إجابة DeepSeek ليست مجرد النظر إلى النجوم، ولا مجرد وضع القدمين على الأرض، بل استخدام المشكلات الواقعية لدعم هدفٍ بعيدٍ بما يكفي.كاتب المقال، المصدر: 36氪
إجابة DeepSeek ليست مجرد النظر إلى النجوم، ولا مجرد وضع القدمين على الأرض، بل استخدام المشكلات الواقعية لدعم هدفٍ بعيدٍ بما يكفي.
كتابة: لي جيا شينغ، ليو تشين يي
تحرير | تشانغ وي
مصدر الصورة الرئيسية | DeepSeek
مصدر الغلاف | DeepSeek
يُعاد وضع DeepSeek تحت الأضواء مرة أخرى.
كانت هذه الشركة في يوم من الأيام واحدة من أكثر الكيانات غموضًا في عالم الذكاء الاصطناعي: ثقافة مهندسين، وانضباط هادئ، ونادرًا ما ظهر المؤسسون علنًا، ولم تكن فرقها تُشبه الشركات التقليدية على الإنترنت من حيث التكرار في سرد القصص أو الترويج. لكن خلال العام الماضي، أصبحت تقريبًا في مركز الاهتمام الدوري في دائرة التكنولوجيا الصينية. عندما أطلقت نماذجها، انتشرت بسبب تكلفتها المنخفضة وانفتاحها على المصدر المفتوح؛ وعندما تسربت أخبار تمويلها، أثارت جدلاً بسبب تقييمها والمستثمرين؛ وهذه المرة، مع تسريب تسجيل لاجتماع استثماري استمر将近 4 ساعات مع ليان وينفنغ، أعاد الخارج إعادة تقييم هذه الشركة.
هذه المرة، رأى العالم DeepSeek بشكل أكثر اكتمالاً وأكثر تناقضاً.
من ناحية، هدف بعيد بما يكفي. يتحدث ليانغ وينفنغ عن الذكاء العام الاصطناعي، والرؤية، و"النية الحسنة تجاه العالم"، وعدم السعي وراء تحقيق أقصى ربح، وقوله إن عدم فتح المصدر يمنع تنظيم الأشخاص. يقول إن DeepSeek لا ترغب في أن تصبح التطبيق الفائق التالي، ولا تريد أن تصبح الجيل التالي من ByteDance أو Tencent؛ الشركة تعمل بناءً على الرؤية وليس على مؤشرات الأداء، ويتمتع الباحثون بوقت كبير للاستكشاف الحر، ولا يعملون بساعات إضافية كثيرًا. ومن ناحية أخرى، هو واقعي. يتحدث ليانغ وينفنغ أيضًا عن تسعير واجهة برمجة التطبيقات التي تحقق العائد خلال عشرة أشهر، وكيفية تخفيف مخاطر استقرار الفريق من خلال التمويل، وضرورة تحويل الأموال إلى بطاقات في أسرع وقت ممكن، وقيود الإنتاج في قدرات الحوسبة المحلية، وحقيقة أن نصف الباحثين الأساسيين يشاركون في وضع العلامات للبيانات، وضرورة تعزيز الهيكل التنظيمي مع نمو الشركة. حتى أنه يقول إنه في أسوأ السيناريوهات، يمكن لبيع واجهة برمجة التطبيقات أن يدعم شركة مدرجة.
كيف يمكن لشركة ذكاء اصطناعي أن تنظر إلى النجوم في السماء وتبقى قدميها على الأرض؟ هذا بالضبط ما يحاول ديب سيك الإجابة عنه.
وفقًا لنص تسجيل الاجتماع التفاعلي للمستثمر لي وينفنغ الذي تسرب على الإنترنت، قام "مختبر الإنسان المستقبلي" بالترتيب التالي.
تُرى بعيدًا، لكن قسّمه إلى درجات
الهدف طويل الأجل هو الذكاء العام الاصطناعي، لكن لا نكتفي بالحديث عن البعد، بل نقسمه إلى درجات متتالية
حدد ليان وينفنغ الهدف طويل الأجل كـ AGI، لكنه لم يُقدّم AGI كمفهوم مُجرد، بل قسّمه إلى مسار متسلسل: نماذج اللغة، CoT، الوكلاء، التعلم المستمر، التكرار الذاتي، الذكاء المتجسّد. الهدف بعيد بما يكفي، لكن كل خطوة يمكن تطبيقها على مشكلات تقنية حالية.
