（来源：AI新猿人）

昨天，一篇《梁文锋四小时投资人会议实录》的文章刷屏了，小猿发动了自己的行业人脉，拿到了一个比较可信的版本，光文字稿就有2万字。整理了其中大家普遍比较关注的30条，做了些分类，尽量保留原话。

一、关于技术路线与 AGI 主线

1、DeepSeek 的长期愿景就是 AGI。如果把实现过程比作爬楼梯，去年那级台阶是思维链（CoT），今年是 Agent，Agent 之后要啃的就是持续学习。

2、现在还不是靠做产品赚大钱的时候。去AGI的路上确实绕不开产品这一步，但我们没必要花太多心思在C端、B端产品上。站在技术高点往下做产品，本身就是降维打击，产品只是奔向 AGI 路上顺带的产物。

3、很多东西根本不在我们的主线上，比如 3D、视频生成，再比如世界模型，这些跟智能的上限关系都不大。多模态对产品、对 C 端用户来说确实重要，但它说到底只是个组件，不是主线，也不是智能本身。

4、现阶段最要紧的还是 Coding Agent。就国内的情况来说，最合理的打法是全力做通用 Agent。

5、AI 现在不缺品味、不缺直觉，缺的是持续学习的能力。人可以不断学习，但同一件事，你得把所有上下文都喂给 AI，这几乎办不到，所以 AI 现在还替代不了员工。也因此，下一代模型必须具备持续学习能力，否则就不配叫下一代模型。

6、我们希望下一代模型能帮我们自己搞开发。说白了，我们做的模型，第一目标不是让大家用着顺手，而是让我们自己用着顺手——这才是通往 AGI 最快的路。

7、目前全世界都还没找到解决"学习"的好办法，因为"学习"本身就是由很多东西拼起来的。

8、一旦实现持续学习，可能会迎来一个渐进式的奇点：模型能干人类能干的所有事，包括自己开发更前沿的 AI 模型——也就是 AI 加速 AI 的研究。走完这一步，才轮到具身智能。

9、智能的终点大概率是具身。因为对普通人来说，他真正需要的不是一台电脑，而是"人力"。

二、关于定价、成本与商业化

10、我们只赚一个合理的利润，定价不追求利润最大化。我们有款模型，一开始怕需求太猛把价格定高了，后来直接降到四分之一，公司群里一片欢呼。因为这正是我们用心做模型的初衷：让大家都能放开了用。

11、我们一直在商业化，只是不把商业化当目标。DeepSeek 彻底转向商业化的那一天，应该还很遥远。

12、低成本其实是个结果——我们的模型架构一直在朝更低成本的方向走。我们也希望成本是大家负担得起的，尤其是算力紧张的当下。还有个原因：成本越低，越能撑得起更大的模型。算力有限的时候，计算效率高就能训更大的模型。大公司可以砸资源，我们优先拼成本效率。

13、外面看起来我们选了条很难的路，但其实我们做得挺轻松。降价对竞争对手肯定不是好事，他们绝不会欢呼。我也不觉得卖 API 有多大吸引力——找几个人维护一下就行，连客服都不用，也不用销售，用户自己就会找上门。

三、关于开源与克制

14、克制是一种战略：舍掉一些东西，换回更多别的东西。开源就是让利——对内，员工有成就感，公司有凝聚力；对外，同行和普通人都会高兴。我一点都不怀疑 AGI 会有巨大的商业价值。在这个前提下，我优先考虑的不是多抢份额，而是提高把事做成的概率。

15、想把 AI 在商业上做成，开源反而是有好处的——听起来有点反直觉。以前一家软件公司，一年市场也就几十亿美金，一开源就没了。但 AI 这事足够大，最终可能占到人类社会 GDP 的百分之十。如果我们想独吞这块利益，那一定会被历史抛弃。这是客观规律，也是一种历史观。

16、我们开源出去的模型，跟我们自己部署的是同一个。绝不会开源一个差点的版本，自己偷偷用更好的。

17、我不担心别人拿我们的模型来跟我们竞争。不是每家公司都有那个意愿和能力。创业公司太小，没力气干这事；大公司又很难组织起来。这恰恰是我们这种规模公司的weet point。

18、AGI 的收益是最大的。其他事情，有精力就做，没精力就不做。克制本身就是我们愿景的一部分。AI 这事太大了，只要能做成，随便分一点利益都非常可观。而你越克制，越有可能把这件事做成。

19、开源也算克制的一部分。定价上，我们肯定不是以收入最高或利润最高为出发点。短期看，价格高一点收入是多一点；但长期看，还真不好说。对我来说，克制就是一种战略。

20、开源和低价，让员工很有成就感，组织因此更有凝聚力，对社会也有好处，同行和普通人都会高兴。所以这种克制，从长远看，反而能提高我们做成 AGI 的概率。

四、关于中美差距与行业格局

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

22、中美 AI 的差距主要在资源上。我们信 Scaling，规模越大效果肯定越好。训这么大的模型，不是因为我觉得这么大就够了，而是手上就只有这么多资源。

23、人才上几乎没差距——本来就是同一批人。国内不缺人才。所谓人才短缺都是阶段性的，历史上从来没有哪类人长期缺过。

24、Anthropic 现在压过 OpenAI，不会是长期的，只是阶段性的。OpenAI 和 Google 未来大概率会轮流领先。

25、国内做模型的公司太多了，每家都在干同样的事，资源太分散。最后一定会收敛，只是需要过程。如果每家都只赚合理利润，其实用不着这么多人做大模型——可能两家大公司、两家小公司就够了。

26、大模型竞争最终的差距会落在三点上：成本、时间、用户体验。成本排第一——同样质量的服务，你能用多低的成本提供。第二是时间，早几个月晚几个月完全不一样。用户体验会有些粘性和壁垒，但不是本质的东西。

五、关于组织、文化与愿景

27、我们不想做下一个超级 App。做成下一个字节？下一个腾讯？完全没这想法。不去争这些，是因为后面还有西瓜，眼前这些可能都是芝麻。当然这个芝麻也许挺大，但在我看来都不算大。

28、我们做很多事都是为了保持团队的稳定。我们不想跟任何互联网大厂或小厂为敌，而是希望给他们赋能、帮助他们。不树敌，我们自己的环境也会更好。

29、我们一般不太加班。一是搞研究需要比较松弛的环境；二是我们非常聚焦——很多产品都不完善，我们也没去补，这也算一种克制的文化。

30、组织是动态的，不会一成不变。以后公司大了，可能会做些调整，但不会完全变成传统的层级制，只是会加一些必要的结构。愿景驱动这一点不会变。

31、我们是靠愿景驱动的组织，有好处也有坏处，以后会想办法扬长避短，但这就是我们的特色。愿景甚至不是写下来的，而是体现在做事的方法里、对待世界的态度里。可能每个人对愿景的理解都不太一样，但大方向是一致的。

32、管理上我最崇拜杰克·韦尔奇（GE 前 CEO）。现在回头看，他说的大部分东西可能都过时了，但有一点他说对了：公司最重要的是愿景。愿景不是挂在墙上的标语，不是嘴上怎么说，而是实际怎么做。