在ChatGPT定义AI语言时代的背景下，DeepL正重塑AI翻译的标准。这家德国公司选择了一条与通用大模型截然不同的技术路径，构建了一套为语言深度定制的架构，生成更贴近人类表达习惯的译文。
世界最古老的英雄叙事史诗《吉尔伽美什史诗》在古巴比伦时期就被从古阿卡德语转译成其他语言，堪称人类史上第一部被翻译的文本。数千年过去，尽管译者们早已不在泥版上刻印楔形文字，但翻译本身依然充满挑战。
“让机器学会翻译”更是长期被视作近乎无解的难题。苏联和美国国防部高级研究计划局曾为此投入巨额科研资金，但尝试仍以失败告终。直到2016年，神经网络技术的突破使机器初步具备理解语言的能力——至少在句法与逻辑层面取得实质进展，才让这场跨越千年的“巴别塔重建工程”迎来真正的技术突破。
一年后，在德国科隆的一间实验室内，一支从词典项目Linguee独立出来的团队创立了DeepL，并展开更为大胆的探索。他们不满足于让机器完成基本翻译，更致力于使其理解并输出符合人类表达习惯的语言。当其他翻译软件把“胸有成竹”直译为“a bamboo in one’s chest”时，DeepL能精准输出“have a well-thought-out plan”。这种对语义细节的敏锐捕捉令DeepL在专业场景中迅速崭露头角，并在短时间内赢得众多跨国企业的信任。
DeepL首席营收官David Parry-Jones表示，目前DeepL已服务超过20万家企业客户，覆盖数百万名日活跃用户。日本经济新闻、德国铁路、西门子等跨国巨头均已将其深度整合至日常运营流程中。比如，西门子的德国工程师借助它实时查阅中文技术文档，另有一家未具名的汽车制造商，则依托DeepL在全球客服中心处理涉及37种语言的用户问询。
尽管DeepL的使用量无法与安装量超过10亿次的谷歌翻译相比，但凭借雄厚的资本支持，它在去年5月完成3亿美元融资后估值已达20亿美元，成为欧洲成长最快的AI独角兽。
更令人关注的是，DeepL最近正评估赴美IPO计划，目标估值可能冲击50亿美元大关，这或将创造垂直领域AI模型企业的市值新纪录。分析师还认为，DeepL代表的垂直领域AI模型正在开辟一条与ChatGPT等通用模型并行发展的新赛道。
打造语言基础设施
对DeepL创始人兼CEO雅雷克·库蒂洛夫斯基（Jarek Kutylowski）而言，语言曾是他的短板，却也成为改变他人生轨迹的重要伏笔。
“我出生在波兰，读六年级时随家人移居德国。到一个陌生的国度求学，面对完全听不懂的语言，自然遭遇了不少挑战。”他说：“如果你告诉我当年的老师，我未来会从事语言相关的工作，他们大概会忍不住翻白眼。”
与他在语言课堂的不安形成鲜明对比的是，库蒂洛夫斯基从小便对另一种语言分外痴迷——计算机语言。“编程最吸引我的是它能让你解决真实问题，而无需任何专业工具。我可以连续数日坐在电脑前，创造出别人能用的东西，那种感觉无比美妙。”
语言翻译与计算机技术这两条长期平行的轨迹，终于在神经网络的催化下交汇融合。库蒂洛夫斯基也敏锐地察觉到，机器翻译领域那个等待已久的临界点已近在眼前。
“我们相信，翻译的未来必然属于AI和深度学习，这也正是DeepL名字的由来。”他回忆道。起初，这只是团队内部的一个小型试验项目，但它很快就展现出巨大潜力。“于是我们决定将其独立运营。2017年8月，我们正式发布了DeepL Translator。”库蒂洛夫斯基说。
市场反应远超预期。产品上线一周，DeepL便收到了来自欧洲的多家大型企业的合作问询。对于跨国巨头而言，语言问题不仅关乎效率，更关乎品牌一致性、团队协作与全球业务的精确对接。因此，DeepL从一款面向个人的翻译工具，迅速演进为服务企业级场景的语言基础设施。其使命不再是简单的文本转换，而是助力组织、团队乃至全球业务真正实现“说同一种语言”。