هذا تكهننا، هذا ما نعتقد أنه يجب أن يكون الجدول الزمني: أولاً حل التعلم من أجل التعلم، ثم الوصول إلى نقطة التفرد الذكية القادرة على التكرار الذاتي، ثم فقط التفكير الجسدي. بعد الوصول إلى التفكير الجسدي، سيدخل العالم الحقيقي ويمكنه مساعدتك في الأعمال المنزلية ورعايتك في الشيخوخة.نعتقد أن هذا مخطط طريق مثالي إلى حد ما، لكن آراء الجميع تختلف، ولا يوجد صواب أو خطأ. نحن فقط نرى أن هذا المخطط هو الأسهل، لأنه في كل خطوة، تحتاج إلى فعل أشياء جديدة قليلاً جدًا.يمكننا فهم تطور الذكاء الاصطناعي على أنه درجة. وكانت الدرجة التي تم تخطيها العام الماضي هي CoT، أي سلسلة التفكير. لأننا اكتشفنا أنه من خلال طريقة سلسلة التفكير، يمكن تحقيق مستوى أعلى من الذكاء. من خلال تفكيره الخاص، يمكنه رفع الحد الأقصى، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بفعل المزيد من الأشياء.إنه يطارد العميل، لكنه لا يرى العميل كهدف نهائي.
الآن، أكثر ما يثير الاهتمام في العالم الخارجي هو منتجات الوكلاء والتطبيق التجاري، لكن ليانغ ونفنغ يهتم أكثر بالقيود التي تلي الوكلاء: التعلم المستمر. إنه يشارك في موجة التكنولوجيا الحالية، لكنه لا يُعرّف النهاية النهائية من خلال النقاط الساخنة الحالية.
في هذا المكان، ما يمكن رؤيته هو العقبة التالية، وهي التعلم المستمر. المشكلة التالية التي يجب حلها هي كيفية تحقيق التعلم المستمر، وهذا أمر واضح نسبيًا.الذكاء الاصطناعي لا يمكنه استبدال موظفيك. لكن إذا كان للذكاء الاصطناعي قدرة على التعلم المستمر، وتمامًا مثل موظفيك، تعلم في الشركة لمدة شهرين، فحينها يمكنه استبدال الجميع.ما يراه المستثمرون في الوقت الحالي هو في الغالب الوكلاء؛ لكن بالنسبة لنا نحن الباحثين، فإن ما نراه أكثر في الوقت الحالي هو التعلم.النظر بعيدًا، ولكن استبعاد فعّال للتوجهات التقنية خارج المسار الرئيسي.
يتم تصنيف توليد الفيديو، و3D، ونماذج العالم، والمتعددة الوسائط، والذكاء المتجسد، على مستويات أولوية مختلفة. لا تنفي DeepSeek وجودها، بل تقيم ما إذا كانت ضمن الخط الرئيسي للذكاء الحالي. إنها ترى الأشكال الغنية المستقبلية، لكنها تتحلى بالضبط لعدم تركيزها على كل نقطة ساخنة.
عند التعامل مع الخارج، موقفنا هو: نحن نركز فقط على المسار الرئيسي للـ AGI. هذا ما قلته للتو بشأن GPT و CoT و Agent وما إلى ذلك — نحن نركز فقط على المسار الرئيسي. مجال الذكاء الاصطناعي واسع جدًا، وهناك العديد من الأشياء التي نعتقد أنها خارج هذا المسار الرئيسي، مثل 3D وتوليد الفيديو، التي أعتقد أنها ليست ذات صلة كبيرة بالمسار الرئيسي للذكاء، ولن نقوم بها.لكن من الناحية التجارية، إنه عمل جيد، إنه عمل جيد من الناحية التجارية. لكن هذا لا علاقة له بالذكاء. لن نقوم به لأنه عمل جيد، بل فقط لأنه جزء من خارطة الطريق الذكية.التصميم متعدد الوسائط، كنا نقوم به دائمًا. بالنسبة للمنتج، إنه مهم؛ بالنسبة للمنتجات الموجهة للعملاء النهائيين، إنه مهم. لكنه مكون لحد الذكاء الأقصى، وليس الخط الرئيسي نفسه.إنها تسمح بإجراء أبحاث ذات درجة عالية من عدم اليقين "كالقمار"، لكنها تعترف أيضًا بوجود كمية كبيرة من العمل الشاق وراء الإنجازات التقنية.
