DeepSeek cân bằng tầm nhìn dài hạn về AGI với việc thực thi thực tế

Câu trả lời của DeepSeek không chỉ là ngước nhìn bầu trời sao, cũng không chỉ là bước đi trên mặt đất, mà là dùng những vấn đề thực tế để hỗ trợ một mục tiêu đủ xa vời.

Tác giả bài viết, nguồn: 36氪

Câu trả lời của DeepSeek không chỉ là ngước nhìn bầu trời sao, cũng không chỉ là bước đi trên mặt đất, mà là dùng những vấn đề thực tế để hỗ trợ một mục tiêu đủ xa vời.

Bài viết bởi Lý Gia Tinh, Lưu Thần Nghệ

Biên tập | Trương Vi

Nguồn ảnh tiêu đề | DeepSeek

Nguồn hình ảnh bìa | DeepSeek

DeepSeek lại một lần nữa được đưa vào ánh hào quang.

Công ty này từng gần như là thực thể bí ẩn nhất trong cộng đồng AI: văn hóa kỹ sư, khiêm tốn, nhà sáng lập hiếm khi xuất hiện trước công chúng, và đội ngũ không thường xuyên kể chuyện hay truyền thông như các công ty internet điển hình. Nhưng trong năm qua, nó gần như định kỳ trở thành trung tâm của cộng đồng công nghệ Trung Quốc. Khi công bố mô hình, nó gây sốt vì chi phí thấp và mã nguồn mở; khi tin tức huy động vốn rò rỉ, nó gây tranh luận vì định giá và các nhà đầu tư; lần này, bản ghi âm buổi giao lưu với nhà đầu tư kéo dài gần 4 giờ của Lương Văn Phong lại khiến bên ngoài tái đánh giá công ty này.

Lần này, bên ngoài nhìn thấy một DeepSeek đầy đủ hơn, nhưng cũng mâu thuẫn hơn.

Một mặt là một mục tiêu đủ xa. Lương Văn Phong nói về AGI, về tầm nhìn, về “lòng tốt đối với thế giới”, về việc không theo đuổi lợi nhuận tối đa, về việc nếu không mở nguồn thì không thể tổ chức con người. Ông nói DeepSeek không muốn trở thành ứng dụng siêu cấp tiếp theo, không muốn trở thành ByteDance hay Tencent tiếp theo; công ty vận hành dựa trên tầm nhìn chứ không phải KPI, các nhà nghiên cứu có rất nhiều thời gian tự do khám phá và ít làm thêm giờ. Mặt khác là thực tế. Lương Văn Phong cũng nói về mức giá API hoàn vốn trong mười tháng, về cách huy động vốn giúp giảm thiểu rủi ro ổn định đội ngũ, về việc phải nhanh chóng biến tiền thành thẻ, về giới hạn sản lượng của năng lực tính toán trong nước, về việc một nửa các nhà nghiên cứu cốt lõi đang gán nhãn dữ liệu, và về việc khi công ty lớn lên thì phải bổ sung cấu trúc tổ chức. Ông thậm chí còn nói rằng, trong tình huống tệ nhất, bán API cũng đủ để duy trì một công ty niêm yết.

Một công ty AI làm thế nào để vừa hướng về bầu trời sao, vừa vững bước trên mặt đất? Đó chính là câu trả lời mà DeepSeek muốn đưa ra.

Dựa trên bản ghi chép lời nói từ bản ghi âm cuộc họp giao lưu với nhà đầu tư của Lương Văn Phong được rò rỉ trên mạng, “Phòng thí nghiệm Con người Tương lai” đã tổng hợp lại như sau.

Mục tiêu dài hạn là AGI, nhưng không chỉ hô hào về tương lai xa vời, mà cần chia thành từng bậc thang liên tiếp.

Liang Wenhong định nghĩa mục tiêu dài hạn là AGI, nhưng anh không coi AGI là một khái niệm trừu tượng, mà chia nó thành một lộ trình liên tục: mô hình ngôn ngữ, CoT, Agent, học liên tục, tự lặp lại, trí tuệ nhúng. Mục tiêu đủ xa, nhưng từng bước đều có thể gắn với các vấn đề kỹ thuật hiện tại.

Đây là suy đoán của chúng tôi, đây là những gì chúng tôi cho rằng lịch trình nên là: trước tiên giải quyết việc học để học hỏi, sau đó đến điểm kỳ dị thông minh có khả năng tự lặp lại, và cuối cùng mới là trí tuệ thân thể. Sau khi đạt đến trí tuệ thân thể, nó sẽ bước vào thế giới thực, có thể giúp bạn làm việc nhà và chăm sóc người già.

