DeepSeekの答えは、空を仰ぐだけでも、地に足をつけるだけでもなく、現実の問題を基盤に十分に遠大な目標を支えることである。記事作成者、出典：36氪
DeepSeekの答えは、空を仰ぐだけでも、地に足をつけるだけでもなく、現実の問題を基盤に十分に遠大な目標を支えることである。
執筆：李嘉星、劉辰藝
編集 | 張薇
ヘッダー画像の出典 | DeepSeek
カバー画像の出典 | DeepSeek
DeepSeekが再び注目の的となった。
この会社はかつてAI界で最も神秘的な存在の一つだった：エンジニア文化を重視し、控えめで、創業者が公の場に現れることはめったになく、チームも典型的なインターネット企業のように頻繁に物語を語ったり、プロモーションを行ったりしなかった。しかし過去1年間、それはほぼ定期的に中国のテクノロジー界の中心となった。モデルのリリース時には、低コストでオープンソースであることが話題となり、資金調達のニュースが流れると、評価額や投資先が議論を呼んだ。今回、梁文鋒による約4時間にわたる投資家との交流会の音声が流出し、外界は再びこの会社を見直すことになった。
今回は、外部がより完全で、より矛盾したDeepSeekを見た。
一方は十分に遠大な目標である。梁文鋒はAGI、ビジョン、「世界への善意」、利益最大化を追求しないこと、オープンソースにしなければ人を組織できないことについて語る。DeepSeekは次のスーパーアプリやバイトダンス、テンセントの次を目指したいとは考えておらず、会社はKPIではなくビジョンで動いており、研究員には多くの自由な探索時間があり、残業もあまりない。他方で、現実的な側面もある。梁文鋒は10か月で回収できるAPIの価格設定、資金調達がチームの安定性リスクをどのように軽減するか、資金をできるだけ早くキャッシュに変えること、国内計算能力の生産能力のボトルネック、コア研究員の半数がデータラベリングに従事していること、会社が大きくなった後は組織構造を補完しなければならないことについても語る。彼は甚至、最悪の場合でもAPIを販売すれば上場企業を支えられるとさえ言っている。
AI企業がどのようにして空を見上げ、同時に地に足をつけるのか。それがDeepSeekが示したい答えです。
ネット上で流出した「梁文鋒投資家交流会の音声文字起こし」に基づき、「未来人類実験室」が以下のように整理しました。
遠くを見据えながら、段階的に分解する
長期の目標はAGIだが、遠い場所を空しく叫ぶのではなく、連続する段階に分解する
梁文峰は長期目標をAGIと定義しているが、AGIを抽象的な概念として扱わず、言語モデル、CoT、エージェント、継続的学習、自己進化、具現化された知能という連続的な道筋に分解している。目標は十分に遠大だが、その各ステップは現在の技術的課題にしっかりと結びついている。
これは私たちの推測です。このタイムラインは以下の通りだと考えています。まず学習を学び、次に自己反復可能な知的特異点へと進み、その後に具現化された知能へと至ります。具現化された知能に到達すれば、現実世界に進出し、家事を手伝ったり、介護をしたりできるようになります。私たちはこのロードマップが比較的理想的だと考えていますが、それぞれの見方は異なり、正誤は存在しません。ただ、私たちにとっては、このロードマップが最も楽だと感じています。なぜなら、このロードマップでは、毎ステップで新たにやるべきことがほとんどないからです。AIの発展は、階段を登るようなものだと理解できます。昨年登った段階はCoT、つまり思考チェーンでした。なぜなら、思考チェーンの方法を通じて、知能をより高いレベルに引き上げられることを発見したからです。AI自身が考えることで、その上限が高まり、より多くのことができるようになります。それはエージェントを追加するが、エージェントを最終目的とはしない
現在、外部で最も注目されているのはエージェント製品とその商業実装だが、梁文鋒はエージェントの次に来るボトルネック、すなわち継続的な学習に注目している。彼は現在の技術の波に参加しているが、現在のホットトピックによってその最終形が定義されることはない。
