DeepSeek is not an idealistic company, it just puts reality at the service of ideals

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DeepSeek is not an idealistic company, it just puts reality at the service of ideals

📰 DeepSeek不是理想主义公司,它只是把现实服务于理想 — 36氪

English Translation

DeepSeek's answer is not to just look up at the stars, nor to keep our feet on the ground, but to use real problems to support a goal that is far enough away.

DeepSeek is once again thrust into the spotlight.

This company was once almost the most mysterious existence in the AI ​​​​circle: it has an engineer culture and a low profile. The founder rarely makes public appearances, and the team does not tell stories or do communication as frequently as typical Internet companies. But in the past year, it has become the center of the Chinese technology circle almost every once in a while. When the model was released, it was popular because of its low cost and open source; when the financing news came out, it sparked discussions because of its valuation and investors; this time, the recording of Liang Wenfeng’s nearly four-hour investor exchange meeting leaked, causing the outside world to re-examine the company.

This time, what the outside world sees is a more complete and more contradictory DeepSeek.

One side is a far enough target. Liang Wenfeng talked about AGI, about vision, about "goodwill towards the world", about not pursuing profit maximization, and about the inability to organize people without open source. He said that DeepSeek does not want to be the next super App, nor does it want to be the next ByteDance or Tencent; the company operates on vision rather than KPIs, and researchers have a lot of free time to explore and do not work overtime. The other side is down to earth. Liang Wenfeng also talked about API pricing with a ten-month payback, how financing can alleviate the risk of team stability, how money must be turned into a card as soon as possible, the production bottleneck of domestic computing power, half of the core researchers bidding on data, and the organizational structure that must be supplemented as the company grows larger. He even said that in the worst case, selling API can support a listed company.

📄 Original Article (中文)

 

DeepSeek的答案,不是只仰望星空,也不是只脚踏实地,而是用现实问题去支撑一个足够远的目标。

 

 

撰文 | 李嘉星 刘辰艺

编辑 | 张薇

头图来源 | DeepSeek

封面来源 | DeepSeek


 

DeepSeek又一次被推到聚光灯下。 

这家公司一度几乎是AI圈最神秘的存在:工程师文化、低调,创始人很少公开露面,团队也不像典型互联网公司那样频繁讲故事、做传播。但过去一年,它几乎每隔一段时间就会成为中文科技圈的中心。模型发布时,它因为低成本和开源刷屏;融资消息传出时,它因为估值和投资方引发讨论;这一次,梁文锋一场近4小时的投资人交流会录音流出,又让外界重新审视这家公司。

这一次,外界看到的是一个更完整、也更矛盾的DeepSeek。 

一面是一个足够远的目标。梁文锋谈AGI,谈愿景,谈“对世界的善意”,谈不追求利润最大化,谈不开源就无法组织人。他说DeepSeek不想做下一个超级App,不想成为下一个字节或腾讯;公司靠愿景而不是KPI运转,研究员有大量自由探索时间,也不太加班。 另一面是脚踏实地。梁文锋也谈十个月回本的API定价,谈融资如何缓解团队稳定风险,谈钱要尽快变成卡,谈国产算力的产能瓶颈,谈一半核心研究员在标数据,谈公司变大后必须补组织结构。他甚至说,最坏情况卖API,也能支撑一家上市公司。

一家AI公司如何既仰望星空,又脚踏实地?这正是DeepSeek想给出的答卷。

根据网络上流出的“梁文锋投资者交流会录音文字稿”,“未来人类实验室”做了以下的梳理。
 

 

看得很远,但拆成台阶

 

长期目标是AGI,但不是空喊远方,而是拆成连续台阶
 

梁文锋把长期目标定义为AGI,但他没有把AGI讲成一个悬浮概念,而是拆成一条连续路线:语言模型、CoT、Agent、持续学习、自我迭代、具身智能。目标足够远,但每一步都能落到当前技术问题上。
 

“这是我们的推测,这是我们觉得这个时间表应该是:先解决学习去学习,然后再到那个智能的奇点,能自我迭代的奇点,然后才是具身智能。到具身智能之后,它就走进现实世界,可以给你做家务,可以给你养老。”