库蒂洛夫斯基是极少数在2017年就坚定押注神经机器翻译的企业家之一，“我们很早就意识到，机器翻译的未来必定由神经网络主导”。因此，DeepL选择了一条与通用大模型截然不同的技术路径，不将翻译视为模型的单一功能，而是构建一套为语言深度定制的架构，利用深度学习算法生成更贴近人类表达习惯的译文。其神经网络架构还能从海量数据中持续学习，理解上下文，并适应多样化的内容场景。
如今，DeepL已建立起免费与付费并行的产品体系，并明确聚焦企业级B2B市场。例如，欧洲最大的铁路运营商德国铁路有2/3的员工分布在德国以外的地区，他们利用DeepL处理跨团队沟通，系统能够自动适配术语差异、专业表达与语言风格，使跨国协作不仅更高效，也更加“接地气”。另一家未具名的汽车制造商则将DeepL用于美国与日本研发团队之间的跨语言沟通。以往需要数小时甚至数日往返的交流，如今可在几分钟内完成，极大地提高了研发效率。
“翻译对企业太重要了。”库蒂洛夫斯基强调：“你可以用通用AI翻译菜单、日常对话，但当涉及合规文件、金融合同、医疗沟通或跨区域客户管理时，容错率几乎为零。一封翻译不当的商务邮件、一条客服回复的表达错误，都可能损害品牌信誉；一处法律条款的误译甚至可能引发商业风险。”正是在这些要求最为严苛的领域，DeepL找到了自身的增长引擎。
用专注对抗通用
相较于文字翻译，语音翻译是另一座更难逾越的高山。因为人类的对话是非线性的：我们边说边想，语速起伏不定，语气随时转折，方言与口音自然交织，甚至连背景噪音都在参与意义的塑造。在这种真实的沟通场景中，机器面对的不是完整的句子，而是未成句的语言碎片。它必须在毫秒之间完成捕捉、解析与重构，任何细微的延迟或误判都会被实时放大。这不再仅仅是翻译，而是一场对算法精度、算力速度与语言深度的终极考验。
面对这道行业公认的难题，DeepL选择迎难而上。该公司去年底推出的DeepL Voice，标志着技术边界的一次战略性拓展。该系统能够在视频会议和面对面交流中，实现高精度的双向语音实时翻译。通过整合抗噪声处理、口音自适应与语义补全等核心技术，有效克服了语音不完整、口音混杂及语义断裂带来的理解障碍，将沟通误差控制在最低水平。
对于跨国客服中心、全球工程团队、法律及专业咨询行业而言，这意味着机器首次真正实现了“开口即可沟通”的无缝交互体验，也让多语言环境下的实时对话成为可能。换言之，在ChatGPT定义AI语言时代的背景下，这家德国公司正重塑AI翻译的标准。
但真正让DeepL脱颖而出的并非单一产品，而是其对语言领域近乎偏执的专注。“我们的核心差异在于专注与专业。”库蒂洛夫斯基指出：“翻译对Google来说只是其100多个副业之一，对OpenAI来说也只是模型任务之一。而我们，只专注于这一件事。”
正是这种极致的聚焦，使DeepL构筑起难以复制的技术壁垒。专业译者的盲测结果显示，当专业译员对比DeepL与谷歌、ChatGPT等翻译的译文时，后者所需的修改量通常是DeepL的两到三倍。在更具挑战性的文学文本翻译中，这种差距更为明显。无论是加缪《局外人》的法译英，还是将英文文章译回希腊语，DeepL在语感、语气及语义细节上的还原度都更接近原作。
如此显著的优势，本质上是DeepL在战略路径上的胜利。风投机构Index Ventures的合伙人DannyRimer对此评价道：“在企业市场中，语言问题关乎品牌信任、合规底线与服务本质，绝非简单的信息转换。这决定了AI技术的终局不会由通用模型垄断，而必将走向深度垂直与行业定制。”
