원본 녹취록에서 오타, 잘못된 용어, 논리적 불일치만 수정했습니다.
회의 날짜: 5월 20일
회의 시간: 4시간
회의 목적: DeepSeek 창립자 량원펑(梁文锋) 투자자 간담회
이 회사를 처음 시작했을 때, 우리의 원래 의도는 돈을 얼마나 벌겠다, 자본 시장에 가겠다, 상장하겠다는 것이 아니었습니다. 그것은 우리의 목표가 아니었어요.
처음 수십 명의 사람들은 그렇게 생각한 적이 없습니다. 만약 그렇게 생각했다면, 그들은 오지 않았을 거예요. 전반적으로, 우리는 세상에 대한 큰 선의를 가지고 이 일을 하고 있으며, 이것이 인류에게 유용하다고 믿고 있습니다. 돈 이상의 무언가 말이죠.
물론, 나중에 잠재적 이익이 매우 커지면서 다른 유혹이 생기기도 했지만, 그것은 다른 문제입니다. 우리의 원래 의도와 비전, 그리고 오늘날 유지하고 있는 비전은 상업적 이익 극대화에 기반하지 않습니다. 이것이 핵심이라고 생각합니다.
약 20년 전, 제가 가장 존경했던 경영자는 GE의 전 CEO인 잭 웰치(Jack Welch)였습니다. 지금 돌아보면 그가 말한 대부분은 틀렸을 수도 있지만, 한 가지는 옳았습니다. 회사에서 가장 중요한 것은 비전이라는 점입니다.
대기업을 운영하는 것은 규정에 의존하는 것이 아니라 비전에 의존합니다. 비전은 벽에 붙어 있는 슬로건이 아니라, 당신이 어떻게 행동하는지, 말하는 것이 아니라 실제로 어떻게 운영하는지에 달려 있습니다.
그렇다면 우리는 어떻게 이렇게 많은 사람들을 관리하고 조직할까요? 사실, 우리는 공식적인 조직이 없습니다. 우리는 비전에 의해 움직입니다. 비전에 의해 조직되어 있어요.
여기에는 장단점이 있습니다. 앞으로는 장점을 살리고 단점을 보완하려고 노력하겠지만, 이것이 우리의 특성입니다. 우리는 KPI나 평가를 통해 운영하지 않으며, 오직 비전만을 따릅니다.
이 비전은 심지어 문서화되어 있지도 않습니다. 그것은 우리의 방법과 세상에 대한 태도 속에 존재합니다. 회사의 모든 사람이 그것을 다르게 이해할 수도 있지만, 큰 방향은 일관됩니다.
저는 그것이 세상에 대한 큰 선의를 가지고 무언가를 이루고자 하는 것이라고 믿습니다. 그것이 우리가 조직되는 방식입니다.
제가 먼저 말씀드리고, 그 다음에 질문을 받겠습니다. 모든 것을 이 비전을 중심으로 설명드리겠습니다. 이 비전은 진짜이며, 조작된 것이 아닙니다. 우리는 실제로 이렇게 생각하고 행동합니다. 그렇지 않다면 우리의 많은 행동을 설명할 수 없을 것입니다.
우리가 왜 오픈 소스에 그렇게 집착할까요? 비전 자체가 그것을 요구하기 때문입니다. 이 비전 없이는 사람들을 조직할 수 없습니다.
예를 들어, Zhipu(지푸)도 오픈 소스를 하지만, 그들의 오픈 소스는 마치 본래 의도가 아닌 것처럼 억지스러워 보입니다. 우리에게는 그것이 본래 의도입니다.
우리는 처음부터 오픈 소스에 대해 매우 명확하게 생각했습니다. 첫째, 비전이고, 둘째, 우리는 오픈 소스가 AI를 상업적으로 성공시키는 데 도움이 된다고 믿습니다.
이는 모순적으로 들릴 수 있습니다. 역사적으로 오픈 소스와 상업화는 충돌해 왔기 때문입니다. 하지만 저는 AI는 다르다고 생각합니다. 역사적으로 소프트웨어 회사의 시장은 수십억 달러 정도였고, 오픈 소스를 하면 그 시장이 사라져 수백만 달러만 남게 됩니다.