“我们觉得这是一个比较理想的路线图,但每个人的观点不一样,没有对错之分。只是我们觉得,这个路线图是最轻松的。这个路线图是因为每一步你要做新的都很少。”

“AI的发展,我们可以理解成它是一个阶梯。去年走的阶梯是CoT,就是思维链。因为我们发现,通过思维链的方式,可以让智能达到一个更高的水平。通过它自己思考,可以让这个上限,可以让这个AI能做更多的事情。”

它追Agent,但不把Agent当终点

外界现在最热的是Agent产品和商业落地,但梁文锋更关心Agent之后的瓶颈:持续学习。它参与当下技术浪潮,但不被当下热点定义终局。

“Agent这个地方,能看到的是下一个瓶颈,就是持续学习。下一个要解决的问题,就是解决怎么持续学习,这个是看得到的,是相对来讲比较明确的。”

“AI并不能够替代你的员工。但如果说AI具有持续学习的能力,它跟你的员工一样,到公司学习两个月,那就可以替代天下的人了。”

“现在投资人看到的最多的是Agent;但对于我们这些研究的人来讲,现在看到更多的是学习。”

看得远,但会主动排除不在主线上的技术方向。

视频生成、3D、世界模型、多模态、具身智能,都被放在不同优先级里。DeepSeek不是否定它们,而是判断它们是否处在当前智能主线上。既看见未来的丰富形态,也克制住不被每个热点牵走。

“在对外面打交道的时候,我们的态度是:我们只做AGI的主线。这就是我刚刚说的这个GPT、CoT、Agent等等,就只做主线。AI领域很广泛,有很多东西我们觉得它不在这个主线上面,比如说3D、视频生成,我觉得可能跟智能的主线没有太大的关系,我们不会去做。”

“但在商业上,它是个好生意,在商业上是个好生意。但是这跟智能没有什么关系。我们不会因为它是一个好商业而去做它,我们只会因为它是智能路线图上的东西,才会去做。”

“多模态布局,我们一直在做。对产品来讲,它很重要;对C端用户产品来讲,它很重要。但是对智能的上限,它是一个组件,它不是主线本身。”

它允许高不确定性的研究“摸奖”,但也承认技术突破背后有大量苦活。
 

持续学习这类问题,不适合完全项目制、KPI制,也不一定需要大量卡。梁文锋把它称为“摸奖”:门槛低,很多人可以去想,突破不确定。但另一边,他又非常现实地讲数据标注、后训练、幻觉、成本效率。这不是只靠灵感的研究文化,而是自由探索和脏活累活并存。给研究留出不确定空间,同时接受技术突破背后的笨功夫。

“他不是一个项目,而是需要有很多人都在那里想这个问题。所以并不需要给它分配什么资源。只是说,我们跟其他公司不一样的地方,就是我们会花时间去讨论这个问题,会去想这个问题,然后把它当做一个重要的事情。”

“所以我们叫这个叫‘摸奖’。门槛很低,谁都可以去摸,但是谁能摸出什么来,这个可能我也不知道是看天赋还是看什么。”

“所以现在基本上是两条腿走路。并不是说我们完全不能标,而是因为标数据有一些成本低,有一些成本高。我们先标成本低的。所以你也可以认为,现在我们公司有一半的人在标数据。有一半的核心研究员,最重要的人,有一半在标数据。”

“幻觉问题也是有一个方法可以解决的,但是这是一个长命题。幻觉问题可以认为是一个可以通过更好的Post-training解决的,是一个能解、能够改善的问题。只是大家没有花很大的力气去做。或者说,对我来讲,幻觉是一个问题,但我们归结可能是产品问题。我们会去解决它,但是不是重点的问题。”

它相信Scaling,也承认算力才是现实瓶颈

DeepSeek不否认Scaling,也不回避中美差距。梁文锋把差距说得很直接:不是人才,而是资源。所以低成本、国产算力、底层编译器,不是产业口号,而是技术路线的一部分。相信大模型规律,但在资源受限下用工程效率换迭代空间。

“Scaling,我们是信Scaling,肯定是规模越大,效果越好,能够解锁更多的功能。阻止我们Scaling的其实就是算力,并不是我们不想Scaling,是我们没有那么多的算力去做这个Scaling。”