التعلم المستمر لهذا النوع من المشكلات لا يناسب النماذج الكاملة القائمة على المشاريع أو KPI، ولا يتطلب بالضرورة كميات كبيرة من الموارد. يسمي ليانغ وينفنغ هذا "اللعب في اليانصيب": عتبة منخفضة، يمكن للعديد من الأشخاص التفكير فيه، لكن النتائج غير مؤكدة. لكن في الجانب الآخر، فهو واقعي جدًا عندما يتحدث عن تسمية البيانات، والتدريب اللاحق، والهلوسات، وكفاءة التكلفة.这不是 مجرد ثقافة بحث تعتمد على الإلهام، بل هي توازن بين الاستكشاف الحر والمهام الصعبة والمتعبة. توفير مساحة غير مؤكدة للبحث، مع قبول الجهد المتكرر والمتعب وراء الاختراقات التقنية.
إنه ليس مشروعًا، بل يتطلب من العديد من الأشخاص أن يكونوا هناك ويفكرون في هذه المسألة. لذا لا حاجة لتعيين موارد له. فقط نحن نختلف عن الشركات الأخرى بأننا نخصص وقتًا لمناقشة هذه المسألة، والتفكير فيها، واعتبارها أمرًا مهمًا.لذلك نسمي هذا "السحب العشوائي". الحد الأدنى من المتطلبات منخفض جدًا، ويمكن لأي شخص المشاركة، لكن من سيحصل على ماذا، هذا شيء لا أعرفه ربما يعتمد على الموهبة أو شيء آخر.لذلك، في الوقت الحالي، نحن نسير على قدمين. ليس أننا لا نستطيع وضع العلامات على الإطلاق، بل لأن وضع العلامات على البيانات له تكاليف منخفضة وأخرى مرتفعة، لذا نبدأ أولاً بالبيانات ذات التكلفة المنخفضة. يمكنك أيضًا اعتبار أن نصف موظفي شركتنا يضعون العلامات على البيانات، ونصف الباحثين الأساسيين والأهم لدينا يضعون العلامات على البيانات.هناك طريقة لحل مشكلة الوهم، لكنها مسألة طويلة. يمكن اعتبار مشكلة الوهم مشكلة يمكن حلها وتحسينها من خلال التدريب بعد التدريب، وهي مشكلة قابلة للحل والتحسين. فقط لم يُبذل جهد كبير لمعالجتها. أو، بالنسبة لي، الوهم مشكلة، لكننا نعتبرها ربما مشكلة منتج. سنقوم بحلها، لكنها ليست مشكلة رئيسية.إنها تؤمن بالتوسع، وتعترف بأن القوة الحسابية هي العقبة الحقيقية
لا تنكر DeepSeek التوسع، ولا تتجاهل الفجوة بين الصين والولايات المتحدة. يوضح ليانغ وينفنغ الفجوة بشكل مباشر: إنها ليست نقصًا في الكوادر، بل نقصًا في الموارد. لذا، فإن التكلفة المنخفضة، وقوة الحوسبة المحلية، ومحرّك الترجمة الأساسي، ليست مجرد شعارات صناعية، بل جزء من خطة تقنية. الثقة بقوانين النماذج الكبيرة، ولكن استخدام كفاءة الهندسة لشراء مساحة تكرار تحت قيود الموارد.
التوسع، نحن نؤمن بالتوسع، بالتأكيد كلما زاد الحجم، زادت الفعالية، ويمكننا تفعيل المزيد من الميزات. ما يمنعنا من التوسع هو القوة الحسابية فقط، وليس أننا لا نريد التوسع، بل لأننا لا نمتلك قدرة حسابية كافية لإنجاز هذا التوسع.لم نصل إلى هذا الحد الأقصى. نحن لا ندرب نموذجًا بهذا الحجم لأننا نعتقد أن هذا الحجم كافٍ، بل لأنني أمتلك هذا العدد من الموارد. لقد حسبت الحجم بناءً على الموارد التي أستطيع تخصيصها وتدريبها، وليس لأن النموذج كافٍ.