하지만 AI는 충분히 커서 결국 인류 GDP의 10%를 차지할 수도 있습니다. 그런 것을 독점할 수는 없습니다. 반드시 다른 사람들과 공유해야 하며, 그렇지 않으면 살아남을 수 없습니다.
만약 우리가 이익을 독점하려고 한다면, 역사에 의해 버림받을 것입니다. 이것은 객관적인 법칙이자 역사적 관점입니다.
오픈 소스를 하지 않으면 시장을 독점할 수 있다는 뜻이 아닙니다. 그것은 객관적 사실에 부합하지 않습니다. 저항에 직면하게 될 것이고, 다른 방법들이 당신을 막을 것입니다. 이런 경우 전통적인 상업적 사고는 필요하지 않습니다. 성공하려면 자신의 이익이 제한되도록 보장하는 메커니즘이 필요합니다. 절제가 필요합니다.
AI에서 성공하려면 반드시 절제해야 합니다. 글로벌 GDP나 중국 GDP의 몇 퍼센트가 자신의 것이라고 생각해서는 안 됩니다. 그렇게 생각하면 할수록 성공할 가능성은 낮아집니다.
그래서 우리는 처음부터 절제의 필요성을 느꼈습니다. 자신을 더 절제할수록 성공할 가능성이 높아집니다. 이것은 거시적인 상업적 고려 사항입니다.
적어도 이것은 제가 진심으로 생각하는 바입니다. 우리에게는 다른 많은 장점이 없습니다. 다른 회사보다 더 부유하지도 않고, 인력이 더 많지도 않습니다. 2년 전 시작했을 때, 우리는 돈도 없었고, 칩도 거의 없었으며, 유명세도 없었습니다. 우리는 평범한 사람들일 뿐이었습니다.
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우리는 정말로 평범한 사람들입니다. 제가 좋아하는 서사가 있다면, 천재가 비범한 일을 하는 것이 아니라 평범한 사람들이 비범한 일을 하는 것입니다. 이것은 우리의 절제와 비전과 연결됩니다.
오픈 소스가 상업화와 충돌하나요? AI에서는 절제하지 않으면 성공할 수 없습니다. 오픈 소스는 그 절제의 일부입니다. 우리의 절제는 다른 영역에서도 나타납니다. 일반적으로 우리는 오픈 소스를 할지, 절제할지에 대해 논쟁할 필요조차 없습니다.
절제는 성공을 더 쉽게 만듭니다. 적어도 지금까지는 이것이 입증되었습니다. 그렇지 않다면, 우리가 그렇게 낮은 출발점과 적은 자원으로 성공한 이유를 설명할 수 없습니다. 저는 그저 대학 졸업생일 뿐이며, 최상위권 학교 출신도 아닙니다.
이러한 절제는 우리 비전의 일부입니다. AI 분야의 이익은 너무 큽니다. 우리가 절제하고 성공한다면, 남는 이익은 여전히 막대할 것입니다. 아주 작은 부분만 있으면 됩니다. 우리는 합리적인 이윤만을 추구하며, 이윤 극대화를 추구하지 않습니다. 우리의 API 가격 책정이 이를 반영합니다. 우리는 장비 비용을 10개월 안에 회수하는 것을 목표로 합니다. 그것이 합리적인 이윤입니다.
우리의 V3.2 Flash 등도 이 기준을 따릅니다. 이윤 극대화가 아닙니다. 만약 그랬다면, 가격을 더 높게 책정했을 것입니다. 이 범위의 수요는 비탄력적이기 때문입니다. 가격을 두 배로 올려도 소비가 크게 줄지 않지만, 수익은 두 배가 될 것입니다.
한 가지 이야기를 해드리죠. DeepSeek의 경우, 처음에 우리는 수요가 너무 많을까 봐 가격을 높게 책정했습니다. 팀원들은 기뻐하지 않았어요. 제가 가격을 4분의 1로 낮췄을 때, 모두가 기뻐했습니다.
이것이 우리의 진심입니다. 우리는 도구가 유용하기를 원하며, 단지 가장 많은 돈을 버는 것이 목적이 아닙니다. 가격을 인하했을 때, 회사 채팅방에서는 사람들이 환호했습니다. 그것이 우리의 공감대입니다.