“我们没有触摸到这个上限在哪里。我们训练这么大的模型,并不是因为我觉得这么大的模型就够了,而是我刚好有这么多资源。我是按照我的资源来算,我能够接受、能够训练的模型是多大,是这样算出来的,并不是这个模型就够了。”

 

 

不是无组织,而是动态组织

 

不是不要组织,而是动态长组织
 

在寻找技术路线时,梁文锋的思路出其不意,他说做这个路线图可以不用加班,于是这个做起来最轻松的路线成为他们的技术路线。这种对轻松和灵活的追求,同样体现在他对团队的组织和管理中,梁文锋说,他们没有组织架构,团队不加班,没有Kpi,至少有一半的时间,团队成员在做自己的事。

“他们(员工)还有一半的时间,是不被安排的,他们想做什么就做什么。这是一个研究的范围,让他们可以自己去探索,按照他们觉得什么重要,他们去探索什么,没有前置的要求。”

创始人权威来自共识,而不是独断

在梁文锋看来,将大家组织起来的是愿景。大家靠愿景驱动,“他们怀着对这个世界非常大的善意,想要做一点事情”,因此他们来了。最开始的几十个人完全没有想过赚钱,“如果他们这么想,那么就不会来。”梁文锋说。他自己的权威也由共识塑造,一件事情能够推动,那是因为它是共识。

“我跟你们讲个故事,就是我们那个DDCP,是我们那个模型。一开始我们担心需求太多,所以一开始把价格定得比较高,团队里大家不是很高兴。后来我把价格又降下来了,降到四分之一,大家就很开心。 我觉得这个才是我们真实的想法。就是我前面说的愿景,我们还是让这个东⻄对人是有用的,而不是我们赚最多的钱,而是我们在能够赚到合理利润的情况下,大家都用得起。我觉得这次我们公司其他人的想法,就是我们那时候降价的时候,公司群里面很多人是欢呼的,大家都觉得很开心。”

“比如说我要做一个事情,我肯定是先看我们大家的共识是什么,大家想不想做。然后有可能我会有一些引导或者倾向,但是这引导的作用是有限的,引导的作用是非常有限的,还是建立在一个共识的基础上。这个决策机制其实是一种寻求共识的机制,这并不是说我能够推动一个什么事情,它一定是共识,我才能够推得下去,然后我才会去推。”

它保持松弛,但不是懒散,有自己的组织机制

团队不是只说不做。梁文锋说,愿景不是挂在墙上的标语,而是怎么做。他清楚地知道自己在做什么,有一套清晰的组织逻辑,组织形式、激励机制、团队目标被他想得很明确。员工有一半时间做自己的事,另一半时间要用来完成公司的任务。不加班的确是福利,但是,梁文锋希望这能够为研究创造松弛的环境。团队要做的事情少,是因为他们的目标聚焦,他们要做AGI。未来,随着人员扩充,梁文锋坦诚说,有些部门也需要建立起严格的层级结构,事实上,改变正在发生。
 

“然后第二个问题是,思考未来的组织架构,对人员的规划规模。首先,我们之前的组织架构是非常分散的,因为没有组织架构。但是我们人在进一步扩大之后,这些肯定是需要做出一些改变的。现在只能说,这里会需要做很多改变,但现在很难一下子全部表达出来。最后应该还是要分不同的部门,应该有些部门是我们需要建立起比较严谨的层级结构的。另外一些部门, 可能还是会维持一个比较松散、比较扁平的结构。”  

“我们一般也不太加班。不加班有两个原因。第一个是,做研究是需要一个比较松弛的环境。 你如果逼得很紧,就没法做研究。因为既然就是要你自己有这个兴趣,你自己平时要去想这些问题,所以得是在一个比较松弛的环境里,才有可能能够探索。这是一个出于研究文化的需要。第二个是,我们非常聚焦。聚焦,就意味着我们要做的事情很少。那我就没那么多事情要做,我就不需要加班。”

 

团队稳定是理想落地的底座

团队的稳定性是核心利益。在梁文锋看来,很多东西都重要,钱,卡,资源,但这都不是风险最大的地方,风险最大的地方是人散了。为了不让团队坍塌,梁文锋在无组织中寻找着动态组织的可能性,层级、技术、创新机制,都可以成为他维持团队平衡的抓手。近期,DeepSeek完成了部分融资,梁文锋说,大家拿到期权,“人散了”的风险得到了比较大的解除。

