DeepSeek, Uzun Vadeli AGI Görsünü Pratik Uygulama ile Dengeliyor

DeepSeek'in cevabı, sadece gökyüzüne bakmak değil, sadece toprağa ayak basmak değil, gerçek sorunlarla yeterince uzak bir hedefi desteklemektir.

Yazan: 36氪

DeepSeek'in cevabı, sadece gökyüzüne bakmak değil, sadece toprağa ayak basmak değil, gerçek sorunlarla yeterince uzak bir hedefi desteklemektir.

Yazan | Li Jiaxing, Liu Chenyi

Düzenleme | Çang Wei

Başlık görseli kaynağı | DeepSeek

Kapak kaynağı | DeepSeek

DeepSeek yeniden ışık altında.

Bu şirket bir zamanlar yapay zeka dünyasının en gizemli varlığıydı: mühendislik kültürü, sessizlik, kurucuların nadiren kamuoyuna çıkması ve ekip, tipik bir internet şirketleri gibi sık sık hikâye anlatmaz veya tanıtım yapmazdı. Ancak geçen yıl, neredeyse her aralıklı olarak Çinli teknoloji dünyasının merkezine dönüştü. Model yayınladığında, düşük maliyetli ve açık kaynaklı olması nedeniyle viral oldu; finansman haberleri yayıldığında, değerlemesi ve yatırımcıları tartışmalara neden oldu; bu sefer, Liang Wenheng'in yaklaşık 4 saatlik bir yatırımcı etkileşimi kaydı sızdığından, dış dünya bu şirketi yeniden değerlendirmeye başladı.

Bu sefer, dışarıda daha tam ve daha çelişkili bir DeepSeek görülüyor.

Bir yanda yeterince uzak bir hedef var. Liang Wenfeng, AGI'yi, vizyonu, “dünyaya karşı iyi niyeti”, kar maksimizasyonunu hedeflememeyi ve açık kaynak kod olmadan insanları organize edemeyeceğimi konuşuyor. DeepSeek'in bir sonraki süper uygulama olmak ya da bir sonraki ByteDance veya Tencent olmak istemediğini söylüyor; şirket KPI'lar yerine vizyonla çalışıyor, araştırmacıların büyük ölçüde özgür araştırma zamanları var ve fazla mesai yapmıyorlar. Diğer yanda pratik bir yaklaşımla hareket ediyorlar. Liang Wenfeng, on ayda maliyeti kapatma hedefli API fiyatlamasını, finansmanın ekip istikrarı riskini nasıl hafifleteceğini, paranın en kısa sürede kart haline getirilmesini, yerel hesaplama kapasitesinin üretim darboğazlarını, merkezi araştırmacıların yarısının veri etiketlemesiyle meşgul olduğunu ve şirket büyüdükçe organizasyon yapısının tamamlanması gerektiğini konuşuyor. Hatta en kötü senaryoda API satmak bile bir hisse senedi borsasında işlem gören şirketi destekleyebilir diyor.

Bir yapay zeka şirketi, hem gökyüzüne bakarken hem de yere ayaklarını dikken nasıl davranır? DeepSeek, bunun tam da cevabını vermek istiyor.

İnternette sızan “Liang Wenheng Yatırımcı Toplantısı kaydı metni”ye göre, “Gelecek İnsan Laboratuvarı” aşağıdaki düzenlemeyi yaptı.

Uzun vadeli hedef AGI, ancak uzak bir hedefi sadece bağırarak değil, ardışık basamaklara ayırarak gerçekleştirmek.

Liang Wenfeng, uzun vadeli hedefini AGI olarak tanımlıyor, ancak AGI'yi soyut bir kavram olarak sunmuyor; bunun yerine bir dizi sürekli adıma ayırıyor: dil modelleri, CoT, Agent, sürekli öğrenme, kendini yenileme, gövdeli zeka. Hedef yeterince uzak, ancak her adım şu anki teknik sorunlara dayanıyor.