「Agentのこの部分で見られる次のボトルネックは、継続的な学習です。次に解決すべき課題は、どのように継続的な学習を実現するかという点であり、これは明確に見えてきています。」AIはあなたの従業員を置き換えることはできません。しかし、AIが継続的に学習できるとすれば、あなたの従業員と同じように会社で2か月学習すれば、世界中の誰もを置き換えることができるでしょう。現在、投資家が最も目にするのはエージェントですが、私たち研究者にとっては、現在最も目にするのは学習です。遠くを見据えながら、メインライン以外の技術方向は積極的に除外する。
ビデオ生成、3D、ワールドモデル、マルチモーダル、エンボディードAIは、それぞれ異なる優先順位に置かれている。DeepSeekはそれらを否定しているのではなく、それらが現在の知能の主軸に位置しているかどうかを判断している。未来の豊かな形態を見据えながらも、すべてのホットトピックに引きずられることなく自制している。
外部とのやり取りにおいて、私たちの姿勢は、AGIのメインラインのみを扱うことです。これが先ほど述べたGPT、CoT、Agentなど、メインラインに集中するという意味です。AIの分野は広く、その中にはメインラインに属さないと感じるものも多くあります。たとえば、3Dや動画生成は、知能のメインラインとはあまり関係がないと考えており、それらには取り組みません。しかし、ビジネスとしては良い事業であり、ビジネスとしては良い事業です。しかし、これは知性とは関係ありません。それが良いビジネスだからといって行うのではなく、知性のロードマップにあるものだけを実行します。マルチモーダルレイアウトは、私たちがずっと取り組んできたものです。製品にとって重要であり、C端ユーザー製品にとっても重要です。しかし、知能の上限に関しては、それは一部のコンポーネントにすぎず、主軸そのものではありません。それは高不確実性の研究を「くじ引き」のように許容する一方で、技術的ブレークスルーの背後には多くの地道な作業が存在することを認めている。
このような問題を継続的に学ぶことは、完全なプロジェクト制やKPI制には適しておらず、大量のリソースを必要とするわけでもない。梁文鋒はこれを「くじ引き」と呼んでいる：门槛が低く、多くの人が考えられるが、突破は不確実である。一方で、彼はデータアノテーション、ファインチューニング、幻覚、コスト効率といった現実的な課題にも非常に現実的に言及している。これは単なるインスピレーションに頼る研究文化ではなく、自由な探求と地味で大変な作業が共存するものである。研究に不確実性の空間を確保しつつ、技術的ブレークスルーの背後にある地道な努力を受け入れる。
それは一つのプロジェクトではなく、多くの人がそこにいて、この問題を考える必要があるものです。したがって、特別なリソースを割り当てる必要はありません。私たちが他の企業と異なるのは、この問題について時間をかけて議論し、考え、それを重要なこととして扱うということです。だから、これを「くじ引き」と呼んでいます。参加のハードルは低く、誰でも参加できますが、誰が何を当てるかは、私にもわかりません。才能によるのか、それとも他の要因によるのか、それはわかりません。したがって、現在は基本的に二本足で歩いている状況です。完全にラベル付けできないわけではなく、ラベル付けにはコストが低なものと高いものがあります。まずはコストの低いものからラベル付けしています。つまり、現在当社の半分のスタッフがデータのラベル付けに従事しており、最も重要なコア研究者の半分もデータのラベル付けに従事していると考えられます。幻覚問題にも解決方法がありますが、これは長い課題です。幻覚問題は、より良いポストトレーニングで解決できるものであり、解くことができ、改善可能な問題です。ただ、誰もそれに対して大きな力を注いでいないだけです。あるいは、私にとって幻覚は問題ですが、それは製品の問題として捉えられるかもしれません。私たちはそれを解決しますが、重要な課題ではありません。それはスケーリングを信じており、一方でハッシュレートが現実のボトルネックであることを認めている。
