Balanse ng DeepSeek ang Mahabang Panahon na AGI na Pananaw Kasama ang Pagsasagawa sa Praktikal

Ang sagot ni DeepSeek ay hindi lamang ang pagtingin sa mga bituin, ni hindi lamang ang pagpapakilala sa lupa, kundi ang paggamit ng mga praktikal na problema upang suportahan ang isang sapat na malayong layunin.

May-akda ng artikulo, pinagkukunan: 36氪

Ang sagot ni DeepSeek ay hindi lamang ang pagtingin sa mga bituin, ni hindi lamang ang pagpapakilala sa lupa, kundi ang paggamit ng mga praktikal na problema upang suportahan ang isang sapat na malayong layunin.

Isinulat ni | Li Jiaxing, Liu Chenyi

I-edit | Zhang Wei

Source ng header image | DeepSeek

Pinagkunan ng cover | DeepSeek

Inilalabas muli si DeepSeek sa ilalim ng spotlight.

Isang oras, ang kumpanyang ito ay halos ang pinakamalikhaing presensya sa mundo ng AI: isang kultura ng mga inhinyero, mapagkunwari, ang mga tagapagtatag ay rare na lumalabas sa publiko, at ang koponan ay hindi tulad ng karaniwang internet company na madalas magkwento at mag-propaganda. Ngunit noong nakaraang taon, halos sa bawat ilang panahon ay naging sentro ito ng Chinese tech community. Noong ipinakilala ang model, ito ay naging viral dahil sa mababang gastos at open source; noong makarating ang balita tungkol sa pagsasapalaran, ito ay nagdulot ng pag-uusap dahil sa valuation at mga investor; at sa pagkakataong ito, ang isang recording ng 4-horas na pagpupulong ni Liang Wenfeng sa mga investor ay nalabas, at muli itong nagbigay-diin sa labas sa kumpanyang ito.

Sa pagkakataong ito, ang labas ay nakikita ang isang mas kompletong, ngunit mas kontradiktoriyong DeepSeek.

Isang panig ay isang sapat na malayong layunin. Binanggit ni Liang Wenfeng ang AGI, ang pangarap, ang “kabutihang-loob sa mundo,” ang paghingi ng hindi paghahanap ng maksimisasyon ng kita, at ang pagsasabi na kung hindi ito bukas sa source, hindi makakapag-organisa ng tao. Sinabi niya na ang DeepSeek ay ayaw maging ang susunod na super App, ayaw maging ang susunod na ByteDance o Tencent; ang kompanya ay gumagana batay sa pangarap, hindi sa KPI, may malaking kalayaan ang mga researcher sa pag-aaral, at hindi sila madalas mag-overtime. Ang kabilang panig ay praktikal. Binanggit din ni Liang Wenfeng ang presyo ng API na babalik sa 10 buwan, kung paano nakakatulong ang pagsasalapi upang mapabawasan ang panganib sa katatagan ng tim, kung bakit kailangan agad baguhin ang pera sa card, ang kakulangan sa produksyon ng lokal na computing power, kung paano kalahati ng mga pangunahing researcher ay naglalagay ng label sa data, at kung bakit kailangan magdagdag ng organisasyonal na istruktura habang lumalaki ang kompanya. Kahit sinabi niya na kahit sa pinakamasamang kaso, ang pagbebenta ng API ay sapat upang suportahan ang isang listahan sa stock exchange.

Paano isang AI company ang maaaring magtingin sa mga bituin at magpapanatili sa lupa? Ito ang sagot na gustong ibigay ng DeepSeek.

Batay sa nakalabas na transkripsyon ng recording mula sa “Meeting ng Mga Investor ni Liang Wenfeng,” ginawa ng “Future Human Lab” ang sumusunod na pagsusuri.

Ang pangmatagalang layunin ay ang AGI, ngunit hindi ito pagmumura ng malayong layunin, kundi paghahati nito sa mga tuloy-tuloy na hakbang.

Ipinaglalayon ni Liang Wenfeng ang AGI bilang pangmatagalang layunin, ngunit hindi niya isinasaad ang AGI bilang isang abstrakto, kundi hinati ito sa isang tuloy-tuloy na landas: mga language model, CoT, Agent, patuloy na pagkatuto, sariling pagpapabuti, at embodied intelligence. Sapat ang layunin, ngunit bawat hakbang ay maaaring maugnay sa kasalukuyang teknikal na problema.

