DeepSeek сбалансировал долгосрочную видение AGI с практической реализацией

Ответ DeepSeek — это не просто смотреть на звезды и не просто держать ноги на земле, а использовать реальные проблемы для поддержки достаточно далекой цели.

Автор статьи, источник: 36氪

Ответ DeepSeek — это не просто смотреть на звезды и не просто держать ноги на земле, а использовать реальные проблемы для поддержки достаточно далекой цели.

Авторы: Ли Цзясин, Лю Чэньи

Редактировал: Чжан Вэй

Изображение обложки | DeepSeek

Источник обложки | DeepSeek

DeepSeek снова оказывается в центре внимания.

Эта компания когда-то была почти самой загадочной в мире ИИ: инженерная культура, скромность, основатель редко появлялся на публике, а команда не вела частых кампаний или рассказов, как типичные интернет-компании. Однако за последний год она почти регулярно становилась центром внимания китайского технологического сообщества. При выпуске моделей она вызвала вирусный отклик благодаря низкой стоимости и открытому исходному коду; когда появилась информация о финансировании, она вызвала дискуссии из-за оценки и инвесторов; на этот раз утечка аудиозаписи почти четырехчасового общения Лян Вэньфэна с инвесторами заставила внешний мир заново взглянуть на эту компанию.

На этот раз внешний мир увидел более полную и более противоречивую версию DeepSeek.

С одной стороны — достаточно далекая цель. Лян Вэньфэн говорит об AGI, о видении, о «доброте к миру», о нежелании максимизировать прибыль, о том, что без открытого кода невозможно собрать команду. Он говорит, что DeepSeek не хочет стать следующим суперприложением, не хочет стать следующим ByteDance или Tencent; компания функционирует на основе видения, а не KPI, у исследователей есть много времени для свободных исследований, и они редко работают сверхурочно. С другой стороны — реальность. Лян Вэньфэн также говорит о цене API, окупаемой за десять месяцев, о том, как привлечение инвестиций снижает риски стабильности команды, о том, что деньги нужно как можно скорее превратить в карты, о производственных ограничениях отечественных вычислительных мощностей, о том, что половина ключевых исследователей занята разметкой данных, и о том, что после роста компании необходимо восполнить структуру управления. Он даже говорит, что в худшем случае продажа API сможет поддержать публичную компанию.

Как ИИ-компании одновременно смотреть на звезды и оставаться на земле? Именно это DeepSeek стремится показать.

На основе утечки в сети стенограммы аудиозаписи встречи с инвесторами Лян Вэньфэна, «Лаборатория будущего человечества» провела следующую систематизацию.

Долгосрочная цель — AGI, но не просто декларировать дальние перспективы, а разбить их на последовательные ступени

Лян Вэньфэн определил долгосрочную цель как AGI, но не представил AGI как абстрактное понятие, а разбил его на последовательный путь: языковые модели, CoT, агенты, непрерывное обучение, саморазвитие, овеществлённый интеллект. Цель достаточно амбициозна, но каждый шаг можно связать с текущими техническими задачами.

Это наше предположение: мы считаем, что расписание должно быть таким: сначала обучение для обучения, затем интеллектуальная сингулярность, способная к саморазвитию, и только после этого — встраиваемый интеллект. После достижения встраиваемого интеллекта он войдет в реальный мир и сможет помогать вам с домашними делами и заботиться о вас в пожилом возрасте.

Мы считаем, что это довольно идеальный план, но у каждого свое мнение, и здесь нет правильных или неправильных вариантов. Просто нам кажется, что этот план самый легкий. Этот план предполагает, что на каждом этапе вам нужно делать совсем немного нового.

Развитие ИИ можно понимать как лестницу. В прошлом году мы поднялись на ступеньку CoT — цепочку рассуждений. Мы обнаружили, что с помощью цепочки рассуждений интеллект может достичь более высокого уровня: за счет самостоятельного мышления ИИ способен выполнять больше задач.

Он преследует Agent, но не считает Agent конечной целью.

Сейчас вне зависимости от внешней среды наибольшее внимание уделяется продуктам-агентам и их коммерческому внедрению, но Лян Вэньфэн больше обеспокоен ограничениями после агентов: непрерывным обучением. Он участвует в современной технологической волне, но не позволяет текущим трендам определять итоговый результат.