Bu bizim tahminimiz, bu zaman çizelgesinin şöyle olması gerektiğini düşündüğümüz: önce öğrenmek için öğrenme, ardından kendini yeniden geliştirebilen akıllı tekil nokta, ardından bedensel akıl. Bedensel akıl aşamasına gelindiğinde, gerçek dünyaya girer ve ev işlerini yapabilir, yaşlı bakımı sağlayabilir.

Bunu daha ideal bir yol haritası olarak düşünüyoruz, ancak herkesin görüşü farklıdır ve burada doğru ya da yanlış yoktur. Sadece biz bu yol haritasının en hafif olduğunu düşünüyoruz. Bu yol haritası, her adımda yapmanız gereken yeni şeylerin çok az olmasından kaynaklanmaktadır.

Yapay zekânın gelişimi, bir merdiven olarak anlaşılabilir. Geçen yıl atlanan merdiven CoT, yani düşünce zinciriydi. Çünkü düşünce zinciri yöntemiyle, zekânın daha yüksek bir seviyeye ulaşabileceğini fark ettik. Kendi kendine düşünerek, bu üst sınırı artırarak yapay zekânın daha fazla şey yapabilmesini sağlayabiliriz.

Onu takip eder, ancak Agent'i bir hedef olarak görmez.

Dünyada şu anda en çok ilgi gören ürünler ve ticari uygulamalar Agent ürünleridir, ancak Liang Wenfeng, Agent sonrası engel olarak sürekli öğrenmeyi daha çok ön planda tutmaktadır. O, mevcut teknoloji dalgasına dahildir, ancak şu anki popülerlikler onun nihai sonunu tanımlamaz.

Bu noktada, bir sonraki engel sürekli öğrenmedir. Çözülmesi gereken bir sonraki soru, sürekli öğrenmeyi nasıl sağlayacağımızdır; bu görülebilir ve nispeten daha net bir konudur.

Yapay zeka çalışanlarınızı yerine geçemez. Ancak yapay zekanın sürekli öğrenme yeteneği varsa ve çalışanlarınız gibi şirkette iki ay öğrenirse, o zaman dünyadaki herkesi yerine geçebilir.

Şu anda yatırımcıların en çok gördüğü şey Agent; ancak biz araştıranlar için şu anda en çok görülen şey öğrenmedir.

Uzun vadeli bakar, ancak ana hat dışında kalan teknik yönleri aktif olarak dışlar.

Video üretimi, 3D, dünya modelleri, çoklu modallilik ve gövdeli akıl, farklı önceliklere yerleştirilmiştir. DeepSeek bunları reddetmiyor, sadece bunların şu anki akıllılık ana hattında olup olmadığını değerlendiriyor. Geleceğin zengin formlarını görüyor ve her bir trende takılmadan kontrolünü koruyor.

Dış dünyayla iletişim kurarken tutumumuz şudur: Sadece AGI'nin ana hattını yapıyoruz. Tam olarak önce söylediğim GPT, CoT, Agent vb. şeyleri sadece ana hat üzerinde yapıyoruz. Yapay zeka alanı çok geniş; bunun ana hattının dışında olduğuna inandığımız birçok şey var, örneğin 3D, video üretimi gibi şeylerin akıl yürütme ana hattıyla büyük bir ilgisi olmadığını düşünüyorum, bunları yapmayacağız.

Ancak ticari olarak iyi bir iş, ticari olarak iyi bir iş. Ancak bu akıllılıkla ilgili değil. Çünkü iyi bir iş olduğu için bunu yapmayacağız; sadece akıllı rota üzerindeki bir şey olduğunda yapacağız.

Çok modlu düzen, biz her zaman bunu yapıyoruz. Ürün açısından önemlidir; C taraflı kullanıcı ürünlerinde önemlidir. Ancak akıl sınırları açısından, bu bir bileşendir, ana hat değildir.

Yüksek belirsizlik içeren araştırmaları “kura çekimi” olarak sağlar, ancak teknik atılımların ardında büyük miktarda çaba olduğunu kabul eder.

