從DeepSeek官網了解到，他們近日新增了「IDC設計規劃工程師」的崗位，工作地點設于杭州。
從崗位JD來看，該崗位不限工作經驗，但同時也為7年以上資深人士開設獨立通道，專業覆蓋電氣、暖通、環境及土木工程。
這是該公司首次公開招募數據中心全流程規劃設計人員。接近人士透露，DeepSeek首輪融資完成后，正式啟動自有算力基礎設施建設，目標規模達GW級。
具體來看，DS在崗位職責（你會負責）寫明：
1. 參與數據中心園區規劃、機房規劃及基礎設施架構設計
2. 參與電力系統、制冷系統、機柜系統、網絡基礎設施等方案評審與優化
3. 研究并評估新型技術路線，包括液冷、高密度供配電、模塊化建設、智能運維等方向
4. 輸出設計規范、技術標準、設備選型策略及容量規劃方案
5. 與設計院、設備廠商、建設團隊及運營團隊協同推進項目交付
6. 參與全球數據中心及AI基礎設施行業趨勢研究，持續優化技術路線和建設標準
7. 針對成本、可靠性、能效、可擴展性等關鍵指標開展專項分析與方案優化
崗位職責明確要求候選人具備從MW到GW級基礎設施的規劃能力，并涉及液冷、高密度供配電等前沿技術研究。1GW相當于單臺大型核電機組的輸出功率。此類技術指標指向高度定制化的智算中心設計，而非通用數據中心的簡單擴容，因此要求也有所不同。
崗位還強調規范輸出與跨界協同，顯示DeepSeek試圖建立自有技術標準體系。這種對基礎設施底層架構的深度介入，意味著其對算力效率的追求已超越硬件采購層面，進入系統工程優化階段。
此前DeepSeek主要依賴租用外部算力支撐訓練與推理。當前轉向自建，反映出原有模式在成本控制與技術適配上的邊際效益遞減。
隨著模型參數規模擴大及Agent產品化推進，通用算力供給難以滿足特定架構的調度需求。
算力成本成了AI公司的生命線。因此，自建基礎設施可將硬件設計與算法特性深度耦合，降低單位算力成本。
這和國外頭部的AI公司做法是類似的，進入規模化階段后，為保障迭代節奏而做出的結構性安排。算力自主性正成為頭部玩家的核心競爭要素之一。
目前該項目的目標與OpenAI“星際之門”項目及馬斯克Colossus集群處于同一量級。但物理世界的約束遠比代碼復雜。行業數據顯示，即便數據中心本體建設僅需1-2年，高壓電網接入審批、變壓器等關鍵設備交付周期常達5-8年。
也就是說，供應鏈成熟度與區域電力容量構成硬性瓶頸。DeepSeek的算力擴張計劃將面臨顯著的時間滯后，后續模型上新節奏可能因此被拉長。
當DeepSeek選擇投入重資產構建GW級集群時，實際上是在押注未來5-8年的技術路線與市場需求不會發生根本性偏移。這種長期承諾在快速變化的AI領域充滿不確定性。自建算力能否在時間窗口關閉前轉化為實際競爭力，取決于工程落地效率與外部環境變量的博弈。
分享