В этом месте агента видна следующая проблема — непрерывное обучение. Следующая задача, которую нужно решить, — это то, как обеспечить непрерывное обучение. Это видно, и это относительно четко определено.

ИИ не может заменить ваших сотрудников. Но если ИИ обладает способностью к непрерывному обучению и, как ваши сотрудники, приходит в компанию на два месяца для обучения, то он может заменить всех на свете.

Сейчас инвесторы чаще всего видят агентов; но для нас, кто занимается исследованиями, сейчас больше всего видно обучение.

Думаете в долгосрочной перспективе, но активно отсеиваете технические направления, не относящиеся к основной линии.

Генерация видео, 3D, модели мира, мультимодальность, встраиваемый интеллект — все это размещено на разных уровнях приоритета. DeepSeek не отрицает их, а оценивает, находятся ли они на текущей основной линии развития интеллекта. Он видит богатые формы будущего, но сдерживает себя от того, чтобы увлекаться каждой новой модой.

При взаимодействии с внешним миром наша позиция заключается в том, что мы занимаемся исключительно основной линией AGI. Именно это я только что упомянул: GPT, CoT, Agent — мы сосредоточены только на основной линии. Область ИИ очень широка, и существует множество направлений, которые, по нашему мнению, не относятся к этой основной линии, например, 3D и генерация видео — я считаю, что они не имеют прямого отношения к основной линии интеллекта, и мы не будем заниматься ими.

Но в бизнесе это выгодное дело, выгодное дело. Однако это не имеет отношения к интеллекту. Мы не будем делать это только потому, что это выгодно, мы сделаем это только потому, что это часть нашей интеллектуальной дорожной карты.

Многофункциональная компоновка — мы всегда этим занимались. Для продукта это важно; для продуктов конечных пользователей это важно. Но для потенциала интеллекта это всего лишь компонент, а не основная линия.

Он позволяет проводить исследования с высокой неопределенностью как «лотерею», но также признает, что за технологическими прорывами стоит огромный объем трудной работы.

Постоянное обучение таким вопросам не подходит для полностью проектного или KPI-подхода и не обязательно требует большого количества ресурсов. Лян Вэньфэн называет это «лотереей»: низкий порог входа, многие могут думать об этом, но прорыв неопределенен. С другой стороны, он очень реалистично говорит о аннотации данных, пост-обучении, галлюцинациях, эффективности и затратах. Это не культура исследований, основанная только на вдохновении, а сочетание свободного исследования и трудной, неинтересной работы. Нужно оставлять пространство для неопределенности в исследованиях, одновременно признавая упорный труд, лежащий в основе технологических прорывов.

Это не проект, который требует, чтобы многие люди занимались этим вопросом. Поэтому не нужно выделять для него ресурсы. Просто то, что отличает нас от других компаний, — это то, что мы тратим время на обсуждение этого вопроса, думаем над ним и относимся к этому как к важному делу.

Поэтому мы называем это «抽彩». Барьер низкий, каждый может попробовать, но что именно кто-то вытянет — этого, возможно, даже я не знаю, зависит ли это от таланта или чего-то ещё.

Сейчас мы фактически движемся двумя ногами. Это не значит, что мы полностью не можем аннотировать данные — просто аннотация данных имеет разную стоимость: некоторые задачи дешевле, а некоторые дороже. Мы начинаем с более дешевых задач. Таким образом, вы также можете считать, что сейчас половина сотрудников нашей компании заняты аннотацией данных, а половина наших ключевых исследователей, самых важных людей, также заняты аннотацией данных.

Существует способ решить проблему иллюзий, но это длинная тема. Проблему иллюзий можно считать решаемой и улучшаемой с помощью лучшего пост-обучения. Просто люди не прикладывают к этому больших усилий. Или, для меня, иллюзии — это проблема, но мы можем отнести её к проблеме продукта. Мы будем её решать, но это не главная задача.

Она верит в масштабирование, но также признает, что вычислительная мощность — реальное ограничение.

