Liang Wenfeng, bir kuantitatif işlemle başlayıp şimdi AGI'ye tamamen odaklanmış biri, konuşmaları "ekosistem" diye sürekli bahsedenlerden farklı bir mantıkla ilerler. O, AGI'yi bir merdivenin tırmanışı olarak tanımlar: Geçen yılın basamağı CoT, bu yılın basamağı Agent, sonraki basamak ise sürekli öğrenmedir. Sürekli öğrenme tamamlandığında, yavaş ilerleyen tekil noktaya, ardından bedensel zekâya ulaşılır. Bedensel zekâ son duraktır; nedeni ise normal insanlar için bir bilgisayar değil, insan gücüdür. Bu tek cümle, DeepSeek'in önümüzdeki üç-beş yıllık teknoloji önceliklerini tamamen açıklar. Agent seviyesinde de tercihler yapar. Şu anki en önemli odaklar, Kodlama Agent ve genel amaçlı Agent'tır; finans, tıp gibi dikey senaryolar daha düşük önceliklidir. Sonraki nesil modelin eksikliği, sürekli öğrenmedir. O, AI'nın şimdilik lezzet ve sezgi eksikliği olmadığını, sürekli öğrenme yeteneği eksikliğini olduğunu söyler. İnsanlar sürekli öğrenebilir, AI henüz değil. Sonraki nesil modelin bu yeteneğe sahip olması gerekir; bu, AGI'ye ulaşmanın en hızlı yoludur. Ancak öğrenme birçok unsurdan oluşur ve dünya henüz iyi bir yöntemi bulamamıştır. İş modeli de, DeepSeek'in açık kaynaklı kalma ve uç düzeyde maliyet verimliliği ilkesini açıklar: Sadece makul kâr elde eder. Maliyet verimliliğini çok önemser, bu yüzden fiyatları en düşük seviyede tutar. API satışı yapar, satış ekibi yoktur, müşteri hizmetleri yoktur; kullanıcılar kendiliğinden gelir. O, büyük modellerin AI endüstrisindeki büyük kârların çoğunu elde edebileceğini asla düşünmez. Açık kaynaklık, kontrolün bir parçasıdır. O, bir yazılım şirketinin yıllık pazar değeri on milyarlarca dolar iken açık kaynakla kaybolacağını söyler. Ancak AI o kadar büyüktür ki, nihayetinde insan toplumunun GSYİH'sinin %10'unu kaplayabilir. Bu kazancı tek başına elde etmeye çalışmak, tarihin tarafından reddedilecektir. Maliyet, zaman ve kullanıcı deneyimi — rekabet farkı bunların üçünde ortaya çıkar. Maliyet birincil; birkaç ay öne geçmek tamamen farklıdır. Kullanıcı deneyimi bağlılık yaratır ama temel değildir. Endüstri yapısı: Kaynakların dağılması mutlaka birleşecektir. Çin AI'sındaki fark temelde kaynaklarda yatmaktadır. Onlar ölçeklendirme inancındadır; daha büyük ölçek daha iyi sonuç verir ama kaynaklar sınırlıdır. Yetenek farkı yoktur; hepsi aynı insanlardır. Ülkedeki model şirketleri çok fazladır, kaynaklar dağılmıştır ve nihayetinde birleşecektir. Her şirket sadece makul kâr elde eder; büyük modeller için bu kadar çok kişiye gerek yoktur. Belki iki büyük şirket ve iki küçük şirket yeterli olur. Anthropic'in OpenAI'yi geçmesi geçici bir fenomendir. Uzun vadede OpenAI ve Google muhtemelen birbirini geçerek yükselmeye devam edecektir. Benim görüşüm şudur: Kaynakların yanlış dağılımı, Çin AI'sındaki en büyük israftır. Aynı insanlar, onlarca şirkette dağıtılarak iç çatışmaya giriyor; birleşme kaçınılmazdır. Örgüt ve insanlar için, kontrol stratejidir. Bir sonraki süper uygulama olmak istemez; bu şeyi aşağı görür. Küçük bir şey için büyük bir şeyi kaybetmezsiniz. Geçen yıl herkes Chatbot ve C-tarafı trafiği için rekabet ediyordu, bu yıl B-tarafı geliri için rekabet ediyor. Onların gerçekten ilgilendiği şey AGI rota haritasıdır. Kontrollü bir örgütün kontrollü bir stratejisi vardır. KPI ve GMV tarafından sürülen bir şirket, açık kaynaklı olmak ve sadece makul kâr elde etmek gibi sözleri asla söyleyemez. Eğer vizyonunuz daha fazlasını almaksa, zaten kaybettiniz.