ليس عشوائيًا، بل منظم ديناميكيًا
ليس عدم التنظيم، بل التنظيم الديناميكي الطويل
عند البحث عن مسار تقني، كان تفكير ليانغ ونفنغ غير متوقع، حيث قال إنه يمكن إنشاء خريطة الطريق هذه دون العمل الإضافي، فصار هذا المسار الأسهل في التنفيذ هو مسارهم التقني. ويعكس هذا الاهتمام بالسهولة والمرونة نفسه في تنظيمه وإدارته للفريق؛ فقد قال ليانغ ونفنغ إنهم لا يمتلكون هيكلًا تنظيميًا، ولا يعمل الفريق ساعات إضافية، ولا توجد مؤشرات أداء رئيسية، وعلى الأقل نصف الوقت، يقضي أعضاء الفريق في فعل أشيائهم الخاصة.
لديهم أيضًا نصف وقتهم غير مخصص، ويمكنهم فعل ما يرغبون فيه. إنها مساحة للبحث تسمح لهم باستكشاف ما يرونه مهمًا بأنفسهم، دون أي متطلبات مسبقة.سلطة المؤسس تأتي من الإجماع، وليس من القرار الانفرادي
في رأي ليانغ وينفنغ، فإن الرؤية هي ما يجمع الجميع معًا. يتحرك الناس بدفع من الرؤية، "فهم يحملون نية طيبة كبيرة تجاه هذا العالم ويريدون فعل شيء ما"، ولذلك جاءوا. لم يفكر أول几十 شخصًا على الإطلاق في الربح، "لو كانوا يفكرون بهذه الطريقة، لما جاءوا." يقول ليانغ وينفنغ. كما أن سلطته الخاصة تتشكل من خلال التوافق، فالأمر لا يتحرك إلا لأنه يحظى بتوافق.
أريد أن أروي لكم قصة عن DDCP، وهو نموذجنا. في البداية، كنا قلقين من الطلب المفرط، لذا قررنا تحديد سعر مرتفع في البداية، مما لم يُرضِ الفريق. لاحقًا، خفّضت السعر إلى ربع السعر الأصلي، فكان الجميع سعداء جدًا. أعتقد أن هذا هو فكرنا الحقيقي. كما قلت سابقًا، رؤيتنا هي جعل هذا المنتج مفيدًا للناس، وليس تحقيق أكبر قدر ممكن من الأرباح، بل جعله في متناول الجميع مع تحقيق ربح معقول. أعتقد أن ردود فعل زملائنا في الشركة عند تخفيض السعر كانت دليلاً على ذلك — فقد احتفل كثيرون في مجموعة الشركة، وكان الجميع سعداء.على سبيل المثال، عندما أريد القيام بشيء، فأنا أبدأ دائمًا بفهم إجماعنا: هل يريد الجميع القيام بهذا الأمر؟ ثم قد يكون لدي بعض التوجيه أو تفضيل، لكن تأثير هذا التوجيه محدود جدًا، وهو مبني دائمًا على إجماع. هذه آلية اتخاذ القرار هي في جوهرها آلية للوصول إلى إجماع؛ فليس لدي القدرة على دفع أي شيء ما لم يكن هناك إجماع، وأنا فقط أتحرك عندما يكون هناك إجماع.إنه يحافظ على الاسترخاء، لكن ليس على الكسل، ولديه آلية تنظيم خاصة به
الفريق لا يكتفي بالكلام دون فعل. يقول ليان وينفنغ إن الرؤية ليست شعارًا معلقًا على الجدار، بل هي عن كيفية التنفيذ. إنه يفهم تمامًا ما يفعله، ويتبع منطقًا تنظيميًا واضحًا، وقد حدد بوضوح شكل التنظيم وآليات التحفيز وأهداف الفريق. يقضي الموظفون نصف وقتهم في أعمالهم الخاصة، والنصف الآخر في إنجاز مهام الشركة. عدم العمل الإضافي هو بالفعل ميزة، لكن ليان وينفنغ يأمل أن يخلق هذا بيئة مريحة للبحث. السبب في أن الفريق يفعل القليل هو أن أهدافه مركزة، فهم يسعون لتطوير الذكاء العام الاصطناعي. في المستقبل، مع توسيع الفريق، يعترف ليان وينفنغ بأن بعض الأقسام ستحتاج أيضًا إلى إنشاء هياكل هرمية صارمة، وفي الواقع، التغيير جارٍ بالفعل.