DeepSeek не отрицает масштабирование и не избегает разрыва между Китаем и США. Лян Вэньфэн прямо указал: речь не о талантах, а о ресурсах. Поэтому низкие затраты, отечественные вычислительные мощности и базовые компиляторы — это не просто лозунги отрасли, а часть технологической стратегии. Верить в законы больших моделей, но при ограниченных ресурсах обменивать инженерную эффективность на пространство для итераций.

Мы верим в масштабирование — чем больше масштаб, тем лучше результат и тем больше функций становится доступно. Единственное, что препятствует нашему масштабированию, — это вычислительная мощность; мы не отказываемся от масштабирования, просто у нас недостаточно вычислительной мощности для этого.

Мы не знаем, где находится этот предел. Мы обучаем такие большие модели не потому, что считаю, что этого размера достаточно, а потому что у меня просто столько ресурсов. Я исхожу из своих ресурсов — какого размера модель я могу себе позволить и обучить — именно так я и определил это, а не потому, что эта модель достаточна.

Не отсутствие организации, а динамическая длинная организация

Ища технологический путь, Лян Вэньфэн предложил неожиданную идею: можно составить эту дорожную карту без сверхурочной работы, и именно этот самый легкий путь стал их технологическим выбором. Эта тяга к легкости и гибкости проявляется и в организации и управлении командой: Лян Вэньфэн говорит, что у них нет организационной структуры, команда не работает сверхурочно, нет KPI, и по крайней мере половину времени члены команды занимаются своими собственными делами.

У них также половина времени не расписана — они могут делать что хотят. Это область для исследований, где они могут самостоятельно исследовать то, что считают важным, без предварительных требований.

Авторитет основателя исходит из консенсуса, а не от произвола.

По мнению Лян Вэньфэна, людей объединяет видение. Их движет это видение: «Они полны доброты к этому миру и хотят что-то сделать», — поэтому они пришли. Первоначальные десятки человек вообще не думали о прибыли: «Если бы они так думали, они бы не пришли», — говорит Лян Вэньфэн. Его собственный авторитет также формируется на основе консенсуса: что-то может быть реализовано только потому, что это консенсус.

Я расскажу вам историю про наш DDCP — нашу модель. Сначала мы переживали, что спрос будет слишком высоким, поэтому изначально установили высокую цену, и команда была не очень довольна. Позже я снизил цену до четверти — и все сразу стали счастливы. Я считаю, что это и есть наше истинное мнение. То, о чём я говорил ранее, — наша миссия: сделать этот продукт полезным для людей, а не стремиться к максимальной прибыли; мы хотим, чтобы все могли себе это позволить, оставаясь при этом в разумной зоне прибыли. Я считаю, что именно так думали и другие в нашей компании: когда мы снизили цену, в корпоративном чате многие радостно приветствовали это решение — все были в восторге.

Например, если я хочу что-то сделать, я сначала смотрю, каков наш общий консенсус — хотят ли все это сделать. Затем у меня могут быть некоторые направления или предпочтения, но их влияние ограничено — влияние направлений очень ограничено, и оно всегда основано на консенсусе. Этот механизм принятия решений на самом деле является механизмом поиска консенсуса: это не значит, что я могу продвигать что-то сам по себе — я могу двигаться вперёд только тогда, когда есть консенсус, и только тогда я действую.

Он остаётся расслабленным, но не небрежным, обладая собственной организационной структурой.

Команда не просто говорит, а действует. Лян Вэньфэн говорит, что видение — это не плакат на стене, а то, как именно ты действуешь. Он четко понимает, что делает, и имеет ясную организационную логику: структура организации, система мотивации и цели команды продуманы им до мелочей. Сотрудники половину времени занимаются своими делами, а другую половину — выполняют задачи компании. Отсутствие сверхурочных — это действительно благо, но Лян Вэньфэн надеется, что это создаст расслабленную среду для исследований. Команда делает мало задач, потому что их цели сфокусированы: они работают над AGI. В будущем, по мере расширения штата, Лян Вэньфэн честно признает, что некоторым отделам также придется внедрить строгую иерархическую структуру — и на самом деле изменения уже происходят.

