Глубинный разговор в DeepSeek: Лян Вэньфэн 4 часа внутренних инсайдов：

1. Продукт — лишь побочный продукт пути к AGI. На данном этапе мы не стремимся к максимизации прибыли; стоя на технологическом уровне, делать приложения более низкого уровня — это удар “сверху вниз”, не нужно тратить много сил ни на C-сторону, ни на B-сторону.
2. 3D, генерация видео и даже world model — не наш основной трек, с потолком интеллекта у них связи не так уж много.
3. Мульти-модальность важна для продуктов для C-стороны, но это лишь компонент, а не основной трек и не сам интеллект.
4. Галлюцинации больших моделей — длинная история, у которой обязательно есть решение. Внутри мы рассматриваем это как продуктовую проблему, которую будем решать, но это точно не текущий главный фокус.
5. На данном этапе самое главное — Coding Agent. Внутри страны самый разумный подход — в первую очередь полностью бить в общее Agent-решение, а приоритеты вертикалей вроде финансов, медицины — ниже.
6. В будущем эпохи AI неизбежно появятся гиганты с капитализацией на уровне триллионов. DeepSeek нужно лишь занять в этом месте одну позицию. Путь ясен: постоянное обучение -> самоитерация AI -> воплощённый интеллект.
7. Сейчас у AI не хватает не вкуса и интуиции, а единственного — способности “постоянного обучения”.
8. Люди могут постоянно учиться, но AI сейчас зависит от полного контекста и не может по-настоящему заменить сотрудников. Следующее поколение моделей должно преодолеть этот барьер “постоянного обучения”.
9. Первая цель следующего поколения моделей: нам самим кажется, что оно полезно и удобно, и мы используем его, чтобы помогать себе в разработке. Это самый быстрый путь к AGI.
10. Механизм “обучения” крайне сложен, и сейчас в мире ещё не нашли идеального решения.
11. Крайнее видение DeepSeek — AGI. “Подъём по лестнице”: в прошлом году это был CoT (цепочка размышлений), в этом — Agent, следующим шагом будет “постоянное обучение”.
12. Когда мы одолеем постоянное обучение, нас ждёт постепенный “сингулярный” перелом: AI сможет взять на себя всю работу людей и даже автономно разрабатывать передовые AI-модели. Только пройдя этот этап, получаем воплощённый интеллект.
13. Финальная точка интеллекта, скорее всего, воплощённость. Люди на самом деле жаждут “человеческого труда”, а не “компьютера”. Полный поворот к коммерциализации всё ещё далеко.
14. Отказываемся от ценообразования ради максимизации прибыли — мы зарабатываем только разумную прибыль.
15. Хорошая модель должна быть максимально задействована. Раньше мы сами снижали цену модели до четверти, и вся компания радовалась этому.
16. Лидерство по стоимости неизбежно является результатом оптимизации архитектуры. При дефиците вычислительных мощностей максимально высокая вычислительная эффективность означает возможность обучить более масштабные модели. Мы выигрываем за счёт эффективности, а большие компании — за счёт того, что “складывают ресурсы”.
17. Снаружи наша модель кажется крайне сложной, но внутри всё на удивление легко. Снижение цен делает конкурентам неприятно, но для нас продажа API не требует тяжёлой операционки и продаж — пользователи сами “голосуют ногами”.
18. Коммерциализация всегда ведётся, но никогда не является конечной целью. День, когда мы полностью повернём к коммерциализации, всё ещё очень далёк.
19. Если есть огромная коммерческая ценность, нет необходимости заранее занимать места. DeepSeek — продукт следования реальности эпохи, а не слепого копирования моды.
20. Сдержанность — это стратегия: за счёт отказа получить больше. Открытый код — это “дать льготы”: внутри — сплотить людей и собирать достижения, вовне — приносить пользу обществу и быть полезными коллегам.
21. AI — это грандиозный нарратив, занимающий 10% ВВП человечества. Чтобы добиться успеха в бизнесе, open source просто необходим. Попытка монополизировать прибыль неизбежно будет отброшена историей.
22. Open source без схем. Наши модели с открытым исходным кодом полностью совпадают с тем, что мы разворачиваем у себя, мы никогда ничего не скрываем.
23. Не боимся, что open source скопируют для конкурентной борьбы. У больших компаний громоздкая организация, у маленьких не хватает финансов, а соперники с намерением и возможностью — редкость.
24. Пока мы придерживаемся принципа “зарабатывать только разумную прибыль”, open source не навредит бизнес-модели. Хотите заработать в 100 раз больше? Тогда open source действительно вам не подходит.
25. Не создаём врагов. Мы не хотим воевать ни с какими интернет-гигантами или компаниями поменьше; наоборот, рады помогать всем (включая Alibaba, ZhiPu, Moonshot и т. д.) становиться лучше.