Bu tür soruları sürekli öğrenmek, tamamen proje tabanlı veya KPI tabanlı değildir ve büyük miktarda kart gerektirmeyebilir. Liang Wenfeng bunu “kura çekimi” olarak adlandırır: düşük bir eşik, birçok kişinin düşünebileceği ve belirsiz bir başarı olan bir şey. Ancak diğer yandan, veri etiketleme, son eğitim, hayal kırıklığı ve maliyet verimliliği gibi konularda çok gerçekçidir. Bu sadece ilhama dayalı bir araştırma kültürü değildir; serbest araştırmayla çirkin ve yorucu işlerin bir arada bulunduğu bir yapıdır. Araştırma için belirsizlik alanı bırakmak ve teknik atılımların ardındaki çaba ve emeği kabul etmek gerekir.

Bu bir proje değil, birçok kişinin orada bu soruyu düşünmesi gereken bir durum. Bu nedenle bunun için herhangi bir kaynak ayırmaya gerek yok. Sadece, diğer şirketlerden farklı olarak, bu soruyu tartışmak, üzerinde düşünmek ve onu önemli bir konu olarak ele almak için zaman harcıyoruz.

Bu yüzden bunu “kura çekimi” diye adlandırıyoruz. Eşik çok düşük, herkes katılabilir, ama kim ne çıkarır, bunu ben de yetenek mi yoksa başka bir şey mi gördüğümü bilmiyorum.

Şu anda temel olarak iki ayak üzerinde yürüyorum. Tamamen etiketleyemiyor olmamız değil, etiketleme verilerinin bazıları düşük maliyetli, bazıları yüksek maliyetli. Önce düşük maliyetli olanları etiketliyoruz. Dolayısıyla, şu anda şirketimizin yarısının veri etiketlemesiyle uğraştığını da düşünebilirsiniz. En önemli, çekirdek araştırmacıların yarısı veri etiketlemesi yapıyor.

İllüzyon sorununu çözmek için bir yöntem vardır, ancak bu uzun bir konudur. İllüzyon sorunu, daha iyi bir post-training ile çözülebilen, çözülebilir ve iyileştirilebilir bir sorun olarak kabul edilebilir. Sadece herkes bunun için büyük çaba harcamamıştır. Ya da benim için illüzyon bir sorundur, ancak bunu bir ürün sorunu olarak tanımlayabiliriz. Onu çözeceğiz, ancak öncelikli bir sorun değil.

Ölçeklenebilirliğe inanır ve hesaplama gücüün gerçek darboğaz olduğunu kabul eder.

DeepSeek, ölçeklendirmeyi reddetmiyor ve Çin-Amerika arasındaki farkı göz ardı etmiyor. Liang Wenheng, bu farkı oldukça açık bir şekilde ifade ediyor: yetenek değil, kaynaklar. Bu nedenle düşük maliyetli, yerel hesaplama gücü ve temel derleyici, sadece bir endüstri sloganı değil, teknik bir yolun bir parçası. Büyük modellerin kurallarına inanıyor, ancak kaynak sınırlıysa mühendislik verimliliğiyle yineleme alanını kazanıyor.

Ölçeklendirme yapıyoruz, ölçeklendirmeye inanıyoruz; kesinlikle daha büyük ölçek, daha iyi sonuçlar verir ve daha fazla fonksiyonu açığa çıkarır. Ölçeklendirmemizi engelleyen şey, aslında hesaplama gücüdür; ölçeklendirmek istemiyor değiliz, sadece bu ölçeklendirmeyi yapmak için yeterli hesaplama gücümüz yok.

Bu üst sınırın nerede olduğunu bilmiyoruz. Bu kadar büyük bir modeli eğitmemizin nedeni, bu kadar büyük bir modelin yeterli olduğuna inanmamız değil; tam olarak bu kadar kaynagıma sahip olmamız. Kaynaklarım doğrultusunda, kabul edebilir ve eğitebileceğim modelin boyutunu hesaplıyorum; modelin yeterli olması için değil.

