ليان وينفنغ، شخص بدأ من التحليل الكمي والآن ملتزم تمامًا بالذكاء العام الاصطناعي، يختلف منطق كلامه عن أولئك الذين يتحدثون باستمرار عن "النظام البيئي". يقول إن مقارنة AGI بسلالم صعود، فإن الدرجة السابقة كانت CoT، والدرجة الحالية هي Agent، والدرجة التالية ستكون التعلم المستمر. فقط بعد إكمال التعلم المستمر، نصل إلى نقطة التحول التدريجية، ثم إلى الذكاء المتجسد. المتجسد هو المحطة الأخيرة، وسببه أن الإنسان العادي لا يحتاج إلى حاسوب، بل إلى قوة بشرية. هذه الجملة وحدها تلخص أولويات تقنية DeepSeek للسنوات الثلاث إلى الخمس القادمة. في مستوى Agent، لديه أيضًا ترجيحات. في المرحلة الحالية، الأهمية القصوى هي لـ Coding Agent وAgent العام، بينما السيناريوهات المتخصصة مثل المالية والرعاية الصحية تأتي في مرتبة أقل أولوية. الفجوة في النموذج القادم هي التعلم المستمر. يقول إن الذكاء الاصطناعي اليوم لا يعاني من نقص في الذوق أو الحدس، بل من نقص في القدرة على التعلم المستمر. البشر يستطيعون التعلم المستمر، لكن الذكاء الاصطناعي لا يزال غير قادر على ذلك. يجب أن يمتلك النموذج القادم هذه القدرة، فهذه أسرع طريقة لتحقيق AGI. لكن التعلم يتكون من عناصر كثيرة، ولا يزال العالم بأكمله لم يجد طريقة فعالة. استراتيجيته التجارية هي أيضًا السبب وراء التزام DeepSeek بالانفتاح المطلق والقيمة الممتازة مقابل السعر، مع تحقيق أرباح معقولة فقط. فهو يولي اهتمامًا كبيرًا بكفاءة التكلفة، مما يجعل الأسعار قادرة على الوصول لأدنى مستوى ممكن. عند بيع واجهات برمجة التطبيقات، لا يوجد فريق مبيعات ولا خدمة عملاء — المستخدمون يأتون من تلقاء أنفسهم. هو لا يؤمن أبدًا أن شركات النماذج الكبيرة يمكنها الاستيلاء على معظم أرباح صناعة الذكاء الاصطناعي. الانفتاح هو جزء من الضبط الذاتي. يقول إن شركة برمجيات يمكنها تحقيق عشرات المليارات من الدولارات سنويًا في السوق، لكن بمجرد فتحها للجميع، تختفي الأرباح. لكن قضية الذكاء الاصطناعي كبيرة جدًا، وقد تصل في النهاية إلى 10% من الناتج المحلي الإجمالي للبشرية. محاولة احتكار هذا الربح ستؤدي حتمًا إلى التخلّي عنها من قبل التاريخ. الفرق التنافسي يظهر في ثلاثة جوانب: التكلفة، الوقت، وتجربة المستخدم. التكلفة هي الأهم، فالفرق ببضعة أشهر مهم جدًا. تجربة المستخدم تخلق ولاءً، لكنها ليست جوهرية. وضع الصناعة: تشتت الموارد سيتقلص حتمًا. الفجوة الرئيسية في الذكاء الاصطناعي الصيني تكمن في الموارد. هم يؤمنون بالتوسع — كلما زاد الحجم، زاد الأداء — لكن الموارد محدودة. لا يوجد فرق في المواهب — الجميع من نفس المجموعة. هناك الكثير جدًا من شركات النماذج المحلية، مما يؤدي إلى تشتت الموارد، وسيتقلص هذا حتمًا في النهاية. كل شركة تحقق أرباحًا معقولة فقط، ولا حاجة لعدد كبير جدًا من الشركات لبناء نماذج كبيرة. ربما اثنتان كبيرتان واثنتان صغيرتان كافيتان. تفوق Anthropic على OpenAI هو ظاهرة مؤقتة. على المدى الطويل، من المرجح أن تتناوب OpenAI وGoogle على الصعود. إحساسي هو أن سوء توزيع الموارد هو أكبر هدر في الذكاء الاصطناعي الصيني. نفس مجموعة الأشخاص موزعة على عشرات الشركات وتُستهلك في صراعات داخلية — وسيحدث التقلص حتمًا. التنظيم والأشخاص: الضبط الذاتي هو استراتيجية. لا يسعون ليكونوا التطبيق الفائق التالي، ولا يهتمون بهذا الأمر. لا يضحون بالجوهر من أجل التفاهات. العام الماضي، كان الجميع يتسابقون على Chatbot وحركة المرور من طرف المستهلكين؛ هذا العام، يتسابقون على إيرادات طرف الشركات. ما يهتمون به حقًا هو خريطة طريق AGI. فقط المنظمات المضبوطة ذاتيًا يمكنها امتلاك استراتيجيات مضبوطة ذاتيًا. لا يمكن لشركة تُقاد بواسطة مؤشرات الأداء والقيمة الإجمالية للبيع أن تقول شيئًا مثل "الانفتاح" أو "تحقيق أرباح معقولة فقط". إذا كان هدفك هو الحصول على أكبر قدر ممكن، فأنت خسرت مسبقًا.