Liang Wenfeng, qui a commencé dans la quantification et est désormais entièrement dédié à l’AGI, pense et s’exprime différemment des personnes qui ne parlent que d’écosystèmes. Il compare l’AGI à l’ascension d’un escalier : l’étape de l’année dernière était CoT, celle de cette année est Agent, et les étapes suivantes seront l’apprentissage continu. Ce n’est qu’après avoir accompli l’apprentissage continu que l’on atteint le point de singularité progressif, puis l’intelligence incarnée. L’incarnation est la dernière étape, car, selon lui, pour une personne normale, le besoin n’est pas un ordinateur, mais une main-d’œuvre humaine. Cette phrase résume entièrement les priorités technologiques de DeepSeek pour les trois à cinq prochaines années. Concernant le niveau Agent, il fait des choix. Actuellement, les plus importants sont le Coding Agent et l’Agent généraliste ; les scénarios verticaux comme la finance ou la santé ont une priorité plus basse. Le défaut du prochain modèle réside dans l’apprentissage continu. Il affirme que l’IA n’est pas en manque de goût ou d’intuition, mais d’aptitude à apprendre en continu. Les humains apprennent en continu ; l’IA, elle, ne le fait pas encore. Le prochain modèle doit nécessairement posséder cette capacité — c’est la méthode la plus rapide pour réaliser l’AGI. Mais apprendre implique de nombreux éléments, et le monde n’a pas encore trouvé de bonne méthode. Sa stratégie commerciale explique aussi pourquoi DeepSeek persiste à être open source et à proposer un rapport qualité-prix extrême, ne visant qu’un profit raisonnable. L’efficacité des coûts est primordiale, ce qui permet de proposer les prix les plus bas. Pour les API, pas de vente ni de service client — les utilisateurs viennent d’eux-mêmes. Il ne croit absolument pas que les entreprises de grands modèles puissent s’approprier la majeure partie des profits du secteur de l’IA. L’open source fait partie de la retenue. Il dit qu’une entreprise logicielle qui génère des milliards de dollars par an voit ses revenus disparaître dès qu’elle devient open source. Mais l’IA est un domaine suffisamment vaste pour potentiellement représenter 10 % du PIB mondial. Essayer de monopoliser cet avantage, c’est s’exposer à être rejeté par l’histoire. Les écarts de compétitivité se jouent sur trois axes : coût, temps et expérience utilisateur. Le coût est premier — quelques mois d’avance font toute la différence. L’expérience utilisateur crée de la fidélité, mais n’est pas fondamentale. La structure du secteur : les ressources dispersées finiront par se concentrer. L’écart de la Chine dans l’IA réside principalement dans les ressources. Ils croient au scaling — plus grand est le volume, meilleur est le résultat — mais les ressources sont limitées. Il n’y a pas de différence en termes de talents ; ce sont les mêmes personnes. Il y a trop d’entreprises chinoises de modèles d’IA, ce qui disperse les ressources et aboutira inévitablement à une concentration. Chacune ne visant qu’un profit raisonnable, il n’est pas nécessaire d’avoir autant d’acteurs pour développer des grands modèles. Deux grandes entreprises et deux petites suffiront probablement. Le dépassement d’Anthropic sur OpenAI n’est qu’un phénomène temporaire. À long terme, OpenAI et Google progresseront probablement par alternance. Mon sentiment : le déséquilibre des ressources constitue le plus grand gaspillage de l’IA chinoise. Les mêmes personnes sont réparties dans des dizaines d’entreprises, ce qui entraîne une perte d’énergie interne — cette concentration se produira inévitablement. L’organisation et les individus : la retenue est une stratégie. Ils n’ont aucune intention de devenir la prochaine super-app ; ils méprisent cette approche. Ne sacrifiez pas la noix pour la noisette. L’an dernier, tout le monde courait après les chatbots et le trafic grand public ; cette année, on se bat pour les revenus B2B. Ce qui les intéresse vraiment, c’est la feuille de route de l’AGI. Une organisation retenue a une stratégie retenue. Une entreprise pilotée par des KPI et des GMV ne pourrait jamais prononcer des mots comme « open source » ou « profit raisonnable ». Si votre vision est d’en prendre davantage, vous avez déjà perdu.