Organizasyon yapma, dinamik uzun organizasyon yap.

Teknoloji yolunu ararken Liang Wenfeng'in yaklaşımı beklenmedikti; bu yol haritasını yaparken fazla mesai yapmaya gerek olmadığını söyledi ve böylece en rahat olan yol, onların teknoloji yolu haline geldi. Bu rahatlık ve esneklik arayışı, ekibi organize etme ve yönetme biçiminde de yansıdı; Liang Wenfeng, onların organizasyon şeması olmadığını, ekibin fazla mesai yapmadığını, KPI olmadığını ve en azından haftanın yarısında takım üyelerinin kendi işlerini yaptığını söyledi.

Onlar (çalışanlar) zamanlarının yarısını da herhangi bir görev olmadan serbest bırakılır; ne yapmak istediklerini yaparlar. Bu, kendi önem verdikleri şeyleri keşfetmeleri için bir araştırma alanıdır; önceden belirlenmiş herhangi bir gereklilik yoktur.

Kurucunun otoritesi tek taraflı kararlar değil, uzlaşmadan gelir.

Liang Wenhong'a göre, insanları bir araya getiren vizyondur. İnsanlar vizyonla harekete geçer; "Dünya hakkında büyük bir iyilik niyetiyle bir şeyler yapmak istiyorlar," bu yüzden geldiler. İlk onlarca kişi hiç para kazanmayı düşünmemişti; "Eğer öyle düşünseydiler, gelmezlerdi," diyor梁文锋. Kendi otoritesi de konsensüsle şekillenir; bir şeyin ilerlemesinin nedeni, onun konsensüs olmasıdır.

Sizi bir hikâyeyle bilgilendirmek istiyorum, DDCP modelimizle ilgili. Başlangıçta, talebin çok olacağını düşünerek fiyatı yüksek tuttuk ve bu durum ekibimizde memnuniyetsizlik yarattı. Daha sonra fiyatı dörtte birine indirdim ve bu durumda herkes çok mutlu oldu. Bu, aslında bizim gerçek niyetimizdi. Daha önce bahsettiğim vizyonumuz, en çok para kazanmak değil, makul bir kâr elde ederken herkesin bu ürünü kullanabilmesi. Bu indirim sırasında şirketimizdeki diğer kişilerin tepkileri de bunu doğruladı; grupta birçok kişi coşkuyla destek verdi ve hepsi çok mutlu oldu.

Örneğin bir şey yapmak istiyorsam, önce hepimizin uzlaştığı şeyin ne olduğunu, herkesin bunu yapmak isteyip istemediğini incelerim. Daha sonra belki bir yönlendirme veya eğilimim olabilir, ancak bu yönlendirmenin etkisi sınırlıdır, yönlendirme etkisi çok sınırlıdır ve her zaman bir uzlaşmaya dayanır. Bu karar mekanizması aslında bir uzlaşma arama mekanizmasıdır; bu, benim bir şeyi zorla ilerletebileceğim anlamına gelmez, mutlaka bir uzlaşma varsa ilerletebilirim ve o zaman ilerletirim.

Gevşek kalır, ama tembelleşmez; kendi organizasyon mekanizmasına sahiptir.

Takım sadece konuşmakla kalmaz, yapar. Liang Wenfeng, vizyonun duvarda asılı bir slogan olmadığını, nasıl yapıldığı olduğunu söylüyor. Kendi ne yaptığını çok iyi biliyor, net bir organizasyon mantığına sahip; organizasyon yapısı, teşvik mekanizması ve takım hedefleri tamamen net şekilde tasarlanmış. Çalışanların yarısı zamanını kendi işlerine, diğer yarısını şirketin görevlerini tamamlamaya ayırıyor. Fazla mesai yapmamanın bir avantaj olduğu doğru, ancak Liang Wenfeng bunun araştırmalar için gevşek bir ortam yaratmasını istiyor. Takımın yapacağı işler az, çünkü hedefleri odaklı; AGI’yi yapmak istiyorlar. Gelecekte personel arttıkça, Liang Wenfeng açıkça bazı departmanlarda katı bir hiyerarşik yapı kurulması gerektiğini kabul ediyor; aslında, değişiklikler zaten başlamış durumda.