Ito ang aming pagtataya, ito ang aming paniniwala kung paano dapat maging ang timeline: una ay matututo para matututo, pagkatapos ay dumating sa intelligent singularity, ang singularity na makakapag-iterate sa sarili, at pagkatapos ay ang embodied intelligence. Pagkatapos ng embodied intelligence, ito ay papasok sa real world, makakatulong sa iyo sa mga gawain sa bahay, makakagamot sa iyo sa pagtanda.

Naniniwala kami na ito ay isang mas ideal na road map, ngunit iba-iba ang pananaw ng bawat isa, at walang tama o mali. Simple lang, naniniwala kami na ito ang pinakamadaling road map. Dahil sa bawat hakbang, kaunti lang ang bagong kailangan mong gawin.

Sa pag-unlad ng AI, maaari nating iunawa ito bilang isang hagdan. Ang hagdan na tinapay natin noong nakaraan ay ang CoT, o chain-of-thought. Dahil natuklasan natin na sa pamamagitan ng paraan ng chain-of-thought, maaaring maabot ng inteligensya ang mas mataas antas. Sa pamamagitan ng pag-iisip nito mismo, maaaring palawakin ang hangganan, at gawing mas marami ang mga bagay na kayang gawin ng AI.

Ito ay sumusunod sa Agent, ngunit hindi ito itinuturing na katapusan.

Ang pinakamalakas na paksa sa labas ngayon ay ang mga produkto at komersyal na pagpapatupad ng Agent, ngunit mas nag-aalala si Liang Wenfeng sa bottleneck pagkatapos ng Agent: ang patuloy na pagkatuto. Kasali siya sa kasalukuyang alon ng teknolohiya, ngunit hindi siya tinutukoy ng kasalukuyang mga paksang tinitirikan.

Sa lugar na ito ng agent, ang nakikita ay ang susunod na hadlang: ang patuloy na pag-aaral. Ang susunod na problema na dapat lutasin ay kung paano matutugunan ang patuloy na pag-aaral; ito ay nakikita, at relatibong malinaw.

Hindi makakapalit ng iyong mga empleyado ang AI. Ngunit kung ang AI ay may kakayahang mag-aral nang patuloy, at gaya ng iyong mga empleyado, natututo ito sa kompanya ng dalawang buwan, noon ay makakapalit na ito ng lahat ng tao.

Ang pinakamaraming nakikita ng mga investor ngayon ay ang Agent; ngunit para sa mga nag-aaral tulad namin, ang pinakamaraming nakikita namin ngayon ay ang pagkatuto.

Makakakita ng malayo, ngunit aktibong iiwas sa mga teknikal na direksyon na hindi bahagi ng pangunahing track.

Ang video generation, 3D, world models, multimodal, at embodied intelligence ay inilalagay sa iba’t ibang antas ng prioridad. Hindi tinatakwil ng DeepSeek ang mga ito, kundi sinusuri kung nasa current mainline ng intelligence ba sila. Nakikita ang magagandang anyo ng kinabukasan, ngunit pinipigilan ang pagkakalat sa bawat trending.

Sa pagpapalit sa labas, ang aming pananaw ay: tayo ay nagpapatakbo lamang sa pangunahing linya ng AGI. Ito ang sinabi ko kanina tungkol sa GPT, CoT, Agent, atbp.—tayo ay nagpapatakbo lamang sa pangunahing linya. Malawak ang larangan ng AI, at marami itong mga bagay na naisip namin na hindi bahagi ng pangunahing linya, tulad ng 3D at video generation, na naniniwala akong hindi gaanong kaugnay sa pangunahing linya ng katotohanan, kaya hindi namin gagawin.

Ngunit sa negosyo, ito ay isang mabuting negosyo, isang mabuting negosyo sa negosyo. Ngunit hindi ito may kinalaman sa inteligensya. Hindi namin gagawin ito dahil isang mabuting negosyo ito, kundi dahil ito ay bahagi ng roadmap ng inteligensya.

Ang maraming modal na layout, patuloy naming ito ginagawa. Mahalaga ito para sa produkto; mahalaga ito para sa produkto ng end-user. Ngunit para sa limitasyon ng智能化, ito ay isang komponente, hindi ang pangunahing layunin.

