लियांग वेनफेंग का 4 घंटे का निवेश बैठक भाषण लीक हो गया। यह 34,000 शब्दों का ट्रांसक्रिप्ट तात्कालिकता या 'अपराधबोध' की भावना दर्शाता है क्योंकि उनकी कमजोरी को सटीक रूप से निशाना बनाया गया था: DeepSeek (विशेषकर R1) की सबसे गर्वित उपलब्धियां ओपन सोर्स और वास्तुशिल्प नवाचार हैं (जैसे MoE/MLA/V3/R1 की अत्यंत कम अनुमान लागत)। लेकिन ओपन सोर्स एक दोधारी तलवार है: एक बार जब आप शीर्ष स्तर के विचारों को ओपन सोर्स करते हैं, तो प्रतिस्पर्धी (जैसे Moonshot Kimi, Alibaba Qwen, Tencent, आदि) एक महीने के भीतर उन्हें कॉपी और ट्यून कर सकते हैं। भारी निवेश से प्राप्त 'तकनीकी सफलता' का केवल 3 महीने का नेतृत्व हो सकता है। अगली पीढ़ी में निरंतर नेतृत्व के बिना, पिछला लाभ औसत दर्जे के समरूपीकरण के दलदल में डूब जाएगा।
[ट्रांसक्रिप्ट सारांश]:
निवेशकों का स्वागत है। हमने यह कंपनी लाभ को अधिकतम करने या सार्वजनिक होने के लिए शुरू नहीं की। हमने दुनिया के प्रति सद्भावना के साथ शुरुआत की, यह विश्वास करते हुए कि यह पैसे से परे मानवता के लिए उपयोगी है। हमारी दृष्टि दीवार पर एक नारा नहीं है; यह वह है जैसा हम वास्तव में काम करते हैं। हम दृष्टि-संचालित हैं, KPI-संचालित नहीं। हमारा कोई औपचारिक संगठन नहीं है; हम दृष्टि द्वारा संगठित हैं। इसके पक्ष और विपक्ष हैं, लेकिन यह हमारी विशेषता है।
हम ओपन सोर्स पर क्यों जोर देते हैं? क्योंकि हमारी दृष्टि इसकी मांग करती है। दूसरों के विपरीत जो आवश्यकता के कारण ओपन सोर्स कर सकते हैं, हमारे लिए यह हमारा मूल इरादा है। हम मानते हैं कि AI को व्यावसायिक रूप से सफल होने के लिए, ओपन सोर्स लाभदायक है। AI इतना बड़ा है—संभावित रूप से मानव GDP का 10%—कि कोई भी इसे एकाधिकार नहीं कर सकता। यदि आप इसे एकाधिकार करने का प्रयास करते हैं, तो आप इतिहास द्वारा त्याग दिए जाएंगे। आपको संयम की आवश्यकता है।
हम सामान्य लोगों का एक समूह हैं जिन्होंने संयम के माध्यम से असाधारण चीजें हासिल की हैं। ओपन सोर्स उस संयम का हिस्सा है। हम केवल उचित लाभ चाहते हैं। हमारी API मूल्य निर्धारण हार्डवेयर लागत के लिए 10 महीने की वापसी अवधि पर आधारित है। यदि हम लाभ को अधिकतम करना चाहते, तो हम मांग खोए बिना कीमत दोगुनी कर सकते थे, लेकिन हमने इसे किफायती बनाने का चुनाव किया। जब हमने कीमतें कम कीं, तो हमारे कर्मचारियों ने खुशी मनाई क्योंकि वे चाहते थे कि मॉडल सभी के लिए उपयोगी हों।
संयम एक रणनीति है। कुछ अल्पकालिक लाभ छोड़कर, हम AGI प्राप्त करने की संभावना बढ़ाते हैं। हम अगले ByteDance या Tencent नहीं बनना चाहते; हम AGI चाहते हैं। पिछले साल का C-end ट्रैफ़िक और इस साल का B-end राजस्व AGI की ओर हमारी यात्रा के उप-उत्पाद मात्र हैं। हमें इस बात की चिंता नहीं है कि दूसरे हमारे ओपन सोर्स मॉडल को प्रतिस्पर्धा के लिए तैनात करेंगे; बाजार काफी बड़ा है।
तकनीकी रोडमैप पर: हम मानते हैं कि रास्ता CoT (चेन ऑफ थॉट) -> एजेंट्स -> सतत सीखना -> AGI सिंगुलैरिटी -> एम्बोडिड AI है। अगली बाधा 'सतत सीखना' है—मॉडलों को स्थिर प्रशिक्षण के बजाय समय के साथ मनुष्यों की तरह सीखना सिखाना। एक बार जब मॉडल लगातार सीख सकता है, तो वह स्वयं पर पुनरावृत्ति कर सकता है, जिससे सिंगुलैरिटी होती है।
प्रतिस्पर्धा और संसाधनों पर: अमेरिका के साथ अंतर संसाधनों (चिप्स) का है, प्रतिभा का नहीं। हमारे पास लगभग 20,000 H-समतुल्य GPU हैं। हम जितना संभव हो उतने खरीदना चाहते हैं। घरेलू चिप्स (Huawei) के पास एक ऐतिहासिक अवसर है। CUDA की खाई को AI-सहायित कोडिंग और हमारी TileLang जैसी नई भाषाओं द्वारा तोड़ा जा रहा है। एक वर्ष के भीतर, यह धारणा कि घरेलू चिप पारिस्थितिकी तंत्र 'अनुपयोगी' है, उलट दी जाएगी। हम Huawei के साथ मिलकर काम कर रहे हैं, हालांकि उनकी क्षमता वर्तमान में सीमित है।
हमारी मुख्य रुचि टीम की स्थिरता है। जब तक टीम बनी रहेगी, हम AGI प्राप्त करेंगे। बाकी सब कुछ गौण है। हम बड़ी टेक कंपनियों से प्रतिस्पर्धा नहीं करना चाहते; हम उन्हें सशक्त बनाना चाहते हैं। हम AGI की 'मुख्य लाइन' पर ध्यान केंद्रित करते हैं और वीडियो जनरेशन या 3D जैसी विकर्षणों को अनदेखा करते हैं, जिन्हें हम बुद्धिमत्ता की सफलताओं के बजाय वाणिज्यिक उत्पाद मानते हैं।