Второй вопрос — это планирование структуры организации и масштаба персонала в будущем. Во-первых, наша предыдущая структура была очень разрозненной, потому что вообще не существовала как структура. Однако с дальнейшим ростом команды эти аспекты обязательно потребуют изменений. Сейчас можно лишь сказать, что здесь потребуется много изменений, но пока сложно полностью выразить все детали. В конечном итоге, вероятно, потребуется разделение на различные отделы: некоторые из них должны иметь более строгую иерархическую структуру, в то время как другие, возможно, останутся с более гибкой и плоской структурой.

Мы редко работаем сверхурочно. Есть две причины этому. Первая: для исследований нужна относительно расслабленная среда. Если вас сильно давить, вы не сможете заниматься исследованиями, потому что исследование требует собственного интереса и постоянного размышления над этими вопросами — только в расслабленной обстановке возможно такое исследование. Это необходимо для исследовательской культуры. Вторая причина: мы очень сосредоточены. Сосредоточенность означает, что у нас мало задач. Если у меня мало дел, мне не нужно работать сверхурочно.

Стабильная команда — основа для успешной реализации.

Стабильность команды — это ключевой интерес. По мнению Лян Вэньфэна, многое важно: деньги, карты, ресурсы, но это не самые большие риски. Самый большой риск — это распад команды. Чтобы предотвратить крах команды, Лян Вэньфэн ищет возможности динамической организации в отсутствие формальной структуры: иерархия, технологии, механизмы инноваций — всё это может стать инструментами для поддержания баланса в команде. Недавно DeepSeek завершила частичное финансирование, и Лян Вэньфэн сказал, что все получили опционные права, что значительно снизило риск «распада команды».

Если я смогу сохранить стабильность команды, я обязательно добьюсь успеха, обязательно создам AGI — всё просто. Если все останутся и мы сможем продолжать работу, я обязательно добьюсь этого. Практически нет рисков. Просто может случиться так, что мы столкнёмся с трудностями раньше или позже; если мы столкнёмся с трудностями, но никто не уйдёт, я смогу продолжить.

С точки зрения стабильности команды, если ключевые и самые опытные сотрудники остаются, остальные вряд ли уйдут. Даже если у них меньше опционов или меньший доход, они всё равно останутся, потому что они пришли не только ради денег — все хотят работать в среде, где можно создать AGI. Поэтому для талантов это всё ещё привлекательно.

Исторически мы имели относительно низкий уровень текучести кадров — по сравнению с отраслевыми конкурентами, наша текучесть всегда была минимальной. Но это все еще наша главная и единственная проблема, можно так сказать.

Открытый исходный код — это не отказ от барьеров, а переход барьеров от модели к стоимости и инженерной эффективности

Лян Вэньфэн, говоря об открытом исходном коде, не просто говорит об идеализме или маркетинге. Его вывод заключается в том, что ИИ — это слишком масштабная область, чтобы одна компания могла монополизировать её; открытый исходный код способствует принятию экосистемой и не наносит естественного ущерба бизнес-модели, поскольку настоящими барьерами являются не только сами модели, но и затраты на развертывание, инженерная эффективность и организационные способности.

Почему мы так настаиваем на открытости? Потому что само это видение требует открытости. Без этого видения вы не сможете объединить людей.

Что касается открытого исходного кода, мы сразу же всё чётко понимали. Во-первых, это видение; во-вторых, мы считаем, что для коммерческого успеха ИИ открытый исходный код имеет преимущества.

Но ИИ — это достаточно крупная вещь, и в конечном итоге он может составить до десяти процентов ВВП человеческого общества, например. Это действительно очень большая цифра. Невозможно монополизировать это полностью — вы обязательно должны поделиться этим с другими, иначе вы не выживете.

Если мы хотим монополизировать эту выгоду, нас обязательно отвергнет история. Я считаю, что главное — это объективный закон, это историческая перспектива.

Даже если модель открыта, и вы сообщаете всем всё, барьер всё равно очень высок. Также очень сложно использовать её. Использовать её сложно; во-вторых, ещё сложнее добиться того, чтобы стоимость её использования была очень низкой — это совсем не просто.

