লিয়াং উয়েনফেং একজন কোয়ান্টিটেটিভ ট্রেডিং দিয়ে শুরু করে এখন সম্পূর্ণভাবে AGI-এ ফোকাস করেন, এবং তিনি যারা সবসময় “ইকোসিস্টেম” নিয়ে কথা বলেন তাদের থেকে সম্পূর্ণ ভিন্নভাবে কথা বলেন। তিনি বলেন, AGI-কে একটি সিঁড়ি আরোহণের সাথে তুলনা করুন: গতবছরের ধাপটি ছিল CoT, এইবছরের ধাপটি হল Agent, এবং তারপরের ধাপটি হবে অবিরাম শিক্ষা। অবিরাম শিক্ষা শেষ হওয়ার পরই ধীরে ধীরে সিঙ্গুলারিটি আসবে, তারপর এমবডিড ইন্টেলিজেন্স। এমবডিড হল শেষ স্টপ, কারণ সাধারণ মানুষের জন্য প্রয়োজন হল একটি কম্পিউটার নয়, বরং মানুষের শ্রম। এই একটি বাক্যই DeepSeek-এর পরবর্তী ৩-৫ বছরের প্রযুক্তিগত优先级-এর সম্পূর্ণ চিত্রটি ব্যাখ্যা করে। Agent-এর এই ধাপেও তিনি পছন্দ-অপছন্দের সিদ্ধান্ত নিয়েছেন। বর্তমানে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হল Coding Agent এবং General Agent;金融, medical-এর মতো vertical use cases-এর priority-এরা পিছনে। পরবর্তীজন্মের মডেলের ফাঁকটি হল—অবিরাম শিক্ষা। তিনি বলেন, AI-এর বর্তমানের অভাবটি হল taste and intuition-এর, not—অবিরাম শিক্ষা। মানুষ অবিরামভাবেই শিখতে পারে, AI-এখনও পারছেনা। next-gen model-এর must-have feature-টি होना चाहिए—এইক্ষমতা। AGI-এ reach-এর fastest way-টি। but learning-এর structure-টি multiple components-এর combination, and still, the world hasn't found a good way yet. ব্যবসায়িক strategy-ও DeepSeek-এর open-source and extreme cost-efficiency-এর justification। Just earn reasonable profit. Cost-efficiency-কে priority-দেওয়ায় price-কমিয়ে bring-করা possible। API sell-করছেন—no sales team, no customer service; users come on their own. তিনি never believe that big model companies can capture most of the AI industry's profits. Open-source-টি is part of restraint. He says: a software company's market is a few billion USD/year; once open-sourced, it disappears. But AI is big enough—it might eventually account for 10% of global GDP. Trying to monopolize this benefit? You'll be abandoned by history. Cost, time, user experience—these three areas define competitive gaps. Cost comes first; even a few months earlier makes a difference. User experience creates stickiness, but it’s not fundamental. Industry landscape: fragmented resources will inevitably consolidate. China’s AI gap lies mainly in resources. They believe in scaling—the bigger the scale, the better the performance—but resources are limited. Talent? No gap; same pool of people. Too many domestic model companies—resources are scattered. Eventually, consolidation will happen. Each company only needs to earn reasonable profit; no need for so many players to build large models. Maybe two big companies and two small ones will suffice. Anthropic surpassing OpenAI is just a temporary phenomenon. Long-term, OpenAI and Google will likely alternate in leadership. My thought: resource misallocation is China’s biggest waste in AI. The same group of people split across dozens of companies, wasting energy on internal competition—consolidation is inevitable. Organization and people: restraint is strategy. No intention to become the next super app; they don’t care about this. Don’t trade a watermelon for a sesame seed. Last year everyone chased Chatbot and C-end traffic; this year they’re chasing B-end revenue. What they truly care about is the AGI roadmap. Only a restrained organization can have a restrained strategy. A company driven by KPIs and GMV can never say things like “open-source” or “earn only reasonable profit.” If your vision is to take more—you’ve already lost.