ثم السؤال الثاني هو التفكير في الهيكل التنظيمي المستقبلي وتحديد حجم التخطيط للقوى العاملة. أولاً، كان هيكلنا التنظيمي السابق موزعًا جدًا، لأننا لم نكن نمتلك هيكلًا تنظيميًا. لكن مع توسع فريقنا، من الضروري إجراء بعض التغييرات. حاليًا، يمكننا القول فقط إن هناك العديد من التغييرات التي ستُجرى، لكن من الصعب الآن التعبير عن جميعها دفعة واحدة. في النهاية، سيتعين تقسيم الأقسام المختلفة، حيث ستكون هناك أقسام نحتاج إلى بناء هيكل هرمي صارم فيها، بينما قد تظل أقسام أخرى على هيكل مرن ومستوي بشكل أكبر. نحن عادةً لا نعمل ساعات إضافية. هناك سببان لعدم العمل الإضافي. الأول هو أن البحث يتطلب بيئة مريحة نسبيًا. إذا كنت تضغط بشدة، فلن تتمكن من إجراء البحث. لأنه بما أنك تحتاج إلى اهتمام ذاتي، وعليك التفكير في هذه المسائل في وقت فراغك، فهذا يتطلب بيئة مريحة لتمكين الاستكشاف. هذا ناتج عن متطلبات ثقافة البحث. السبب الثاني هو أننا نركز بشدة. التركيز يعني أن لدينا عددًا قليلاً جدًا من المهام التي يجب القيام بها. وبالتالي، لا أملك الكثير من المهام لأقوم بها، لذا لا أحتاج إلى العمل الإضافي.استقرار الفريق هو الأساس لتنفيذ الأفكار المثالية
استقرار الفريق هو المصلحة الأساسية. وفقًا لليانغ وينفنغ، فإن العديد من الأشياء مهمة — المال، البطاقات، الموارد — لكنها ليست المكان الأكثر خطورة. أكبر خطر هو تفكك الفريق. لمنع انهيار الفريق، يبحث ليانغ وينفنغ عن إمكانات تنظيم ديناميكي ضمن بيئة غير منظمة، حيث يمكن أن تصبح الهيكلية، والتكنولوجيا، وآليات الابتكار أدوات له للحفاظ على توازن الفريق. مؤخرًا، أكمل DeepSeek جزءًا من التمويل، وقال ليانغ وينفنغ إن الجميع حصلوا على خيارات شراء، مما قلل بشكل كبير من خطر "تفكك الفريق".
طالما استطعت الحفاظ على استقرار فريقي، سأتمكن بالتأكيد من تحقيق ذلك، سأتمكن بالتأكيد من إنشاء AGI، الأمر بسيط هكذا. طالما لا يغادر أحد، وواصلنا العمل، فسأتمكن بالتأكيد. لا توجد تقريبًا أي مخاطر. الأمر فقط متعلق بوقت مبكر أو متأخر، وسيواجهون عقبات؛ إذا واجهنا عقبات ولم يغادر أحد، فسأتمكن من الاستمرار.من حيث استقرار الفريق، طالما أن أهم الموظفين وأقدمهم يبقون مستقرين، فلن يغادر الآخرون بسهولة. حتى لو كان لديهم خيارات أقل أو دخل أقل، فلن يغادروا، لأنهم لا يأتون فقط من أجل المال، بل يرغبون جميعًا في العمل في بيئة يمكنها تحقيق AGI. لذا، لا يزال الفريق جذابًا للمواهب.من الناحية التاريخية، كانت حركة مواهبنا منخفضة نسبيًا، ومقارنة بالمنافسين، فإن حركة مواهبنا دائمًا ما تكون منخفضة. لكنها لا تزال أكبر تحدي لنا، والتحدي الوحيد، يمكن القول ذلك.
البرمجيات المفتوحة المصدر هي مثالية، وهي أيضًا آلية تجارية
الانفتاح المفتوح ليس التخلي عن الحواجز، بل نقل الحواجز من النموذج إلى التكلفة وكفاءة الهندسة
عندما يتحدث ليانغ وينفنغ عن البرمجيات المفتوحة المصدر، فإنه لا يتحدث فقط عن المثالية أو التسويق فقط. إن تقييمه هو أن موضوع الذكاء الاصطناعي كبير بما يكفي ليكون مستحيلاً أن تسيطر عليه شركة واحدة؛ فالبرمجيات المفتوحة المصدر تساعد على قبول النظام البيئي، ولا تضر بطبيعتها بنموذج العمل، لأن الحواجز الحقيقية ليست فقط النموذج نفسه، بل تكاليف النشر وكفاءة الهندسة والقدرة التنظيمية.
