DeepSeek 梁文锋 4 小时内部交流干货：

1. 製品はAGIへの入口にすぎない副産物です。現段階では収益最大化を求めず、技術的に高い立ち位置から低レベルのアプリケーションをやるのは次元の違う打撃で、C端やB端で多くの労力を費やす必要はありません。
2. 3D、動画生成、さらにはワールドモデルも、私たちの主戦場ではありません。それらは知能の上限との関係があまり大きくありません。
3. マルチモーダルはC端のプロダクトにとって重要ですが、それは単なるコンポーネントであり、主線でもあり知能そのものでもありません。
4. 大規模モデルの幻覚は長期的な命題で、必ず解決策があります。社内ではプロダクト上の問題として見て解決に取り組んでいますが、決して現在のコア重点ではありません。
5. 現段階で最重要なのはCoding Agentです。国内で最も合理的な打ち手は、汎用Agentを全力で攻略することで、金融、医療などの垂直領域は優先順位を後ろに回します。
6. 未来のAI時代には必ず「兆」級の巨大企業が出現します。DeepSeekは席を一つ押さえるだけでよい。道筋は明確です：継続学習 -> AIの自己反復 -> 具現知能。
7. AIには現時点で品味や直感が欠けているわけではなく、唯一欠けているのは「継続学習」の能力です。
8. 人間は継続学習できますが、AIは現時点では全量のコンテキストに依存しており、本当の意味で従業員を置き換えることはできません。次世代モデルは必ず「継続学習」という壁を越える必要があります。
9. 次世代モデルの第一目標：私たち自身が「使いやすい」と思えること。それを自分たちの開発を補助するために使うこと。これがAGIへの最短ルートです。
10. 「学習」メカニズムは極めて複雑で、現在世界中でも完璧な解法はまだ見つかっていません。
11. DeepSeekの究極の願いはAGIです。階段を登る戦略：去年はCoT（思考の連鎖）、今年はAgent、次は「継続学習」です。
12. 継続学習を攻略すると、漸進的な臨界点が訪れます。AIが人類のすべての仕事を引き受け、さらには自律的に最先端のAIモデルを研究開発するようになるのです。そこを走り切って初めて具現知能です。
13. 知能の最終形は、おそらく具現（エンボディド）です。人間が本当に渇望しているのは「人手」であって「コンピューター」ではありません。徹底的に商業化へ転換しても、それはまだ遠いです。
14. 利益最大化の価格設定はしません。私たちは合理的な利益だけを稼ぎます。
15. 良いモデルは十分に使われるべきです。私たちはかつて主導してモデル価格を4分の1に引き下げました。会社全体でそれを祝いました。
16. コスト優位は、アーキテクチャ最適化の必然的な結果です。計算資源が逼迫している状況下では、極限まで計算効率を高めれば、より大規模なモデルを訓練できます。私たちは効率で勝ち、大企業は資源を積み上げて勝ちます。
17. 外から見れば私たちのやり方は極めて難しく見えますが、内部では実は非常に気楽です。値下げで相手はつらい思いをしますが、私たちにとってはAPIを売るだけで、重い運用や営業・販売は不要。ユーザーは自ずと行動（足で投票）で示します。
18. 商業化はずっと進めていますが、決してそれを究極の目標としているわけではありません。徹底的に商業化へ完全に転換する日が来るのは、まだ非常に遠いです。
19. 巨大な商業価値さえあれば、そもそも前もって陣取り合戦をする必要はありません。DeepSeekは時代の現実に沿った産物であり、盲目的に追随して模倣しているわけではありません。
20. 抑制は戦略です。捨てることでより多くを得る。オープンソースは恩恵を配ることです。社内では人を惹きつけて結束し、成果を作る。社外では社会に利し、同業者に利益をもたらします。
21. AIは、人類のGDPの10%を占めるほどの壮大な物語です。商業で成し遂げるには、オープンソースが不可欠です。利益を独占しようとするなら、必ず歴史に見捨てられます。
22. オープンソースに決まり文句はありません。私たちがオープンソースするモデルは、自分たちが自社でデプロイするものと完全に同じで、決して内緒にしません。
23. オープンソースをパクって競争されることを恐れていません。大企業は組織が肥大化し、小企業は資金力が足りません。意欲があり、かつ能力のある対抗相手は、そう多くありません。
24. 「合理的な利益だけを稼ぐ」という方針を守っている限り、オープンソースは商業モデルを傷つけることにはなりません。百倍の暴利を稼ぎたい？ それなら、オープンソースはあなたには合いません。
25. 誰の敵にもなりません。私たちはインターネットの大・中・小のあらゆる会社と対立したくありません。むしろ、（Alibaba、智谱、月之暗面などを含めて）みんながもっと良くできるよう協力したいのです。