Chúng tôi cảm thấy đây là một lộ trình khá lý tưởng, nhưng mỗi người có quan điểm khác nhau, không có đúng hay sai. Chỉ là chúng tôi cảm thấy lộ trình này là nhẹ nhàng nhất. Lộ trình này là vì mỗi bước bạn cần làm điều mới mẻ đều rất ít.

Sự phát triển của AI, chúng ta có thể hiểu như một bậc thang. Năm ngoái, bậc thang chúng ta đi qua là CoT, hay còn gọi là chuỗi suy nghĩ. Bởi vì chúng ta phát hiện ra rằng, thông qua cách thức chuỗi suy nghĩ, trí tuệ có thể đạt đến một cấp độ cao hơn. Bằng cách tự mình suy nghĩ, nó có thể nâng cao giới hạn và giúp AI thực hiện được nhiều việc hơn.

Nó theo đuổi Agent, nhưng không coi Agent là điểm đến cuối cùng

Hiện nay, những sản phẩm Agent và việc ứng dụng thương mại đang là chủ đề nóng nhất, nhưng Liang Wenheng quan tâm hơn đến giới hạn sau Agent: việc học liên tục. Ông tham gia vào làn sóng công nghệ hiện tại, nhưng không để các xu hướng nóng nhất định nghĩa kết thúc cuối cùng.

Ở điểm này, điều có thể thấy được là rào cản tiếp theo chính là việc học liên tục. Vấn đề tiếp theo cần giải quyết là làm thế nào để học liên tục, điều này đã rõ ràng và tương đối cụ thể.

AI không thể thay thế nhân viên của bạn. Nhưng nếu AI có khả năng học hỏi liên tục, và nó cũng như nhân viên của bạn, đến công ty học trong hai tháng, thì nó có thể thay thế tất cả mọi người.

Hiện tại, nhà đầu tư thấy nhiều nhất là Agent; nhưng đối với những người nghiên cứu như chúng tôi, hiện tại thấy nhiều hơn là học tập.

Nhìn xa, nhưng chủ động loại bỏ các hướng công nghệ không nằm trong tuyến chính.

Việc tạo video, 3D, mô hình thế giới, đa mô态 và trí tuệ nhúng đều được xếp vào các mức ưu tiên khác nhau. DeepSeek không phủ nhận chúng, mà đánh giá xem chúng có nằm trên tuyến thông minh hiện tại hay không. Vừa nhìn thấy những hình thái phong phú trong tương lai, vừa kiềm chế không để bị mỗi xu hướng nóng dẫn dắt.

Khi tương tác với bên ngoài, thái độ của chúng tôi là: chúng tôi chỉ tập trung vào tuyến chính của AGI. Đó chính là những gì tôi vừa nói đến, như GPT, CoT, Agent, v.v.—chỉ làm tuyến chính. Lĩnh vực AI rất rộng lớn, có rất nhiều thứ mà chúng tôi cho rằng không nằm trong tuyến chính này, ví dụ như 3D, tạo video, tôi nghĩ có thể chúng không liên quan nhiều đến tuyến chính của trí tuệ, nên chúng tôi sẽ không làm.

Nhưng về mặt kinh doanh, đó là một ngành kinh doanh tốt, là một ngành kinh doanh tốt. Nhưng điều đó không liên quan gì đến trí tuệ. Chúng ta sẽ không làm điều đó chỉ vì đó là một ngành kinh doanh tốt, mà chỉ làm khi nó nằm trong lộ trình trí tuệ của chúng ta.

Chúng tôi đã luôn thực hiện bố cục đa mô态. Đối với sản phẩm, điều này rất quan trọng; đối với sản phẩm dành cho người dùng cuối, điều này cũng rất quan trọng. Tuy nhiên, đối với giới hạn trí tuệ, nó chỉ là một thành phần, không phải là trục chính.

Nó cho phép các nghiên cứu có mức độ không chắc chắn cao được “thử may mắn”, nhưng cũng công nhận rằng sau những đột phá công nghệ là vô số công việc vất vả.