无障碍沟通
英国文化协会的研究显示，未来20年，英语仍将是全球商业的通用语。但一些译者也坦言，DeepL的高准确度让他们无比担忧自己的工作可能被替代，而掌握英语也可能不再是国际商业的必备技能。
库蒂洛夫斯基并不回避这个问题。他坦承：“在某种程度上，这种情况确实会发生。如今，通过Slack等文字工具，团队已经能够实现无障碍沟通。”
在他看来，在未来的商业世界中，语言能力将从必备项逐渐转变为加分项。掌握多门语言依然是优势，但不再是接触某种文化或进入某个市场的先决条件。翻译工具的普及将进一步降低全球协作的门槛。
然而，这并不意味着语言学习本身会被淘汰。库蒂洛夫斯基将语言比作数学：大多数人一生都不会用到复杂方程，但学习数学的过程训练了大脑的逻辑思维能力。“语言学习也是如此。学习一门语言就是学习如何组织思维、表达观点。即使手机里拥有最强大的AI翻译，但如果你要与异国伴侣步入婚姻，也不可能完全依赖手机进行交流。至少，我希望不会如此。”
在库蒂洛夫斯基的愿景中，AI的真正意义不在于替代语言，而在于扩展语言的边界。它让那些曾因语言障碍而受阻的对话得以实现，让组织变得更加开放。这也正是DeepL致力构建的未来：当全球企业终于能够“说同一种语言”时，人类的故事将以更丰富、更自由的方式被书写。
改变个体与世界的连接方式
DeepL首席执行官雅雷克·库蒂洛夫斯基（Jarek Kutylowski）
Q：DeepL的核心产品矩阵是怎样的？
A：现阶段，我们的核心产品包括DeepL Translate与DeepL Write Pro，均提供免费版与Pro版。后者为企业用户提供更高级别的安全性与功能。此外，我们通过DeepLAPI使企业能够将我们的技术直接集成至其自身产品与工作流中，这项服务在美国市场尤为受欢迎。去年底，我们推出了DeepL Voice，这是一个实时AI语音翻译系统，可支持视频会议与面对面交流场景。这是我们迈向语音AI领域的关键一步，也标志着我们从文本时代全面进入多模态语言智能时代。
Q：在大模型席卷全球的背景下，DeepL是否面临新的挑战？
A：近期存在一个误解，认为通用大模型已经解决了翻译问题。事实上，真正的企业级语言需求远比日常对话复杂。DeepL依托自研的专用模型与深度的语言技术积累，能够在精度、稳定性和可控性上满足企业级标准，而这正是通用大模型目前难以企及的。
Q：DeepL与谷歌翻译、ChatGPT相比，核心差异是什么？
A：可以用一句话概括：我们极度专注，只攻克语言领域的难题。这种深度专精带来的优势是更高的语义理解度、更少的错误率以及更低的幻觉概率。企业级安全是我们的基石。对于法律、金融、医疗等高敏感性行业而言，这并非简单的优势，而是准入门槛。
Q：DeepL的技术路线将如何演进？
A：DeepL Voice是我们的一个重要里程碑，它标志着语言AI进入了实时理解的新阶段。语音是最自然的沟通方式，但也是最具挑战性的：语速变化、口音差异、信息不完整、延迟容忍度……这些难题无法仅凭算力堆砌解决。我们从架构层面重新设计了模型，让实时多语言沟通成为现实。未来，我们将持续优化大模型、开发行业特定语言模型，推动DeepL从翻译引擎演进为全面的语言智能基础设施。
Q：对您而言，最难忘的时刻是什么？
A：有很多瞬间让我记忆深刻。比如，当DeepL的个人用户数突破100万名时，我深刻意识到，语言AI不仅是企业的技术工具，还在真切地改变个体与世界的连接方式。如今，我们为20多万家商业与政府机构提供服务，这并非终点，而是我们通往更广阔语言未来的起点。
撰文——贾琦
编辑——邹健
