DeepSeek只有一条主线

现在做产品不是收益最大化的时候。通往AGI的路上，要经过产品这个台阶，但我们不需要太多心思和精力去做C端、B端的产品。当站在一个技术的高位上来做相对低一级别的技术，是降维打击。产品是在AGI路上的副产物。

很多东西不在我们的主线上，比如3D、视频生成；又比如世界模型，跟智能的上限也没有太大关系。

多模态对产品来讲很重要，对C端用户很重要。但它只是一个组件，不是主线和智能本身。

大模型的幻觉当然有方法可以解决，但这是一个长命题。在内部，幻觉被我们归结为一个产品问题，会去解决，但不是重点。

现阶段最重要的还是Coding Agent。以国内的情况来看，最合理的做法应该是全力做通用的Agent，金融、医疗等其他Agent的优先级较低。

如果AI时代会产生很多家万亿级别的公司，DeepSeek是其中一家就很好了。

先实现持续学习，再AI自迭代，终点是具身智能

AI现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力。

人类能够持续学习，但同一件事，就得给AI所有的上下文。这几乎是不可能的，所以AI并不能替代员工。下一代模型必须要有持续学习的能力，才能叫下一代模型。

我们希望下一代模型能够帮助我们自己的开发。说得简单一点，我们做的模型，第一目标不是大家用得好用，而是我们自己用得好用。这是实现AGI最快的方法。

目前全世界都还没有找到好的方法，因为“学习”是由很多东西组成的。

DeepSeek的长期vision是AGI。如果把实现的路线比作爬楼梯，去年的阶梯是CoT（Chain-of-Thought），今年的阶梯就是Agent。在Agent之后要解决的问题就是持续学习。

实现持续学习之后，可能会来到一个渐进的奇点：模型可以完成人类能做的所有事情，包括自己开发更前沿的人工智能模型。即AI可以加速AI的研究。这一步走完才是具身智能。

智能的终点可能都是具身。因为对一个正常人来讲，他的需求并不是电脑，而是人力。

离彻底转向商业化仍然很遥远

我们只赚一个合理的利润，不是利润最大化的定价。

我们的一款模型一开始担心需求太多，价格定得比较高，后来降到四分之一，公司群里很多人欢呼。因为这是我们这么用心把这个模型做好的目的：能够让大家都充分地用。

低成本是一个结果，我们的模型一直在架构上往更低成本走。我们也希望成本是负担得起的，特别是在算力紧缺的背景下。还有一个原因：成本越低，越能承担更大的模型。算力有限时，计算效率高就能训更大的模型。大公司可以靠加资源解决，我们优先考虑成本效率。

外面可能看起来，我们选了一个很难的模式。但其实我们做得非常轻松。降价对我们的竞争对手来讲，肯定不是个好事，他们一定不是欢呼的。我并不觉得卖API这个事情有那么大吸引力。我只要搞几个人维护这个API就可以了，甚至客服都没有，也不用销售，用户自己就会来。

我们一直在商业化，只是不以商业化为目标。DeepSeek离彻底转向商业化的时间点，应该是很遥远的。

我甚至不用考虑到时候在里面占一个位置。只要有那么大的商业机会，一定是有办法的。DeepSeek是一个时代的产物，是现实情况的反应，并不是模仿的结果。

开源是我们这个规模公司的sweet point

克制是一种战略：舍弃一些，换更多其他的东西。开源就是让利：对内，员工有成就感，公司有凝聚力；对社会也有好处，同行或者普通人都会高兴。我毫不怀疑AGI会有非常大的商业价值。在这个基础上，我优先考虑的不是多拿份额，而是增加做成的概率。

要把AI在商业上做成，开源是有好处的。这听起来有点违反直觉。历史上一个软件公司，市场一年可能就几十亿美金，开源了就没有了。但是AI这个事情足够大，最终它可能得占掉人类社会GDP的百分之十。如果说我们想独占这个利益，那么一定是要被历史抛弃的。这是一个客观的规律，这是一个历史观。

我们给的开源模型，跟我们自己部署的模型是一样的。我们不会开源一个差点的模型、自己部署时用更好的模型。

我不担心别人部署我们的模型来跟我们竞争。不是每一家公司都有这个意愿和能力去达到这个目标。创业公司如果太小，没有力量来做这个事情；大公司又很难组织。这是属于我们这个规模的公司的一个sweet point。