DeepSeekはスケーリングを否定せず、米中間の差を避けていない。梁文鋒はその差を率直に指摘した：人材ではなく、リソースである。したがって、低コスト、国内産計算力、底层コンパイラは産業スローガンではなく、技術路線の一部である。大規模モデルの法則を信じつつ、リソースが制限される中で、エンジニアリングの効率によってイテレーションの余地を確保する。
スケーリングについて、私たちはスケーリングを信じています。規模が大きくなればなるほど、効果はより高まり、より多くの機能がアンロックされます。スケーリングを妨げているのは、私たちがやりたくないからではなく、それだけの計算能力を持っていないからです。私たちはこの上限がどこにあるのかをまだ把握していません。このような巨大なモデルを訓練したのは、このサイズのモデルで十分だと思ったからではなく、ちょうどそれだけのリソースがあったからです。私は自分の持つリソースに基づいて、受け入れて訓練できるモデルのサイズを計算しただけです。このモデルで十分だと思ったわけではありません。
無組織ではなく、ダイナミックな組織です
組織を不要にするのではなく、動的な長期組織である
技術路線を探している際、梁文鋒の考えは予想外だった。彼は、このロードマップを作成するには残業する必要がないと言った。そのため、最も楽に実行できるこの路線が彼らの技術路線となった。この楽さと柔軟性への追求は、チームの組織と管理にも同様に現れている。梁文鋒は、彼らには組織構造がなく、チームは残業せず、KPIもない。少なくとも半分の時間は、チームメンバーが自分のことをしている。
彼ら（従業員）の残り半分の時間は、割り当てられていません。彼らは好きなことを自由にできます。これは研究の範囲であり、彼ら自身が何が重要だと感じるかに従って、自由に探求できるものです。事前の要件は一切ありません。創設者の権威は独断ではなく、合意から生まれる。
梁文鋒は、人々を結びつけるのはビジョンであると考えている。人々はビジョンに駆られて「この世界に対する大きな善意を持ち、何かを成し遂げたい」と思ってここに来た。最初の数十人は、利益を追求するなど考えてもいなかった。「もしそう思っていたら、彼らは来なかったはずだ」と梁文鋒は言う。彼自身の権威も合意によって形作られており、何かが推進されるのは、それが合意だからである。
私が皆さんに話をしますが、私たちのDDCP、つまり私たちのモデルについてです。当初、需要が多すぎることを懸念し、最初は価格を高めに設定しましたが、チーム内の皆さんはあまり喜びませんでした。その後、私は価格を四分の一に下げました。そうすると、皆さんはとても喜びました。これが私たちの本当の思いだと思います。前に述べたビジョンのように、私たちは最大限の利益を上げるのではなく、適切な利益を確保しながら、誰もが利用できるようなものにしたいと思っています。今回の価格引き下げの際、会社の他のメンバーも多くの人がチャットで歓声を上げ、皆がとても喜んでいました。たとえば、何か行動を起こす場合、まず私たち全員の合意が何であるか、皆がそのことをやりたいと思っているかどうかを確認します。その後、私が多少の導きや傾向を持つことはありますが、その導きの効果は限られており、あくまで合意に基づいています。この意思決定メカニズムは、実は合意を求める仕組みです。私が何かを強引に推し進められるわけではなく、必ず合意が得られた上で、初めて推進します。それは弛緩した状態を保ちますが、無精ではありません。独自の組織メカニズムを持っています。
チームはただ言葉だけではなく行動する。梁文鋒は、ビジョンは壁に掲げられた標語ではなく、どのように実行するかであると述べた。彼は自分が何をしているのかを明確に理解しており、組織のロジック、構造、インセンティブ制度、チームの目標を明確に設計している。従業員は半分の時間を自分のことに使い、残りの半分は会社のタスクを完了するために使う。残業がないことは確かに福利だが、梁文鋒はこれが研究にゆとりのある環境を提供することを望んでいる。チームが取り組むべきことが少ないのは、目標が集中しているからであり、彼らが目指しているのはAGIである。今後、人員が増加するにつれて、梁文鋒は正直に、一部の部署では厳格な階層構造を構築する必要があると認めている。実際、変化はすでに進行している。
