DeepSeek等8大產(chǎn)品都是意外?! 改變世界的項(xiàng)目們，最初都沒被“當(dāng)個(gè)事兒辦”

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DeepSeek等8大產(chǎn)品都是意外?! 改變世界的項(xiàng)目們，最初都沒被“當(dāng)個(gè)事兒辦”

量子位

2026-01-12

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10 分鐘

從DeepSeek到ChatGPT，從Gmail到Twitter，這些改變世界的產(chǎn)品最初都只是不被重視的支線項(xiàng)目。它們繞開了KPI束縛和過度管理，在自由探索中實(shí)現(xiàn)了技術(shù)突破。本文通過8個(gè)典型案例，揭示了side project如何成為創(chuàng)新溫床，以及在AI時(shí)代個(gè)人探索價(jià)值被放大的新趨勢(shì)。

這些改變世界的產(chǎn)品，最初居然都是不被當(dāng)回事兒的支線項(xiàng)目（side project）？！

包括但不限于：

DeepSeek：幻方量化的支線項(xiàng)目
Qwen：阿里的支線項(xiàng)目
Claude Code：Anthropic的支線項(xiàng)目
ChatGPT：OpenAI的的支線項(xiàng)目
PyTorch：Meta的支線項(xiàng)目
Gmail：Google的支線項(xiàng)目
Twitter（現(xiàn)??）：Odeo的支線項(xiàng)目
Slack：Tiny Speck的支線項(xiàng)目

就說例舉的這8個(gè)項(xiàng)目里面，你日常會(huì)用幾個(gè)吧（doge臉等答案）～

反正，隨便單獨(dú)拎哪一個(gè)出來，都會(huì)讓人小小詫異一下：這居然也能是個(gè)支線項(xiàng)目？

不過我們先來界定一下，什么叫做“支線項(xiàng)目”。

簡單來說，就是非主線、非KPI驅(qū)動(dòng)、最初非戰(zhàn)略立項(xiàng)。這些項(xiàng)目成立之初并不重要，更不是公司翻身的戰(zhàn)略方案。

所以失敗也好，和主線方向沖突也罷，都沒有太大關(guān)系。

但——

用熱烈討論的網(wǎng)友的話來說：

沒有項(xiàng)目經(jīng)理、銷售、GTMs、合規(guī)、股東，支線項(xiàng)目總是魔法生效的地方。

從國內(nèi)到硅谷，side project神話屢見不鮮

廢話不多說，先來看國內(nèi)做副業(yè)做得比主業(yè)還家喻戶曉的幻方量化。

也就是DeepSeek背后的母公司。

幻方確實(shí)很技術(shù)范兒——在幻方量化內(nèi)部，長期存在大量圍繞算力、模型和工程效率的技術(shù)研究。

但幻方并不是一家專門的AI Lab，所以上述這些研究首先服務(wù)于量化交易本身。

更多時(shí)候，AI的作用都是輔助金融市場(chǎng)的分析研究，妥妥的支線工具屬性。

所以，DeepSeek并不是在聚光燈下誕生的項(xiàng)目，是沿著內(nèi)部技術(shù)演進(jìn)自然延伸出來的結(jié)果。

這一點(diǎn)非常關(guān)鍵。

這種狀態(tài)，恰恰讓它能夠繞開很多創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目必經(jīng)的約束，比如節(jié)奏、敘事、融資節(jié)點(diǎn)、對(duì)外承諾……

總之就是技術(shù)可以先跑在需求前面。

更別提做量化起家的幻方，完全不缺卡了。

畢竟這個(gè)時(shí)代算力為王，誰能擁有更豐富的GPU集群，誰就占據(jù)資源優(yōu)勢(shì)，而幻方量化顯然將這點(diǎn)做到了極致。

同時(shí)長期深耕金融專業(yè)場(chǎng)景，也讓它擁有得天獨(dú)厚的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，在研發(fā)通用智能時(shí)也會(huì)更傾向于注重模型推理和數(shù)學(xué)能力。

長期高強(qiáng)度的算法投入，加上頂尖的人才儲(chǔ)備，幻方量化能打造出爆款A(yù)I，可謂天時(shí)地利人和。

而同屬國內(nèi)開源大模型第一梯隊(duì)的Qwen其實(shí)也是支線項(xiàng)目。

通義千問技術(shù)負(fù)責(zé)人林俊旸在??上公開：Qwen was a side project。

作為成熟的老牌互聯(lián)網(wǎng)公司，阿里早期在大模型上的戰(zhàn)略定位更多的還是面向行業(yè)ToB用戶，大模型的商業(yè)化交付才是絕對(duì)主線。

Qwen則堅(jiān)定走上了一條開源道路。

而且據(jù)林俊旸所說，side project能夠提高成功幾率。

一是因?yàn)闆]有過度的決策參與，把自主權(quán)交還給真正寫模型的人。

二是微觀管理少，更大的試錯(cuò)空間換來更快的迭代速度。

簡單來說，在Qwen的早期發(fā)展中，阿里不是完全不管，也不是嚴(yán)加看管，而是找到了一條折中的道路。

即盡可能給予研究團(tuán)隊(duì)空間，以支線任務(wù)的形式“放養(yǎng)”，在證明其價(jià)值后，再逐步融入主線資源。

再看硅谷，同樣的典型案例有Claude Code。

最初，它不過是工程師Boris Cherny的一個(gè)Claude實(shí)驗(yàn)性工程：

通過連接AppleScript，它能告訴用戶正在聽什么音樂，還能切換在播的音樂。

有用肯定是有用，但聽起來有點(diǎn)平平無奇（？

某次和產(chǎn)品經(jīng)理交流后，Cherny意識(shí)到，或許可以給終端來點(diǎn)和系統(tǒng)文件交互的工具，比如讀文件、寫文件，還有運(yùn)行批處理命令什么的。

Anyway，Claude Code就這樣在相當(dāng)偶然的情況下誕生了。

初露苗頭時(shí)，它只是一個(gè)員工基于自家大模型手搓的side project。

但正式面市后，隨即產(chǎn)生了暴風(fēng)式傳播效應(yīng)，并成為Anthropic的當(dāng)家產(chǎn)品之一。

Boris Cherny在??上記錄道：

一年前，Claude在生成bash命令時(shí)難以避免轉(zhuǎn)義錯(cuò)誤。而且它一次只能工作幾秒或幾分鐘。
快進(jìn)到今天。在過去的三十天里，我提交了259個(gè)PR——497次提交，添加了40000行代碼，刪除了38000行代碼。
每一行代碼都是由Claude Code+Opus4.5編寫的。
Claude持續(xù)運(yùn)行數(shù)分鐘、數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天。

軟件工程的范式正在改變。

誰也沒想到，當(dāng)初一個(gè)并未委以重任的支線項(xiàng)目，現(xiàn)在已經(jīng)成了一股繞不開的力量，推著我們走進(jìn)編程新時(shí)期。