加码Harness人才布局，DeepSeek的AI发展路径转向重资产？

6月25日，徽声在线获悉，DeepSeek对外发布了一则重磅招聘信息，计划将公司所有部门的规模至少扩大一倍。而就在此前不久的6月21日，DeepSeek旗下负责Harness业务的负责人崔添翼在社交媒体平台发起了网络直聘活动，此次招聘涉及多个与Harness紧密相关的岗位，这一举动瞬间引发了市场的广泛关注。

图片来源：DeepSeek微信公众号

时间来到2026年，Harness在人工智能领域可谓爆火出圈。在AI的世界里，Harness指的是“为AI模型量身打造的整套辅助系统”。它就像是一个智能中枢，决定了模型能够调用哪些工具、可以访问哪些资源、信息在不同子Agent（智能体）之间如何流动，以及何时终止执行任务等关键问题。此次崔添翼发起的招聘活动，无疑表明DeepSeek正在加大对Agent领域的投入力度。

中科院计算所客座博士生导师、中国计算机学会数字金融分会常务执委白硕在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，随着AI（人工智能）应用的全面爆发，对于基础大模型Agent而言，未来将更加重视在Harness Engineering（驾驭工程）领域的提升。因为只有在这个领域取得突破，才能让AI模型更好地适应各种复杂的应用场景，发挥出更大的价值。

《每日经济新闻》记者注意到，此前DeepSeek完成了510亿元的A轮融资，这一巨额融资吸引了众多知名企业的参与，腾讯、京东、网易、宁德时代等纷纷进入投资方名单。当时，有市场分析人士认为，DeepSeek创始人梁文锋在这轮融资中有着独特的考量，他更看重产业协同效应。比如选择宁德时代资本进场，或许是为后续的算电协同布局做准备。毕竟在AI发展的过程中，算力和电力是两个至关重要的因素，二者的协同发展能够为AI的发展提供强大的动力支持。

当下，中国的大模型企业各自的发展路径正逐渐呈现出明显的分野。以智谱为例，它精准地踩中了AI Coding（编程）的风口，凭借在这一领域的出色表现，市值一度站上万亿港元的高位。而阿里巴巴则坚定地朝着全栈AI方向布局，从芯片的研发到算力的提供，从模型的训练到应用的落地，实现了全栈自研，构建了一个完整的AI生态系统。

而一向低调的DeepSeek，其产业协同生态已经隐约可见。那么，在未来的发展中，它又将走出一条怎样的道路呢？这无疑成为了业界关注的焦点。

Harness人才紧缺，DeepSeek持续加码Agent布局

6月21日，崔添翼在社交媒体发文称，作为新成立的部门，DeepSeek Harness组肩负着远大的目标，工作任务十分繁重，目前仍然面临着严重的人才短缺问题。为了推动部门的发展，急需大量相关专业人才的加入。

据了解，崔添翼此次披露的招聘岗位共有三种，分别是Harness研究员、Harness工程师和Harness产品经理。这些岗位涵盖了Harness领域的研发、工程实施和产品管理等多个关键环节，对于构建完善的Harness体系至关重要。

公开资料显示，“90后”崔添翼是DeepSeek创始人梁文锋的浙大校友。今年3月，他正式加入DeepSeek，出任全新独立业务线Agent Harness团队负责人。他的加入为DeepSeek在Harness领域的发展注入了新的活力，也体现了DeepSeek对这一领域的重视和决心。

《每日经济新闻》记者梳理发现，自2025年下半年以来，DeepSeek就一直在加大在Agent领域的布局力度。在2025年12月DeepSeek更新V3.2正式版时，就着重强调了新模型在强化Agent能力、融入思考推理方面的提升。这一举措表明DeepSeek已经敏锐地察觉到了Agent在AI发展中的重要地位，并开始积极布局。

今年3月，DeepSeek发布的一系列招聘岗位中，就有不少和Agent相关的岗位。例如Agent全栈开发工程师、Agent深度学习算法研究员、Agent数据策略工程师等。这些岗位的招聘进一步体现了DeepSeek在Agent领域的全面布局，从开发、算法研究到数据策略，形成了一个完整的研发链条。

而此次DeepSeek发布Harness岗位相关的招聘，无疑是在Agent领域的再一次加码。DeepSeek Harness是DeepSeek内部专门组建的代码智能体工程团队，其主要职责是将模型能力转化为能够真正投入实际应用的Agent产品。其核心公式可以概括为“Model + Harness = Agent”，这一公式清晰地展示了Harness在将模型能力转化为实际应用中的关键作用。

据相关报道，DeepSeek Harness团队针对研发工程师的招聘海报显示，应聘者需要有2年以上软件开发经验（优秀者可适当放宽），具备本科及以上学历，能够熟练使用AI Agent工具进行开发，学习能力极强。而且，要求应聘人员自身是Agent重度用户，熟悉LLM（大语言模型）基础原理，同时要有良好的中文沟通能力。这些要求体现了DeepSeek对Harness人才的严格筛选标准，旨在招聘到既具备扎实技术基础，又对Agent有深入了解和实践经验的高素质人才。

《每日经济新闻》记者注意到，进入2026年，Harness成为了AI圈的热门话题。随着AI技术的不断发展，Harness在提升AI模型性能、拓展应用场景等方面的重要性日益凸显，越来越多的企业和科研机构开始关注和研究这一领域。