“只要我能够保持团队的稳定性,我一定能做成,一定能做成AGI,就这么简单。只要大家都不走,我们能够继续做,我就一定能。基本上没有什么⻛险。只是说早点晚一点,将遇到挫折;如果遇到挫折,大家都不走,那么我又可以继续。”

“从团队稳定性来讲,只要最重要的一些员工、最老的员工能够稳定,那么其他人是不太会走的。其他人哪怕期权少一点、收入少一点,他也不会走。因为他不是全奔着钱来的,大家都希望在一个能够做成AGI的环境里面去做这个事情。 所以对人才来讲,还是有吸引力的。”

“从历史上来看,我们的人才流动是比较少的,跟同行比,我们人才流动永远是比较少的。但是,这依然是我们最大的挑战,是唯一的挑战,可以这么讲。”

 

开源是理想,也是商业机制

 

开源不是放弃壁垒,而是把壁垒从模型转移到成本和工程效率

梁文锋谈开源时,不是单纯讲理想主义,也不是单纯讲营销。他的判断是:AI这件事足够大,不可能由一家公司独占;开源有利于生态接受,也不会天然伤害商业模式,因为真正的壁垒不只是模型本身,而是部署成本、工程效率和组织能力。

“这个愿景为什么我们这么坚持开源?因为这个愿景本身就要求开源。你没有这个愿景,你没法把人组织起来。”

“然后在开源这个事情上面,我们一开始就想得非常清楚。首先,第一个就是愿景;第二个,我们认为要把AI这个事情在商业上做成,开源是有好处的。”

“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,比如说。那么它其实是一个非常大的数字。一个人独占这个事情,你不可能独占这个事情,你一定得跟别人分享,否则你肯定活不下来。”

“如果说我们想独占这个利益,那么一定是要被历史抛弃的。我觉得最主要这是一个客观的规律,这是一个历史观。”

“哪怕是模型开源,你把所有东西都告诉别人,这个门槛也非常高。别人要用起来,这个门槛也非常高。他要用起来,就很难;其次,他要用起来,还要成本做得很低,也很难很难,没有那么容易。”

“并不是我开源了,他就能够轻易地做到跟我一样的部署成本。这里边还是有很多工作要做的。虽然说这些工作原理都明白,但是不是每一家公司都愿意,或者都有这个意愿和能力来组织人力去达到这个目标的。”

“开源,我觉得对我们的商业模式是没有任何影响的。前提是我们只赚六倍的利润,十个月收回成本,大概对应的是六倍的利润。我们只赚六倍利润的情况下,开源是不会有什么影响的。”

“然后我也不担心别人部署我们的模型,然后跟我们来竞争,一点都不担心。我们还希望他们能够部署起来。”

不树敌,但不是没有商业防线

DeepSeek不愿意和大厂、小厂成为对手,甚至愿意帮助竞争对手。这种姿态一方面来自愿景,另一方面也减少了外部阻力,让公司可以继续聚焦主线。同时,梁文锋认为,大模型竞争最终不是玄学,而是成本、时间、体验。成本控制好的人多赚一点,成本控制差的人少赚一点。

“所以我们现在做的很多事情,都是为了保持团队的稳定性。除了这一点以外,其他我觉得我们都是可以不要的,都是可以克制的。我们一直非常克制,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,我们是很愿意协助、帮助任何人,甚至我们的竞争对手,包括阿里、智谱、月之暗面,去做得更好。因为我们并不损失什么东西,我们本来也是开源的。”

“我并没有因为我们的善意而影响到我的商业利益,完全没有影响,反而可能还有加分。”

“差距只有两个东西:一个是时间,一个是成本。所以不至于哪一家有暴利,我觉得不至于有暴利。成本控制得好的人就多赚一点,成本控制得差的人就少赚一点,仅仅此而已。”

不吃全产业链,只守最核心的位置

梁文锋反复表达过一种边界感:DeepSeek不希望把所有东西都做了,不希望向上游芯片垂直整合,也不希望吃掉所有应用层机会。它相信AI时代足够大,会产生很多家公司,DeepSeek只需要成为其中一家,而且吃自己最擅长、最核心的那一块。