Nagpapahintulot ito sa mga pag-aaral na may mataas na kawalan ng katiyakan na “maglaro ng lotto,” ngunit tinatanggap nito ang malaking dami ng pagod sa likod ng mga teknikal na pag-usbong.

Patuloy na matututo sa mga ganitong tanong, hindi ito angkop para sa ganap na proyektong pabrika o KPI, at hindi rin kinakailangan ang malaking bilang ng mga kard. Tinawag ni Liang Wenfeng ito bilang “pagpili ng loterya”: mababang hadlang, maraming tao ang maaaring mag-isip, ngunit ang pagtemo ay hindi tiyak. Gayunpaman, sa kabilang dulo, napakarealistiko niya sa pagtatala ng data, post-training, hallucination, at efficiency sa gastos. Ito ay hindi isang kultura ng pag-aaral na batay lamang sa inspirasyon, kundi isang pagkakasundo ng libreng paglalayag at mga maruming at pagod na gawain. Magbigay ng espasyo para sa kahindi-kahiligan sa pag-aaral, samantalang tanggapin ang mga simpleng pagsisikap na nasa likod ng teknikal na pagtemo.

Hindi ito isang proyekto, kundi kailangan ng maraming tao na nandyan upang isipin ang tanong na ito. Kaya hindi kailangan mag-alok ng anumang yaman. Ang tanging pagkakaiba namin sa ibang kumpanya ay ang paggugol namin ng oras upang talakayin ang tanong na ito, isipin ito, at gawin itong isang mahalagang bagay.

Kaya tawag namin sa ganito ay ‘pagpapalo’. Mababa ang hadlang, kahit sino ang maaaring sumali, ngunit kung ano ang makakakuha ng bawat tao, baka hindi ko alam kung ito ay tungkol sa talento o sa iba pang bagay.

Kaya ngayon, praktikal na dalawang paa ang ating paggalaw. Hindi ibig sabihin na hindi namin kayang i-label, kundi dahil mayroong ilang pag-label na mura at mayroong ilang pag-label na mahal. Una naming i-label ang mga mura. Kaya maaari mong isipin na kalahati ng mga tao sa kompanya natin ang naglalabel ng data. Ang kalahati sa mga pangunahing researcher, ang pinakamahalagang tao, ay kalahati na ang naglalabel ng data.

May paraan upang lutasin ang problema ng hallucination, ngunit ito ay isang mahabang paksa. Ang problema ng hallucination ay maaaring ituring na isang isyu na maaaring lutasin sa pamamagitan ng mas mahusay na post-training—isang isyu na maaaring malutas at mapabuti. Simple lang, hindi pa masyadong pinagsikapan ng mga tao. O sa aking pananaw, ang hallucination ay isang problema, ngunit maaari nating ituring ito bilang isyu sa produkto. Sisikapin naming lutasin ito, ngunit hindi ito ang pangunahing isyu.

Naniniwala ito sa scaling, at kilala rin ang hashing power bilang tunay na bottleneck.

Hindi kinikilala ni DeepSeek ang paglalawak, at hindi ito iinasar ang pagkakaiba sa pagitan ng China at Estados Unidos. Direktang sinabi ni Liang Wenhong: Hindi ang talento, kundi ang mga yaman. Kaya ang mababang gastos, lokal na computing power, at pangunahing compiler ay hindi lamang isang pahayag ng industriya, kundi bahagi rin ng teknikal na estratehiya. Naniniwala sa mga batas ng malalaking modelo, ngunit sa ilalim ng limitadong yaman, ginagamit ang efficiency sa paggawa upang makakuha ng espasyo para sa pagpapalit.

Ang scaling, naniniwala kami sa scaling—mas malaki ang scale, mas maganda ang epekto, at mas maraming mga tampok ang mai-unlock. Ang nagpapahinto sa amin sa scaling ay ang computing power, hindi dahil ayaw naming scaling, kundi dahil wala kaming sapat na computing power para gawin ito.

Hindi namin natatapos ang limitasyong ito. Sinusubukan naming itrain ang napakalaking modelo hindi dahil naniniwala ako na sapat na ang malaking modelo na ito, kundi dahil mayroon akong ganitong daming yaman. Ito ay batay sa aking mga yaman—ano ang laki ng modelo na kayang tanggapin at itrain ko—at hindi dahil sapat na ang modelo na ito.

