Seules les corrections de fautes de frappe, de terminologie incorrecte et d'incohérences logiques par rapport à la transcription originale ont été apportées.
Date de la réunion : 20 mai
Durée de la réunion : 4 heures
Objet de la réunion : Réunion d'échange de DeepSeek avec le fondateur Liang Wenfeng et les investisseurs
Quand nous avons créé cette entreprise, notre intention initiale n'était pas de gagner beaucoup d'argent, d'aller sur les marchés financiers ou d'entrer en bourse. Ce n'était pas notre objectif.
Les premières dizaines de personnes n'ont jamais pensé comme ça. Si elles l'avaient fait, elles ne seraient pas venues. Globalement, nous faisons cela avec une grande bienveillance envers le monde, en croyant que c'est utile pour l'humanité – quelque chose qui dépasse l'argent.
Bien sûr, plus tard, quand les intérêts potentiels sont devenus très importants, d'autres tentations sont apparues, mais c'est une autre affaire. Notre intention initiale, notre vision, et la vision que nous maintenons aujourd'hui, ne repose pas sur la maximisation des intérêts commerciaux. Je pense que c'est la clé.
Il y a une vingtaine d'années, le manager que j'admirais le plus était Jack Welch, l'ancien PDG de GE. Avec le recul, la plupart de ce qu'il disait est peut-être faux, mais il avait raison sur un point : la chose la plus importante pour une entreprise est sa vision.
Gérer une grande entreprise ne repose pas sur des règlements, mais sur une vision. La vision n'est pas un slogan sur le mur ; c'est la façon dont vous agissez, pas ce que vous dites. C'est la façon dont vous opérez réellement.
Alors, comment gérons-nous et organisons-nous autant de personnes ? En réalité, nous n'avons pas d'organisation formelle ; nous sommes motivés par la vision. Nous sommes organisés par une vision.
Cela a des avantages et des inconvénients. À l'avenir, nous essaierons de tirer parti des forces et d'éviter les faiblesses, mais c'est notre caractéristique. Nous ne fonctionnons pas par des KPI ou des évaluations ; seulement par la vision.
Cette vision n'est même pas écrite. Elle existe dans nos méthodes et notre attitude envers le monde. Chaque personne dans l'entreprise peut la comprendre différemment, mais la direction générale est cohérente.
Je pense qu'il s'agit d'avoir une grande bienveillance envers le monde et de vouloir accomplir quelque chose. C'est ainsi que nous sommes organisés.
Je vais parler d'abord, ensuite tout le monde pourra poser des questions. Je vais structurer tout cela autour de cette vision. Cette vision est réelle, pas fabriquée. Nous pensons et agissons vraiment ainsi ; sinon, vous ne pourriez pas expliquer beaucoup de nos actions.
Pourquoi sommes-nous si persistants à propos de l'open source ? Parce que la vision elle-même l'exige. Sans cette vision, vous ne pouvez pas organiser les gens.
Par exemple, Zhipu fait aussi de l'open source, mais leur open source semble forcé, comme si ce n'était pas leur intention première. Pour nous, c'est notre intention première.
Nous avons très clairement pensé à l'open source dès le début. D'abord, la vision ; ensuite, nous croyons que l'open source est bénéfique pour rendre l'IA commercialement réussie.
Cela semble contradictoire parce que, historiquement, l'open source et la commercialisation ont été en conflit. Mais je pense que l'IA est différente. Historiquement, le marché d'une entreprise de logiciels pourrait valoir quelques milliards de dollars ; si vous faites de l'open source, il disparaît, ne laissant que des millions.
Mais l'IA est suffisamment grande pour représenter peut-être 10 % du PIB humain à terme. Vous ne pouvez pas monopoliser une telle chose. Vous devez la partager avec les autres, sinon vous ne survivrez pas.
Si nous essayions de monopoliser les bénéfices, nous serions rejetés par l'histoire. C'est une loi objective, une perspective historique.
Ce n'est pas que si je ne fais pas d'open source, je peux monopoliser le marché. Cela ne correspond pas aux faits objectifs. Vous rencontrerez des résistances et d'autres méthodes vous arrêteront. Dans ce cas, la pensée commerciale traditionnelle n'est pas nécessaire. Vous avez besoin d'un mécanisme pour garantir que vos propres bénéfices soient limités afin de réussir. Cela nécessite de la retenue.
Si nous voulons réussir dans l'IA, nous devons faire preuve de retenue. Vous ne pouvez pas penser qu'un pourcentage du PIB mondial ou chinois vous appartient. Plus vous pensez ainsi, moins vous avez de chances de réussir.
Nous avons donc ressenti le besoin de retenue dès le début. Plus vous vous retenez, plus vous avez de chances de réussir. C'est une considération commerciale macro.