Sonra ikinci soru, gelecekteki organizasyon yapısı ve personel planlamasıdır. İlk olarak, daha önceki organizasyon yapımız çok dağıtıkti, çünkü aslında bir organizasyon yapımız yoktu. Ancak personel sayımız arttıkça, bunlarda bazı değişiklikler yapmak zorunda kalacağız. Şu anda sadece şunu söyleyebiliriz: Burada birçok değişiklik yapılacaktır, ancak şu anda tümünü tek seferde ifade etmek zordur. Sonunda farklı departmanlara ayrılacak, bazı departmanlarda daha katı bir hiyerarşik yapı kurmamız gerekecek. Diğer bazı departmanlar ise hala daha gevşek ve düz bir yapıyla devam edecektir.

Genellikle fazla mesai yapmıyoruz. Fazla mesai yapmamanın iki nedeni var. Birincisi, araştırma yapmak için biraz gevşek bir ortam gerekir. Çok sıkı bir şekilde zorlarsanız, araştırma yapamazsınız. Çünkü araştırma, kendi ilginizle ilgili soruları günlük hayatta düşünmenizi gerektirir; bu nedenle, keşif yapabilmek için biraz gevşek bir ortam gerekir. Bu, araştırma kültürüne bağlıdır. İkincisi, çok odaklıyız. Odaklı olmak, yapacağımız işlerin çok az olduğu anlamına gelir. Bu yüzden yapacak çok şeyim yok ve fazla mesai yapmama gerek yok.

Takım stabilitesi, ideal uygulamanın temelidir.

Takım stabilitesi temel ilgidir. Liang Wenfeng’e göre birçok şey önemlidir: para, kartlar, kaynaklar; ancak bunlar en büyük riski oluşturmaz, en büyük risk insanlar dağıldığında ortaya çıkar. Takımın çökmesini önlemek için Liang Wenfeng, organizasyonsuzluk içinde dinamik bir organizasyon olasılığı arar; hiyerarşi, teknoloji, yenilikçi mekanizmalar, takım dengesini korumak için kullandığı araçlar olabilir. Son zamanlarda DeepSeek, kısmen finansman tamamladı; Liang Wenfeng, herkesin hisse senedi opsiyonlarını aldığını ve “insanlar dağıldı” riskinin büyük ölçüde azaldığını söyledi.

Takımımın istikrarını koruyabiliyorsam, kesinlikle başarabileceğim, kesinlikle AGI'yi oluşturabileceğim, sadece bu kadar basit. Herkes kalırsa, devam edebiliyorsak, kesinlikle başarabilirim. Temelde hiçbir risk yok. Sadece erken ya da geç olacak, zorluklarla karşılaşacağız; eğer zorluklarla karşılaşırsak ve herkes kalırsa, tekrar devam edebilirim.

Takım istikrarı açısından, en önemli bazı çalışanlar ve en eski çalışanlar istikrarlı kalırsa, diğerlerinin gitmesi pek mümkün değildir. Diğerleri, hisseleri az olsa da, gelirleri düşük olsa da, gitmezler. Çünkü hepsi sadece para için gelmemiştir; hepsi bir AGI başarılandırılmış ortamda bu işi yapmak ister. Bu nedenle, yetenekler için hâlâ çekicidir.

Tarihsel olarak, personel dönüşümümüz oldukça azdır ve sektördeki rakiplerle karşılaştırıldığında, personel dönüşümümüz her zaman oldukça azdır. Ancak bu, hala en büyük zorluğumuzdur ve tek zorluğumuzdur, diyebiliriz.

Açık kaynak, engelleri bırakmak değil, engelleri modelden maliyet ve mühendislik verimliliğine taşımaktır.