Tiếp tục học hỏi những vấn đề như thế này, không phù hợp với mô hình dự án hoàn toàn hay hệ thống KPI, cũng không nhất thiết cần nhiều thẻ. Lương Văn Phong gọi đây là “xổ số”: rào cản thấp, nhiều người có thể suy nghĩ, nhưng sự đột phá lại không chắc chắn. Nhưng mặt khác, ông lại rất thực tế khi nói đến ghi nhãn dữ liệu, huấn luyện sau, ảo giác, hiệu quả chi phí. Đây không phải là văn hóa nghiên cứu chỉ dựa vào cảm hứng, mà là sự kết hợp giữa tự do khám phá và những công việc vất vả, kém hấp dẫn. Tạo không gian cho sự không chắc chắn trong nghiên cứu, đồng thời chấp nhận những nỗ lực chân phương đằng sau những đột phá công nghệ.

Anh ấy không phải là một dự án, mà là một vấn đề cần nhiều người cùng suy nghĩ về nó. Vì vậy, không cần phải phân bổ nguồn lực cho nó. Chỉ là điểm khác biệt của chúng tôi so với các công ty khác là chúng tôi sẽ dành thời gian để thảo luận về vấn đề này, suy nghĩ về nó, và coi đó là một việc quan trọng.

Vì vậy, chúng tôi gọi đây là “bốc thăm trúng thưởng”. Mức门槛 rất thấp, ai cũng có thể tham gia, nhưng ai sẽ bốc được gì, có lẽ tôi cũng không biết là do thiên phú hay vì lý do gì khác.

Vì vậy, hiện tại cơ bản là đang đi song song hai hướng. Không phải là chúng tôi hoàn toàn không thể gán nhãn, mà vì gán nhãn dữ liệu có chi phí thấp và chi phí cao, nên chúng tôi ưu tiên gán nhãn những dữ liệu có chi phí thấp. Bạn cũng có thể hiểu rằng, hiện tại một nửa số nhân viên trong công ty đang gán nhãn dữ liệu, và một nửa các nhà nghiên cứu cốt lõi, những người quan trọng nhất, cũng đang tham gia gán nhãn dữ liệu.

Có một cách để giải quyết vấn đề ảo giác, nhưng đây là một chủ đề dài. Vấn đề ảo giác có thể được xem là một vấn đề có thể giải quyết và cải thiện thông qua việc hậu huấn luyện tốt hơn. Chỉ là mọi người chưa dành nhiều nỗ lực để làm điều đó. Hoặc nói cách khác, đối với tôi, ảo giác là một vấn đề, nhưng chúng tôi cho rằng nó có thể là vấn đề về sản phẩm. Chúng tôi sẽ giải quyết nó, nhưng nó không phải là vấn đề trọng tâm.

Nó tin vào việc mở rộng quy mô và công nhận rằng sức mạnh tính toán mới là rào cản thực tế.

DeepSeek không phủ nhận việc mở rộng quy mô, cũng không né tránh khoảng cách giữa Trung Quốc và Mỹ. Liang Wenhfeng nói một cách trực tiếp rằng khoảng cách không phải ở nhân tài, mà là ở nguồn lực. Do đó, chi phí thấp, năng lực tính toán trong nước, trình biên dịch nền tảng không phải là khẩu hiệu ngành công nghiệp, mà là một phần của chiến lược kỹ thuật. Tin tưởng vào các quy luật của mô hình lớn, nhưng trong điều kiện nguồn lực hạn chế, sử dụng hiệu quả kỹ thuật để đổi lấy không gian lặp lại.

Chúng tôi tin vào việc mở rộng quy mô, chắc chắn rằng quy mô càng lớn thì hiệu quả càng tốt và có thể mở khóa thêm nhiều tính năng. Điều cản trở chúng tôi trong việc mở rộng quy mô thực chất là sức mạnh tính toán, không phải vì chúng tôi không muốn mở rộng quy mô, mà vì chúng tôi không có đủ sức mạnh tính toán để thực hiện việc này.

Chúng tôi chưa chạm đến giới hạn này. Chúng tôi huấn luyện mô hình lớn như vậy không phải vì tôi nghĩ mô hình lớn như vậy là đủ, mà vì tôi có sẵn nguồn lực như vậy. Tôi tính toán dựa trên nguồn lực của mình—mô hình nào tôi có thể chấp nhận và huấn luyện được—và tôi đã tính ra như vậy, chứ không phải vì mô hình này là đủ.