开源对我们的商业模式没有任何影响，前提是“只赚一定的利润”。如果你要赚一百倍利润，开源确实会影响你。

我们不愿意跟任何一家互联网大厂或者小厂成为对手。在这个前提下，我们很愿意协助、帮助任何人，甚至包括阿里、智谱、月之暗面做得更好。

中美差距不在人才

未来我们要改写中美AI的叙事：用几分之一的算力，把差距缩得更短，缩到6个月、3个月。

中美AI的差距主要在资源上。我们相信Scaling，肯定是规模越大，效果越好。训练这么大的模型，并不是因为我觉得这么大的模型就够了，而是只有这么多资源。

人才几乎没有差距——就是同一批人。国内人才是不缺的。人才短缺是阶段性的，历史上从来没有长期缺某一类人的情况。

模厂竞争，成本排在第一位

Anthropic现在超过OpenAI，不是长期的，是阶段性的。OpenAI和Google未来大概率会交替上升。

国内做模型的公司太多了，每一家都做同样的事情，资源比较分散。最终一定会收敛，但需要过程。如果每家只拿合理的利润，不需要那么多人做大模型：可能两家大公司、两家小公司就够了。

我绝对不认为大模型公司可以拿走（AI行业的）大部分利润。

大模型竞争最终的差距会体现在三个方面：成本、时间、用户体验。成本排在第一位——同样质量的服务，你能以什么成本提供。第二是时间，早几个月晚几个月就不一样。用户体验会有些粘性和壁垒，但不本质。

无意于成为下一个超级App

我们不想做成下一个超级App。做成下一个字节？下一个腾讯？完全没有这样的想法。

不争这个东西，是因为后面还有西瓜，前面的可能都是芝麻。当然可能这个芝麻比较大，但我觉得都不算大。

去年大家都抢Chatbot、抢C端流量，今年是抢To B收入。但我们不认为它重要，公司内部真正关心的是AGI的路线图、下一步技术怎么突破。很奇怪，最想得到的东西得不到，没那么在意的反而容易得到。

去年春节火了，不在我们的剧本里。

保持团队的稳定性是核心

只有一个是没法退让的：必须要保持团队的稳定性。这也是我们面临的一个非常大的风险。当然这个风险随着这一次融资，得到了比较大的解除。

我们做很多事情都是为了保持团队稳定性。我们不愿意跟任何互联网大厂或小厂成为对手，我们希望给他们赋能，帮助他们。我们不想树敌。这样我们自己的环境也会更好。

有些人觉得我们的组织是从上而下的，有些人觉得是从下而上的，我觉得两个都对。从上到下叫“做正事”，一般希望“正事”不要占用员工所有时间的一半。他还有一半的时间是从下到上的，是不被安排的，想研究什么就研究什么，可以自己去探索，按照他觉得什么重要，就去探索什么，没有前置要求。

我们一般也不太加班。第一个原因是做研究需要一个比较松弛的环境。第二个原因是我们非常聚焦。产品很多都不完善，但我们也没有去补它，也算是一种克制的文化。

组织是动态的，不是一成不变的。未来随着公司变大，可能会有一些调整。但不会完全变成传统的层级制，但可能会有一些必要的结构。但愿景驱动不会变。

怀着对世界的善意

我们做这个公司，初衷没想要赚多少钱，要到资本市场去上市。最开始的几十个人完全没有这么想过。如果他这么想，他就不会来。我们是怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情，觉得这对人类有用。

“要实现XX KPI”不是我们的方式，我们是一个靠愿景驱动的组织。这有好处，也有坏处。未来会想办法扬长避短，但这个是我们的特色。

愿景甚至也不是成文的，而是在做事情的方法中、对待世界的态度里。可能我们公司每个人对这个愿景的理解也不一样，但是在大的方向上是一致的。

大概二十年前，我在管理上最崇拜的是杰克·韦尔奇（GE的前CEO）。现在来看，他说的大部分东西可能都已经不对了，但是他有一点说对了：一个公司最重要的是愿景。愿景不是挂在墙上的标语，不是怎么说，而是怎么做。

克制让我们更能做成AGI

AGI是收益最大的。那其他事情，如果有精力，我们会做，没精力，我们就不做。克制是我们愿景里的一部分。

AI这个事情太大了，利益也太大了。只要能够做成，随便分一点利益就非常大。而你越克制，就越有可能能够做成这件事。

我觉得这是符合直觉的——至少是符合我的直觉。除了愿景，我们并没有非常多的其他优势。

两年前成立这个公司的时候，没有很多钱，没有很多卡，没有什么知名度，又没有什么号召力，我们就是一群非常平凡的人。我喜欢的叙事是“一群平凡的人做出了不平凡的事”，而不是“一群天才做出了不平凡的事”。

开源也属于克制的一部分。在定价上，我们也肯定不是以公司收入最高或者利润最高作为出发点的。从短期来讲，价格高一点，收入多一点；但从长期来讲，还真不好说。对我来讲，克制是一种战略。

开源和低价，让员工觉得很有成就感，组织因此有凝聚力，对社会有好处，其他同行和普通人都会很高兴。所以这种克制，从远景上来讲，能够增加我们做成AGI的概率。

如果你的愿景是拿得多，你就先输了，你可能会面临着更大的困难。这个世界就是这样。