今年4月，网易副总裁、网易智企总经理阮良在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，当下AI大厂们不仅仅在卷Skill（技能），更关键的是还在比拼Harness Engineering能力。因为Skill只是AI应用的一个方面，而Harness Engineering能力则决定了AI模型能否更好地与实际应用场景相结合，发挥出更大的价值。随着Coding与Agentic能力的突破，AI的Harness体系正在加速构建。通过编码能力锻造技术工具，通过Agentic能力统筹任务流程，而安全、伦理等控制机制则如同缰绳，确保技术这匹烈马始终沿着人类目标行进，避免出现不可控的情况。

有科技行业高管在接受《每日经济新闻》记者采访时认为，Harness最核心的是可信，延展开来可以概括为可预测、可控制、可管理。只有具备这些特性，Harness才能确保AI模型在各种应用场景中稳定、可靠地运行。业内多视其为AI时代的新技术架构，它将成为推动AI技术发展的重要力量。

对于DeepSeek招聘Harness岗位这一举措，白硕认为，Harness已然成为大模型企业的基础能力，在AI生态里是很重要的一层。它就像是一座桥梁，连接着模型和应用，能够让模型更好地服务于实际应用场景。但当前技术迭代太快，市场上相关的人才非常稀缺。这也意味着DeepSeek在招聘过程中可能会面临一定的挑战，但同时也为那些有志于在Harness领域发展的人才提供了难得的机遇。

招聘、融资背后：DeepSeek的AI路径由轻变重？

显然，Coding和Agent已经成为当下各科技公司角逐的热门赛道。在AI发展的浪潮中，这两个领域具有巨大的潜力和发展空间，吸引了众多企业的投入和竞争。

今年5月，阿里云管理层透露，AI Coding和Agent已经成为当下最核心的火力集中点。它们不仅能够生成新应用，为各行各业带来创新的发展模式，更是在加速解构数十年累积的陈旧代码。通过对陈旧代码的解构和重构，能够提高代码的效率和可维护性，推动AI技术的不断进步。

智谱CEO张鹏在2025年全年业绩发布会上明确表示，公司现阶段主要聚焦Coding和Agent的布局。这表明智谱已经将这两个领域作为公司未来发展的重点方向，通过加大投入和研发力度，争取在这两个领域取得领先地位。

DeepSeek也提前锚定了AI发展趋势，而且不局限于模型和应用层面。它给自己预设的AGI（通用人工智能）未竟之路更为深远。AGI是人工智能领域的终极目标，实现AGI意味着计算机能够像人类一样具有全面的认知和决策能力。DeepSeek在这一领域的布局体现了其远大的战略眼光和雄心壮志。

此前，DeepSeek还披露了招聘IDC设计规划工程师以及在内蒙古乌兰察布招聘智算中心人员等岗位的信息。这些招聘信息表明DeepSeek正在加强在数据中心和智算中心方面的布局，为AI的发展提供强大的基础设施支持。

有算力租赁业内人士向《每日经济新闻》记者透露，当前DeepSeek的算力主要以租赁为主，部分布局在内蒙古。内蒙古具有丰富的能源资源和适宜的气候条件，为数据中心的建设和运营提供了良好的环境。据《财经》报道，一名交易人士透露，DeepSeek已开始自建机房，计划亲自运营算力。但上述消息，《每日经济新闻》记者尚未从DeepSeek处获得证实。如果这一消息属实，那么DeepSeek在这一轮风潮中可谓是反向操作。

事实上，当前芯片、存储价格大涨，不少AI企业多选择算力租赁模式。因为算力租赁具有按需付费的轻资产投入、弹性扩缩容能力等优势，能够规避自建机房的大额资本开支、长周期建设成本与闲置损耗。同时，还可以转嫁专业运维压力，灵活匹配间歇性、脉冲式AI研发与业务落地需求，综合投入性价比更优。在这种情况下，DeepSeek如果选择自建机房，无疑需要承担更大的风险和成本。

对此，IDC中国研究副总裁周震刚向《每日经济新闻》记者分析称，当前智能算力市场呈现清晰的供需分层特征。绝大多数行业终端客户优先选择算力租赁模式，这是基于成本和效率的考虑。而以DeepSeek为代表的头部大模型平台企业更倾向于自主建设智算集群。这是因为头部企业具有长期高负载算力消耗的特点，通过自主建设智算集群，可以依托长期高负载算力消耗摊薄硬件与基建折旧。通过大规模集采压低硬件采购成本，还可针对自研模型架构做底层网络、散热、调度全栈定制优化，自主锁定电力、场地等长期运营成本，规避外部算力配额、涨价、供给不稳定等约束，实现全生命周期算力成本可控。同时，依托自有算力构建技术与供应链核心壁垒，提高企业在AI领域的竞争力。

当然，更值得关注的是近期DeepSeek落地的510亿元融资。如果说腾讯、京东、网易是在AI应用生态协同方面顺应当前Agent发展趋势，那么宁德时代为何会进入资方名单呢？有算力行业高管向《每日经济新闻》记者分析称，很大概率是因为DeepSeek考虑到算电协同后期需要光伏储能。随着AI算力的不断提升，对电力的需求也越来越大，而光伏储能技术可以为AI算力提供稳定的电力支持，实现算电协同发展。

值得一提的是，今年4月DeepSeek V4发布时，其大模型和华为芯片的协同亦被市场高度关注。事实上，谷歌的Gemini大模型和其TPU的联动，软硬一体的协同效应正在加深其竞争壁垒。通过硬件和软件的深度协同，能够提高大模型的运行效率和性能，为用户提供更好的体验。而DeepSeek的产业协同在这一轮融资落地后，有望进一步打开想象空间，为AI的发展带来更多的可能性。

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