Không phải là không cần tổ chức, mà là tổ chức linh hoạt

Khi tìm kiếm con đường công nghệ, tư duy của Lương Văn Phong rất bất ngờ: anh nói rằng có thể xây dựng bản đồ đường đi này mà không cần làm thêm giờ, do đó, con đường dễ dàng nhất trở thành con đường công nghệ của họ. Sự theo đuổi sự nhẹ nhàng và linh hoạt này cũng được thể hiện trong cách anh tổ chức và quản lý đội ngũ: Lương Văn Phong cho biết, họ không có cơ cấu tổ chức, đội ngũ không làm thêm giờ, không có KPI, ít nhất một nửa thời gian, các thành viên trong đội đang làm việc của riêng mình.

Họ còn có một nửa thời gian không được phân công nhiệm vụ, họ có thể làm bất cứ điều gì họ muốn. Đó là một phạm vi nghiên cứu để họ tự do khám phá, theo đuổi những gì họ cho là quan trọng, mà không có yêu cầu tiền đề nào.

Sự uy tín của người sáng lập đến từ sự đồng thuận, không phải từ sự độc đoán.

Theo Liang Wenheng, điều khiến mọi người tụ tập lại là tầm nhìn. Mọi người bị thúc đẩy bởi tầm nhìn ấy, “họ mang theo lòng tốt lớn lao dành cho thế giới này và muốn làm điều gì đó”, chính vì vậy họ đã đến. Những người đầu tiên, vài chục người, hoàn toàn không nghĩ đến việc kiếm tiền, “nếu họ nghĩ như vậy, thì sẽ không đến đây,”梁文锋 nói. Chính quyền của anh ấy cũng được hình thành từ sự đồng thuận; một việc gì đó có thể được thúc đẩy là vì nó là sự đồng thuận.

Tôi kể cho các bạn nghe một câu chuyện về DDCP – mô hình của chúng tôi. Ban đầu, chúng tôi lo lắng về nhu cầu quá lớn, nên đã đặt giá cao, khiến cả đội ngũ không mấy hài lòng. Sau đó, tôi đã giảm giá xuống còn một phần tư, và mọi người đều rất vui mừng. Tôi cho rằng đây mới là suy nghĩ thật sự của chúng tôi – như tầm nhìn mà tôi đã nói trước đó: chúng tôi muốn sản phẩm này thực sự hữu ích cho mọi người, chứ không phải để kiếm nhiều tiền nhất, mà là kiếm lợi nhuận hợp lý để ai cũng có thể tiếp cận được. Tôi cảm nhận được suy nghĩ của những người khác trong công ty khi chúng tôi giảm giá – lúc đó, rất nhiều người trong nhóm công ty đã reo hò vui mừng, ai cũng cảm thấy hạnh phúc.

Ví dụ, khi tôi muốn làm một việc gì đó, tôi chắc chắn sẽ xem trước sự đồng thuận của mọi người là gì, liệu mọi người có muốn làm hay không. Sau đó, có thể tôi sẽ có một số định hướng hoặc thiên hướng, nhưng vai trò của sự định hướng này là rất hạn chế, nó hoàn toàn dựa trên sự đồng thuận. Cơ chế ra quyết định này thực chất là một cơ chế tìm kiếm sự đồng thuận, chứ không phải là tôi có thể thúc đẩy một việc gì đó; tôi chỉ có thể thúc đẩy khi đã có sự đồng thuận, và khi đó tôi mới hành động.

Nó giữ sự thư giãn, nhưng không lười biếng, với cơ chế tổ chức riêng của mình

Đội ngũ không chỉ nói mà không làm. Lương Văn Phong cho biết, tầm nhìn không phải là khẩu hiệu treo trên tường, mà là cách hành động. Anh ấy rõ ràng biết mình đang làm gì, có một hệ thống logic tổ chức rõ ràng, các hình thức tổ chức, cơ chế khuyến khích và mục tiêu đội nhóm đều được anh ấy suy nghĩ rất rõ ràng. Nhân viên dành một nửa thời gian làm việc riêng của mình, nửa còn lại phải hoàn thành nhiệm vụ của công ty. Không làm thêm giờ thực sự là một phúc lợi, nhưng Lương Văn Phong hy vọng điều này sẽ tạo ra môi trường thư giãn để thúc đẩy nghiên cứu. Đội ngũ làm ít việc hơn vì mục tiêu của họ rất tập trung — họ đang hướng tới AGI. Trong tương lai, khi đội ngũ mở rộng, Lương Văn Phong thành thật nói rằng một số bộ phận cũng cần xây dựng cấu trúc phân cấp nghiêm ngặt; thực tế, những thay đổi đang diễn ra.