이것은 독특합니다. 경쟁사들에게 가격 인하는 그들의 ARR에 좋지 않습니다. 하지만 우리에게는 10개월 안에 비용을 회수하는 것이 만족스럽습니다. 회사와 사회 모두에게 윈-윈입니다.
어떤 분은 10개월도 여전히 높다고 댓글을 달았습니다. 모델이 최적화됨에 따라 추가 가격 인하 여력이 분명히 있습니다. 하지만 우리는 이 비용을 달성할 수 있는 반면, 알리바바나 텐센트와 같은 다른 회사들은 우리의 최적화 없이는 비용이 몇 배 더 높을 가능성이 큽니다.
우리가 지금 더 가격을 인하하지 않는 이유는 수요가 비탄력적이어서 모두가 이미 감당할 수 있기 때문입니다. 더 낮춰도 사회적 가치가 크게 추가되지 않습니다. 절제는 전략입니다. 장기적인 플레이입니다. 오픈 소스는 내부 결속력과 사회적 선의를 구축하는 환원의 한 형태이며, 우리가 AGI를 달성할 확률을 높여줍니다.
저는 AGI의 상업적 가치를 의심하지 않습니다. 따라서 저는 시장 점유율보다 성공 확률을 우선시합니다. 이러한 절제는 또한 우리가 지난해 '슈퍼 앱' 꿈을 쫓거나 ByteDance(바이트댄스)와 사용자 싸움을 벌이지 않았다는 것을 의미합니다. 우리는 수익화가 아닌 서비스에 집중했습니다. AGI라는 '큰 것'을 기다리기 위해 '작은 것'은 무시했습니다.
AGI에 대한 명확한 비즈니스 모델이 아직 없더라도, 기회가 너무 커서 길은 존재할 것입니다. 현재의 C-end 및 B-end 수익은 AGI로 가는 길의 부산물에 불과합니다. API 수익이 수억 달러나 10억 달러에 도달하면 R&D 비용을 충당할 수 있지만, 그것이 우리의 주요 목표는 아닙니다.
오픈 소스에 관해: 우리는 계속해서 가장 강력한 모델을 오픈 소스할 것입니다. 폐쇄형 소스에 어떤 이점이 있다고 생각하지 않습니다. 모든 것을 오픈 소스하더라도 진입 장벽과 비용 최적화는 매우 높습니다. 이것이 우리 규모의 회사에게는 '최적점'입니다.
6배 수익(10개월 회수)만 목표로 한다면 오픈 소스는 내 수익에 해를 끼치지 않습니다. 100배 수익을 원할 때만 해를 끼칩니다. 이것은 지속 가능합니다. 우리는 심지어 커뮤니티가 우리 모델을 올바르게 배포하도록 돕고 싶습니다.
우리의 목표는 AGI여야 합니다
AGI는 우리의 장기 비전입니다. 로드맵은 명확합니다. 현재의 AI는 완벽한 맥락과 지침이 주어지면 뛰어나지만, '지속적인 학습'이 부족합니다. 인간 직원은 환경을 배우는 데 두 달이 걸리지만, AI는 막대한 맥락 주입 없이는 아직 그렇게 할 수 없습니다.
AI 개발은 사다리와 같습니다. 작년은 CoT(Chain of Thought)였습니다. 올해는 에이전트(Agent)입니다. 각 단계는 이전 단계 위에 구축됩니다. 에이전트 다음 병목 현상은 지속적인 학습, 즉 모델이 인간처럼 시간이 지남에 따라 학습하도록 만드는 것입니다.
모델이 지속적으로 학습할 수 있게 되면, 스스로 반복하고 자체 다음 버전을 개발할 수 있는 특이점에 도달합니다. 이것은 갑작스러운 도약이 아니라 점진적인 과정입니다. 그 다음에는 구현된 AI(로보틱스)가 옵니다.
이 로드맵은 '가장 쉬운' 경로입니다. 지속적인 학습과 자기 반복을 먼저 해결한다면, AI가 구축을 돕기 때문에 구현된 AI는 쉬워집니다. 우리는 구현된 AI를 먼저 하는 '하드 모드'를 원하지 않습니다.