26. 中米のAI物語を必ず書き換えます。計算資源の一部で、技術の差を6か月、あるいは3か月以内まで縮めます。
27. 中米のAI格差は資源の差にあります。技術の差ではありません。Scaling Lawを信奉しているのは、現在の規模の制約が、単に資源がその規模までしかないからにすぎないということです。
28. 人材の差はゼロ！ 中米は同じ一群の人たちです。国内には決して人材が不足しているわけではなく、不足して見えるのは一時的な段階的現象にすぎません。
29. AnthropicがOpenAIを逆転したのは、ただ一時的なものです。未来はおそらくOpenAIとGoogleの「双雄」が交互にリードするでしょう。
30. 国内の大規模モデルのレースは混みすぎています。資源は極端に分散しています。終局では必ず収束し、2つの大企業、2つの中小企業で足りるはずです。
31. 私は断言します。大規模モデル企業はAI業界の大部分の利益を、絶対に持っていくことはできません。
32. 大規模モデルの究極の競争は3点だけを見ます。第一はコスト（同じ品質でどれだけコストが低いか）、第二は時間（早いか遅いかで数か月の天と地ほどの差が生まれる）、第三がユーザー体験です。
33. 次の超スーパーアプリは作りたくありません。次のByteDanceやTencentになりたい？ 私たちは全く興味がありません。
34. 目先のゴマは争いません。私たちが死ぬほど見つめているのは背後のスイカ（AGI）です。
35. 去年はC端を取り、今年はTo Bを取りに行く——どちらも私たちは気にしていません。内部ではAGIのロードマップにだけ全力で取り組んでいます。不思議なことに、名誉や利益を求めないほど、むしろ得られやすいのです。
36. 去年の春節に突然爆発的に流行ったのは、台本の外の偶然です。
37. 唯一譲らない底線：チームの安定性。これは最大のリスクですが、幸いにも直近の資金調達でそれは完全に解消されています。
38. 敵を作らず、良好な関係を築き、主導して支援し、あらゆる商業的なアクションはチームに最も安定し、最も純粋な開発環境を作り出すためにあります。
39. マネジメントは善悪どちらとも言える。50%の時間は上から下へ「正しいことをやる」、50%の時間は下から上へ「むちゃくちゃに試す」——要求なし、制限なし、前線を存分に探索する。
40. 残業は極めて少ないです。研究にはゆとりが必要です。私たちは極度に集中しており、プロダクトに瑕疵があっても盲目的に補修しに行きません。これも一種の抑制です。
41. 組織は会社の成長に合わせて動的に進化します。将来的に必要な構造は出てきますが、従来の硬直した階層は作りません。ビジョン駆動の核は決して変わりません。
42. 初志は決して儲けて上場するためではありません。最初のコアチームがただ金儲けをしたいだけなら、そもそも来るはずがありません。私たちは世界に対する強い善意を持ってこのことをやっています。
43. KPIに死ぬほど固執しません。純粋にビジョン駆動です。これが私たちの両刃の剣であり、DeepSeekが骨の髄まで刻み込んでいる特徴でもあります。
44. ビジョンは紙の上に留まらず、仕事への姿勢に溶け込みます。たとえ千人千面でも、大きな方向性は永遠に一致します。
45. かつてジェフ・ウェルチを崇拝していましたが、いま見ると彼の理論の多くは時代遅れです。それでも一つだけ永遠に正しいことがあります。会社の最も核心はビジョンです。どうやるかは、何を言うかよりずっと重要です。
46. AGIは唯一最大の利益です。余力があれば他のことを少しやればいい。余裕がなければ躊躇なく切り捨てます。抑制は、すでに私たちのビジョンに書き込まれています。
47. AIのケーキは大きすぎます。ほどよく抑え、貪欲にならないほど、最後にこの大事を成し遂げる確率は高くなります。
48. 抑制を貫くのは、私の直感に合っています。ビジョン以外に、私たちは誰よりも天才的な優位性があるわけではありません。
49. 2年前は、お金もなく、カードもなく、名声もありませんでした。私が一番愛する物語は：「最も平凡な人たちが、最も非凡なことを成し遂げた」というもので、天才が世界を変える話ではありません。
50. オープンソースと低価格は、どちらも抑制です。短期では稼げる額が減りますが、長期ではAGIへの到達成功率を大きく引き上げます。戦略的抑制——それが私たちの究極の武器です。
51. オープンソースは従業員に誇りを与え、同業者に恩恵をもたらし、大衆にも利益をもたらします。この抑制は、私たちがAGIを実現する確率を無限に押し上げています。
52. あなたのビジョンが「より多くを奪い取ること」だけなら、すでにスタート地点で負けています。これが世界の回り方の根本ロジックです。