Hindi walang organisasyon, kundi dinamikong mahabang organisasyon

Habang hinahanap ang teknikal na landas, ang ideya ni Liang Wenfeng ay nagdulot ng pagkabigla: sinabi niya na hindi kailangang mag-overtime upang gawin ang road map na ito, kaya naging ang pinakamadaling gawin ang kanilang teknikal na landas. Ang paghahanap sa kalayaan at fleksibilidad ay ipinakita rin sa pag-organisa at pagpapamahala ng kanyang tim, sinabi ni Liang Wenfeng na wala silang organizational structure, hindi nag-overtime ang tim, walang KPI, at sa hindi bababa sa kalahati ng oras, ang mga miyembro ng tim ay nagtatrabaho sa kanilang sariling mga proyekto.

Kasama pa nila ang kalahati ng kanilang oras na walang takdang gawain; maaari silang gawin ang anumang gusto nila. Ito ay isang saklaw ng pag-aaral kung saan maaari nilang sariling masuri ang anumang itinuturing nilang mahalaga, nang walang mga nakapirming kahilingan.

Ang awtoridad ng tagapagtatag ay galing sa kasunduan, hindi sa pagsisigla.

Sa pananaw ni Liang Wenfeng, ang nagpagsasama sa lahat ay ang pangarap. Pinapagalaw sila ng pangarap, “nagdadalang malaking kabutihan sa mundo, nais gawin ang ilang bagay,” kaya sila ay dumating. Ang mga unang ilang dosenang tao ay hindi nag-isip ng pera sa lahat, “kung ganoon sila, hindi sila darating,” sabi ni Liang Wenfeng. Ang kanyang sariling awtoridad ay binubuo rin ng pagkakasundo; isang bagay ay maaaring maipagpatuloy dahil ito ay pagkakasundo.

Sabihin ko sa inyo ang isang kuwento tungkol sa ating DDCP, ang ating modelo. Una, natakot kami na sobrang dami ng demand, kaya itinakda namin ang mataas na presyo—hindi gaanong masaya ang team. Pagkatapos, binalik ko ang presyo sa isang-kapat na bahagi, at naging masaya na sila. Ito ang totoong nais namin. Ang aking sinabi na pangarap: gawin nating kapaki-pakinabang ang bagay na ito para sa mga tao, hindi para makakuha ng pinakamataas na kita, kundi para makakuha tayo ng makatwirang kita habang maaari ng lahat ang pagbili nito. Sa panahon ng pagbaba ng presyo, marami sa mga kasapi ng kumpanya ang nagmalasakit sa grupo—nagmaligayang bati sila at naging masaya sila.

Halimbawa, kung gagawin ko ang isang bagay, una kong titingnan kung ano ang ating kasunduan, kung gusto ba namin ito gawin. Maaaring mayroon akong ilang gabay o pagkiling, ngunit ang papel ng gabay ay limitado—napakalimitado ito—at nakabatay pa rin sa isang kasunduan. Ang mekanismo ng pagdedesisyon ay isang mekanismo na naghahanap ng kasunduan; hindi ito nangangahulugan na ako ang makakapagpapagalaw ng isang bagay. Kailangan muna ng kasunduan bago ko ito maaaring ipagpatuloy, at kung may kasunduan, saka ko ito gagawin.

Nakakapagpapanatili ito ng kalayaan, ngunit hindi kawalan ng disiplina, may sariling mekanismo ng organisasyon

Hindi lang puro salita ang team. Sabi ni Liang Wenfeng, ang pangarap ay hindi lang pader na pahayag, kundi kung paano ito gagawin. Malinaw niya alam kung ano ang kanyang ginagawa, mayroon siyang malinaw na organisasyon na lohika—malinaw niyang isinip ang anyo ng organisasyon, mekanismo ng insentibo, at layunin ng team. Kalahati ng oras ng mga empleyado ay para sa kanilang sariling mga gawain, at ang kalahati naman ay para sa mga gawain ng kumpanya. Ang pag-iwas sa overtime ay tunay na benepisyo, ngunit nais ni Liang Wenfeng na ito ay makabuo ng isang maluwag na kapaligiran para sa pag-aaral. Mababa ang dami ng gagawin ng team dahil sa kanilang nakatuon na layunin: ang AGI. Sa hinaharap, habang dumadami ang mga tauhan, tinanggap ni Liang Wenfeng na kailangan din ng ilang departamento na magtatayo ng malinaw na hierarkiya—sa katotohanan, ang pagbabago ay nangyayari na.