“还有问题是,我们会不会向上游进行垂直整合?我希望不要。所以有个问题是,我们是不是会往上游应用进行垂直整合?我们希望不用这个,我希望是其他人来做这个事情。我不希望我把所有东西都吃了,我只要吃一块就好,我只要吃我最擅长那一块,或者我觉得我们自己认为最核心那一块。”  

“未来我们会不会自建大型的集群?我觉得自建大型的集群是肯定要的,我们自己一直在做这个事情,我们所有的集群都是自己建的。但是未来要不要自研芯片,我觉得取决于这里的收益有多大,取决于收益有多大。”

  “我们希望只做一块。我觉得AI这个事情很大,并不需要我只做一块。如果聚焦,并且我认为这里的生意利益已经足够大,如果是AI时代会产生很多家万亿级别的公司,我觉得我们是其中一家。

 

低价不是慈善,而是长期胜率

不抢当下机会,但也不拒绝顺手接住

DeepSeek要不要商业化?要,但商业化不再是最终目的。DeepSeek的目标是做AGI,途中,梁文锋看到商业化的机会,他不排斥,果断抓住。“既然是随手能够拿到的,我们就会顺手拿到。”梁文锋说。他将这比喻成一个“捡芝麻”和“拿西瓜”的事情:

“我觉得这个在商业上是行得通的,是有可能的。如果去年时候我们用了大笔钱,就跟字节去抢用户,也是一种打法。但是我们选择是一种非常克制的做法,就是我不跟你去争这个东⻄,因为后面还有⻄瓜,前面的可能都是芝麻。”

“只要有那么大的商业机会,你一定是有办法的。那么前面的芝麻,我们也会捡,但是我们就随手捡一点,并不会说我停下来,或者说我把它当成重要事情来做。 所以去年的C端日活这些,我觉得可能就是个小事。但我们也捡了,我们也用一个比较低的成本维持了用户的使用,因为有可能以后是有用的。”

商业化一直存在,但不是最高目标

在梁文锋看来,ToC、ToB目标的优先级不及做出AGI。可是,越想得到的东西越得不到,DeepSeek内部重点放在如何突破技术线路图,却无意间接住了C端的流量和B端的收入。回望去年到今年的这段经历,他总结出,这是降维打击带来的战略优势。

“这里边有一个战略上的优势,就是我们心里面想着AGI,我们做的是AGI。那我们再做那个应用,再做那个C端、B端的时候,根本就不用太多的心思去做那个事情,其实花很少的精力就可以了。 我觉得是说,你站在一个技术的高位上来做相对低一级别的技术,是有这样降维打击的。至少在去年的C端,我们看到确实是这样。我们没有在C端上花很多力气,甚至一度我们都不想维护那些用户了,但是用户赶都赶不走。”

低价不是慈善,而是合理利润

定价上,梁文锋并不含糊,他的目标明确:API 十个月收回设备成本。现在的价位并不是利润最大化的考虑,同样,也不是最低价。梁文锋说不能无限降价,低价中,公司活不下去,低价产品也并不会带来更多社会价值。合理价格能带来合理利润区间内的长期优势,他认为AI市场足够大,只要做成,合理收益已经足够;如果一开始就想多拿,反而会遇到更多的挑战者。

“如果说我的目标是,我要占AI、全人类GDP的百分之五,理论上算这个账还是成立的。 你看OpenAI,他算这个账好像是能算得过来的,理论上是没问题的。但是他有个问题,他会被另外一个愿意只占百分之一的人打败。 因为另外一个人说,我做得这么好,但是我只要拿���球GDP的百分之一就可以了,那么就会把他打败。这时候如果又出来另外一个人,说我只要百分之零点一就可以了,那么又会把前面的人给打败。”

“从宏观上来讲,不管这百分之几是从哪里拿,彼此之间没有区别,都是一样。拿得多的人会被拿得少的人打败。甚至你还不用真的拿得多,愿景如果是拿得多的话,你就会被愿景是拿得少的人给打败。其实大家都没有拿到钱,然后只是一个愿景。你愿景是拿得多,你就先输了,你就会面临着更大的困难。这个世界就是这样。”

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你理想中的AGI是什么样子?

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Source: 36氪 · AI Translated · Hotness: 71k