Это не значит, что раз я открыл исходный код, он сможет легко достичь таких же затрат на развертывание, как я. Здесь все еще много работы нужно сделать. Хотя принципы работы всем понятны, не каждая компания готова или обладает желанием и возможностью мобилизовать ресурсы для достижения этой цели.

Открытый исходный код, на мой взгляд, не оказывает никакого влияния на нашу бизнес-модель. При условии, что мы получаем только шестикратную прибыль, окупаем затраты за десять месяцев, что примерно соответствует шестикратной прибыли. При получении только шестикратной прибыли открытый исходный код не окажет никакого влияния.

И я вообще не беспокоюсь, что кто-то развернет нашу модель и будет конкурировать с нами — я совершенно не волнуюсь. Мы даже надеемся, что они её развернут.

Не враги, но не без коммерческой защиты

DeepSeek не хочет становиться конкурентом ни крупным, ни мелким компаниям и даже готов помогать конкурентам. Такой подход обусловлен как видением компании, так и снижением внешних препятствий, что позволяет сосредоточиться на основной задаче. В то же время Лян Вэньфэн считает, что конкуренция в области крупных моделей в конечном итоге — это не мистика, а стоимость, время и опыт. Те, кто лучше контролирует затраты, зарабатывают больше, а те, кто хуже их контролирует, зарабатывают меньше.

Поэтому сейчас мы делаем многое, чтобы сохранить стабильность команды. За исключением этого, я считаю, что всё остальное можно не делать и сдерживать. Мы всегда очень сдержаны и не хотим становиться противниками ни крупных, ни малых интернет-компаний.

При таких условиях мы с радостью поможем любому, даже нашим конкурентам, включая Alibaba, Zhipu и Moonshot, стать лучше. Ведь мы ничего не теряем — мы и так открыли свой код.

Мои коммерческие интересы не пострадали из-за нашего доброго намерения, совсем не пострадали, а даже, возможно, получили бонус.

Разница заключается только в двух вещах: время и стоимость. Поэтому не может быть у кого-то сверхприбыли, я не думаю, что может быть сверхприбыль. Те, кто лучше контролирует затраты, зарабатывают немного больше, те, кто хуже контролирует затраты, зарабатывают немного меньше — вот и всё.

Не охватывайте всю цепочку, а удерживайте самое ключевое положение

Лян Вэньфэн неоднократно подчеркивал четкую границу: DeepSeek не стремится делать всё сразу, не хочет вертикально интегрироваться в чипы на уровне上游 и не намерен захватить все возможности на уровне приложений. Он верит, что эпоха ИИ достаточно велика, чтобы появилось множество компаний, и DeepSeek достаточно стать одной из них, сосредоточившись на своей самой сильной и ключевой области.

Еще один вопрос: не будем ли мы осуществлять вертикальную интеграцию вверх по цепочке? Мы надеемся, что нет. Поэтому возникает вопрос: не будем ли мы интегрироваться вверх по цепочке в приложения? Мы надеемся, что не будем, и хотим, чтобы этим занимались другие. Мы не хотим поглощать все — нам достаточно взять только одну часть, ту, в которой мы наиболее сильны, или ту, которую считаем наиболее ключевой.

Будем ли мы в будущем самостоятельно создавать крупные кластеры? Я считаю, что создание крупных кластеров самостоятельно обязательно потребуется — мы сами постоянно этим занимаемся, все наши кластеры построены собственными силами. Но нужно ли нам в будущем разрабатывать собственные чипы, зависит от того, насколько велика будет прибыль от этого и насколько велика будет эта прибыль.

Мы хотим сосредоточиться только на одном направлении. Я считаю, что тема ИИ очень масштабна и не требует, чтобы мы ограничивались только одним направлением. Если мы сконцентрируемся, и если я считаю, что здесь бизнес-возможности уже достаточно велики, и если в эпоху ИИ появится множество компаний с капитализацией в триллионы долларов, я считаю, что мы — одна из них.