لماذا نتمسك بهذا الرؤية بال开源؟ لأن هذه الرؤية نفسها تتطلب开源. بدون هذه الرؤية، لا يمكنك تنظيم الناس.ثم في موضوع مفتوح المصدر، كنا واضحين جدًا من البداية. أولاً، الرؤية؛ ثانيًا، نحن نعتقد أن جعل الذكاء الاصطناعي ناجحًا تجاريًا يتطلب فوائد من كونه مفتوح المصدر.لكن موضوع الذكاء الاصطناعي كبير بما يكفي، وفي النهاية قد يمثل ما نسبته 10% من الناتج المحلي الإجمالي للبشرية، على سبيل المثال. إذًا فهو رقم كبير جدًا. لا يمكنك احتكار هذا الأمر وحدك، لا يمكنك احتكاره بالتأكيد، بل يجب أن تشاركه مع الآخرين، وإلا فلن تتمكن من البقاء على قيد الحياة.إذا كنا نريد احتكار هذا الربح، فسنُترَك بالتأكيد من قبل التاريخ. أعتقد أن الأهم هو أن هذا قانون موضوعي، إنه منظور تاريخي.حتى لو تم فتح نموذج المصدر، وأخبرت الجميع بكل شيء، فإن هذا الحدود مرتفعة جدًا. سيكون من الصعب جدًا على الآخرين استخدامه. ثانيًا، سيكون من الصعب جدًا جدًا أن يستخدموه بتكاليف منخفضة جدًا؛ إنه ليس سهلاً على الإطلاق.ليس أنني جعلت الكود مفتوح المصدر، فيمكنه تحقيق نفس تكلفة النشر التي أحققها. فهناك الكثير من العمل الذي يجب إنجازه. على الرغم من أن مبادئ العمل معروفة، إلا أن ليس كل شركة على استعداد، أو تمتلك الرغبة والقدرة على تجميع الموارد البشرية لتحقيق هذا الهدف.مفتوح المصدر، أعتقد أنه لا يؤثر على نموذج عملنا على الإطلاق. بشرط أن نربح فقط ستة أضعاف الربح، ونسترجع التكلفة خلال عشرة أشهر، وهو ما يقابل تقريبًا ستة أضعاف الربح. في حالة ربحنا فقط ستة أضعاف الربح، فإن مفتوح المصدر لن يكون له أي تأثير.ثم أنا لست قلقًا على الإطلاق من أن ينشر الآخرون نماذجنا ويتسابقون معنا. بل نحن نتمنى أن يقوموا بنشرها.لا تصنع أعداء، لكن ليس بدون دفاعات تجارية
لا يرغب DeepSeek في أن يصبح منافسًا للشركات الكبرى أو الصغيرة، بل يرغب حتى في مساعدة المنافسين. هذه المواقف تأتي من رؤية على جانب، وتقلل من العوائق الخارجية على جانب آخر، مما يسمح للشركة بالتركيز على خطها الرئيسي. في الوقت نفسه، يرى ليانغ وينفنغ أن المنافسة في النماذج الكبيرة ليست سحرًا، بل هي مسألة تكاليف ووقت وتجربة. من يتحكم جيدًا في التكاليف يربح أكثر، ومن يتحكم بشكل سيء في التكاليف يربح أقل.
