Лян Вэньфэн — человек, начавший с количественных стратегий, теперь полностью посвятивший себя AGI. Его логика мышления отличается от тех, кто постоянно говорит об экосистемах. Он говорит, что AGI — это подъем по лестнице: прошлогодняя ступень — CoT, нынешняя — Agent, следующая — непрерывное обучение. Только пройдя непрерывное обучение, мы достигнем постепенной точки невозврата, а затем — встроенного интеллекта. Встроенность — это последняя остановка, потому что, по его мнению, обычному человеку нужен не компьютер, а человеческий труд. Одна эта фраза полностью раскрывает приоритеты DeepSeek на ближайшие три-пять лет. На уровне Agent он также делает выбор. В настоящее время наиболее важны Coding Agent и универсальный Agent; такие вертикали, как финансы и здравоохранение, имеют более низкий приоритет. Пробел следующего поколения моделей — это непрерывное обучение. Он говорит, что современный ИИ не страдает от недостатка вкуса или интуиции, ему не хватает способности к непрерывному обучению. Люди могут учиться непрерывно, ИИ — пока нет. Следующее поколение моделей обязательно должно обладать этой способностью — это самый быстрый путь к AGI. Но обучение состоит из множества компонентов, и до сих пор мир не нашел хорошего способа его реализовать. Их бизнес-стратегия — причина, по которой DeepSeek настаивает на открытости и максимальной ценовой доступности, получая лишь разумную прибыль. Они крайне внимательны к эффективности затрат, поэтому могут предлагать самые низкие цены. Продавая API, у них нет продаж и поддержки — пользователи приходят сами. Он абсолютно не считает, что компании, работающие с большими моделями, смогут захватить большую часть прибыли в индустрии ИИ. Открытость — часть сдержанности. Он говорит: если программная компания зарабатывает несколько миллиардов долларов в год на рынке, то после открытия кода она потеряет всё. Но ИИ — это слишком большая сфера, в конечном итоге она может составить до 10% ВВП человечества. Пытаться монополизировать эту выгоду — значит быть отвергнутым историей. Конкурентное преимущество проявляется в трёх аспектах: стоимость, время и пользовательский опыт. Стоимость — на первом месте: даже на несколько месяцев раньше — уже другое дело. Пользовательский опыт создаёт лояльность, но не является фундаментальным. Структура отрасли: рассеянные ресурсы обязательно сойдутся. Главное различие китайского ИИ — в ресурсах. Они верят в масштабирование: чем больше масштаб, тем лучше результат, но ресурсов всего столько. Разницы в талантах нет — одни и те же люди. В Китае слишком много компаний, работающих с моделями; ресурсы рассеяны — в конечном итоге всё сойдётся. Каждая компания получает лишь разумную прибыль; для создания больших моделей не нужно так много людей — достаточно двух крупных и двух небольших компаний. Превосходство Anthropic над OpenAI — лишь временный феномен. В долгосрочной перспективе OpenAI и Google, скорее всего, будут поочерёдно подниматься. Моё мнение: наибольшая трата в китайском ИИ — это дисбаланс ресурсов. Одни и те же люди распыляются по десяткам компаний, истощая друг друга — сближение неизбежно. Организация и люди: сдержанность — это стратегия. Они не стремятся стать следующим супер-приложением и не видят в этом ценности. Не стоит ради мелочи терять главное. В прошлом году все боролись за чат-ботов и потребительский трафик; в этом году — за B2B-доходы. Их настоящий интерес — дорожная карта AGI. Только сдержанная организация может иметь сдержанную стратегию. Компания, управляемая KPI и GMV, никогда не скажет таких слов, как «открытость» и «разумная прибыль». Если ваша цель — получить больше всего, вы уже проиграли.