次に二番目の質問は、将来的な組織構造と人員の規模計画についてです。まず、以前の組織構造は非常に分散していたと言えます。というのも、そもそも組織構造が存在しなかったからです。しかし、私たちのメンバーがさらに拡大するにつれて、これらにはいくつかの変更が必要になります。現在のところ、多くの変更が必要であることは言えますが、すべてを一気に説明するのは難しい状況です。最終的には、異なる部署に分ける必要があり、いくつかの部署ではより厳密な階層構造を構築する必要があります。一方で、他の部署は依然として比較的緩やかでフラットな構造を維持する可能性があります。 私たちは基本的に残業しません。残業しない理由は二つあります。一つ目は、研究には比較的リラックスした環境が必要だからです。厳しい状況では研究はできません。なぜなら、研究は自らの興味に基づいて日常的に考え抜くものであり、リラックスした環境でなければ探求は難しいからです。これは研究文化の要請です。二つ目は、私たちが非常に集中していることです。集中しているということは、取り組むべきことが非常に少ないということです。だからやるべきことがそんなに多くなく、残業する必要がないのです。チームの安定は、理想を実現するための基盤です。
チームの安定性が核心的な利益である。梁文鋒によれば、お金、カード、リソースなど多くのものが重要だが、それらは最大のリスクではない。最大のリスクは人が離れてしまうことだ。チームの崩壊を防ぐため、梁文鋒は無組織の中から動的組織の可能性を探り、階層、技術、イノベーションメカニズムなどをチームのバランスを保つための手段として活用している。最近、DeepSeekが一部の資金調達を完了し、梁文鋒はメンバーがオプションを手にしたことにより、「人が離れてしまう」リスクが大きく軽減されたと語っている。
私がチームの安定を保ちさえすれば、必ずAGIを実現できる。それだけのことだ。誰も去らなければ、私たちが継続できる限り、必ずできる。基本的にリスクはない。ただ、早いか遅いかの違いで、挫折に直面するかもしれない。もし挫折しても、誰も去らなければ、また続けられる。チームの安定性の観点から言えば、最も重要な従業員や長く在籍している従業員が安定していれば、他のメンバーが去ることはありません。他のメンバーは、オプションや収入が少し少なくても残ります。なぜなら、彼らはお金だけを目的としているわけではなく、AGIを実現できる環境で働きたいと皆が望んでいるからです。したがって、人材にとって依然として魅力があります。歴史的に見ても、我们的人才流动は比較的少ないです。同業他社と比較しても、私たちの人才流动は常に少ないです。しかし、これは依然として私たち最大の挑戦であり、唯一の挑戦だと言えます。
オープンソースは理想であり、商業メカニズムでもある
オープンソースはバリアを放棄することではなく、バリアをモデルからコストとエンジニアリング効率に移すことです。
梁文鋒がオープンソースについて語る際、単なる理想主義やマーケティングの話ではなく、彼の判断は、AIという分野はあまりに巨大であり、1社だけで独占することは不可能であり、オープンソースはエコシステムの受容を促進し、ビジネスモデルを自然に損なうことはないという点にある。なぜなら、真の障壁はモデルそのものではなく、デプロイコスト、エンジニアリング効率、組織能力だからである。
なぜ私たちはオープンソースをこれほど強く推進するのか？なぜなら、このビジョン自体がオープンソースを必要としているからです。このビジョンがなければ、人々を組織することはできません。そして、オープンソースに関しては、当初から非常に明確に考えていました。まず第一にビジョンであり、第二に、AIをビジネスとして成功させるには、オープンソースであることが利点であると我们认为しています。しかしAIという分野は十分に巨大であり、最終的には人類社会のGDPの10％を占める可能性があります。たとえばそういったことです。それは非常に大きな数字です。一人でこれを独占することは不可能です。必ず誰かと共有しなければ、あなたは生き残れません。もし私たちがこの利益を独占したいと考えるなら、必ず歴史に見捨てられるでしょう。