Sau đó, câu hỏi thứ hai là suy nghĩ về cấu trúc tổ chức trong tương lai và quy hoạch quy mô nhân sự. Trước hết, cấu trúc tổ chức trước đây của chúng tôi rất phân tán vì thực chất không có cấu trúc tổ chức. Tuy nhiên, khi đội ngũ ngày càng mở rộng, chắc chắn cần có một số thay đổi. Hiện tại chỉ có thể nói rằng sẽ cần thực hiện rất nhiều thay đổi, nhưng hiện nay khó có thể trình bày hết tất cả ngay lập tức. Cuối cùng, cuối cùng vẫn cần chia thành các bộ phận khác nhau, trong đó một số bộ phận chúng ta cần xây dựng cấu trúc phân cấp nghiêm ngặt hơn. Một số bộ phận khác có thể vẫn duy trì cấu trúc linh hoạt và phẳng hơn.

Chúng tôi cũng hiếm khi làm thêm giờ. Có hai lý do không làm thêm giờ. Thứ nhất, nghiên cứu đòi hỏi một môi trường khá thoải mái. Nếu bạn ép buộc quá mức, thì sẽ không thể thực hiện nghiên cứu được. Vì既然 bạn phải tự có đam mê, tự mình suy nghĩ về những vấn đề này hàng ngày, nên chỉ trong một môi trường thoải mái mới có thể khám phá được. Đây là yêu cầu từ văn hóa nghiên cứu. Thứ hai, chúng tôi rất tập trung. Tập trung có nghĩa là chúng tôi chỉ làm rất ít việc. Vậy nên tôi không có nhiều việc phải làm, và không cần phải làm thêm giờ.

Đội ngũ ổn định là nền tảng để hiện thực hóa lý tưởng

Sự ổn định của đội ngũ là lợi ích cốt lõi. Theo Liang Wenheng, nhiều thứ đều quan trọng—tiền, thẻ, nguồn lực—nhưng những điều này không phải là nơi có rủi ro lớn nhất; rủi ro lớn nhất là khi đội ngũ tan rã. Để ngăn chặn sự sụp đổ của đội ngũ, Liang Wenheng đang tìm kiếm khả năng tổ chức động trong sự vô tổ chức, nơi cấp bậc, công nghệ và cơ chế đổi mới đều có thể trở thành công cụ giúp ông duy trì sự cân bằng của đội ngũ. Gần đây, DeepSeek đã hoàn thành một phần vòng gọi vốn, Liang Wenheng cho biết, mọi người đã nhận được quyền chọn mua cổ phiếu, rủi ro “đội ngũ tan rã” đã được giảm đáng kể.

Chỉ cần tôi duy trì được sự ổn định của đội ngũ, tôi nhất định sẽ làm được, nhất định sẽ tạo ra AGI, đơn giản vậy thôi. Chỉ cần mọi người không rời đi, chúng ta tiếp tục phát triển, tôi nhất định sẽ thành công. Về cơ bản không có rủi ro gì cả. Chỉ là sớm hay muộn sẽ gặp trở ngại; nếu gặp trở ngại mà mọi người không rời đi, thì tôi lại có thể tiếp tục.

Về mặt ổn định đội ngũ, chỉ cần những nhân viên quan trọng nhất và lâu năm nhất giữ chân được, thì những người khác rất khó rời đi. Dù có ít quyền chọn hơn hay thu nhập thấp hơn, họ cũng sẽ không đi, vì họ không hoàn toàn theo đuổi tiền bạc, mà đều mong muốn làm việc trong một môi trường có thể tạo ra AGI. Vì vậy, đối với nhân tài, vẫn rất hấp dẫn.

Từ lịch sử đến nay, tỷ lệ luân chuyển nhân sự của chúng tôi tương đối thấp, so với các đối thủ cùng ngành, luân chuyển nhân sự của chúng tôi luôn ở mức thấp nhất. Nhưng đây vẫn là thách thức lớn nhất, là thách thức duy nhất, có thể nói như vậy.

Mã nguồn mở không phải là từ bỏ rào cản, mà là chuyển rào cản từ mô hình sang chi phí và hiệu quả kỹ thuật

Liang Wenhong khi nói về mã nguồn mở, không chỉ nói đến chủ nghĩa lý tưởng hay chỉ nói đến tiếp thị. Ông nhận định: Dự án AI quá lớn để một công ty duy nhất có thể độc quyền; mã nguồn mở giúp hệ sinh thái dễ dàng tiếp nhận và không tự nhiên làm tổn hại đến mô hình kinh doanh, vì rào cản thực sự không chỉ nằm ở chính mô hình, mà còn ở chi phí triển khai, hiệu quả kỹ thuật và năng lực tổ chức.

