梁文鋒的浙大校友，之前也是搞股票量化交易的。在發布的崗位核心細則中，崔添翼特意設下了一道隱形門檻——應聘者必須具備“良好的中文溝通能力”，被外界解讀為“不招外國人”。
對此，崔回應稱“沒有不招外國人的規定，只是像美國公司招人需要英語工作一樣，我們也需要能用中文工作的人。”
對外國應聘者設置隱形門檻，派遣心腹管理新部門，梁文鋒為何如此重視Harness？
要看懂梁文鋒這一步棋有多狠，得先搞明白Harness到底是些什么玩意兒。
這個略顯生僻的英文單詞，原意是“馬具”，也就是套在牲口身上的韁繩、籠頭和眼罩。
在AI的底層邏輯里，大模型本體，本質上就是一匹擁有千匹馬力、但狀態不穩定的“野馬”。它上知天文下知地理，智商極高，但它沒有手腳、記性極差、且隨時可能發瘋——它可能會一本正經地胡說八道，可能會在同一個代碼Bug里死循環四個小時，甚至可能腦子一熱，順手把企業的核心數據庫給刪了。
而Harness，就是給這匹野馬套上的“數字韁繩”。
野馬+馬具=戰馬。
大模型+Harness=Agent。
過去兩年，國內的AI廠商都在瘋狂卷參數、賣Token；結果打到今年大家猛一抬頭，發現美企Anthropic悄悄把更關鍵的“馬具”給量產了。
在頂級Harness框架的驅動下，Anthropic的編程模型Opus/Sonnet已有媲美中低級程序員的能力，可以自動完成編程、測試、修復BUG等工作了。
今年上半年，公司在編程上的營收，從10億美元提升至35億美元，且客戶付費意愿非常高，商業化前景無限。
但Anthropic的野心還不止于Harness，它還售賣Agent托管服務，讓每位普通的開發者坐在家里就能實現一鍵自動編程。
這意味著，新一輪售賣Agent的競爭，已近在眼前。
但正如崔添翼在招聘廣告中寫到的：Model+Harness=Agent。現在DeepSeek已有模型了，缺的是Harness（智能體運行框架），即給開發者一套底層紀律與工程框架，讓他們在統一的規范下，去設計、驅動各種符合業務需求的Agent。
如果DeepSeek不立刻、馬上趁著手里有錢，去攢一套國產的Harness，一旦全世界程序員或企業，習慣了Anthropic制定的規矩，Agent的生態就會被鎖死——模型參數、算力中心都容易追趕，生態最難攻破，它不是某個具體的產品或基礎設施，它是用戶習慣、行業標準，猶如一雙無形的大手，死死卡住后來者的脖子。
我們可以看一個生態卡位的經典案例：英偉達。
英偉達的GPU設計很難嗎？至少AMD可以拿出同等規格的產品，那AMD為什么一直被英偉達壓著打？
因為英偉達搞了個CUDA生態，不僅賣GPU，還向開發者提供CUDA工具包，讓他們能自由調試買到的GPU，匹配自家的需求，發揮最大的潛力。
Harness就是AI界的CUDA。
馬斯克曾說，中國不缺編程能力媲美Anthropic的模型，缺的是商業化應用。智譜GLM5.2距離Fable 5的距離可能僅半年，但從Fable 5到商業化落地，中間還隔著云服務、Harness、Agent等環節。這些誰來做呢？
梁文鋒說DeepSeek來做。
這才是本輪DeepSeek“擴軍”真正的重點所在：在美國封閉的Agent運行規則之外，再搞一套基于我們標準的、開放的Agent運行規則，防止AI產業最豐厚的利潤環節被美國公司獨占。
20年前，中國互聯網公司通過“免費”繞開了美國人制定的付費軟件生態，最終長出了騰訊、阿里等巨頭。20年后，梁文鋒又帶著300億殺進了Agent的核心腹地。真正決定AI競爭勝負的下半場，才剛剛吹響開賽的哨音。
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