لذلك، فإن الكثير مما نقوم به الآن يهدف إلى الحفاظ على استقرار الفريق. باستثناء هذا الأمر، أعتقد أن كل شيء آخر يمكننا التخلي عنه أو ضبطه. لقد كنا دائمًا متحفظين جدًا، ولا نرغب في أن نصبح خصومًا لأي شركة إنترنت كبيرة أو صغيرة.في هذا السياق، نحن على استعداد تام لمساعدة أي شخص، حتى منافسينا، بما في ذلك علي وتشي بوك ومانث أوف داركنيس، على التحسن. لأننا لا نخسر شيئًا، فنحن نحن أيضًا مفتوحو المصدر.لم أتأثر بتجارتي أو مصالحي التجارية بسبب لطفنا، على الإطلاق، بل قد يكون هناك ميزة إضافية.الفرق يكمن في شيئين فقط: الوقت والتكلفة. لذا لا ينبغي لأي طرف أن يحقق أرباحًا خارقة، وأعتقد أنه لا ينبغي أن توجد أرباح خارقة. من يتحكم جيدًا في التكاليف يربح أكثر، ومن يتحكم بشكل سيء في التكاليف يربح أقل، هذا فقط.لا تأكل سلسلة التوريد الكاملة، بل احتفظ بالموقع الأكثر جوهرية
لِيَن وِينْفِنْغ عبّر مرارًا عن حدود واضحة: لا ترغب DeepSeek في فعل كل شيء، ولا ترغب في التكامل الرأسي نحو رقائق التشغيل في أعلى السلسلة، ولا ترغب في استيعاب جميع فرص طبقة التطبيقات. فهي تؤمن أن عصر الذكاء الاصطناعي كبير بما يكفي ليُنتج العديد من الشركات، ويكفي لـ DeepSeek أن تصبح واحدة منها، وتتفرغ فقط للجزء الذي تتقنه وتتميز به بشكل أساسي.
هناك سؤال آخر وهو: هل سنقوم بالتكامل الرأسي نحو الأعلى؟ أتمنى ألا نفعل ذلك. لذا هناك سؤال: هل سنقوم بالتكامل الرأسي نحو تطبيقات الأعلى؟ نحن نأمل ألا نفعل ذلك، وأتمنى أن يفعلها الآخرون. لا أريد أن أستهلك كل شيء، بل أريد فقط تناول قطعة واحدة، فقط الجزء الذي أتميز فيه، أو الذي نعتبره نحن الأهم. هل سنقوم في المستقبل ببناء مجموعات كبيرة خاصة بنا؟ أعتقد أن بناء مجموعات كبيرة خاصة بنا أمر ضروري بالتأكيد، فنحن نقوم بهذا الأمر باستمرار، وكل مجموعاتنا مبنية من قبلنا. لكن ما إذا كنا سنقوم في المستقبل بتطوير شرائح خاصة بنا، فأعتقد أن ذلك يعتمد على حجم العائد، ويعتمد على مدى حجم العائد. نريد فقط أن نفعل شيئًا واحدًا. أعتقد أن موضوع الذكاء الاصطناعي كبير جدًا، ولا حاجة لي أن أركز على شيء واحد فقط. إذا تركزنا، وأعتقد أن فرص العمل هنا كبيرة بما يكفي، ففي عصر الذكاء الاصطناعي، سيظهر العديد من الشركات بقيمة تريليونات الدولارات، وأعتقد أننا واحدة منها.
السعر المنخفض ليس خيرًا، بل هو احتمال فوز طويل الأمد
لا تُفوت الفرصة الحالية، لكن لا ترفض التقاطها بسهولة
هل يجب على DeepSeek التجارة؟ نعم، لكن التجارة لم تعد الهدف النهائي. هدف DeepSeek هو تطوير الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، وفي هذه الرحلة، رأى ليانغ وينفنغ فرصة للتجارة، ولم يرفضها، بل اغتنمها بحزم. "إذا كانت فرصة يمكننا الحصول عليها بسهولة، فسنأخذها ببساطة،" كما قال ليانغ وينفنغ. وقد وصف هذا الموقف بأنه مسألة "جمع حبات السمسم" و"الحصول على البطيخ":
أعتقد أن هذا ممكن وقابل للتطبيق تجاريًا. لو كنا استخدمنا مبالغ كبيرة العام الماضي للتنافس مع ByteDance على المستخدمين، لكانت هذه استراتيجية أيضًا. لكننا اخترنا نهجًا متحفظًا جدًا: لا أتنافس معك على هذا الشيء، لأن هناك قرعًا في الخلف، وهذه الأشياء الأمامية قد تكون مجرد بذور سمسم.عندما توجد فرصة تجارية بهذا الحجم، فأنت بالتأكيد ست能找到 طريقة. لذلك، نحن نلتقط الحبات الصغيرة التي تأتي أمامنا، لكننا نلتقطها بسهولة ولا نتوقف أو نجعلها مهمة رئيسية. لذا، فإن أنشطة المستخدمين اليومية على الجانب C العام الماضي، أعتقد أنها كانت مجرد أمر صغير. لكننا انتفعنا منها أيضًا، وحافظنا على استخدام المستخدمين بتكلفة منخفضة جدًا، لأنها قد تكون مفيدة في المستقبل.التجارة دائمًا موجودة، لكنها ليست الهدف الأعلى
في رأي ليانغ وينفنغ، فإن أولوية الأهداف ToC وToB لا ترقى إلى مستوى إنشاء AGI. لكن كلما حاولت الحصول على شيء، كلما كان أصعب الحصول عليه؛ فقد ركز DeepSeek داخليًا على كيفية تجاوز خريطة الطريق التقنية، لكنه دون قصد امتصّ تدفق المستخدمين من طرف المستهلكين ودخل طرف الشركات. وعند النظر إلى هذه التجربة من العام الماضي حتى الآن، خلص إلى أن هذا يمثل ميزة استراتيجية ناتجة عن هجوم من مستوى أدنى.