Tại sao chúng tôi lại kiên trì với mã nguồn mở? Vì chính tầm nhìn đó đòi hỏi phải mở nguồn. Nếu bạn không có tầm nhìn này, bạn sẽ không thể tập hợp được con người.

Sau đó, về việc mở nguồn, chúng tôi đã suy nghĩ rất rõ ràng ngay từ đầu. Trước tiên, đó là tầm nhìn; thứ hai, chúng tôi cho rằng để thực hiện AI thành công trong kinh doanh, việc mở nguồn là có lợi.

Nhưng vấn đề AI đủ lớn, cuối cùng nó có thể chiếm tới 10% GDP của xã hội loài người, ví dụ như vậy. Vậy nên thực ra đó là một con số rất lớn. Một người đơn lẻ không thể độc quyền điều này, bạn nhất định phải chia sẻ với người khác, nếu không bạn chắc chắn sẽ không thể tồn tại.

Nếu chúng ta muốn độc chiếm lợi ích này, thì chắc chắn sẽ bị lịch sử bỏ lại phía sau. Tôi cho rằng điều quan trọng nhất là đây là một quy luật khách quan, một quan điểm lịch sử.

Ngay cả khi mô hình được mở nguồn và bạn tiết lộ mọi thứ cho người khác, rào cản này cũng rất cao. Người khác muốn sử dụng nó, rào cản này cũng rất cao. Họ muốn sử dụng thì rất khó; thứ hai, họ muốn sử dụng thì còn phải giảm chi phí xuống rất thấp, điều đó cũng cực kỳ khó khăn, không dễ dàng chút nào.

Không phải tôi mở nguồn thì người khác có thể dễ dàng đạt được chi phí triển khai giống tôi. Vẫn còn rất nhiều công việc phải làm. Dù nguyên lý này đều được hiểu rõ, nhưng không phải công ty nào cũng sẵn sàng, hoặc có ý chí và năng lực để tổ chức nhân lực nhằm đạt được mục tiêu này.

Mã nguồn mở, tôi cho rằng không có ảnh hưởng gì đến mô hình kinh doanh của chúng tôi. Điều kiện là chúng tôi chỉ kiếm được sáu lần lợi nhuận, thu hồi vốn trong mười tháng, tương ứng với khoảng sáu lần lợi nhuận. Trong trường hợp chúng tôi chỉ kiếm sáu lần lợi nhuận, mã nguồn mở sẽ không có ảnh hưởng gì.

Sau đó tôi cũng không lo lắng về việc người khác triển khai mô hình của chúng tôi và cạnh tranh với chúng tôi, hoàn toàn không lo. Chúng tôi còn mong họ có thể triển khai nó.

Không tạo kẻ thù, nhưng không phải là không có hàng rào kinh doanh

DeepSeek không muốn trở thành đối thủ của các công ty lớn hay nhỏ, thậm chí sẵn sàng hỗ trợ đối thủ cạnh tranh. Tư thế này một mặt xuất phát từ tầm nhìn, mặt khác giúp giảm bớt rào cản từ bên ngoài, cho phép công ty tiếp tục tập trung vào trọng tâm. Đồng thời, Lương Văn Phong cho rằng, cạnh tranh trong mô hình lớn cuối cùng không phải là điều huyền bí, mà là chi phí, thời gian và trải nghiệm. Người kiểm soát chi phí tốt sẽ kiếm được nhiều hơn, người kiểm soát chi phí kém sẽ kiếm được ít hơn.

Vì vậy, những gì chúng tôi đang làm hiện nay đều nhằm duy trì sự ổn định của đội ngũ. Ngoài điểm này ra, những thứ khác tôi cho rằng chúng ta đều có thể không cần, đều có thể kiềm chế. Chúng tôi luôn rất kiềm chế, không muốn trở thành đối thủ của bất kỳ công ty công nghệ lớn hay nhỏ nào.

Trên cơ sở đó, chúng tôi rất sẵn sàng hỗ trợ, giúp đỡ bất kỳ ai, thậm chí cả đối thủ cạnh tranh của chúng tôi, bao gồm Alibaba, Zhipu, Moonshot AI, để họ làm tốt hơn. Vì chúng tôi không mất gì cả, bởi chúng tôi vốn đã là mã nguồn mở.

