Ecco la traduzione del testo in italiano:
Il discorso dell'investitore di Liang Wenfeng, durato 4 ore, è trapelato. Questo documento di 34.000 parole suggerisce un senso di urgenza o 'colpa' perché la sua debolezza è stata colpita con precisione: i risultati di cui DeepSeek (soprattutto R1) va più orgoglioso sono l'open source e l'innovazione architettonica (come i costi di inferenza estremamente bassi di MoE/MLA/V3/R1). Ma l'open source è un'arma a doppio taglio: una volta rese pubbliche le idee di livello superiore, i concorrenti (come Moonshot Kimi, Alibaba Qwen, Tencent, ecc.) possono copiarle e ottimizzarle entro un mese. La 'scoperta tecnica' ottenuta con ingenti investimenti potrebbe garantire solo un vantaggio di 3 mesi. Senza una leadership continua nella prossima generazione, il vantaggio precedente affogherà in una palude di omogeneizzazione mediocre.
[Riepilogo della trascrizione]:
Benvenuti, investitori. Non abbiamo fondato questa azienda per massimizzare il profitto o quotarci in borsa. Abbiamo iniziato con buona volontà verso il mondo, credendo che questo sia utile per l'umanità, al di là del denaro. La nostra visione non è uno slogan sul muro; è così che operiamo realmente. Siamo guidati dalla visione, non dai KPI. Non abbiamo un'organizzazione formale; siamo organizzati dalla visione. Questo ha pro e contro, ma è la nostra caratteristica.
Perché insistiamo sull'open source? Perché la nostra visione lo richiede. A differenza di altri che potrebbero ricorrere all'open source per necessità, per noi è la nostra intenzione originale. Crediamo che per il successo commerciale dell'IA, l'open source sia vantaggioso. L'IA è così grande – potenzialmente il 10% del PIL umano – che nessuno può monopolizzarla. Se provi a monopolizzarla, verrai abbandonato dalla storia. Hai bisogno di moderazione.
Siamo un gruppo di persone comuni che hanno raggiunto risultati straordinari attraverso la moderazione. L'open source fa parte di quella moderazione. Cerchiamo solo un profitto ragionevole. I nostri prezzi API si basano su un periodo di ammortamento di 10 mesi per i costi hardware. Se volessimo massimizzare il profitto, potremmo raddoppiare il prezzo senza perdere domanda, ma abbiamo scelto di renderlo accessibile. Quando abbiamo abbassato i prezzi, i nostri dipendenti hanno esultato perché volevano che i modelli fossero utili per tutti.
La moderazione è una strategia. Rinunciando ad alcuni guadagni a breve termine, aumentiamo la probabilità di raggiungere l'AGI. Non vogliamo essere il prossimo ByteDance o Tencent; vogliamo l'AGI. Il traffico C-end dell'anno scorso e i ricavi B-end di quest'anno sono solo sottoprodotti del nostro viaggio verso l'AGI. Non ci preoccupiamo che altri implementino i nostri modelli open source per competere; il mercato è abbastanza grande.
Sulla tabella di marcia tecnica: Crediamo che il percorso sia CoT (Chain of Thought) -> Agenti -> Apprendimento Continuo -> Singolarità AGI -> IA Incorporata. Il prossimo collo di bottiglia è l'Apprendimento Continuo – rendere i modelli in grado di apprendere come gli umani nel tempo, piuttosto che solo attraverso l'addestramento statico. Una volta che un modello può apprendere continuamente, può iterare su se stesso, portando alla singolarità.
Sulla concorrenza e le risorse: Il divario con gli Stati Uniti riguarda le risorse (chip), non il talento. Abbiamo circa 20.000 GPU equivalenti H. Vogliamo comprarne quante più possibile. I chip nazionali (Huawei) hanno un'opportunità storica. Il fossato di CUDA viene smantellato dal coding assistito dall'IA e da nuovi linguaggi come il nostro TileLang. Entro un anno, la percezione che gli ecosistemi di chip nazionali siano 'inutilizzabili' sarà ribaltata. Stiamo lavorando a stretto contatto con Huawei, anche se la loro capacità è attualmente limitata.
Il nostro interesse principale è la stabilità del team. Finché il team rimane, raggiungeremo l'AGI. Tutto il resto è secondario. Non vogliamo competere con i big tech; vogliamo potenziarli. Ci concentriamo sulla 'linea principale' dell'AGI e ignoriamo le distrazioni come la generazione video o il 3D, che consideriamo prodotti commerciali piuttosto che scoperte nell'intelligenza.
