El discurso de 4 horas de Liang Wenfeng en la reunión de inversores se filtró. Esta transcripción de 34,000 palabras sugiere un sentido de urgencia o 'culpa' porque su debilidad fue precisamente atacada: los logros más orgullosos de DeepSeek (especialmente R1) son el código abierto y la innovación arquitectónica (como los costos de inferencia extremadamente bajos de MoE/MLA/V3/R1). Pero el código abierto es un arma de doble filo: una vez que abres las ideas de primer nivel, los competidores (como Moonshot Kimi, Alibaba Qwen, Tencent, etc.) pueden copiarlas y ajustarlas en un mes. El 'avance técnico' logrado con una gran inversión podría tener solo una ventaja de 3 meses. Sin un liderazgo continuo en la próxima generación, la ventaja anterior se hundirá en un pantano de homogeneización mediocre.
[Resumen de la transcripción]:
Bienvenidos inversores. No fundamos esta empresa para maximizar ganancias o salir a bolsa. Comenzamos con buena voluntad hacia el mundo, creyendo que esto es útil para la humanidad más allá del dinero. Nuestra visión no es un eslogan en la pared; es cómo operamos realmente. Nos guía la visión, no los KPI. No tenemos una organización formal; estamos organizados por la visión. Esto tiene pros y contras, pero es nuestra característica.
¿Por qué insistimos en el código abierto? Porque nuestra visión lo requiere. A diferencia de otros que podrían abrir el código por necesidad, para nosotros es nuestra intención original. Creemos que para que la IA tenga éxito comercial, el código abierto es beneficioso. La IA es tan grande —potencialmente el 10% del PIB humano— que nadie puede monopolizarla. Si intentas monopolizarla, serás abandonado por la historia. Necesitas moderación.
Somos un grupo de personas comunes que lograron cosas extraordinarias mediante la moderación. El código abierto es parte de esa moderación. Solo buscamos una ganancia razonable. Nuestro precio de API se basa en un período de recuperación de 10 meses para los costos de hardware. Si quisiéramos maximizar ganancias, podríamos duplicar el precio sin perder demanda, pero elegimos hacerlo accesible. Cuando redujimos los precios, nuestros empleados aplaudieron porque querían que los modelos fueran útiles para todos.
La moderación es una estrategia. Al renunciar a algunas ganancias a corto plazo, aumentamos la probabilidad de lograr la AGI. No queremos ser el próximo ByteDance o Tencent; queremos la AGI. El tráfico de consumidores del año pasado y los ingresos empresariales de este año son solo subproductos de nuestro camino hacia la AGI. No nos preocupa que otros implementen nuestros modelos de código abierto para competir; el mercado es lo suficientemente grande.
En cuanto a la hoja de ruta técnica: Creemos que el camino es CoT (Cadena de Pensamiento) -> Agentes -> Aprendizaje Continuo -> Singularidad de la AGI -> IA Encarnada. El próximo cuello de botella es el 'Aprendizaje Continuo'—hacer que los modelos aprendan como los humanos a lo largo del tiempo, no solo a través de entrenamiento estático. Una vez que un modelo puede aprender continuamente, puede iterar sobre sí mismo, llevando a la singularidad.
Sobre la competencia y los recursos: La brecha con EE. UU. es sobre recursos (chips), no talento. Tenemos alrededor de 20,000 GPU equivalentes a H. Queremos comprar tantas como sea posible. Los chips nacionales (Huawei) tienen una oportunidad histórica. El foso de CUDA está siendo desmantelado por la codificación asistida por IA y nuevos lenguajes como nuestro TileLang. En un año, la percepción de que los ecosistemas de chips nacionales son 'inutilizables' se revertirá. Estamos trabajando estrechamente con Huawei, aunque su capacidad actualmente es limitada.
Nuestro interés principal es la estabilidad del equipo. Mientras el equipo se mantenga, lograremos la AGI. Todo lo demás es secundario. No queremos competir con las grandes tecnológicas; queremos empoderarlas. Nos enfocamos en la 'línea principal' de la AGI e ignoramos distracciones como la generación de video o 3D, que vemos como productos comerciales más que como avances en inteligencia.