Au moins, c'est ainsi que je pense vraiment. Nous n'avons pas beaucoup d'autres avantages. Nous ne sommes ni plus riches ni mieux dotés en personnel que les autres entreprises. Quand nous avons commencé il y a deux ans, nous n'avions pas d'argent, peu de puces, et aucune renommée. Nous n'étions qu'un groupe de gens ordinaires.
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Nous sommes vraiment des gens ordinaires. S'il y a un récit que j'aime, c'est celui de gens ordinaires accomplissant des choses extraordinaires, pas de génies faisant des choses extraordinaires. Cela est lié à notre retenue et à notre vision.
L'open source entre-t-il en conflit avec la commercialisation ? Dans l'IA, si vous n'êtes pas retenu, vous ne réussirez pas. L'open source fait partie de cette retenue. Notre retenue se manifeste aussi dans d'autres domaines. En général, nous n'avons même pas besoin de débattre pour savoir s'il faut faire de l'open source ou être retenu.
La retenue rend le succès plus facile. Jusqu'à présent, cela a été prouvé. Sinon, vous ne pourriez pas expliquer pourquoi nous avons réussi avec un point de départ si bas et si peu de ressources. Je ne suis qu'un diplômé universitaire, et pas d'une école de premier plan.
Cette retenue fait partie de notre vision. Les intérêts dans l'IA sont trop importants. Si nous sommes retenus et réussissons, les bénéfices restants seront encore énormes. Vous n'avez besoin que d'une petite part. Nous ne recherchons qu'un profit raisonnable, pas une maximisation du profit. La tarification de notre API le reflète : nous visons à récupérer les coûts d'équipement en dix mois. C'est un profit raisonnable.
Notre V3.2 Flash et les autres suivent cette norme. Ce n'est pas une maximisation du profit. Si c'était le cas, nous fixerions des prix plus élevés parce que la demande dans cette fourchette est inélastique. Doubler le prix ne ferait pas chuter la consommation de manière significative, mais cela doublerait les revenus.
Je vais vous raconter une histoire. Avec DeepSeek, nous avons d'abord fixé le prix élevé parce que nous craignions une trop forte demande. L'équipe n'était pas contente. Quand je l'ai réduit au quart, tout le monde était content.
C'est notre véritable pensée. Nous voulons que l'outil soit utile, pas seulement pour gagner le plus d'argent possible. Quand nous avons baissé les prix, les gens dans le chat de l'entreprise acclamaient. C'est notre consensus.
C'est unique. Pour les concurrents, les baisses de prix ne sont pas bonnes pour leur ARR. Mais pour nous, dix mois pour récupérer les coûts est satisfaisant. C'est gagnant-gagnant pour l'entreprise et la société.
Quelqu'un a commenté que dix mois, c'est encore trop élevé. Il y a effectivement de la marge pour de nouvelles baisses de prix à mesure que les modèles s'optimisent. Mais nous pouvons atteindre ce coût tandis que d'autres, comme Alibaba ou Tencent, sans nos optimisations, ont probablement des coûts plusieurs fois supérieurs.
Nous ne baissons pas davantage pour l'instant parce que la demande est inélastique ; tout le monde peut déjà se le permettre. Le baisser davantage n'apporterait pas beaucoup de valeur sociale supplémentaire. La retenue est une stratégie. C'est un jeu à long terme. L'open source est une forme de redonner qui crée de la cohésion interne et de la bienveillance sociale, augmentant notre probabilité d'atteindre l'AGI.
Je ne doute pas de la valeur commerciale de l'AGI. Par conséquent, je priorise la probabilité de succès plutôt que la part de marché. Cette retenue a aussi fait que l'année dernière, nous n'avons pas poursuivi le rêve de la « Super App » ni lutté contre ByteDance pour les utilisateurs. Nous nous sommes concentrés sur le service, pas sur la monétisation. Nous avons ignoré les « graines de sésame » pour attendre la « pastèque » de l'AGI.
Même si nous n'avons pas encore de modèle commercial clair pour l'AGI, l'opportunité est si grande qu'un chemin existera. Nos revenus actuels côté C et côté B ne sont que des sous-produits du chemin vers l'AGI. Si nos revenus API atteignent des centaines de millions ou un milliard de dollars, cela couvrira notre R&D, mais ce n'est pas notre objectif principal.
Concernant l'open source : nous continuerons à open-sourcer nos modèles les plus puissants. Je ne vois aucun avantage à être en source fermée. Même si vous open-sourcez tout, la barrière à l'entrée et l'optimisation des coûts restent très élevées. C'est le « point idéal » pour une entreprise de notre taille.
L'open source ne nuit pas à mes revenus si je ne vise qu'un profit de 6x (retour sur investissement en 10 mois). Il ne nuit que si vous voulez un profit de 100x. C'est durable. Nous voulons même aider la communauté à déployer correctement nos modèles.
Notre objectif doit être l'AGI
L'AGI est notre vision à long terme. La feuille de route est claire. L'IA actuelle excelle si on lui donne un contexte et des instructions parfaits, mais elle manque d'« apprentissage continu ». Un employé humain met deux mois pour apprendre l'environnement ; l'IA ne peut pas encore le faire sans une injection massive de contexte.