私は、これは主に客観的な法則であり、歴史観であると思います。モデルをオープンソースにしたとしても、すべてを他人に教えたとしても、そのハードルは非常に高いです。他人がそれを使用するためのハードルも非常に高く、使用するのは非常に難しいです。さらに、使用する際にコストを非常に低く抑えることも、とてもとても難しく、簡単ではありません。私がオープンソースにしたからといって、彼が私と同じようなデプロイコストを簡単に実現できるわけではありません。ここにはまだ多くの作業が残されています。これらの仕組みは理解できても、すべての企業がその目標を達成するために人材を組織する意欲や能力を持っているわけではありません。オープンソースについて、私のビジネスモデルには何の影響もないと思っています。前提として、私たちが6倍の利益しか得ず、10か月でコストを回収し、その場合の利益は約6倍です。6倍の利益しか得ない限り、オープンソースには何の影響もありません。そして、他の人が私たちのモデルをデプロイして私たちと競争することをまったく心配していません。むしろ、彼らがデプロイしてくれることを望んでいます。敵を作らないが、商業的な防衛線がないわけではない
DeepSeekは大手企業や小手企業と対立するつもりはなく、むしろ競合を支援する意欲さえ持っている。この姿勢は、ビジョンによるものである一方で、外部の抵抗を減らし、企業が主要なテーマに集中できるようにしている。また、梁文鋒は、大規模モデルの競争は結局のところ神秘的なものではなく、コスト、時間、体験であると考えている。コストをうまく管理できる企業はもう少し利益を得られ、コスト管理が劣る企業は利益が少なくなる。
そのため、現在私たちが行っている多くのことは、チームの安定を保つためです。それ以外のことは、すべて不要であり、抑制できると考えています。私たちは常に抑制的であり、どのインターネット大手や小手とも対立したくありませんでした。この前提のもと、我々は誰であっても、競合他社であるアリババ、ジーパー、月の裏側を含め、より良くなるために協力し支援する意欲があります。なぜなら、我々には何の損失もなく、もともとオープンソースだからです。私の善意が私の商業的利益に影響を与えたことは一切なく、むしろプラスに働いた可能性があります。差はたった二つだけだ：時間とコスト。だから、誰かが暴利を得るようなことはないと思う。コストをうまく管理できる人はもう少し多く稼ぎ、コスト管理が下手な人はもう少し少なく稼ぐだけだ。それだけのことだ。全産業チェーンには関わらず、最も核心的な位置にとどまる
梁文鋒は繰り返し、境界線を明確に述べてきた：DeepSeekはすべてを自社で行うつもりはなく、上流のチップまで垂直統合するつもりもなく、アプリケーション層のすべての機会を独占しようとも考えていない。AI時代は十分に広く、多くの企業が生まれると信じており、DeepSeekはそのうちの一つとなり、自社が最も得意で最も核心的な部分だけを担えばよいと考えている。
「もう一つの質問は、上流への縦断的統合を行うかどうかです。私たちはそれをしたくありません。つまり、上流のアプリケーションへ縦断的統合を行うでしょうか？私たちはそれをしたくなく、他の人がそれをやってくれることを望んでいます。すべてを独占したいわけではなく、ほんの一部だけ取りたいのです。私たちが最も得意とする部分、あるいは私たち自身が最もコアだと考える部分だけを手に入れたいのです。」 今後、自社で大規模なクラスタを構築するでしょうか？私は自社で大規模なクラスタを構築することは確実に必要だと考えています。私たちは常にそれを実施しており、すべてのクラスタを自社で構築しています。しかし、今後自社でチップを開発するかどうかは、その収益がどの程度大きいか、つまり収益の規模次第だと考えています。 私たちは一つの分野だけに集中したいと思っています。しかし、AIという分野は非常に大きく、私が一つの分野に限定される必要はないと思っています。もし集中し、このビジネスの利益が十分に大きいと感じるのであれば、AI時代には数多くの兆ドル規模の企業が生まれると考えています。私たちもその一つであると信じています。