26. Нужно переписать AI-нарратив США и Китая: используя лишь доли вычислительных мощностей, сократить технологический разрыв до 6 месяцев, а иногда — до 3 месяцев.
27. Разрыв AI между США и Китаем — только в ресурсах, не в технологиях. Мы верим в Scaling Law; текущие ограничения масштаба лишь потому, что ресурсов хватает только на такой объём.
28. Нулевой разрыв по талантам! США и Китай — это одни и те же люди. В Китае таланта не не хватает, нехватка — лишь временное, стадийное явление.
29. То, что Anthropic “перехватил” лидерство у OpenAI, — лишь временно. В будущем, скорее всего, OpenAI и Google будут поочерёдно выходить в лидеры вдвоём.
30. Внутри страны в гонке больших моделей слишком тесно: ресурсы крайне рассредоточены. В финале неизбежно будет сходимость: хватит двух больших компаний и двух маленьких.
31. Я утверждаю: компании с большими моделями точно не смогут забрать себе большую часть прибыли в AI-индустрии.
32. Финальная конкуренция у больших моделей смотрит только на три вещи: первое — стоимость (насколько ниже при одинаковом качестве), второе — время (разница в несколько месяцев может быть пропастью), третье — пользовательский опыт.
33. Мы точно не хотим быть следующим супер-приложением. Стать следующим ByteDance или Tencent? Нам это совсем не интересно.
34. Мы не спорим за сегодняшнее “кунжутное зерно”, потому что “глазами” смотрим на стоящий за ним “арбуз” (AGI).
35. Прошлый год — за C-сторону, этот год — за To B; мы не беспокоимся об этом. Внутри мы просто “вгрызаемся” в дорожную карту AGI. Забавно, что чем меньше мы гонимся за именем и выгодой, тем проще часто получить то, чего хотим.
36. Внезапное возгорание в прошлом году на Весеннем фестивале было полностью вне сценария — случайность за пределами планов.
37. Единственная непоколебимая граница — устойчивость команды. Это главный риск; к счастью, последняя волна раундов финансирования полностью его сняла.
38. Не создаём врагов, заводим полезные связи, активно даём людям ресурс — любые коммерческие действия нужны, чтобы создать для команды максимально стабильную и чистую среду разработки.
39. Управление “и туда, и сюда”. 50% времени сверху вниз “делать нормальные дела”, 50% времени снизу вверх “творить ерунду” — без требований, без ограничений, пусть себе исследуют передовые практики.
40. Очень мало переработок. Исследованиям нужен спокойный ритм; мы предельно фокусируемся. Даже если у продукта есть изъяны — мы не бросаемся слепо “чинить любой ценой”. Это тоже форма сдержанности.
41. Организация развивается динамично по мере роста компании. В будущем, возможно, появится необходимость в структуре, но мы никогда не сделаем традиционную жёсткую иерархию; ядро, движимое видением, не изменится.
42. Первоначальная цель — вовсе не заработать деньги и выйти на биржу. Если бы первая партия ключевой команды просто хотела разбогатеть, они бы и не пришли. Мы делаем это с огромной добротой к миру.
43. Не “приклеиваемся” к KPI до смерти — мы движим только видением. Это наш двуострый меч, и это особенность DeepSeek, вшитая в костях.
44. Видение не остаётся на бумаге — оно проявляется в отношении к работе. Даже если у каждого свой стиль, большое направление всегда одно.
45. Раньше мы восхищались Джека Уэлчa, теперь кажется, что большинство его теорий устарели, но есть одна вещь, которая навсегда верна: самое главное в компании — это видение. Как делать важнее, чем что говорить.
46. AGI — единственная крупнейшая отдача. Если есть силы — делай ещё что-то; если сил нет — решительно режь. Сдержанность давно вписана в наше видение.
47. AI “пирог” слишком огромный. Чем больше сдержанность и меньше жадность, тем выше вероятность, что в итоге мы сделаем это большое дело.
48. Придерживаться сдержанности соответствует моему инстинкту. Кроме видения, у нас нет никаких “суперсил”, которыми мы превосходим других.
49. Два года назад: не было денег, не было карт, не было известности. Мой любимый нарратив — “группа самых обычных людей сделала самое необычное”, а не “гении изменили мир”.
50. Open source и низкие цены — тоже сдержанность. В краткосрочном плане кажется, что мы зарабатываем меньше; в долгосрочном — это резко повышает шанс успеха на пути к AGI. Стратегическая сдержанность — наше главное оружие.
51. Open source даёт гордость сотрудникам, пользу коллегам и выгоду широкой публике. Такая сдержанность бесконечно увеличивает вероятность того, что мы достигнем AGI.
52. Если ваше видение — это только “забрать больше”, вы уже проиграли на старте. Это базовая логика того, как работает мир.