At ang pangalawang tanong ay ang pag-iisip sa hinaharap na organisasyonal na istruktura at pagpaplano sa dami ng tao. Una, ang aming dating organisasyonal na istruktura ay napakadisperso dahil wala talagang istruktura. Ngunit habang lumalaki ang aming bilang, kailangan nating gawin ang ilang pagbabago. Sa kasalukuyan, maaari lang nating sabihin na kailangan ng maraming pagbabago, ngunit mahirap ipahayag lahat ng ito nang sabay-sabay. Sa huli, kailangan nating hatiin sa iba’t ibang departamento, at mayroong ilang departamento na kailangan nating itayo ang mas mahigpit na hierarkiya. Samantala, ang iba pang mga departamento ay maaaring manatili sa mas maluwag at mas patag na istruktura.

Karaniwan naming hindi nag-overtime. May dalawang dahilan kung bakit hindi tayo nag-overtime. Ang una ay, ang paggawa ng pananaliksik ay nangangailangan ng isang mas maluwag na kapaligiran. Kung ipipilit mo ang isang tao, hindi niya maaaring gawin ang pananaliksik. Dahil kung ang layunin ay ang iyong sariling interes, kailangan mong isipin ang mga tanong na ito sa iyong pang-araw-araw na buhay, kaya kailangan ng isang maluwag na kapaligiran upang maaaring masuri. Ito ay isang pangangailangan mula sa kultura ng pananaliksik. Ang pangalawa ay, napakalaking pagkakabukod namin. Ang pagkakabukod ay nangangahulugan na kaunti lang ang mga bagay na gagawin namin. Kaya wala akong maraming gawain, at kaya hindi ako kailangang mag-overtime.

Ang pagkakaroon ng isang matatag na koponan ay ang pundasyon ng isang ideal na pagpapatupad

Ang pagkakaroon ng katatagan ng team ay ang pangunahing interes. Ayon kay Liang Wenfeng, maraming bagay ang mahalaga—pera, card, mga yaman—ngunit hindi ito ang pinakamalaking panganib; ang pinakamalaking panganib ay ang pagkakawala ng team. Upang maiwasan ang pagbagsak ng team, hinahanap ni Liang Wenfeng ang posibilidad ng dinamikong organisasyon sa gitna ng kawalan ng organisasyon—ang hierarchy, teknolohiya, at mga mekanismo ng inobasyon ay maaaring maging mga paraan para panatilihin ang balanse ng team. Sa nakaraang panahon, natapos na ng DeepSeek ang ilang bahagi ng pagsasapalaran, at sinabi ni Liang Wenfeng na nakuha na ng lahat ang kanilang mga opsyon, kaya malaki ang pagbawas sa panganib na “mawawala ang team”.

Kung kayang kong panatilihin ang katatagan ng aking team, makakagawa ako, makakagawa ako ng AGI, simple lang yan. Kung hindi lang umalis ang lahat, at patuloy tayong gagawa, makakakaya ako. Halos walang panganib. Tanging oras lang ang may iba’t ibang pagkakataon; kung makakaranas tayo ng pagkabigo at hindi umalis ang lahat, maaari akong magpatuloy.

Tungkol sa katatagan ng koponan, kung ang mga pinakamahalagang empleyado at mga pinakamatandang empleyado ay nananatiling stable, hindi malalayo ang iba. Kahit mas kaunti ang kanilang stock options o kita, hindi sila lalabas. Dahil hindi sila nagmumula lamang sa pera, lahat ay naghahanap ng isang kapaligiran kung saan maaaring makabuo ng AGI. Kaya’t para sa mga talento, patuloy pa ring nakakaakit.

Mula sa kasaysayan, ang aming turnover ng talento ay relatively maliit; kumpara sa mga katulad nating kompanya, laging maliit ang aming turnover ng talento. Ngunit ito ay patuloy na ang aming pinakamalaking hamon, ang tanging hamon, maaari nating sabihin iyon.

