人工智能是当今科研的热点，我国非常重视人工智能的研究。我国高校研究人工智能的专家车载斗量、数以万计，其中顶尖学者数以百计。随着今年的研究生扩展，高校研究人工智能的研究生更是浩如星辰、数以十万计。人工智能研究成为国家战略，近10年，我国科研管理部门给高校拨付的有关人工智能的科研经费累计数百亿。

   我国人工智能高校科研队伍可以说兵多将广、兵强马壮，兵精粮足。虽然搞出了数以百万计的碎片化成果，如论文、专利、演示、样机等，但是，就是搞不出DeepSeek这样的标志性成果。这要从体制机制上找原因，与经费多少无关，与人员多少无法，与水平高低无关。

首先，高校的科研人员是兼职，且流动性太强。教授是兼职的，研究生也是兼职。偌大校园居然没有几个全职科研人员。教授要备课、讲课、改作业、评审、开会、申请项目等，研究生要听课、做作业、考试、写论文、找工作、谈恋爱等。还有漫长的寒暑假，总的来说，高校科研人员能把30%的时间用在科研项目已经是不错了。有些研究生非常努力，奈何经验不足。此外，研究生的流动性太强，学生一毕业，项目就停滞的现象屡见不鲜。DeepSeek核心团队都是全职工作，一心一意搞开发，即使是实习生，在公司实习期间也是全力以赴，相当于全职。

其次，高校的团队协作性很差，难以形成合力。除了大家都很忙，时间碎片化的客观原因，文人相轻也是传统文化遗留的弊端，高校教授之间很难协作。研究生之间的合作也不多，都为自己的学位和工作奋斗，能自己快出成果最好。对于DeepSeek这样的大项目，需要多学科交叉融合，高校根本组织不起来这样的队伍。即使在申报书上能组织起来，实际上也是多个单位的东拼西凑，没有战斗力。

其三，高校的科研经费使用太难，效率太低。买一个设备，跑短腿不算，还要花几个月的时间。财务报销也是比搞科研更恐怖的存在，财务人员总是欲言又止，直到反复跑几趟，才能办成1次报销。DeepSeek团队有专门的财务人员来服务研发人员，而不是管制他们，浪费他们宝贵的研发时间。

其四，高校的科研经费不能用于在编科研人员，科研人员的积极性不高。科研人员工资不高，搞纵向科研也不是为了挣钱，而是为了职称和头衔，攻克核心技术的积极性不高。不是面向市场的高校科研，如何能搞成有竞争力的核心技术？DeepSeek公司的研发人员的工资远远高于高校，而且他们知道一旦研发成功，他们将会财务自由。高校的项目研发成果不是市场化，而是表明更有经验有能力搞下一个项目。

其五，高校科研经费总量虽多，但太分散。大部分都是一些小项目。虽偶尔有几个大项目，由于资金使用效率太低和使用不灵活，也发挥不了真正的作用。DeepSeek有大量的GPU芯片，在加上高额的工资等，其实相当于10亿元左右投资的单个项目。对一个只有100多人的科研团队，相当于人均经费1000万元，其强度远远超过高校的科研项目。

总之，深度求索公司完美的避开高校科研的五大不足，在有限的时间集中了大量资源和人力办成的科研大事，所以才有可能取得成功。DeepSeek有全职有经验的研发人员、多学科交叉且高度协作的科研团队，高效的财务制度，高薪的工作待遇和充足的研发经费。但是，仅有这些是不够的，还要有梦想，还要有自信，相信能成为世界科技进步的贡献者，而不是一直做搭车者。这类似于我国航天部门的研究院，他们有明确的目标、远大的理想，也有充足的资源支持，在航天领域取得了很多类似DeepSeek的重大成果。

看来，我们应该对私营企业有新的认知，他们体制机制灵活，如果能勇于肩负科技强国的重任，也可能承担攻克卡脖子核心技术的大任，做科技创新的急先锋。不过，大量的高校也不能妄自菲薄，毕竟开发DeepSeek的人才大都是高校培养的。只要牢牢把握立德树人的根本任务，做好基础研究和原始创新的科研探索工作，高校还是有较大的存在价值。