Не цепляйтесь за текущую возможность, но и не отказывайтесь от возможности случайно её поймать

Должен ли DeepSeek коммерциализироваться? Да, но коммерциализация больше не является конечной целью. Цель DeepSeek — создать AGI. По пути Лян Вэньфэн увидел возможности для коммерциализации и не отвергал их, а решительно воспользовался ими. «Если это что-то, что можно легко получить, мы просто возьмем это», — сказал Лян Вэньфэн. Он сравнил это с ситуацией, когда нужно «собирать кунжут» и «брать арбуз»:

Я считаю, что это имеет смысл с коммерческой точки зрения и возможно. Если бы в прошлом году мы потратили огромные суммы на борьбу с ByteDance за пользователей, это тоже был бы вариант. Но мы выбрали очень сдержанную стратегию: я не буду сражаться за это, потому что позже будет арбуз, а здесь, возможно, только кунжут.

Если есть такая большая коммерческая возможность, у вас обязательно найдется способ. Поэтому предыдущие мелкие возможности мы тоже собираем, но просто берём их случайно, не останавливаясь и не превращая в важное дело. Поэтому такие показатели, как ежедневная активность клиентов в прошлом году, я считаю, возможно, были мелочью. Но мы их тоже собрали и поддерживали использование пользователей с относительно низкими затратами, потому что в будущем это может оказаться полезным.

Коммерциализация всегда существовала, но не является главной целью

По мнению Лян Вэньфэна, приоритеты целей ToC и ToB уступают созданию AGI. Однако чем больше чего-то хочешь, тем меньше этого получаешь: внутри DeepSeek основное внимание уделялось тому, как преодолеть технологическую дорожную карту, но случайно удалось захватить трафик конечных пользователей и доходы от корпоративных клиентов. Оглядываясь на этот период с прошлого года по настоящий, он пришел к выводу, что это стратегическое преимущество, полученное благодаря снижению уровня конкуренции.

Здесь есть стратегическое преимущество: мы думаем о AGI и занимаемся AGI. Когда мы затем создаем приложения, работаем с конечными пользователями или корпоративными клиентами, нам не нужно прилагать много усилий — достаточно совсем немного ресурсов. Я считаю, что когда ты работаешь на более высоком технологическом уровне и применяешь это к менее сложным технологиям, это похоже на снижение уровня конкуренции. По крайней мере, в прошлом году на стороне C-клиентов мы именно так и наблюдали: мы не вкладывали много усилий в C-сегмент, даже временами не хотели поддерживать этих пользователей, но они сами не уходили.

Низкая цена — это не благотворительность, а разумная прибыль

В вопросах ценообразования Лян Вэньфэн не колеблется — его цель ясна: окупить стоимость оборудования за десять месяцев через API. Текущая цена не является результатом стремления к максимальной прибыли, но и не является минимальной. Лян Вэньфэн говорит, что нельзя бесконечно снижать цены: при слишком низких ценах компания не сможет выжить, а продукты по низкой цене не принесут большей социальной ценности. Разумная цена обеспечивает долгосрочные преимущества в рамках разумного уровня прибыли. Он считает, что рынок ИИ достаточно велик — достаточно просто успешно реализовать проект, чтобы получить достаточный доход; если же изначально стремиться к максимальной прибыли, это приведет к появлению большего числа конкурентов.

Если моя цель — занять 5% ВВП всего человечества за счет ИИ, то теоретически эта логика остается верной. Посмотри на OpenAI: они, похоже, могут это рассчитать, и теоретически это работает. Но у них есть проблема: их может победить кто-то другой, кто готов ограничиться всего 1%. Потому что этот человек скажет: «Я делаю это настолько хорошо, но мне достаточно всего 1% мирового ВВП», — и тогда он победит их. А затем появится еще один человек, который скажет: «Мне достаточно всего 0,1%», — и он победит предыдущего.

В макроаспекте неважно, откуда берутся эти несколько процентов — между ними нет разницы, всё одинаково. Тот, кто берёт больше, проиграет тому, кто берёт меньше. Даже вам не нужно реально брать больше: если ваша цель — взять больше, вы проиграете тому, чья цель — взять меньше. На самом деле, никто не получил денег, это просто видение. Если ваше видение — взять больше, вы уже проиграли и столкнётесь с большими трудностями. Мир устроен именно так.

Каким ты представляешь себе идеальный AGI?

Делитесь своими мыслями в комментариях~