安価であることは慈善ではなく、長期的な勝率である
今の機会を逃さず、手の届く範囲で受け止めるのも悪くない
DeepSeekは商業化すべきか？はい、しかし商業化は最終的な目的ではない。DeepSeekの目標はAGIを実現することであり、その過程で梁文鋒は商業化の機会を捉えた。彼はそれを拒まず、果断に掴み取った。「手の届くところにあれば、自然と手にするだろう。」と梁文鋒は言う。彼はこれを「ゴマを拾う」ことと「スイカを取る」ことのたとえで表現した：
私はこのビジネスモデルは実現可能で、成功する可能性があると思います。昨年、大金を投じてバイトダンスとユーザーを奪い合うという戦略もありましたが、私たちは非常に控えめなアプローチを選択しました。つまり、そのような小さな争いには関わらず、後にはスイカが待っているからです。今のものはすべてゴマにすぎません。そんな大きなビジネスチャンスがあれば、きっと方法は見つかる。前の小さなことだって、手軽に拾うけれど、立ち止まったり、それを重要なこととして扱ったりはしない。だから去年のC端の日次アクティブユーザー数などは、多分些細なことだと思う。でも、私たちは拾った。低コストでユーザーの利用を維持した。なぜなら、将来的に役立つ可能性があるからだ。商業化は常に存在してきたが、最高の目標ではない。
梁文鋒は、ToCやToBの目標よりもAGIの実現が優先されると考えている。しかし、欲しがれば欲しがるほど手に入らないものであり、DeepSeekは内部で技術ロードマップの突破に重点を置いた結果、意図せずしてC端のトラフィックとB端の収益を掴んだ。昨年から今年にかけてのこの経験を振り返り、彼はこれが次元の低い攻撃によってもたらされた戦略的優位性であると結論づけた。
ここには戦略的な利点があります。つまり、私たちの心の中にAGIがあり、AGIを構築しているということです。そのため、アプリケーションやC端、B端を開発する際、それらに多くの労力を割く必要はなく、わずかなエネルギーで十分です。私は、技術の高位からやや下位の技術を扱うことで、次元を下げた攻撃が可能になると考えています。少なくとも昨年のC端では、確かにそうでした。私たちはC端に多くの力を注がず、時にはユーザーを維持する気すらありませんでした。しかし、ユーザーは去ろうとしませんでした。安価は慈善ではなく、適正な利益です
価格設定に関して、梁文鋒は明確で、目標はAPIで10か月以内に機器コストを回収することである。現在の価格は利益を最大化するためのものでもなければ、最低価格でもない。梁文鋒は、価格を無限に引き下げることはできないと述べ、低価格では企業が存続できず、低価格製品が社会的価値をより多く生むわけではないと指摘した。適切な価格は、適切な利益範囲内の長期的優位性をもたらす。彼はAI市場が十分に大きいと信じており、成功すれば十分な収益が得られると考えている。最初から過剰な利益を狙うと、かえって多くの競合に直面することになる。
もし私の目標が、AIによって全世界のGDPの5％を占めることだとすれば、理論的にはこの計算は成り立つ。OpenAIを見てみれば、この計算は理論的に可能だと見える。しかし、彼には一つの問題がある。それは、たった1％しか求めない他の人物に敗れてしまう可能性があるということだ。なぜなら、他の人物は「私はこれほど優れた成果を出しているが、世界のGDPの1％だけで十分だ」と言うからだ。そして、さらに別の人物が現れて「私は0.1％だけで十分だ」と言えば、今度はその人物が前の人物を打ち負かすことになる。宏观的に見れば、この何パーセントがどこから取られたかに関係なく、すべて同じです。多くを取る人は、少なくを取る人に敗れます。実際には多くを取らなくても、多くを取るというビジョンを持っていると、少なくを取るというビジョンを持つ人に敗れます。実際には誰もお金を持っておらず、ただのビジョンにすぎません。多くを取るというビジョンを持っていると、あなたはすでに負けていることになり、より大きな困難に直面することになります。この世界はそうなのです。
あなたが理想とするAGIとはどのようなものですか？
コメント欄であなたの意見を共有してください~