다른 회사들이 C-end 트래픽이나 B-end 수익을 위해 싸우는 동안, 우리는 AGI 로드맵에 집중합니다. 이것은 '차원 강타(降维打击)'입니다. 더 높은 기술적 목표를 겨냥함으로써, 더 낮은 수준의 애플리케이션은 쉬운 부산물이 됩니다. 우리는 작년에 사용자를 유지하려고 애쓰지도 않았지만, 기술이 우수했기 때문에 그들은 떠나지 않았습니다.
핵심 이익은 팀 안정성입니다
우리의 유일한 양보할 수 없는 핵심 이익은 팀 안정성입니다. 팀이 유지된다면, 우리는 AGI에서 성공할 것입니다. 돈과 자원은 부차적입니다. 최근 자금 조달은 옵션을 통해 이를 확보하는 데 도움이 되었습니다. 우리의 인재 이직률은 동료 회사보다 낮습니다. 사람들은 실제로 AGI를 달성할 수 있는 환경에 있고 싶어하기 때문입니다.
우리는 빅테크와 적이 되고 싶지 않습니다. 그들에게 힘을 실어주고 싶습니다. 우리는 AGI의 '메인 라인'(GPT, CoT, 에이전트)에만 집중합니다. 아직 3D, 비디오 생성, 월드 모델은 하지 않습니다. 이것들이 지능으로 가는 중요한 경로에 있지 않기 때문입니다. 비디오 생성은 좋은 사업이지만, AGI로 가는 길은 아닙니다.
미국과의 격차는 순전히 자원(칩) 문제입니다. 우리는 약 20,000개의 H-등급 GPU를 보유하고 있으며, 대부분 최근에 도착했습니다. 우리는 공격적으로 확장하고 있습니다. 만약 자금 전액을 6개월 안에 칩에 쓸 수 있다면, 그렇게 할 것입니다. 은행에 돈을 쌓아두는 것보다 낫습니다. 인재 측면에서는 격차가 없습니다. 가장 똑똑한 중국 엔지니어들은 중국과 해외 모두에 있습니다.
우리는 아직 800B 파라미터 규모에서 미국과 경쟁하려 하지 않습니다. 연구 주기를 감당할 수 없기 때문입니다. 우리는 먼저 50B-150B 규모를 완성하고 있습니다. AI의 궁극적인 격차는 비용, 시간, 사용자 경험이 될 것입니다.
상업화에 관하여
우리는 항상 상업화를 하고 있지만, 그것이 목표는 아닙니다. 지금 제품 라인에 집중하는 것은 시간 낭비입니다. 이 분야는 너무 빠르게 움직이기 때문입니다. 우리는 다른 사람들이 상업적 기회를 취하는 동안 우리는 엔진을 제공하고자 합니다. 우리의 투자자들은 그들의 이익이 우리의 이익과 일치하기 때문에 선택되었습니다.
우리의 경영은 합의 기반이며, 하향식 명령이 아닙니다. 저는 무언가를 추진하기 전에 합의를 구합니다. 우리는 '연구 문화'를 유지하며, 연구원의 정식 업무 시간이 50%를 넘지 않도록 하여 자유로운 탐구를 허용합니다. 우리는 초과 근무를 장려하지 않습니다. 연구는 편안한 환경이 필요하고 우리는 더 적은 작업에 매우 집중하기 때문입니다.
Q&A 하이라이트
국내 칩에 관해: CUDA의 해자는 AI 지원 코딩과 우리의 TileLang과 같은 새로운 언어에 의해 허물어지고 있습니다. 1년 안에 국내 칩에 생태계가 부족하다는 인식은 바뀔 것입니다. 우리는 화웨이(Huawei)와 긴밀히 협력하고 있습니다. 그들의 950 클러스터는 가격이 더 높더라도 성능 면에서 엔비디아(Nvidia)의 GB200/300을 효과적으로 대체할 수 있습니다.
스케일링에 관해: 우리는 스케일링을 믿습니다. 우리는 벽에 부딪힌 것이 아니라 자원 한계에 부딪혔습니다. 더 많은 칩을 확보함에 따라 계속해서 한계를 밀어붙일 것입니다.
미래에 관해: 다음 세대의 모델은 반드시 지속적인 학습을 갖춰야 합니다. 우리의 목표는 AI가 먼저 우리에게 도움이 되어 다음 AI를 개발하는 것입니다. 그것이 우리가 AGI에 더 빨리 도달하는 데 도움이 된다면, 그것은 성공입니다.