Liang Wenfeng, açık kaynak hakkında konuştuğunda, sadece idealizmi değil, sadece pazarlamayı da değil; AI'nın bu kadar büyük bir konu olduğunu ve bir şirketin bunu tek başına elinde tutamayacağını düşünüyor; açık kaynak, ekosistemin kabulünü kolaylaştırır ve gerçek engellerin sadece model değil, dağıtım maliyetleri, mühendislik verimliliği ve organizasyonel kapasite olduğu için iş modelini doğal olarak zarara uğratmaz.

Bu vizyonu neden bu kadar sıkı tutuyoruz? Çünkü bu vizyon kendisi açık kaynaklı olmayı gerektiriyor. Bu vizyon olmadan insanları organize edemezsiniz.

Ardından, açık kaynak konusunda baştan itibaren çok net bir vizyonumuz vardı. İlk olarak, vizyon; ikinci olarak, AI'yi ticari olarak başarıyla gerçekleştirmek için açık kaynakların avantajlı olduğunu düşünüyoruz.

Ancak AI konusu yeterince büyük; sonunda insan toplumunun GSYİH'sinin yüzde onunu kaplayabilir, örneğin. Bu nedenle aslında çok büyük bir rakam. Bu konuda tek başına hakim olmak mümkün değil; başkalarıyla paylaşmak zorundasınız, aksi halde kesinlikle hayatta kalamazsınız.

Eğer bu faydayı tek başımıza elde etmek istiyorsak, tarih tarafından terk edileceğiz. Sanırım en önemli olan bu, bir objektif kanun ve bir tarihî bakış açısıdır.

Model açık kaynak olsa bile, tüm şeyleri başkalarına açıklasanız bile bu engel çok yüksek. Başkalarının bunu kullanması da çok yüksek bir engel. Kullanmaları zor; ikinci olarak, bunu kullanırken maliyeti de çok düşük tutmaları, bu da çok çok zor, kolay değil.

Ben açık kaynak kodlu hale getirdim diye, o, benimle aynı dağıtım maliyetine kolayca ulaşabilecek değil. Burada hâlâ yapılacak birçok iş var. Bu işlerin prensiplerini herkes anlıyor olsa da, her şirketin bu hedefe ulaşmak için insan kaynaklarını organize etme isteği veya yeteneği yoktur.

Kaynak açık, bence bizim iş modelimiz üzerinde hiçbir etkiye sahip değil. Alt sınırımız altı kat kâr, on ayda maliyeti geri almak, yaklaşık altı kat kâr anlamına geliyor. Altı kat kâr kazandığımızda, kaynak açık hiçbir etki yaratmayacaktır.

Aynı zamanda başkalarının modelimizi dağıttığı ve bize rekabet ettiğinden endişelenmiyorum, hiç endişelenmiyorum. Onların dağıtmalarını bile diliyoruz.

Düşman yaratmaz, ancak ticari savunmasız değildir

DeepSeek, büyük ve küçük şirketlerle rakip olmak istemiyor, hatta rakiplerine yardım etmeyi tercih ediyor. Bu tutumun bir kısmı vizyondan, diğer kısmı ise dışsal engelleri azaltarak şirketin ana hedefine odaklanmasını sağlamaktan kaynaklanıyor. Aynı zamanda Liang Wenfeng, büyük modeller arasındaki rekabetin nihayetinde mistik bir şey olmadığını, aksine maliyet, zaman ve deneyim olduğunu düşünüyor. Maliyeti iyi kontrol edenler biraz daha fazla kazanır, maliyeti kötü kontrol edenler ise biraz daha az kazanır.

Bu yüzden şu anda yaptığımız birçok şey, ekibin istikrarını korumak içindir. Bunun dışında, bence diğer tüm şeyler gereksizdir ve kontrol altında tutulabilir. Her zaman çok kontrol edici davrandık ve hiçbir internet büyük ya da küçük şirketiyle rakip olmak istemedik.