Tôi không hề bị ảnh hưởng đến lợi ích kinh doanh của mình do sự tử tế của chúng tôi, hoàn toàn không ảnh hưởng, thậm chí có thể còn được cộng điểm.

Chỉ có hai yếu tố tạo ra sự khác biệt: một là thời gian, hai là chi phí. Vì vậy, không có bên nào có lợi nhuận khổng lồ, tôi cho rằng không có lợi nhuận khổng lồ. Người kiểm soát chi phí tốt sẽ kiếm được nhiều hơn một chút, người kiểm soát chi phí kém sẽ kiếm được ít hơn một chút, chỉ đơn giản vậy thôi.

Không tham gia toàn bộ chuỗi sản xuất, chỉ giữ vị trí cốt lõi nhất

Liang Wenheng đã nhiều lần nhấn mạnh một ranh giới rõ ràng: DeepSeek không muốn làm tất cả mọi thứ, không muốn tích hợp dọc lên phía trên đến chip, cũng không muốn chiếm hết mọi cơ hội ở tầng ứng dụng. Họ tin rằng thời đại AI đủ lớn để sinh ra nhiều công ty, và DeepSeek chỉ cần trở thành một trong số đó, tập trung vào phần mà họ giỏi nhất và cốt lõi nhất.

Còn một vấn đề nữa là liệu chúng ta có nên tích hợp dọc lên phía trên không? Tôi hy vọng là không. Vậy nên có một câu hỏi là, liệu chúng ta có nên tích hợp dọc vào các ứng dụng phía trên không? Chúng tôi mong muốn không làm điều đó, tôi mong muốn người khác sẽ làm việc đó. Tôi không muốn tự mình ăn hết tất cả, tôi chỉ muốn ăn một phần nhỏ thôi, tôi chỉ muốn tập trung vào phần mà tôi giỏi nhất, hoặc phần mà chúng tôi cho là cốt lõi nhất.

Liệu trong tương lai chúng ta có tự xây dựng các cụm quy mô lớn không? Tôi cho rằng việc tự xây dựng các cụm quy mô lớn là điều chắc chắn phải làm, chúng tôi luôn đang thực hiện điều này, tất cả các cụm của chúng tôi đều do chính chúng tôi xây dựng. Nhưng liệu trong tương lai có nên tự nghiên cứu và phát triển chip hay không, tôi cho rằng điều này phụ thuộc vào lợi ích mang lại lớn đến đâu, phụ thuộc vào lợi ích lớn đến đâu.

Chúng tôi muốn chỉ làm một mảng duy nhất. Tôi cho rằng vấn đề AI rất lớn, và không cần tôi chỉ tập trung vào một mảng. Nếu tập trung, và tôi cho rằng lợi ích kinh doanh ở đây đã đủ lớn, nếu trong thời đại AI sẽ xuất hiện nhiều công ty trị giá hàng nghìn tỷ, tôi tin chúng tôi là một trong số đó.

Không cố giành lấy cơ hội hiện tại, nhưng cũng không từ chối cơ hội thuận tiện nắm bắt

DeepSeek có nên thương mại hóa không? Có, nhưng thương mại hóa không còn là mục tiêu cuối cùng. Mục tiêu của DeepSeek là xây dựng AGI, và trong quá trình đó, Liang Wenheng nhận ra cơ hội thương mại hóa; anh không từ chối mà nhanh chóng nắm bắt. “Nếu đó là thứ có thể dễ dàng đạt được, chúng tôi sẽ tự nhiên lấy nó,” Liang Wenheng nói. Anh so sánh điều này với việc “nhặt vừng” và “nắm lấy dưa hấu”:

Tôi nghĩ điều này về mặt kinh doanh là khả thi và có thể thực hiện được. Nếu vào năm ngoái, chúng tôi đã dùng một khoản tiền lớn để cạnh tranh người dùng với ByteDance, đó cũng là một chiến lược. Nhưng chúng tôi đã chọn một cách tiếp cận rất kiềm chế: tôi không cạnh tranh với bạn về những thứ này, vì phía sau còn có dưa hấu, những thứ ở phía trước có lẽ chỉ là vừng.

Khi có cơ hội kinh doanh lớn như vậy, bạn nhất định sẽ tìm được cách. Vì vậy, những việc nhỏ như trước đây, chúng tôi cũng nhặt lấy, nhưng chỉ là nhặt qua loa, không bao giờ dừng lại hoặc coi đó là việc quan trọng. Vì vậy, các chỉ số như DAU của người dùng cuối năm ngoái, tôi nghĩ có lẽ chỉ là việc nhỏ. Nhưng chúng tôi vẫn nhặt lấy, và duy trì việc sử dụng của người dùng với chi phí khá thấp, vì có thể sau này sẽ có ích.

