梁文峰是一位從量化交易起家、如今全身心投入AGI的人，他的思維邏輯與那些張口閉口談生態的人截然不同。 他說，把AGI比作爬樓梯，去年的階梯是CoT，今年的階梯是Agent，之後的階梯是持續學習。只有走完持續學習這一步，才會到達漸進式的奇點，再進一步到達具身智能。具身是最後一站，他的理由是：對普通人來說，需求不是一台電腦，而是人力。 這一句話，完整闡述了DeepSeek未來三到五年技術優先級的全貌。 在Agent這一階段，他也有所取捨。當前最重要的兩個方向是Coding Agent和通用Agent，金融、醫療等垂直場景的優先級則排在後面。 下一代模型的缺口，在於持續學習。 他說，AI現在並不缺乏品味與直覺，缺乏的是持續學習的能力。人類可以持續學習，但AI還不能。下一代模型必須具備這種能力，這是實現AGI最快的方法。但學習本身由許多要素組成，全世界至今尚未找到有效的方法。 商業策略也是DeepSeek堅持開源與極致性價比的原因——只賺合理利潤。極度重視成本效率，因此能將價格做到最低。提供API服務，沒有銷售團隊，也沒有客服，用戶自會前來。 他絕不認為大模型公司能佔據AI行業的大部分利潤。 開源是克制的一部分。他說：一家軟件公司一年的市場規模可能只有幾十億美元，一開源就沒了。但AI這件事足夠龐大，最終可能佔據人類社會GDP的10%。若想獨佔這份利益，必將被歷史拋棄。 競爭差距體現在成本、時間與用戶體驗這三個方面。成本排第一，早幾個月就是天壤之別；用戶體驗有黏性，但非本質。 行業格局：資源分散必將收斂。 中國AI的差距主要在資源。他們相信scaling——規模越大效果越好，但資源就這麼多。人才並無差距，都是同一群人。 國內模型公司過多，資源分散，最終必然收斂。每家公司只拿合理利潤，根本不需要那麼多人做大模型。可能兩家大公司、兩家小公司就足夠了。 Anthropic超越OpenAI只是階段性現象。從長期來看，OpenAI與Google極有可能交替上升。 我的感受是：資源錯配是中國AI最大的浪費。同一群人被分散到幾十家公司內部消耗，收斂一定會發生。 組織與人，克制即戰略。 他無意成為下一個超級App，看不上這種東西——不要為了芝麻丟了西瓜。去年大家爭搶Chatbot和C端流量，今年爭搶B端收入；而他們真正關心的是AGI路線圖。 只有克制的組織，才會有克制的戰略。一個被KPI和GMV驅動的公司，不可能說出「開源」和「只賺合理利潤」這樣的話。 如果你的願景是拿得更多，那你已經輸了。