Bu temel üzerinde, biz herkesi, hatta rakiplerimizi, Alibaba, Zhipu ve Moonshot gibi şirketleri daha iyi hale getirmeleri için desteklemekten memnuniyet duyarız; çünkü hiçbir şey kaybetmiyoruz, zaten açık kaynaklıyız.

İyiliklerimiz nedeniyle ticari çıkarlarım etkilenmedi, tamamen etkilenmedi, hatta muhtemelen puan kazandırdı.

Fark sadece iki şeyden ibaret: biri zaman, diğeri maliyet. Bu yüzden birinin aşırı kâr elde etmesi mümkün değil, aşırı kâr olacağını düşünmüyorum. Maliyeti iyi kontrol edenler biraz daha fazla kazanır, maliyeti kötü kontrol edenler biraz daha az kazanır, sadece bu kadar.

Tüm zinciri tüketmeyin, sadece en temel pozisyonu koruyun.

Liang Wenfeng, sınırlar konusunda sürekli bir tutum sergilemiştir: DeepSeek, tüm şeyleri yapmak istemiyor, üst akış çip entegrasyonuna girmek istemiyor ve tüm uygulama katmanı fırsatlarını ele geçirmek istemiyor. AI çağı kadar büyük bir alan olduğunu ve birçok şirketin ortaya çıkacağını düşünüyor; DeepSeek, sadece bunlardan biri olmak ve en iyi ve en temel alanını kendi içinde tutmak istiyor.

Hala bir soru var: Yukarı akışa dikey entegrasyon yapacak mıyız? Bunun olmamasını istiyorum. Yani, yukarı akış uygulamalarına dikey entegrasyon yapacak mıyız? Bunun olmamasını istiyoruz; bunu başkalarının yapmasını istiyoruz. Tüm şeyleri yemek istemiyorum, sadece bir parçasını yemek istiyorum; en iyi bildiğim ya da kendi olarak en temel olduğuna inandığımız kısmı yemek istiyorum.

Gelecekte kendi büyük kümelerimizi mi kuracağız? Kendi büyük kümelerimizi kurmak kesinlikle gerekecek, biz bunu sürekli yapıyoruz ve tüm kümelerimizi kendimiz kuruyoruz. Ancak gelecekte kendi çiplerimizi mi geliştireceğiz, bu durumun getirisi ne kadar olacak bağlı, getirinin ne kadar olacağınıza bağlı.

Sadece bir parça yapmak istiyoruz. Ben AI konusunun çok büyük olduğunu düşünüyorum ve sadece bir parça yapmamıza gerek yok. Odaklanırsak ve buradaki iş kazancının yeterince büyük olduğunu düşünüyorsam, AI çağında trilyon dolarlık birçok şirket ortaya çıkacaksa, biz de bunlardan biriyiz.

Şu anki fırsatı kaçırmayın, ancak elinizden geleni de reddetmeyin.

DeepSeek ticari hale getirilmeli mi? Evet, ancak ticarileştirme artık nihai amaç değil. DeepSeek’in hedefi AGI yapmak; bu süreçte梁文锋, ticarileştirme fırsatını gördü ve bunu reddetmedi, hemen kaptı. “Elinden geleni alabiliyorsan, elinden geleni alırsın,” diye梁文锋 söyledi. Bunu bir “susam toplamak” ve “karpuz almak” durumu olarak karşılaştırdı:

Bunu ticari olarak mümkün ve uygulanabilir buluyorum. Geçen yıl büyük miktarlarda para harcayıp ByteDance ile kullanıcılar için rekabet etmek de bir strateji olabilirdi. Ancak biz, arka planda daha büyük bir karpuz olduğunu biliyoruz; önümüzdeki şeyler sadece susam olabilir, bu yüzden bunlar için rekabet etmeyi tercih ettik.