Việc thương mại hóa luôn tồn tại, nhưng không phải là mục tiêu cao nhất

Theo quan điểm của Lương Văn Phong, ưu tiên của mục tiêu ToC và ToB không bằng việc tạo ra AGI. Tuy nhiên, càng muốn đạt được điều gì thì điều đó lại càng khó đạt được; DeepSeek tập trung chủ yếu vào việc đột phá lộ trình công nghệ, nhưng vô tình lại thu hút được lưu lượng người dùng cuối và doanh thu từ doanh nghiệp. Nhìn lại hành trình từ năm ngoái đến nay, ông kết luận rằng đây là lợi thế chiến lược mang lại bởi sự đánh hạ cấp độ.

Ở đây có một lợi thế chiến lược, đó là chúng ta luôn nghĩ đến AGI và đang xây dựng AGI. Khi chúng ta phát triển các ứng dụng, hay tiếp cận người dùng cuối (C-end) và doanh nghiệp (B-end), thực ra không cần tốn nhiều tâm sức, chỉ cần dành rất ít nỗ lực là đủ. Tôi cho rằng, khi bạn đứng ở vị trí kỹ thuật cao hơn để phát triển các công nghệ cấp thấp hơn, thì đó chính là sự đánh hạ theo chiều không gian. Ít nhất là với người dùng cuối năm ngoái, chúng ta đã thấy rõ điều này. Chúng ta chưa từng đầu tư nhiều nỗ lực vào C-end, thậm chí từng có lúc không muốn duy trì những người dùng đó, nhưng người dùng lại không chịu rời đi.

Giá thấp không phải là từ thiện, mà là lợi nhuận hợp lý

Về định giá, Lương Văn Phong không mơ hồ; mục tiêu của ông rất rõ ràng: thu hồi chi phí thiết bị trong mười tháng thông qua API. Mức giá hiện tại không phải là để tối đa hóa lợi nhuận, cũng không phải là mức giá thấp nhất. Lương Văn Phong cho biết không thể giảm giá vô hạn, vì ở mức giá quá thấp, công ty sẽ không thể tồn tại, và sản phẩm giá rẻ cũng không mang lại giá trị xã hội lớn hơn. Một mức giá hợp lý sẽ mang lại lợi thế dài hạn trong khoảng lợi nhuận hợp lý; ông cho rằng thị trường AI đủ lớn, chỉ cần làm được, lợi nhuận hợp lý đã đủ; nếu ngay từ đầu muốn lấy nhiều hơn, sẽ gặp phải nhiều đối thủ cạnh tranh hơn.

Nếu mục tiêu của tôi là chiếm 5% GDP toàn cầu của AI, thì về mặt lý thuyết, tính toán này vẫn hợp lý. Bạn xem OpenAI, họ tính toán như vậy dường như là khả thi, về mặt lý thuyết thì không có vấn đề gì. Nhưng họ có một vấn đề, là họ có thể bị đánh bại bởi một người khác chỉ muốn chiếm 1%. Vì người kia nói: “Tôi làm tốt đến vậy, nhưng tôi chỉ cần 1% GDP toàn cầu là đủ,” vậy thì người đó sẽ đánh bại họ. Lúc này, nếu lại xuất hiện một người khác nói rằng tôi chỉ cần 0,1% là đủ, thì người đó lại sẽ đánh bại những người trước đó.

Từ góc độ vĩ mô, bất kể phần trăm đó được lấy từ đâu, giữa chúng không có sự khác biệt, đều giống nhau. Người lấy nhiều sẽ bị người lấy ít đánh bại. Thậm chí bạn còn không cần thật sự lấy nhiều; nếu tầm nhìn của bạn là lấy nhiều, bạn sẽ bị những người có tầm nhìn lấy ít đánh bại. Thực ra, chẳng ai thực sự nhận được tiền, mà chỉ là một tầm nhìn. Nếu tầm nhìn của bạn là lấy nhiều, bạn đã thua ngay từ đầu và sẽ đối mặt với những khó khăn lớn hơn. Thế giới này vốn dĩ như vậy.

Bạn hình dung AGI lý tưởng của mình như thế nào?

Hãy chia sẻ quan điểm của bạn trong phần bình luận~