Ang open source ay hindi pagpapabaya sa mga hadlang, kundi pagpapalit sa mga hadlang mula sa modelo patungo sa gastos at efficiency ng engineering

Habang tinatalakay ni Liang Wenfeng ang open source, hindi niya ito pinagsasama ang idealismo o ang marketing lamang. Ang kanyang pagtataya ay: sapat na malaki ang AI upang hindi ito maaaring monopolihin ng isang kumpanya lamang; ang open source ay nakakatulong sa pagtanggap ng ekosistema at hindi ito natural na nakakasira sa business model, dahil ang totoong hadlang ay hindi lamang ang modelo mismo, kundi ang gastos sa deployment, efficiency sa engineering, at kakayahan sa organisasyon.

Bakit tayo nananatili sa pagpapalabas ng bukas? Dahil ang pananagutan mismo ay nangangailangan ng pagpapalabas ng bukas. Kung wala ka sa pananagutan, hindi mo maipapagkaisa ang mga tao.

Sa pagbukas ng source, agad namin nalaman kung ano ang aming plano. Una, ang aming pangarap; pangalawa, naniniwala kami na para gawing matagumpay ang AI sa negosyo, ang pagbukas ng source ay may kahalagahan.

Ngunit sapat na malaki ang AI—sa huli, maaaring mag-occupy ito ng 10% ng GDP ng lipunan ng tao, halimbawa. Kaya ito ay isang napakalaking numero. Hindi mo maaaring mag-isa sa bagay na ito; kailangan mong ibahagi ito sa iba, kung hindi, hindi ka makakabuhay.

Kung nais nating apanuhan ang benepisyong ito, siguradong tatawagin tayo ng kasaysayan. Sa tingin ko, ang pangunahin ay isang obhetibong batas, isang pananaw sa kasaysayan.

Kahit na bukas ang modelo, at ipapakita mo lahat ng bagay sa iba, ang hadlang ay napakataas pa rin. Mahirap para sa iba gamitin ito; pangalawa, mahirap rin na maging mababa ang gastos kung gagamitin ito, napakahirap, hindi madali.

Hindi lang dahil ko ay inilabas ang source code, kaya niya agad maabot ang parehong gastos sa deployment tulad ng aking. May maraming gawain pa ring dapat gawin. Kahit na maintindihan ang mga prinsipyo nito, hindi bawat kumpanya ay handa o may kahusayan at kagustuhan na mag-organisa ng puwersa ng paggawa upang makamit ang layuning ito.

Open source, sa tingin ko, walang epekto sa aming business model. Sa kondisyon na tayo ay kumikita ng anim na beses ang kita, babalik ang gastos sa sampung buwan, na kumakatawan sa anim na beses ang kita. Sa pagkakaroon lamang ng anim na beses ang kita, walang epekto ang open source.

At hindi ako nag-aalala kung ang iba ay mag-deploy ng aming model at magkompetensya sa amin, hindi ako nag-aalala ng konti. Kaya naman nais naming sila ay mag-deploy nito.

Hindi nagpapahirap, ngunit hindi walang proteksyon sa negosyo

Hindi gustong maging kalaban ng DeepSeek ang mga malalaking at maliit na kumpanya, kahit na handa itong tulungan ang mga kalaban. Ang ganitong pagkakakilanlan ay nagmumula sa isang pangarap, at sa kabilang banda, ay nagbabawas din ito ng mga panlabas na hadlang, upang makapag-focus ang kumpanya sa pangunahing layunin. Samantala, naniniwala si Liang Wenhong na ang huling pakikidigma sa malalaking modelo ay hindi isang misteryo, kundi ang gastos, oras, at karanasan. Ang mga may magandang kontrol sa gastos ay kikita ng higit pa, habang ang mga may mahinang kontrol sa gastos ay kikita ng kaunti lang.

Kaya ang maraming bagay na ginagawa namin ngayon ay para sa pagpapanatili ng katatagan ng aming team. Bukod dito, ang lahat ng iba pa ay sa tingin ko ay maaaring iwasan at mapigilan. Laging napakapigil namin at ayaw naming maging kalaban ng anumang malaking o maliit na internet company.

Sa ilalim ng mga kondisyong ito, masigla kaming tumutulong sa sinumang tao, kahit ang aming mga kalaban, kabilang ang Alibaba, Zhipu, at Moonshot, upang gawin nila nang mas mabuti. Dahil hindi tayo nagkakaroon ng anumang pagkawala, dahil naman ay open source din namin ito.