Bu kadar büyük bir ticari fırsat varsa, kesinlikle bir yol bulursunuz. O zaman önceki küçük şeyleri de toplarız, ancak durup bunu yapmaz veya onu önemli bir iş olarak ele almazız. Bu yüzden geçen yılki C-tarafı günlük aktif kullanıcı sayıları, bence belki küçük bir şeydi. Ancak bunu da topladık ve kullanıcıların kullanımını düşük bir maliyetle sürdürdük, çünkü gelecekte faydalı olabilir.

Ticarileştirme her zaman var olmuştur, ancak en yüksek hedeftir değildir.

Liang Wenhong'a göre, ToC ve ToB hedeflerinin önceliği, AGI oluşturmak kadar önemli değildir. Ancak, ne kadar isterseniz o kadar elde edemiyorsunuz; DeepSeek içsel odak noktası teknoloji rota çizelgesini aşmak olmasına rağmen, acımasızca C taraflı trafiği ve B taraflı geliri kaptı. Geçen yıl ile bu yıl arasındaki bu deneyimi gözden geçirerek, bunun bir düşük boyutlu baskın stratejik avantaj olduğunu sonucuna vardı.

Burada bir stratejik avantaj var: içimizde AGI’yi düşünüyoruz ve AGI yapıyoruz. O zaman uygulamayı, C tarafını ve B tarafını yaparken, bu işe çok fazla kafa yormak gerekmiyor, aslında çok az çaba harcayarak yapabiliyorsunuz. Sanırım, daha düşük seviyeli bir teknolojiyi, teknolojik bir üst konumdan yapmak, böyle bir boyut düşürme etkisi yaratıyor. En azından geçen yıl C tarafında, gerçekten böyle olduğunu gördük. C tarafına çok fazla çaba harcamadık, hatta bazı dönemlerde kullanıcıları bile korumak istemedik, ancak kullanıcılar gitmek istemiyorlardı.

Düşük fiyat, hayır işi değil, mantıklı kârdır.

Fiyatlandırma konusunda Liang Wenfeng kararsız değil; hedefi net: API ile cihaz maliyetini on ayda geri almak. Şu anki fiyat, maksimum kâr sağlamayı hedeflemiyor, aynı zamanda en düşük fiyat da değil. Liang Wenfeng, fiyatların sonsuza kadar düşürülemeyeceğini söylüyor; çok düşük fiyatlarla şirket hayatta kalamaz, düşük fiyatlı ürünler toplumsal değer de artırmaz. Uygun fiyat, uygun kâr aralığında uzun vadeli avantaj sağlar; AI pazarının yeterince büyük olduğunu düşünüyor, sadece başarı sağlarsanız, uygun kazanç yeterlidir; baştan fazla kazanmaya çalışırsanız, daha fazla rakipyle karşılaşırısınız.

Hedefim, AI ve tüm insanlığın GSYİH'sinin %5'ini ele geçirmekse, teorik olarak bu hesap hâlâ geçerlidir. OpenAI'ye bakın, bu hesabı yapabiliyor gibi görünüyor, teorik olarak sorun yok. Ancak bir sorunu var: sadece %1 almak isteyen biri tarafından yenilebilir. Çünkü başka biri, "Ben bu kadar iyi yapıyorum ama sadece küresel GSYİH'nin %1'ini istiyorum" diyerek onu yenebilir. Şimdi başka biri çıkıp, "Ben sadece %0,1 istiyorum" derse, yine öncekileri yener.

Makro düzeyde, bu yüzde kaçının nereden alındığı önemli değil, hepsi aynı. Daha fazla almayı amaçlayanlar, daha az almayı amaçlayanlar tarafından yenilir. Hatta gerçekten daha fazla almanıza gerek bile yok; hedefiniz daha fazla almaksa, hedefiniz daha az almak olan kişiler tarafından yenilir. Aslında hiç kimse para almamış, sadece bir vizyon var. Hedefiniz daha fazla almaksa, zaten kaybetmiş olursunuz ve daha büyük zorluklarla karşı karşıya kalırsınız. Dünya böyle çalışıyor.

İdeal AGI'niz nasıl olmalı?

Yorumlarda fikirlerinizi paylaşın~