Le développement de l'IA est une échelle. L'année dernière, c'était le CoT (Chaîne de Pensée). Cette année, ce sont les Agents. Chaque étape s'appuie sur la précédente. Après les Agents, le prochain goulot d'étranglement est l'apprentissage continu – permettre aux modèles d'apprendre au fil du temps comme les humains.
Une fois qu'un modèle peut apprendre en continu, nous atteignons une singularité où il peut itérer sur lui-même et développer sa propre version suivante. Ce n'est pas un saut soudain mais un processus graduel. Après cela vient l'IA incarnée (robotique).
Cette feuille de route est le chemin le « plus facile ». Si nous résolvons d'abord l'apprentissage continu et l'auto-itération, l'IA incarnée devient facile parce que l'IA aide à la construire. Nous ne voulons pas du « mode difficile » qui consisterait à faire d'abord l'IA incarnée.
Pendant que d'autres se battent pour le trafic côté C ou les revenus côté B, nous nous concentrons sur la feuille de route de l'AGI. C'est une « frappe dimensionnelle » (降维打击). En visant un objectif technique plus élevé, les applications de niveau inférieur deviennent des sous-produits faciles. L'année dernière, nous n'avons même pas essayé de retenir les utilisateurs, mais ils ne sont pas partis parce que la technologie était supérieure.
L'intérêt central est la stabilité de l'équipe
Notre seul intérêt central non négociable est la stabilité de l'équipe. Si l'équipe reste, nous réussirons l'AGI. L'argent et les ressources sont secondaires. Le récent financement a aidé à sécuriser cela via des options. Notre turnover des talents est inférieur à celui des pairs parce que les gens veulent être dans un environnement qui peut réellement atteindre l'AGI.
Nous ne voulons pas être ennemis avec les grandes technologies ; nous voulons les renforcer. Nous nous concentrons uniquement sur la « ligne principale » de l'AGI (GPT, CoT, Agents). Nous ne faisons pas encore de 3D, de génération vidéo ou de modèles du monde parce qu'ils ne sont pas sur le chemin critique de l'intelligence. La génération vidéo est une bonne affaire, mais ce n'est pas le chemin vers l'AGI.
Notre écart avec les États-Unis est purement une question de ressources (puces). Nous avons environ 20 000 GPU équivalents H, arrivés pour la plupart récemment. Nous nous développons agressivement. Si je pouvais dépenser tout notre financement en puces en six mois, je le ferais. C'est mieux que d'avoir de l'argent à la banque. En termes de talents, il n'y a pas d'écart ; les ingénieurs chinois les plus intelligents sont à la fois en Chine et à l'étranger.
Nous n'essayons pas encore de rivaliser avec les États-Unis à l'échelle des 800 milliards de paramètres parce que nous ne pouvons pas nous permettre les cycles de recherche. Nous perfectionnons d'abord l'échelle de 50 à 150 milliards. L'écart ultime dans l'IA sera le coût, le temps et l'expérience utilisateur.
Sur la commercialisation
Nous commercialisons toujours, mais ce n'est pas l'objectif. Se concentrer sur les gammes de produits maintenant est une perte de temps parce que le domaine évolue trop vite. Nous voulons que d'autres saisissent les opportunités commerciales pendant que nous fournissons le moteur. Nos investisseurs ont été choisis parce que leurs intérêts s'alignent avec les nôtres.
Notre gestion repose sur le consensus, pas sur des directives descendantes. Je cherche le consensus avant de pousser quoi que ce soit. Nous maintenons une « culture de recherche » où le travail formel ne doit pas dépasser 50 % du temps d'un chercheur, permettant une exploration libre. Nous n'encourageons pas les heures supplémentaires parce que la recherche a besoin d'un environnement détendu et nous sommes très concentrés sur moins de tâches.
Questions et réponses – Points saillants
Sur les puces nationales : Le fossé CUDA est en train d'être démantelé par le codage assisté par IA et de nouveaux langages comme notre TileLang. Dans un an, la perception selon laquelle les puces nationales manquent d'écosystème changera. Nous travaillons en étroite collaboration avec Huawei. Leurs clusters 950 peuvent remplacer efficacement les GB200/300 de Nvidia en termes de performance, même si le prix est plus élevé.
Sur le passage à l'échelle : Nous croyons au passage à l'échelle. Nous n'avons pas heurté un mur ; nous avons simplement heurté une limite de ressources. Nous continuerons à repousser les limites à mesure que nous obtiendrons plus de puces.
Sur l'avenir : La prochaine génération de modèles doit avoir un apprentissage continu. Notre objectif est que l'IA nous soit d'abord utile à nous pour développer la prochaine IA. Si elle nous aide à atteindre l'AGI plus rapidement, c'est un succès.