Hindi ako nakaaapekto ang aming kabutihan sa aking mga negosyong interes, walang epekto talaga, kundi maaaring may karagdagang puntos pa.

Ang pagkakaiba ay nagmumula sa dalawang bagay lamang: ang oras at ang gastos. Kaya’t hindi dapat mayroong malaking kita para sa isang kompanya; hindi ko akalaing mayroong malaking kita. Ang mga taong may mahusay na pagkontrol sa gastos ay kikita ng kaunti lang nang higit, habang ang mga taong mahina sa pagkontrol sa gastos ay kikita ng kaunti lang nang mas mababa—iyan lang.

Hindi sumasali sa buong chain, kundi nananatili sa pinakamahalagang posisyon

Nagsasalita nang paulit-ulit si Liang Wenfeng tungkol sa isang hangganan: Hindi gustong gawin ng DeepSeek ang lahat, hindi ito gustong mag-vertikal na i-integrate sa mga chip sa itaas, at hindi rin ito gustong kunin ang lahat ng mga pagkakataon sa application layer. Naniniwala ito na sapat na malaki ang panahon ng AI upang mabuo ang maraming kumpanya, at sapat na maging isa lamang sa mga iyon ang DeepSeek, at kunin lamang ang pinakamalakas at pinakamahalagang bahagi nito.

Mayroon pa bang problema kung tatawagin namin ang vertical integration pataas? Gusto naming huwag. Kaya may tanong kung tatawagin namin ang vertical integration sa mga upstream application? Gusto naming huwag gawin ito, gustong-gusto naming hayaan ang iba na gawin ito. Hindi ko gusto na kainin lahat ng bagay, kailangan ko lang kainin ang isang bahagi, kailangan ko lang kainin ang aking pinakamalakas na bahagi, o ang bahaging aking naniniwala na pinakamahalaga para sa atin.

Sa hinaharap, babanggitin ba namin ang pagbuo ng malalaking cluster? Sa tingin ko, kailangan nating bumuo ng malalaking cluster—totoo ito, at patuloy naming gawin ito; lahat ng aming cluster ay binuho namin. Ngunit sa hinaharap, babanggitin ba namin ang pagbuo ng ating sariling chip? Ito ay nakadepende kung gaano kalaki ang kita, at kung gaano kalaki ang kita.

Gusto namin na mag-focus lamang sa isang bagay. Sa tingin ko, malaki ang AI, at hindi kailangan kong mag-focus lamang sa isang bagay. Kung magfocus tayo, at sa tingin ko sapat na malaki ang benepisyo ng negosyo dito, at kung sa panahon ng AI ay mabubuo ang maraming kumpanyang may halagang trilyon dolyar, sa tingin ko kami ay isa sa mga iyon.

Huwag magsikap sa pagkakataong ito, ngunit huwag rin tanggihan ang pagkakataong madaling matanggap

Dapat bang komersyalisihin ang DeepSeek? Oo, ngunit ang komersyalisasyon ay hindi na ang panghuling layunin. Ang layunin ng DeepSeek ay gumawa ng AGI, at sa paglalakbay, nakita ni Liang Wenhong ang pagkakataon para komersyalisahin—hindi siya tumutol at agad niyang sinakop ito. “Kung maaari mong madaling makakuha, gagawin natin ito,” sabi ni Liang Wenhong. Ipinaparito niya ito bilang isang bagay na “paggawa ng sesamo” at “pagsasamantala ng kalabaw”:

Naniniwala ako na ito ay makakamit sa negosyo at posible. Kung gumamit tayo ng malaking pera noong nakaraang taon para makipagpalaban kay ByteDance para sa mga user, isa rin itong paraan. Ngunit pinili namin ang isang napakadisiplinadong pagkakataon: hindi ko ipaglalaban iyan sa iyo, dahil mayroon pang mansanas sa likod—ang mga ito ay maaaring mga buto lang.

Kung mayroong malaking pagkakataon sa negosyo, may paraan ka naman. Kaya ang mga maliit na bagay na nasa harap, kami ay kukuha rin, pero hindi namin ito ipinapahalagang masyadong malaki o sinuspinde ang aming ibang gawain. Kaya ang mga daily active users sa C-end noong nakaraang taon, naniniwala akong isang maliit na bagay lamang ito. Pero kami ay kumuha rin nito, at ginamit namin ang isang mababang gastos upang panatilihin ang paggamit ng mga user, dahil baka magamit ito sa hinaharap.