هناك ميزة استراتيجية، وهي أننا نفكر في AGI ونعمل على AGI. وبالتالي، عندما نقوم بتطوير التطبيقات أو العمل مع المستخدمين النهائيين أو العملاء المؤسسيين، لا نحتاج إلى بذل الكثير من الجهد؛ فباستخدام طاقة قليلة جدًا يكون ذلك كافيًا. أعتقد أنه عندما تُنفّذ تقنية من مستوى أدنى من منظور تقني أعلى، فهذا يشبه هجومًا تنازليًا. على الأقل في قطاع المستخدمين النهائيين العام الماضي، رأينا أن هذا صحيح بالفعل. لم نبذل الكثير من الجهد في قطاع المستخدمين النهائيين، بل في مرحلة ما لم نكن نرغب حتى في الحفاظ على هؤلاء المستخدمين، لكنهم لم يغادروا رغم كل محاولاتنا.السعر المنخفض ليس خيرًا، بل هو ربح معقول
من حيث التسعير، لا يتردد ليانغ وينفنغ؛ هدفه واضح: استرداد تكلفة المعدات عبر API خلال عشرة أشهر. السعر الحالي ليس مصممًا لتحقيق أقصى ربح، ولا هو أقل سعر ممكن. يقول ليانغ وينفنغ إن التخفيضات غير المحدودة غير ممكنة، ففي الأسعار المنخفضة جدًا، لا تستطيع الشركة البقاء على قيد الحياة، كما أن المنتجات منخفضة السعر لا تخلق قيمة اجتماعية إضافية. السعر المعقول يوفر ميزة طويلة الأمد ضمن نطاق ربح معقول؛ فهو يرى أن سوق الذكاء الاصطناعي كبير بما يكفي، وبمجرد النجاح، فإن العائد المعقول كافٍ؛ وإذا حاول المرء جمع المزيد من الربح منذ البداية، فسيواجه عددًا أكبر من المنافسين.
إذا كان هدفي هو امتلاك 5% من إجمالي الناتج المحلي العالمي للذكاء الاصطناعي، فإن حساب هذا من الناحية النظرية لا يزال صحيحًا. انظر إلى OpenAI، يبدو أن حسابهم هذا ممكن، ومن الناحية النظرية لا توجد مشكلة. لكن لديهم مشكلة، فهم يمكن أن يُهزموا من قبل شخص آخر مستعد للاحتفاظ بنسبة واحد بالمائة فقط. لأن الشخص الآخر يقول: أنا أفعل هذا بشكل رائع، لكنني أكتفي بنسبة واحد بالمائة فقط من إجمالي الناتج المحلي العالمي، وبالتالي سيهزمهم. حينها، إذا ظهر شخص آخر يقول إنني أكتفي بنسبة 0.1% فقط، فسيهزم الشخص السابق.من الناحية الكلية، بغض النظر عن أين تأتي هذه النسبة المئوية، لا يوجد فرق بينها، فهي جميعها متساوية. من يأخذ أكثر سيُهزم من قبل من يأخذ أقل. حتى أنك لا تحتاج حقًا إلى أخذ أكثر؛ إذا كان رؤيتك هي أخذ أكثر، فستُهزم من قبل من تكون رؤيتهم هي أخذ أقل. في الواقع، لم يحصل أحد على المال، بل إن الأمر مجرد رؤية. إذا كانت رؤيتك هي أخذ أكثر، فأنت تخسر مسبقًا، وستواجه صعوبات أكبر. هكذا هو العالم.
ما هي صورة AGI المثالية بالنسبة لك؟
مرحبًا بمشاركتك آراءك في قسم التعليقات~