梁文峰是一位從量化交易起家、現已全心投入 AGI 的人，他的思維邏輯與那些動不動就談生態的人截然不同。 他說，把 AGI 比作爬樓梯，去年的階梯是 CoT，今年的階梯是 Agent，之後的階梯是持續學習。只有走完持續學習這一步，才會到達漸進式的奇點，再進入具身智能。具身是最後一站，他的理由是：對普通人來說，需求不是一台電腦，而是人力。 這一句話，完整闡述了 DeepSeek 未來三到五年技術優先級的全貌。 在 Agent 這一階段，他也有所取捨。目前最重要的兩個方向是 Coding Agent 和通用 Agent，金融、醫療等垂直場景的優先級則排在後面。 下一代模型的缺口，在於持續學習。 他說，AI 目前不缺品味與直覺，缺的是持續學習的能力。人類能持續學習，AI 還不能。下一代模型必須具備這種能力，這是實現 AGI 最快的方法。但學習由許多要素組成，全球至今尚未找到有效的方法。 商業策略，也正是 DeepSeek 堅持開源與極致性價比的原因——只賺合理利潤。極度重視成本效率，因此價格能做到最低。銷售 API 時，沒有銷售團隊，也沒有客服，用戶會自動上門。 他絕不認為大模型公司能攫取 AI 行業的大部分利潤。 開源是克制的一部分。他說，一家軟體公司一年市場規模幾十億美元，一開源就沒了。但 AI 這件事足夠龐大，最終可能佔據人類社會 GDP 的 10%。若想獨佔這份利益，必將被歷史拋棄。 成本、時間、用戶體驗——競爭差距就體現在這三方面。成本排第一，早幾個月就是不同；用戶體驗有黏性，但非本質。 行業格局：資源分散必然收斂。 中國 AI 的差距主要在資源。他們相信 scaling——規模越大效果越好，但資源就這麼多。人才沒有差距，都是同一批人。 國內模型公司太多，資源分散，最終必然收斂。每家公司只拿合理利潤，根本不需要那麼多人做大模型。可能兩家大公司、兩家小公司就足夠了。 Anthropic 超越 OpenAI 只是階段性現象。長期來看，OpenAI 與 Google 很可能交替上升。 我的感受是：資源錯配是中國 AI 最大的浪費。同一批人才被拆分到幾十家公司內耗，收斂一定會發生。 組織與人，克制即戰略。 無意成為下一個超級 App，看不上這類東西。不要為了芝麻丟了西瓜。去年大家搶 Chatbot、搶 C 端流量，今年搶 B 端收入；他們真正關心的是 AGI 路線圖。 克制的組織才有克制的戰略。一個被 KPI 和 GMV 推著走的公司，不可能說出「開源」和「只賺合理利潤」這種話。 如果你的願景是拿得更多，那你已經輸了。