Ang komersyalisasyon ay laging umiiral, ngunit hindi ito ang pinakamataas na layunin

Sa pananaw ni Liang Wenfeng, ang prioridad ng mga layuning ToC at ToB ay mas mababa kaysa sa paggawa ng AGI. Ngunit, ang mas pinapangarap mo, ang mas hindi mo makukuha; ang DeepSeek ay nakatuon sa pagbuo ng teknikal na road map, ngunit nang hindi inaasahan, sila ay nakatanggap ng traffic mula sa C-side at kita mula sa B-side. Habang binabalikan ang karanasan mula noong nakaraan taon hanggang sa kasalukuyan, sinumulan niya na ito ay isang estratehikong kalamangan na dulot ng downgrading attack.

Mayroong isang estratehikong kahusayan dito: isinasaalang-alang namin ang AGI at ginagawa namin ang AGI. Kaya naman, kapag gumagawa na tayo ng aplikasyon, o sa C-end at B-end, hindi na kailangan ng maraming pagsisikap para gawin iyon—kakailanganin lang ng kaunting enerhiya. Sa tingin ko, kapag ikaw ay nasa mataas na antas ng teknolohiya at gumagawa ng mas mababang antas ng teknolohiya, mayroon kang pag-atake na “dimensional reduction.” Kung titingnan natin ang C-end noong nakaraang taon, totoo nga ito. Hindi namin inilagay ang maraming pagsisikap sa C-end, kahit na minsan ay hindi na namin gusto pang pangalagaan ang mga user—ngunit hindi sila makalabas kahit anong gawin natin.

Hindi ang mababang presyo ang pagmamalasakit, kundi ang makatwirang kita

Sa pagtatakda ng presyo, hindi nag-aalinlangan si Liang Wenfeng; malinaw ang kanyang layunin: mabawi ang gastos sa kagamitan sa loob ng sampung buwan ng API. Ang kasalukuyang presyo ay hindi batay sa pag-maximize ng kita, at hindi rin ito ang pinakamababang presyo. Sabi ni Liang Wenfeng, hindi maaaring bawasan nang walang hanggan ang presyo, dahil sa mababang presyo, hindi makakapagpatuloy ang kompanya, at ang mga produkto na may mababang presyo ay hindi magdadala ng karagdagang sosyal na halaga. Ang makatwirang presyo ay nagdadala ng matatag na kahalagahan sa loob ng makatwirang antas ng kita; naniniwala siya na sapat na malaki ang AI market, at sapat na ang makatwirang kita kung matatagumpay; kung magsisimula ka na nang gustong kumuha ng higit pa, mas maraming kakampi ang maaaring makita mo.

Kung ang aking layunin ay kumuha ng limang porsyento ng GDP ng buong sangkatauhan sa AI, teoretikal na tama pa rin ang pagkalkula nito. Tingnan mo si OpenAI, teoretikal na maaari niyang i-claim ito at walang problema. Ngunit may problema siya: maaaring matalo niya ang isang iba pang tao na handang kumuha lang ng isang porsyento. Dahil sabi ng iba, “Ginawa ko ito nang mabuti, ngunit sapat na lang sa akin ang isang porsyento ng pandaigdigang GDP,” at maaari niyang matalo si OpenAI. Kung lumabas naman ang isang iba pang tao na nagsasabi, “Sapat na lang sa akin ang zero point one porsyento,” maaari niyang matalo ang dating tagapagtagumpay.

Sa isang mas malawak na pananaw, anuman ang porsyento na kinukuha, walang pagkakaiba sa pagitan nila, pareho lang sila. Ang mga tumatanggap ng marami ay maaaring malason ng mga tumatanggap ng kaunti. Kahit na hindi mo kailangan talagang kumuha ng marami, kung ang iyong pangarap ay kumuha ng marami, maaari kang malason ng mga may pangarap na kumuha ng kaunti. Sa katotohanan, wala silang natanggap na pera, at ito ay isang pangarap lamang. Kung ang iyong pangarap ay kumuha ng marami, ikaw ay nagsimula nang matalo, at magkakaroon ka ng mas malalaking hamon. Ganito ang mundo.

Ano ang iyong ideal na AGI?

Magbahagi ng iyong opinyon sa komento~